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金融机构的市场风险评估方法金融机构面临着各种风险，其中市场风险是一种常见且重要的风险类型。
市场风险指的是金融机构在金融市场中面对的不确定性和波动性风险，包括利率风险、汇率风险、股票价格风险等。
为了有效管理市场风险，金融机构需要采用适当的评估方法。
本文将介绍几种常用的市场风险评估方法。
一、历史模拟法历史模拟法是最常见和直观的市场风险评估方法之一。
该方法基于历史数据对未来市场风险进行预测和衡量。
具体而言，金融机构通过收集过去一段时间的市场数据，如股票价格、利率等，来估计未来市场变动的可能性和幅度。
然后利用这些数据进行模拟和计算，得出不同市场情景下的风险暴露和可能亏损。
二、VaR模型VaR（Value at Risk）模型是一种常用的市场风险评估方法，用于度量在给定置信水平下的最大可能亏损。
该方法将市场风险分析转化为损失的概率分布问题。
金融机构可以通过建立数学模型和使用统计方法，计算在特定时间段内不同置信水平下的VaR值。
VaR值表示在给定置信水平下的最大可能亏损金额，帮助金融机构确定风险承受范围和制定相应的风险管理策略。
三、蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机数模拟的市场风险评估方法。
该方法通过随机生成符合特定分布的随机变量，模拟未来市场变动的可能情况。
金融机构可以根据生成的随机数和模型参数，计算出不同市场情景下的风险暴露和可能亏损。
蒙特卡洛模拟法在考虑了市场的不确定性和复杂性后，能够更全面地评估市场风险。
四、压力测试压力测试是一种市场风险评估方法，用于评估金融机构在市场不利情况下的抗风险能力和资本充足性。
该方法通过制定不同的市场压力情景，如经济衰退、金融危机等，对金融机构进行模拟和测试。
压力测试可以有效评估金融机构在各种市场不利情况下的风险敞口和亏损水平，帮助机构制定相应的风险管理和资本配置策略。
综上所述，金融机构的市场风险评估方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和技术要求。
金融机构可以根据自身的情况和需求选择合适的市场风险评估方法，通过对市场风险的准确评估和监控，提高风险管理水平，保证金融机构的稳健经营和可持续发展。
金融风险管理的风险度量方法在金融市场中，风险管理是一项至关重要的任务。
为了有效管理风险，金融机构采用了各种风险度量方法来评估和衡量其暴露于不同类型风险的程度。
本文将介绍几种常见的金融风险管理的风险度量方法。
1. 历史模拟法历史模拟法是一种常见的风险度量方法，其基本思想是通过分析历史数据来模拟市场变动和可能的损失。
该方法首先收集一段时间内的历史市场数据，然后通过计算得到不同投资组合在历史上的回报率分布。
最后，通过查找历史回报率的极端情况，如最大回撤和最大损失，来估计风险暴露。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种流行的风险度量方法，它基于市场资产的预期回报和波动率。
该方法通过使用投资组合中各个资产的期望回报率和协方差矩阵来计算投资组合的方差，并进一步计算出标准差。
标准差被认为是风险的度量指标，它衡量了投资组合在预期回报率范围内的波动程度。
3. 极值理论极值理论是一种用于度量金融风险的高级方法。
该理论认为，金融市场中的风险事件通常是极端事件，因此需要使用极值理论来量化这些风险。
常用的极值理论模型包括极大值模型和极小值模型。
这些模型通过统计极端事件的出现频率和程度，来估计投资组合在未来可能发生的极端损失。
4. 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于概率统计的风险度量方法。
该方法通过建立一个随机模型，模拟大量可能的市场走向，并计算投资组合在这些市场走向下的收益和损失。
通过重复模拟，可以得到投资组合的收益分布，并计算出风险暴露。
5. 债券评级法债券评级法是一种常见的信用风险度量方法。
该方法基于信用评级机构对债券发行人的信用评级，将投资组合中不同债券的信用风险进行综合评估。
评级越低，表示发行人的违约风险越高，投资组合的信用风险也就越大。
