主要内容与关键数据总结
资产定价模型
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
