Що передбачається, що ринки належать до моделі APT?

На відміну від CAPM

CAPM

Модель ціноутворення капітальних активів, або CAPM, є фінансова модель, яка розраховує очікувану норму прибутку для активу або інвестицій. CAPM робить це, використовуючи очікуваний прибуток як на ринку, так і на безризиковому активі, а також кореляцію або чутливість активу до ринку (бета).

, який припускає, що ринки абсолютно ефективні, APT припускає ринки іноді неправильно оцінюють цінні папери, до того, як ринок зрештою відкоригується і цінні папери повернуться до справедливої ​​вартості. Використовуючи APT, арбітражери сподіваються скористатися будь-якими відхиленнями від справедливої ​​ринкової вартості.

Припущення моделі APT Фактори ризику вказують на систематичні ризики, які неможливо диверсифікувати, і, таким чином, певною мірою впливають на всі фінансові активи. Таким чином, ці фактори мають бути: Неспецифічними для жодної окремої фірми чи галузі. Компенсується ринком через премію за ризик.

Арбітражний ціновий портфель побудований таким чином, щоб мати очікуваний прибуток 0, що означає, що він призначений для отримання прибутку виключно від цінових розбіжностей на ринку, не приймаючи на себе будь-який ринковий чи унікальний ризик.

Обговорення основних обмежень припущень CAPM

УспенськийОбмеження
Жодних транзакційних витратРеальні транзакції часто включають додаткові витрати.
Раціональні інвестори, які не схильні до ризикуПоведінка інвестора суб'єктивна і часто може бути ірраціональною.
Нескінченна подільністьНе завжди є можливість придбати дробові акції.

Основними припущеннями APT були такі: Ринки капіталу є досконалою конкуренцією. Інвестори завжди віддають перевагу більшому багатству, ніж меншому. bik – це співвідношення ціни між премією за ризик і активом, яке відоме як бета-версія фактора або факторне навантаження.

📈 Лінійність, 🔵 незалежність, 📊 гомоскедастичність, 🔔 нормальність та 🚫 відсутність мультиколінеарності це п'ять ключових припущень лінійної регресії. Забезпечення відповідності цим припущенням має вирішальне значення для створення точної та надійної моделі для прогнозування та аналізу даних.

Related Post