总结起来，金融风险管理的风险度量方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和假设。
在实际应用中，为了更准确地评估和衡量风险，金融机构通常会结合多种方法，并根据具体情况进行调整和优化。
市场风险度量方法
市场风险度量方法是用来衡量市场风险的工具或方法。
以下是一些常见的市场风险度量方法：
1. 波动率（Volatility）：衡量资产价格变动的波动程度。
常用的衡量方法包括历史波动率、隐含波动率等。
2. Value at Risk (VaR)：标准度量市场风险的方法之一。
VaR表示在给定时间里，在给定置信水平下，投资组合可能的最大损失金额。
常用的VaR计算方法有历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。
3. 杠杆（Leverage）：投资组合的杠杆水平显示了投资者使用借入资金进行投资的程度。
较高的杠杆意味着更高的市场风险。
4. 市场相关性：衡量不同资产之间的相关性。
相关性较高意味着资产之间的价格变动更为一致，增加了投资组合面临的风险。
5. 市场贝塔（Market Beta）：衡量一个资产或投资组合相对于市场整体的风险。
市场贝塔大于1意味着资产或投资组合的价格变动较市场整体更为剧烈，风险更高。
6. 度量投资组合风险的模型：如CAPM（资本资产定价模型）、APT（套利定价
理论）等。
这些方法多数在金融机构和投资银行中使用，以帮助投资者评估和管理市场风险。
需要注意的是，市场风险度量方法的选择应该根据具体情况和投资目标来确定。
风险度量的四种方法？
风险度量的四种方法有：重标极差法、压力测试法、敏感度分析法、风险价值法。
风险度量是指：创业者对于企业中，或者各种项目中，将要出现的风险的一种谨慎的思考，在思考之后，就采取一些措施去降低和消除风险。
在现在的社会，很多人在进行一个项目的时候，要对项目中的一些风险进行风险度量，否则的话，自己的项目或者是公司的项目就会遭受一定的损失。
风险度量的方法一共有四种，下面，就来分析一下这四种风险度量的方法吧。
重标极差法：是指对公司的各种项目的数据，以及各种项目中的数值结构展开分析。
这个方法能够将公司项目中的各种数据进行整理，在整理与分析之后，就能找出公司项目中数据的不足之处在什么地方。
压力测试法：是指将公司项目中的各种产品置于极端的情形中进行分析。
这种方法能够防微杜渐，让公司的项目能够及时止损。
敏感度分析法：是指将公司的项目在市场中可能会出现的风险进行分析。
相当于SWOT分析法，这样分析，能够找出企业项目中，可能出现的风险。
风险价值法：是指分析市场中，出现的一种证券产生的损失的原因等。
这种方法能够分析证券损失的原因是什么，企业下次进行证交易的时候，能够避免这种情况的发生。
市场风险计量方法（1）缺口分析：衡量利率变动对银行当期收益的影响。
就是将银行的所有生息资产和付息负债按照重新定价的期限划分到不同的时间段。
当某一时段内的资产（包括表外业务头寸）大于负债时，就产生了正缺口，即资产敏感性缺口，此时，市场利率下降会导致银行净利息收入下降。
（2）久期分析久期分析也称为持续期分析或期限弹性分析，用于衡量利率变动对银行整体经济价值的影响。
金融工具的到期日或距下一次重新定价日的时间越长，并且在到期日之前支付的金额越小，则久期的绝对值越高，表明利率变动将会对银行的经济价值产生较大的影响。
（3）外汇敞口分析外汇敞口分析是衡量汇率变动对银行当期收益的影响的一种方法。
根据业务活动，外汇敞口大致可以分为以下两类：交易性外汇敞口、非交易性外汇敞口。
根据敞口定义，外汇敞口可以分为单币种敞口头寸和总敞口头寸。
单币种敞口头寸＝即期净敞口头寸＋远期净敞口头寸＋期权敞口头寸＋其他敞口头寸如果某种外汇的单币种敞口头寸为正值，则说明机构在该币种上处于多头；如果某种外汇的单币种敞口头寸为负值，则说明机构在该币种上处于空头。
总敞口头寸反映整个货币组合的外汇风险，一般有三种计算方法：累计总敞口头寸法（保守），净总敞口头寸法（激进），短边法。
（4）敏感性分析敏感性分析是指在保持其他条件不变的前提下，研究单个市场风险要素的微小变化可能会对金融工具或资产组合的收益或经济价值产生的影响。
