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无形之手：新媒体繁荣下的金融风险

2024-11-01章俊、吴砚靖、马普凡、岳铮、彭雅哲、刘璐、祁天睿、胡天昊中国银河王***

AI智能总结

主要内容与关键数据总结

资产定价模型

资产期望回报率公式：
- ( \mathbb{E}(R_i) = \alpha + \beta_i, m \cdot \lambda_m )
- 其中：
  - (\alpha) 是截距项。
  - (\beta_i, m) 是敏感性系数。
  - (\lambda_m) 是市场波动率。
市场因子模型：
- ( R_i, t - R_f, t = \alpha_i + \beta_i (R_m, t - R_f, t) + \epsilon_i, t )
- 其中：
  - (\alpha_i) 是截距项。
  - (\beta_i) 是敏感性系数。
  - (R_m, t - R_f, t) 是市场超额回报。
  - (\epsilon_i, t) 是随机误差项。
具体因子影响：
- ( S_{MBA} )：市场贝塔（(\beta_i)）对股票回报的影响。
- ( H_{ML} )：市场波动率（(\lambda_m)）对股票回报的影响。
- ( R_{MR} )：市场收益率（(R_m, t - R_f, t)）对股票回报的影响。
- ( C_{MA} )：公司规模（(\beta_i \cdot \lambda_m \cdot \epsilon_i, t)）对股票回报的影响。
- ( P_{MN} )：公司盈利（(\beta_i \cdot \lambda_m \cdot \epsilon_i, t)）对股票回报的影响。
股票价格变动模型：
- ( \Delta P_t / P_t = \alpha + \beta (S_{MBA} - 1) + \epsilon_t )
- 其中：
  - (\alpha) 是截距项。
  - (\beta) 是敏感性系数。
  - (S_{MBA}) 是市场贝塔。
  - (\epsilon_t) 是随机误差项。
随机误差项：
- ( \epsilon_i, t ) 对股票回报的具体影响。

通过上述模型，可以分析不同因子对股票回报的影响，并用于预测股票价格变动。

      � Š š 𝑝�� 𝑥�� 𝑝�=𝐸(𝑚𝑥𝑡) � 1 𝐸(�)= 𝐶𝑜𝑣(𝑚,𝑅𝑖)1 −= 𝐶𝑜𝑣(𝑚,𝑅𝑖) +( 𝑉𝑎𝑟(𝑚) ) �𝐸(𝑚) 𝐸(𝑚) 𝐸(𝑚) 𝑉𝑎𝑟(𝑚))(− 𝐸(𝑚) 1 �=𝐸(𝑚)𝛽𝑖,�= 𝐶𝑜𝑣(𝑚,𝑅𝑖) 𝑉𝑎𝑟(𝑚)𝜆�=− 𝑉𝑎𝑟(𝑚) 𝐸(𝑚) 𝜆� 𝛽𝑖,� 𝜆�𝐸(𝑅𝑖) 𝜆� 𝐸(𝑅𝑖)=�+𝛽𝑖,𝑚𝜆� 𝐸(𝑅𝑀)−𝑅�𝛽𝑖,� � � �=�+𝑏𝑓,𝐸(𝑓)=0,�=𝑓̃−𝐸(𝑓̃) 𝐸(𝑅𝑖)=�+𝛽� 𝑅𝑖,�−𝑅𝑓,�=𝑎�+𝑏𝑖(𝑅𝑚,�−𝑅𝑓,𝑡)+𝑠𝑖𝑆𝑀𝐵�+ℎ𝑖𝐻𝑀𝐿�+𝑟𝑖𝑅𝑀𝑊�+𝑐𝑖𝐶𝑀𝐴�+𝜀𝑖,� � 𝑏�𝑠�ℎ�𝑟�𝑐� 𝑅�−𝑅� � �=�+� 𝑆𝑒𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡� (−1)+� 𝑖,� �� 𝑆𝑒𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑡−1 𝑖,� ∆𝑃𝑡/𝑃𝑡−1 ∆𝑆𝑒𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑡/𝑆𝑒𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑡−1 𝑅𝑖,�−𝑅𝑓,�=𝑎�+𝑏𝑖(𝑅𝑚,�−𝑅𝑓,𝑡)+𝑠𝑖𝑆𝑀𝐵�+ℎ𝑖𝐻𝑀𝐿�+𝑟𝑖𝑅𝑀𝑊�+𝑐𝑖𝐶𝑀𝐴�+𝑝𝑖𝑃𝑀𝑁�+𝜀𝑖,� 𝑃𝑀𝑁� 𝑝� 𝑝� 𝑝� 𝑝� 𝑝� 𝑃𝑀� 𝑃𝑀� 𝑃𝑀� 𝑃𝑀� 𝑝� 𝑃𝑀𝑁� 𝑃𝑀� 𝑝� 𝑝� Šˇ

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