CAPM 这样的模型在实际工作中用处大吗？

沈一冰 · 2018-10-15 23:58:45

其实任何模型都有其适用行业和有效期，套利性模型刚发现的时候闷声可以赚大钱，越来越多人研究的时候有效性就被套利行为降低了。比如曾经有基金做长期美国国债，发现如果存续期到了十年以上，价格会因为其流动性降低而有所补偿，利用这个原理赚到很多。但是最后连续做了多年，太多人使用相似的模型导致爆仓，名字记不清了，美国70年代左右的

模型可以让你理解经济和金融的内在逻辑，但是靠公众熟悉的模型赚钱不说不可能，是非常困难的

李淼 · 2018-10-15 23:58:46

谢邀。是否有用处，需要看你干的是什么工作。

众所周知的CAPM模型缺点在于，分析模型过于主观，数据大部分基于分析师对于公司未来的增长预测。因而敏感度分析是CAPM模型分析必不可少的补足。
对于一家以做上市公司卖方报告外包的企业来说，恐怕所有工作都是在做CAPM分析，所以就很重要了。而一家以PreIPO为主的PE，CAPM的参考价值就会打些折扣。如果是VC，那么CAPM的分析可谓毫无用武之地。

BigQuant · 2018-10-15 23:58:47

关于CAPM理论，首先需要了解现代金融学发展的一些脉络。
将经济金融指标量化帮助投资，在华尔街由来已久，第一次系统化的研究以1934年本杰明·格拉厄姆和佛兰克·多德出版被誉为“投资圣经”的《证券分析》为标志。1951年在哥伦比亚大学任教的他们，迎来其一生中最重要的学生——沃伦·巴菲特，公司基本面分析和价值投资哲学随后者而大放异彩。
与此同时，芝加哥大学的博士生哈瑞·马科维茨在思考如何平衡投资的回报和风险。他发现厚厚的《证券分析》里竟然没有关于风险的量化定义。他想到用统计中的期望值和标准差来分别测量资产的预期回报和风险，再假设不同的投资者都偏好高回报和低风险，但风险承受能力不同。他很快算出投资者的最优选择是将资本合理地多元化配置在不同的证券和现金上。他用到的数学如此简单，以至于答辩时导师们都犹豫论文的贡献是否满足博士学位的要求。然而就是这篇不被看好的强调“投资组合”的论文慢慢地改变了华尔街资产配置的实践。由于新框架引入的数学工具可以处理现实中各种复杂的情况，量化投资理论由此而蓬勃发展并逐步渗透到实践之中，“现代投资组合理论之父”——马科维茨因此在1990年获得诺贝尔奖。
1990年诺贝尔奖的另一位得主威廉姆·夏普发现，如果投资者都按马科维茨的方法去多元化配置资产，那么任何一种资产的回报都和市场指数的回报成正比，这个比例被称为贝塔，实际是一种风险的衡量标准。如果一种资产的回报比另外一种高，是因为前者的贝塔/风险高，回报是承担风险的补偿，许多投资者认可这个道理。相反，许多投资者的直觉是，高回报的公司应该是高质量的公司而不是高风险的公司。由于现实远比理论假设复杂，如果有些资产的实际回报与这个“资产定价模型（CAPM）”预期的，或者说经贝塔调整后的应得回报不同，则差额被称为“阿尔法”。CAPM预测在市场完全竞争等假设前提下所有资产的阿尔法为零，但优秀的公司或者基金管理人可以创造正的阿尔法。
夏普的理论在1964年发表，但一位社会学博士、《财富》杂志的记者阿尔弗雷德·琼斯早就发现了这个规律，他在1949年创立了现代意义上的第一家对冲基金。该基金的投资策略是，先算出单个股票的贝塔 (琼斯称为速率)和阿尔法，然后买入(卖出)阿尔法为正(负)的股票，再适当加入杠杆，琼斯的业绩好得惊人，为他工作的人逐渐自立门户，对冲基金业也由此发端。巴菲特毕业后在格拉厄姆的资产管理公司工作了一段时间后回到家乡奥马哈，1956年，25岁的他仿照琼斯的收费模式成立了一家对冲基金，他擅长的正是包括困境证券和风险套利在内的价值投资。巴菲特直到1969年完全控股伯克希尔·哈撒韦之后才将其关闭。
不久金融学教授利用统计分析发现，在如此复杂的世界里产生的股票回报和风险之间的关系，居然和如此简单的CAPM模型描述的差不多，股票扣除交易费用后的净回报的平均阿尔法为接近零的负数，也就是说股票市场对风险的补偿非常有效率。
通过上述关于CAPM背景知识的一些介绍，我们知道CAPM资本资产定价模型其实是开创了金融资产收益风险的数量化建模，因此在金融量化的道路上可谓是一块重要的里程碑。自从威廉夏普发布了CAPM以后，人们在探索解释股价收益率的道路上不断前进，后面的APT理论和Fama-French三因子模型都是在此基础上推出的。
在实际金融工作中，CAPM特别有用。首先，我们可以通过该模型计算出组合的beta和alpha,这也是许多量化软件回测指标中的重要两个指标，通过beta指标我们可以看出组合的系统风险暴露，通过alpha我们可以获取该组合获取的超越市场收益率的能力。不仅如此，一旦我们把CAPM模型扩展化为多因子模型，主动投资就变得非常重要了，通过适当的在各个因子上的风险暴露来获取alpha收益成为各大公募基金主动管理产品的重中之重。可以稍微夸张地说如果没有CAPM的提出，就没有如今主动量化股票基金的辉煌局面。

胡串 · 2018-10-15 23:58:48

基本没什么用，每个参数都牵一发动全身，每个有非常主观。
GIGO，垃圾进去，垃圾出来。
当然，用于营销用途，看上去还是很精确科学的。

偎生 · 2018-10-15 23:58:49

Problems with CAPM
1. Fama and French
Beta is not the only factor explaining expected return, 'size of the firm' and 'ratio of market value to book value' also matter.
2. Rolls' Critique
It's an untestable theory as in the real world, assets that can be held by investors like bonds, real estate, human capital, etc. are often traded thinly or not traded at all. It's hardly possible to test CAPM with an unobservable market portfolio.

However, it's still useful as the logic of the model is compelling and nowadays most sophiscated security pricing model build based on CAPM.

马焱俊 · 2018-10-15 23:58:50

作为估值模型，每种方法都有局限性。作为思考企业价值的框架，始终有参考意义。
有人一直批评beta不是很好衡量风险的指标，巴菲特一直觉得beta是个很傻的概念，但当基金规模过大，你的trade已经影响到市场的时候，beta又是不得不关注的指标

Tony ZCX · 2018-10-15 23:58:51

概念意义大于实际意义，可以告诉你资产价值的最直接影响因素是哪些，又是如何影响资产价格的。但是市场在短期内往往是非理性的，那么一个理性的模型也就往往无法与市场实际数据相吻合

LouiseCheng · 2018-10-15 23:58:52

从公式来看：E(ri)=Rf + Bi[E(rm)-Rf]
E(ri)=cost of equity capital
Bi-beta factor for the firm's equity
E(rm)=market rate of return
Rf= risk free rate of retrun

模型本身主观性是很强的。比如，beta factor和market rate of return都是从过去的数据中得来的，却要用来预测就不够准确了；risk free rate of return主要是政府债券的利率，这个利率实际又是在浮动的；还有excess的部分也是主观判断的。但是CAPM这个模型还是很有用的，因为主要着重在系统风险上，也就是那些无法被移除的风险。

CAPM 这样的模型在实际工作中用处大吗？

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