敏感性分析的优点：计算简单且便于理解，在市场风险分析中得到了广泛应用。
敏感性分析的局限性：主要表现在对于较复杂的金融工具或资产组合，无法计量其收益或经济价值相对市场风险要素的非线性变化。
（5）风险价值（VaR）风险价值是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股票价格和商品价格等市场风险要素发生变化时可能对产品头寸或组合造成的潜在最大损失。
VaR值是对未来损失风险的事前预测。
VaR值的局限性包括无法预测尾部极端损失情况、单边市场走势极端情况、市场非流动性因素。
金融市场风险测量与控制近年来，金融市场的波动越来越大，投资者面临着越来越多的风险。
为了更好地掌握市场风险，金融机构和投资者都开始重视风险测量和控制。
本文将重点探讨金融市场风险测量与控制的方法和技术。
一、常见的风险测量方法1. Value-at-Risk（VaR）VaR 是最常见的风险测量方法之一。
它是用来衡量在一定置信水平下资产组合所可能遭受的最大损失，通常以日或周为时间单位。
VaR 的计算需要考虑投资组合的各种风险因素，包括市场风险、信用风险等。
VaR 的优点是简单易懂，计算方法简单，但缺点是无法预测极端事件的发生。
2. Expected Shortfall（ES）ES 也是一种常见的风险测量方法，它是投资组合在一定置信水平下所遭受的平均损失。
与 VaR 不同，ES 能够考虑到极端事件的发生，因此更为全面和准确。
但是，ES 的计算比 VaR 更加复杂，需要考虑更多的风险因素。
3. Conditional Value-at-Risk（CVaR）CVaR 可以看作是 VaR 的扩展，它是在 VaR 超过某个阈值的情况下，投资组合所遭受的平均损失。
CVaR 能够更好地反映极端事件的影响，但也需要计算更多的风险因素。
二、风险控制的方法1. 多元化投资多元化投资是一种有效的风险控制方法。
通过将资产分散投资于不同的市场和行业，可以降低整个投资组合的风险。
当某个市场或行业出现波动时，其他投资也能够平衡损失。
2. 动态平衡策略动态平衡策略是指在不同市场环境下，自动进行资产配置的投资策略。
根据市场风险和收益的变化，动态平衡策略可以调整投资比例，从而实现风险控制和收益最大化。
3. 逆势投资逆势投资是指在市场下跌时购买资产，在市场上涨时售出资产，从而获得更高的收益。
逆势投资需要有良好的市场分析和决策能力，可以在一定程度上降低投资风险。
三、金融市场风险测量与控制技术的发展趋势1. 人工智能技术的应用随着人工智能技术的不断发展，越来越多的机构开始将其应用于风险管理和控制。
市场风险度量方法市场风险度量方法是用来衡量投资组合、资产或投资项目所面临的市场风险的方法。
市场风险度量是投资管理中的重要环节之一，能够帮助投资者了解市场风险的程度，从而做出合适的投资决策。
下面将介绍一些常用的市场风险度量方法。
1. 波动率度量法：波动率是市场价格随时间变动的波动程度，是衡量市场风险的重要指标。
常用的波动率指标包括标准差、方差和平均绝对偏差等。
基于历史数据对这些指标进行计算，可以得到投资组合或资产的波动率。
波动率越大，市场风险越高。
2. Value at Risk（VaR）法：VaR是一种用来度量投资组合或资产可能的最大损失的方法。
它基于统计学模型和历史数据，通过计算在给定置信水平下的最大可能损失，来衡量市场风险的程度。
例如，一个10%的VaR指标意味着有10%的概率投资组合或资产的损失将超过这个指标。
3. 杠杆风险度量法：杠杆风险是指投资组合或资产由于借款而承担的风险。
当杠杆比例较高时，投资者可能会面临更大的风险。
常用的杠杆风险度量指标包括资产负债比率、固定资产负债率和杠杆倍数等。
这些指标可以帮助投资者了解借款对投资组合或资产的风险影响。
4. 市场风险指数：市场风险指数是一种用于衡量整个市场风险的指标，代表了市场整体波动的程度。
常见的市场风险指数包括道琼斯工业平均指数（DJIA）、标准普尔500指数（S&P 500）和纳斯达克综合指数（NASDAQ）。
投资者可以通过观察市场风险指数的变化来了解市场风险的趋势。
5. Capital Asset Pricing Model（CAPM）法：CAPM是一种用来估算投资组合或资产预期回报的模型，也可以用来衡量市场风险。
