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随机折现因子定价方法为资产定价模型的研究提供了统一的框架,和传统的beta定价方法比,更具一般性。虽然二者在理论上是等价的,可以相互转换,但在实证中的表现又是如何呢?本文主要研究beta方法和随机折现因子方法的有限样本表现的区别。文中采用蒙特卡罗模拟的方法,对单因素定价模型和多因素定价模型应用beta方法和随机折现因子方法来检验二者在不同类型的资产组合中定价误差、模型设定检验以及参数估计性质三方面的表现。 在参数估计方面,beta方法下采用了两阶段普通最小二乘,以及两阶段广义最小二乘和两阶段加权最小二乘三种估计方法;随机折现因子方法下,当随机折现因子表示为因素的线性函数m=1-b’f时采用普通广义矩估计,Hansen andJagannathan(1997)的广义矩估计和Hansen,Heaton,and Yaron(1996)的连续更新广义矩估计;当随机折现因子表示为去均值因素的线性函数m=1-b’(f-E(f))时采用普通广义矩估计和Cochrane(2005)广义矩估计。 研究结果表明:在定价误差方面,以Hansen-Jagannathan distance作为衡量标准,随机折现因子方法下的Hansen and Jagannathan(1997)广义矩估计表现最好;在模型设定检验方面,beta方法下,多因素模型表现并没有优于单因素模型,而在随机折现因子方法下,多因素模型的定价表现优于单因素模型。另外,按多个特征交叉分组的资产组合比按单一特征分组的组合更难定价;在参数估计性质方面,beta方法和随机折现因子方法不管是在单因素还是在多因素资产定价模型中的表现是一样的。