估值套利与估计风险

本文考虑了投资者在生成资产收益的参数方面信息不完全时的套利定价理论。经济中的每个资产可能具有不同的信息量。贝叶斯投资者将他们的先验信念与可用的所有信息结合起来，为每个资产分配期望收益和一组因子贝塔。所分配的期望收益在其相关的因子贝塔中表现为线性。然而，资产的因子贝塔和价格与完全信息下的情况不同。具体而言，具有高（低）信息的风险资产的定价相对较高（较低）。另一方面，高（低）信息资产的因子贝塔相对较低（较高）。该分析对检验套利定价理论具有计量经济学的启示。在本文的框架下，基于正态假设的因子贝塔的最大似然估计，对于高（低）信息资产而言过高（过低）。此外，通过向因子分析程序中添加新的证券逐步增加样本量，可能会导致在并不存在的情况下检测到明显的额外定价因子。