该模型将一个资产的预期回报与市场整体的风险联系起来，通过市场风险溢价来衡量市场风险的程度。
市场风险溢价越高，市场风险越大。
这些市场风险度量方法各有优劣，适用于不同的情况和投资者。
因此，在实际运用中，投资者可以综合使用多种市场风险度量方法，以全面评估市场风险。
较常见的市场风险度度量方法有五种：敏感度分析（sensitivity analysis）压力测试情景测试资本资产定价模型（CAPM）风险价值（VaR）敏感度分析是一种有效地风险度量方法。
它可以迅速而有效地揭示投资组合价值是如何受到市场因素变化影响的。
敏感度分析是指：如果市场风险因素之一（f）发生了细微变化，那么预期的投资组合的价值（V）的变化有多大。
所谓市场风险因素是指存在于市场中的一些变数，所以金融工具的价值都可以从这些变数中推导出来。
主要的市场风险因素包括利率、信贷信差（credit spreads）、股票（equity）价格、汇率、隐含波动率（implied volatility）、流通产品价格（如黄金和石油）等。
除了这些因素的即期价格之外，还包括它们的远期价格。
考虑敏感度有三种等价的可相互替代的方法：相关性变化（relative change）、一阶导数以及最佳线性估计（the best linear approximation）。
风险价值（VaR）指在市场正常的波动情形下，对金融工具可能损失的一种统计测度。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
用公式表示为：Prob（△Ρ 其中Prob表示：资产价值损失小于可能损失上限的概率。
△Ρ表示：某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。
VAR表示：给定置信水平α下的在险价值，即可能的损失上限。
α为：给定的置信水平。
VAR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。
即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。
例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95％，在证券市场正常波动的情况下，VaR 值为800万元。
其含义是指，该公司的证券组合在一天内（24小时），由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5％，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
风险度量的方法风险度量是指对风险进行定量化评估的过程，它是企业风险管理的重要环节。
在实际操作中，我们需要根据不同的需求和情境选择合适的风险度量方法。
本文将介绍几种常见的风险度量方法，帮助读者更好地理解和运用风险度量的技术。
首先，我们来介绍定性分析法。
定性分析法是一种基于专家判断和经验的风险度量方法，它主要依靠专家对风险事件的主观判断进行评估。
这种方法的优点在于简单易行，能够快速对风险进行初步评估。
但是，定性分析法也存在着主观性较强、难以量化等缺点，因此在实际应用中需要慎重考虑。
其次，我们介绍定量分析法。
定量分析法是一种基于数据和统计分析的风险度量方法，它通过对风险事件的概率、影响和相关因素进行量化分析，得出风险的具体数值。
这种方法的优点在于能够提供客观的风险评估结果，有利于决策者进行科学的风险管理。
但是，定量分析法也存在着数据获取困难、模型选择复杂等挑战，需要在实际操作中谨慎应用。
除了定性分析法和定量分析法，还有一种常见的风险度量方法是事件树分析法。
事件树分析法是一种基于逻辑推理的风险度量方法，它通过构建事件树，分析风险事件的可能发生路径和结果，从而评估风险的概率和影响。
这种方法的优点在于能够清晰地展现风险事件的逻辑关系，有利于深入理解风险的本质。
但是，事件树分析法也需要充分考虑各种可能性，避免遗漏重要信息。
最后，我们介绍蒙特卡洛模拟法。
蒙特卡洛模拟法是一种基于随机模拟的风险度量方法，它通过随机生成风险事件的可能性和影响，进行多次模拟计算，得出风险的概率分布和统计特征。
