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投资学(第4版)-第61部分
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实际操盘手对“套利”和“套利者”的概念不像我们那样作严格区别。我们在运
用“套利者”概念时，常常用来指在特定领域比如并购目标股票的搜寻中寻找定价有
偏差的证券的专业行为，而不是指一个寻找严格意义上的（无风险）套利机会的人。
前者的这种行为有时被称作风险套利（risk arbitrage），以示与纯套利之间的区别。
这里先提及一下，在第六部分我们将要讨论“衍生”证券例如期货与期权，它们
的市场价值完全由其他证券的价格来决定。举个例子，一种股票的看涨期权的到期日
价值由该股票的价格决定。对这类证券来说，严格套利是完全可能的，而无套利条件
则导致准确的定价。至于股票和其价值不是严格地由其他一种或一组资产决定的“原
始”证券，无套利条件则一定要从多样化要求的论点中导出。
11。2 套利定价理论与充分多样化的投资组合
斯蒂芬·罗斯（Stephen Ross）在1 9 7 6年发展了套利定价理论＇1＇ 我们将从他的模
型的简单形式入手，该形式假定只有单个系统因素影响证券的收益。然而，通常讨论
套利定价理论时要涉及到多因素的情况，我们把这个更复杂的模型留到本章的第五节
中去讨论。
罗斯从考察一个与第1 0章中介绍的市场模型在本质上相似的单因素模型入手。在
这个模型中，资产收益中的不确定性来自两方面：共同或宏观经济因素和厂商…特别动
机。在该模型中，共同因素被假定具有零期望值，因为它测度的是与宏观经济有关的
新信息，根据定义，新信息具有零期望值。尽管如此，没有必要去假定该因素可被市
场指数资产组合的收益所替代。
如果我们用F表示共同因素期望值的偏差，
表示厂商i对该因素的敏感性，ei表示
厂商特定的扰动，则该单因素模型表明厂商i的实际收益等于其初始期望收益值加上一
项由未预料的整个经济事件引起（零期望值）的随机量，再加上另一项由厂商特定事
件引起（零期望值）的随机量。
其公式为：
ri ＝E（ri）＋
i
iF＋ei
这里E（ri） 表示股票i的期望收益，所有的非系统收益ei之间均是相互独立的，并与
F相互独立。
为了使这个单因素模型更加具体，我们举一个例子。假设宏观因素F代表国民生
产总值（G N P）的意外的百分比变化，而舆论认为今年G N P将增长4％。我们还假定一
种股票的
值为1 。 2。如果G N P只增长了3％，则F值为…1％，表明在与期望增长相比较
时，实际增长有1％的失望。给定该股票的
值，可将失望转化为一项表示比先前预测
低1 。 2％的股票的收益。这项宏观的意外加上厂商特定的扰动ei，便决定了该股票的收
益对其原始期望值的全部偏离程度。
11。2。1 充分分散的投资组合
现在我们来看一个股票投资组合的风险。我们首先表明如果一个投资组合是充分
＇1＇ Stephen A。 Ross； “Return； Risk and Arbitrage；” in I。 Friend and J 。Bicksler； eds。； Risk and Return in
Finance （Cambridge； Mass。： Ballinger； 1976）。
266 第三部分资本市场均衡
下载
分散的，那它的厂商特定风险或非因素（系统）风险将可以被分散掉，保留下来的只有
因素（系统）风险。如果我们构造一个由N种股票按权重组成的资产组合，其权重为wi ，
。wi ＝1，则该资产组合的收益率为：
PF＋eP （11 … 1）
rP ＝E（rP）＋
这里，
＝
wi
P
i
是N种股票的
i的加权平均值。该资产组合的非系统成分（与F无关）为：
eP ＝。wiei
也是N种股票的ei的加权平均值。
正如在第1 0章中所作的，我们将这一投资组合的方差分为系统的和非系统的两方
面。投资组合的方差为：
2（eP）
＝
P2
P2F2＋
这里
F2为因子F的方差，而
2（ep）为资产组合的非系统风险，它还可以表达为：
22
2（ep）＝方差（。wiei）＝。wi
（ei）
注意到在推导资产组合的非系统方差时，我们依赖这样一个事实，即厂商特定的
