摘要：套利定价模型（APT）的统计分析及其在我国股市中的应用

　　在金融数学中，创造在均值-方差领会普通上的CAPM刻划了在本钱商场到达平衡时，财产收益的一个商场决定体制，它证明了干什么各别的证券会有各别的汇报率．CAPM是一种表面上十分完备的模子．并且它具备简单、容易操纵的便宜．但是该模子却不易检查，因对立以获得真实的商场拉拢．更重要的是少许体味截止与它相背（拜见Roll，1977）．所以，20世纪70岁月中叶，创造了另一种要害的订价模子――套利订价模子（APT），与CAPM比拟，APT所作的假如大大缩小，并且常常商场拉拢在APT不起效率，其基础假如之一是，当入股者具备在不减少危害的基础下普及汇报率的时机时，每部分城市运用这个时机，即个别利害满意的．其余一个要害的假如是，证券商场证券品种更加多，而且相互之间彼此独力，其以致APT也容易检查． 　　正文就套利订价模子（APT）中的因子采用、模子矫正等简直题目作了进一步的统计领会及APT对我国深圳股票商场实证检查．正文共分为三章：第一章，在［文6］给出的因子领会法的普通上，对运用因子领会法采用公因子加以商量，创造了正交因子模子，并给出其载荷矩阵的统计意旨，计划了方差矩阵构造的检查．同声，对原有的APT模子作了以次矫正：(1) 引入假造变量，这是由于商量到股票商场上的报酬地、不决定的成分较多，比方买卖准则的明显变革、证券法的实行等，如许引入假造变量不妨使APT与实际财经的主观性符合．(2) 对多元回归的因子模子的各因子权重重做矫正，将少许对金融商场有较精确领会和充分体味的大师供给的消息引入，做出因子系数的几率散布（并非随便的主观编造），对模子的截止加以矫正，再不普及模子的精确度．(3) 滥用Bayes统计估计本领，将收益率的先验散布及样品消息举行归纳，运用Bayes公式计划出后验散布，使猜测值更逼近本质．第二章，采用深圳书市中的因素股动作样品（有缺省值的两只股票未动作样品），将股票买卖的153周（1998年9月25日至2001年10月24日）原始数据，经除权处置，计划出周收益率序列，对APT模子举行实证检查，同声对矫正模子也作实证检查，并作以比拟．其截止表白深圳股票商场基础上适合套利订价模子．第三章，大略引见了鞅本领在套利订价中的运用情景，而且给出了几个要害的截止及其实行。