这种方法的优点在于能够全面考虑风险事件的不确定性和复杂性，有利于进行全面的风险评估。
但是，蒙特卡洛模拟法也需要大量的计算资源和时间成本，需要在实际应用中进行合理的权衡。
综上所述，风险度量的方法有多种多样，每种方法都有其适用的情境和局限性。
在实际操作中，我们需要根据具体的需求和情境，选择合适的风险度量方法，进行科学的风险评估和管理。
市场风险计量一般方法历史模拟方法是通过分析历史数据来估计潜在的市场风险。
这种方法假设未来的风险与过去的风险相关，并且未来的情况可能会重复过去的情况。
历史模拟方法通过计算历史数据的波动性或技术指标，来衡量资产或投资组合的风险水平。
然后，根据历史波动性，可以计算出在给定概率水平下的预期亏损。
然而，历史模拟方法可能无法准确地预测将来的风险，因为它只依赖于过去的数据。
另一种常见的市场风险计量方法是风险因子模型。
风险因子模型假设市场风险是由一系列与资产或投资组合相关的因子来决定的。
这些因子可以是宏观经济因素，如利率水平、通货膨胀率和经济增长率，也可以是行业因素，如股价、负债率、市净率等。
风险因子模型通过统计分析和计量经济学的技术，将资产或投资组合的风险与这些因子之间的关系模型化。
然后，可以使用这些模型来估计资产或投资组合在未来可能面临的风险。
无论使用哪种方法，市场风险计量都需要考虑一些共同的要素。
首先是数据的选择和质量，因为这将直接影响到计量结果的准确性和可靠性。
其次是时间尺度的选择，因为不同的时间尺度可能会导致不同的风险评估结果。
最后是模型的选择和参数估计，因为这将决定模型的拟合度和预测能力。
总之，市场风险计量是金融领域中的重要工具，用于评估投资和交易中的潜在风险。
历史模拟和风险因子模型是市场风险计量的常用方法，它们都有各自的优缺点。
在实际应用中，需要综合考虑数据、时间尺度和模型选择等因素，以得出准确和可靠的市场风险计量结果。
市场风险计量是金融领域中非常重要的一项工作，它帮助投资者和交易者评估他们所面临的潜在风险。
市场风险是指金融市场价格波动和不确定性带来的潜在损失，包括股票、债券、商品和衍生品等各种资产。
对市场风险的计量有助于投资者更好地理解和管理自己的投资组合，以降低潜在损失的风险。
一般来说，市场风险计量的方法可以分为两类：历史模拟方法和风险因子模型。
历史模拟方法是通过对历史数据进行分析，来估计资产或投资组合未来可能遭受的风险。
较常见的市场风险度度量方法有五种：敏感度分析（sensitivity analysis）压力测试情景测试资本资产定价模型（CAPM）风险价值（VaR）敏感度分析是一种有效地风险度量方法。
它可以迅速而有效地揭示投资组合价值是如何受到市场因素变化影响的。
敏感度分析是指：如果市场风险因素之一（f）发生了细微变化，那么预期的投资组合的价值（V）的变化有多大。
所谓市场风险因素是指存在于市场中的一些变数，所以金融工具的价值都可以从这些变数中推导出来。
主要的市场风险因素包括利率、信贷信差（credit spreads）、股票（equity）价格、汇率、隐含波动率（implied volatility）、流通产品价格（如黄金和石油）等。
除了这些因素的即期价格之外，还包括它们的远期价格。
考虑敏感度有三种等价的可相互替代的方法：相关性变化（relative change）、一阶导数以及最佳线性估计（the best linear approximation）。
风险价值（VaR）指在市场正常的波动情形下，对金融工具可能损失的一种统计测度。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
用公式表示为：Prob（△Ρ 其中Prob表示：资产价值损失小于可能损失上限的概率。
△Ρ表示：某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。
VAR表示：给定置信水平α下的在险价值，即可能的损失上限。
α为：给定的置信水平。
VAR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。
即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。