ei之间是无关的，因此这些非系统的ei组成的资产组合的方差就应等于以投资比例的平
方为权重的、单个方差的加权平均值。
如果该投资组合是等权重的，即wi ＝1 /n，则非系统方差将为：
2（eP，wi ＝1 /n）＝。（ 1 /n）2
2（ei）＝1 /n。＇
2（ei） /n＇＝1 /n 2
（ei）
在本例中，我们将非系统平均方差除以n，使当该资产组合增大时；即n增大但仍保
持各股的等权重，非系统方差趋于零。
概念检验
问题2：如果
（ei）的平均值等于3 0％，（ a ）n＝1 0，（ b ）n＝1 0 0，（ c ）n＝1 000，（ d ）n＝
10 000，那么等权重资产组合的非系统标准差是多少？你对较大的分散化的资产组合
的非系统风险能得出什么结论？
随n增大而非系统方差趋于零的各种投资组合不仅仅包含等权重的资产组合，还
有其他形式。任何能满足随n增大每个wi均稳定的减小（特别的，随n增大每个wi
2趋于
零）的投资组合都将满足该组合之非系统风险随n增大而趋于零的条件。
事实上，这条性质促使我们把充分分散化的投资组合（well…diversified portfolio ）
定义为满足：按比例wi 分散于足够大数量的证券中，而每种成分又足以小到使非系统
方差
2（ep）可以被忽略。因为ep的期望值为零，如果它的方差也为零，我们可推断ep的
任何实现值将基本为零。重写等式11 … 1 ，我们得出对所有实际目的有意义的充分分散
化的投资组合的公式
rP ＝E（rp）＋
F
p
和
2＝
P2F2；
＝
P
p
p
F
大投资者（主要为金融机构）往往持有成百上千种证券的投资组合，因此，充分
分散化的投资组合的概念显然在目前的金融市场上是可操作的。但是，充分分散化的
投资组合并不必须是等权重的。
为了进行说明，考虑一个由1 000种股票构成的投资组合。我们令第一种股票的头
下载
第11章套利定价理论
267
寸为w％，令第二种股票的头寸为2w％，第三种为3w％，以此类推。这样我们持有的最
大头寸是第一千种股票，为1 000w％。基于最大头寸是最小头寸的1 000倍的事实，这
个资产组合有可能充分分散化吗？出乎意料的是，答案是肯定的。
我们来看看，让我们确定所有这些股票中的最大权重，即本例中的第一千种股票
的权重。所有这些股票的头寸的总和一定为1 0 0％；因此，有
w＋2w＋。 。 。＋1 000w＝1 0 0
求解w，为
w＝0 。 0 0 0 2％
1 000w＝0 。 2％
我们的最大头寸只是1％的0 。 2，并且这决不是一个等权重组合。但是在实际操作
中它仍然是一个充分分散化的资产组合。
11。2。2 贝塔与期望收益
由于非系统因素可被分散掉，只有系统风险在市场均衡中控制着风险溢价。在充
分分散化的投资组合中，各厂商之间的非系统风险相互抵偿，因此在一个证券投资组
合中只有系统风险能与其期望收益相关。
图11 … 1 A 中的实线描画了在不同的系统风险下，一个
＝1的充分分散化资产组合
A的收益情况。资产组合A的期望收益是1 0％，即实线与竖轴相交的点。在该点处系统
风险为0，意味着不存在宏观的意外情况。如果宏观因素是正的，资产组合的收益将
超出期望值；如果宏观因素为负，则收益将低于其平均值。因此资产组合的收益为
E（rA）＋
A
AF＝1 0％＋1 。 0×F
对比图11 … 1 中的a ）和b ）图，均为一个
＝1的单个股票（S）。非分散化的股票受非系
统风险的影响，并呈现为分布在直线两侧的散点。相比较，充分分散化的资产组合的
收益则完全由系统风险决定。
S
收益率（％）收益率（％）
a） b）
图11…1 作为系统风险函数的收益
a） 充分分散化的资产组合A b） 单一股票（S）
现在再来看图11 … 2 ，虚线代表另一充分分散化投资组合B的收益，其收益的期望
值为8％，且
也等于1，即
＝1。那么，A和B是否可以在图中的条件下共存呢？显然
不行：不论系统因素最终为多少，A大于B都会导致套利机会的出现。
如果你作1 000 000 美元资产组合B的空头，并买入1 000 000 美元资产组合A，即
实施一项零净投资的策略，你的收益将为20 000 美元，具体过程如下：
B
B
（ 0 。 1 0 ＋ 1 。 0×F）×1 0 0万美元（在资产组合A上作多头）
