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低贝塔系数股票与高贝塔系数股票

时间:2017-09-21 18:24:06  来源:逆向投资策略  本篇文章有1404字,看完大约需要5分钟的时间

低贝塔系数股票与高贝塔系数股票

时间:2017-09-21 18:24:06  来源:逆向投资策略

既然MPT的理论基础和隐含的假设是所有投资者都规避风险,同样的,对研究者来说,贝塔系数无法被验证,从一开始就是一个很严重的问题。如果投资者是规避风险的,那么贝塔系数或其他风险一波动指标就应具备预测能力。而贝塔系数没有预测能力,过去和未来的贝塔系数没有相关性,这很异常,是理论中的“黑洞“。如果风险理论站不住脚,那么有效市场假说就濒临灭绝了。

巴尔·罗森伯格(BarrRosenberg)是一位受人尊敬的研究者,他开发了一个被广泛使用的多因素贝塔系数,加人了波动性之外的很多因子以测量特定证券的风险。这些多因素的贝塔系数常常被称为“巴尔仿生贝塔系数”( Barr' s bionicbetas)。不幸的是,这些仿生系数和它们的前辈一样毫无用处。其他的贝塔系数经过检验之后得出了同样的结果。从个股和投资组合过去的波动性上无法预测未来的贝塔系数。

直到1992年法玛将其关于风险和回报的文章发表,大部分证据才从搁置中被解放出来。法玛和詹姆斯·麦克白(James Macheth )曾在1973年联合发表一篇有关高贝塔系数导致高回报的文章。这对资本资产定价模型很有帮助。后来法玛与同在芝加哥大学的肯尼斯·弗兰奇( Kenneth Frenc)助合作,检索了1963~1990年的9500只股票的表现。他们的结论是,由贝塔系数所测量的股票风险,并不是股票表现的可靠的预测器。

法玛和弗兰奇发现,低贝塔系数股票的表现与高贝塔系数股票的表现相似。法玛写到:“在贝塔系数作为单一变量来解释股票的回报这点上,已经彻底失败。”他继续写道:“我们要说的是,在过去50年里,知道股票的波动性并不能告诉你关于股票回报的更多信息。”是的,这是一个大石碑,可能就是一个陵墓。

1992年6月1日发表在《福布斯》上的一篇文章总结到:“那些芝加哥人所说的贝塔系数是一堆垃圾。”《芝加哥论坛报》总结得很好:“一些最知名的信奉者现在变成了批评者。”

如果不是贝塔系统,那还会是什么呢?如果风险不能通过波动性来计算,那风险如何被计算呢?根据弗兰奇教授所说:“投资者不可能从中得到什么。”我们会看到,他们的研究表明,市净率最低和市盈率最低的股票在长期内的回报最高,小盘股也一样。与贝塔系数或类似的风险标准相比,股票的回报率与这些计算标准(市净率、市盈率)具有更正面的相关性。

法玛接着说:“依靠一个风险因素并不够。”投资者除了要肴贝塔系数,还需要计算风险的各种因素,包括一些价仇计算和其他标准。

法玛和弗兰奇在1996年的一篇文章中反驳了另一篇企图为贝塔系数辩护的文令,他们在文章开头说:“它(贝塔系数)不能拯救资本资产定价模型,原因就在于“贝塔系数本身不能解释预期的回报。”

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