例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95％，在证券市场正常波动的情况下，VaR 值为800万元。
其含义是指，该公司的证券组合在一天内（24小时），由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5％，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
或者说有95％的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在800万元以内。
5％的机率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。
VaR模型计算方法：⒈历史模拟法（historical simulation method）⒉方差—协方差法⒊蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation）压力测试VaR和ES这样的风险度量都是在正常的市场条件下评价可能的损失，但是可能导致严重损失甚至破产的极端情形也应当被加入到风险评估和管理中来，是一个识别和管理那些可能导致巨大损失的情形的过程。
包括：场景分析，压力试验模型分析，波动率和相关性的灵敏度分析，政策反馈。
场景分析是指在各种极端但又可能发生的状态下对投资组合进行估值。
尤其是包含了关键变量的较大变动，因此，它要求采用完全估值的方法。
早期的应用仅仅考虑了关键变量的连贯变动，但却忽略了相关性。
更一般性的压力测试给出了对金融变量联合运动的描述，而且可以是历史的或是前瞻的，即可以从历史事件或者从合理的经济和政治发展趋势得出。
当压力测试揭露出投资组合某些弱点时，管理层必须采取措施来应对这些辨识出来的风险。
一种解决的办法是抽出足够的资金来吸收这一潜在的巨大损失。
一种替代的办法就是可以改变头寸来减少暴露。
压力测试是为了能够提供一种保护帮助机构得以社工存下去。
压力测试过程首要的已不是场景分析，也就是在模拟组合中关键金融变量很大的运动时，检验对头寸产生的效应（损失）如何。
V aR方法对正态分布的假定难以包括一些极端的情况。
压力测试的目的是辨识出那些不寻常的场景，而这些场景在普通VaR系统中是无法出现的。
重标极差法原理介绍：20世纪初，赫斯特研究古埃及人保留的尼罗河的847年的记录，提出了重标极差法（R/S）的概念及其计算方法，重标极差法不限定时间序列的线性特征，而是对数列本身数值进行结构分析，没有将其与稳定递增的时间标识相关联，以及拟合以线性形式为基本假设的模型进行数据特征的挖掘，重标极差法将原数列按一定比例分段，用逐段讨论与综合分析结合，研究数列的长期关联性和记忆性，重标极差法的思想最终构造出赫特斯特指数来衡量数列的长期性质。
资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model 简称CAPM）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。
假设：CAPM是建立在马科威茨模型基础上的，马科威茨模型的假设自然包含在其中：1、投资者希望财富越多愈好，效用是财富的函数，财富又是投资收益率的函数，因此可以认为效用为收益率的函数.2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。
3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。
4、影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。
5、投资者都遵守主宰原则(Dominance rule)，即同一风险水平下，选择收益率较高的证券；同一收益率水平下，选择风险较低的证券。
CAPM的附加假设条件：6、可以在无风险折现率R的水平下无限制地借入或贷出资金。
7、所有投资者对证券收益率概率分布的看法一致，因此市场上的效率边界只有一条。
8、所有投资者具有相同的投资期限，而且只有一期。
9、所有的证券投资可以无限制的细分，在任何一个投资组合里可以含有非整数股份。
10、买卖证券时没有税负及交易成本。