…（ 0 。 0 8 ＋ 1 。 0×F）×1 0 0万美元（在资产组合B上作空头）
0 。 0 2×1 0 0万美元＝20 000美元（净收益）
下载
268 第三部分资本市场均衡
收益率（％）
F（现实的
宏观因素）
图11…2 作为系统风险函数的收益：出现了套利机会
你获得了一项无风险利润，因为系统风险消除了多头与空头头寸的差。进一步说，这
项策略要求零净投资。你应继续寻求一个尽可能大的投资规模，直至两个组合间的收
益差消失为止。具有相同
值的投资组合在市场均衡时一定具有相同的期望收益，否
则将存在套利机会。
那么具有不同
值的投资组合又会怎么样呢？现在我们来说明它们的风险溢价将
与
成比例。为了说明方便，请利用图11 … 3 。假设无风险利率为4％，另一充分分散化
的投资组合C（其
＝0 。 5）的期望收益为6％。将资产组合C的收益线画在位于无风险
资产至资产组合A的直线下。因此，要考虑一个新的资产组合D，它由资产组合A和无
风险资产各占一半组成。资产组合D的
值将为1 / 2×0＋1 / 2×1）＝0 。 5，其期望收益为
（1 / 2×4＋1 / 2×1 0）＝7％。这时资产组合D具有和C相等的
值，但比C的期望收益大。
从对前图的分析，我们可以知道，这构成了一个套利机会。
期望收益率（％）
风险溢价
（市场指数
所对应的）
图11…3 一个套利机会
我们可以得出这样的结论：为了排除套利机会，所有充分分散化投资组合的期望
收益必须位于图11 … 3 的通过无风险资产点的直线上。这条直线的方程将给出所有充分
分散化投资组合的期望收益值。
注意到在图11 … 3 中，风险溢价确实与资产组合的
值成比例。风险溢价由竖向箭
线给出，它由无风险利率与该资产组合的期望收益之间的距离表示。风险溢价在
＝0
时为零，并直接与
成比例地增长。
更正式的，我们假定由两个充分分散化的资产组合合成一个零贝塔值的资产组合
下载
第11章套利定价理论
269
Z，资产组合Z所选择的权重参见表11 … 4 。资产组合Z中的两项资产的权重之和为1，贝
塔值为0，有
Z ＝wU
＝
V/ （
U） / （
＝0
U＋（…
U＋wV
U）
U）
V
V …
V …
V
表11…4 零贝塔值的资产组合中的资产组合特征与权重
资产组合期望收益贝塔值资产组合权重
U E（rU） U V/ （ V …U）
V E（rV） V …U/ （ V …U）
资产组合Z是无风险的，它也没有分散化风险，因为它是充分分散化的；它没有
暴露在系统风险下，因为它的贝塔值为零。为了消除套利机会，它只能获得无风险利
率。因此，有
E（rZ）＝wUE（rU）＋wVE（rV）
＝
V/ （
U） / （
U）E（rU）＋（…
U）E（rV）＝rf
V …
V …
整理上式，我们可以得到以下结论
E（rU）…rf/
＝E（rV）…rf/
（ 11 … 2 ）
这意味着正如图11 … 3 所示，风险溢价与贝塔值成比例。
U
V
概念检验
问题3：假定资产组合E是充分分散化的，贝塔值为2 / 3，期望收益为9％，是否存
在一个套利机会？如果存在的话，套利机会是什么？
11。2。3 证券市场曲线
现在考虑市场投资组合是一个充分分散化的投资组合，我们把系统因素看作是市
场投资组合的意外收益。市场投资组合的贝塔值为1，即
＝1，由于市场投资组合也
在图11 … 3 所示的曲线上，我们可用它来决定该曲线的方程。如图11 … 4 所示，曲线的截
距为rf，斜率为E（rM）…rf，该曲线的方程为，
（ 11 … 3 ）
因此，图11 … 3 与图11 … 4 的关系和资本资产定价模型（C A P M）的证券市场曲线关系是
一致的。＇ 1 ＇
在没有严格的C A P M假设的情况下，我们已经用无套利条件得到期望收益…
E（rP）＝rf＋＇E（rM）…rf＇
P
之间
的关系是等同于其在C A P M中的关系。这表明即便没有C A P M的严格假设，C A P M的
主要结论，即证券市场曲线期望收益…
关系，至少是基本有效的。
值得注意的是，与C A P M相反，套利定价理论（A P T）并不要求证券市场曲线�
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