11、所有投资者可以及时免费获得充分的市场信息。
12、不存在通货膨胀，且折现率不变。
13、投资者具有相同预期，即他们对预期收益率、标准差和证券之间的协方差具有相同的预期值。
上述假设表明：第一，投资者是理性的，而且严格按照马科威茨模型的规则进行多样化的投资，并将从有效边界的某处选择投资组合；第二，资本市场是完全有效的市场，没有任何磨擦阻碍投资。
计算方法：其中： E(ri) 是资产i 的预期回报率rf 是无风险率βim 是[[Beta系数]]，即资产i 的系统性风险E(rm) 是市场m的预期市场回报率E(rm) − rf 是市场风险溢价（market risk premium），即预期市场回报率与无风险回报率之差。
解释以资本形式(如股票)存在的资产的价格确定模型。
以股票市场为例。
假定投资者通过基金投资于整个股票市场，于是他的投资完全分散化(diversification)了，他将不承担任何可分散风险。
但是，由于经济与股票市场变化的一致性，投资者将承担不可分散风险。
于是投资者的预期回报高于无风险利率。
设股票市场的预期回报率为E(rm)，无风险利率为 rf，那么，市场风险溢价就是E(rm) − rf ,这是投资者由于承担了与股票市场相关的不可分散风险而预期得到的回报。
考虑某资产(比如某公司股票)，设其预期回报率为Ri，由于市场的无风险利率为Rf，故该资产的风险溢价为 E(ri)-rf 。
资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf ＝βim (E(rm) − rf ) 式中，β系数是常数，称为资产β (asset beta)。
β系数表示了资产的回报率对市场变动的敏感程度(sensitivity)，可以衡量该资产的不可分散风险。
如果给定β,我们就能确定某资产现值(present value)的正确贴现率(discount rate)了，这一贴现率是该资产或另一相同风险资产的预期收益率贴现率=Rf+β(Rm-Rf)。
套利定价模型（APT）是罗斯在1976年提出的，也是有关资本资产定价的模型。
模型表明，资本资产的收益率是各种因素综合作用的结果，诸如GDP的增长、通货膨胀的水平等因素的影响，并不仅仅只受证券组合内部风险因素的影响。
1.套利定价模型的假设APT放松了CAPM的一些假定：(1)投资者无须为风险规避者;(2)不需要一个有效的市场投资组合;(3)投资者无须有相同的预期。
2.套利定价模型对CAPM的拓展套利定价模型(APrr)认为，证券的预期收益并不只对市场组合的风险变化做出反应，而受到经济中许多其他因素的影响，如国际形势、价格指数、政府的金融财政政策等。
A盯模型考虑了诸多因素对证券组合预期收益的影响，认为组合资产的预期收益是对市场上相关因素敏感性的线性组合。
(1)因素模型近年来，当代投资理论循着“资本资产定价模型”的轨迹向前发展，形成了由斯蒂芬‘罗斯首创的套利定价模型。
这个理论与CAPM所不同的一个显著的特点是它认为证券的实际收益并不只是笼统地受对“市场组合”变动的敏感性的影响，而是分别受对经济中许多因素变动的敏感性大小的影响。
如l963年夏普提出了单因素模型，该模型为解决马科维茨模型应用于大规模市场时的计算量问题提供了行之有效的途径。
后来随着计算机技术的发展，计算水平的提高，单因素模型被推广到多因素模型。
因素模型的假设基础仍然是证券之问存在关联性。
但它认为证券之间的关联性是一种或多种因素的变动对不同证券所产生的影响的间接反映。
因素模型正是企图捕捉这些系统影响证券价格的因素，并用一种线性结构来描述这些因素对每种证券收益率的影响。
(2)资本资产套利模型资本资产套利模型所描述的均衡状态，是指不存在这样一种机会：即使投资者不承担风险，又不需要额外资金，也能获得收益。
这种均衡状态可以通过投资者在非均衡状态套利的运用而最终使套利机会消失来实现。
套利理论认为均衡状态是指市场不存在套利机会的状态。
在这里，套利行为是指那些在具有不同的期望收益率之间进行的交易行为，通过套利投资可以在不增加因素风险的前提下获得更高收益。
投资者实现套利机会的手段是建立套利组合，即根据套利理论的特征，一个套利组合应为满足下述三个条件的证券组合：①实施套利组合不需额外资金，即各种证券的权数满足：x.+x：+…+X。
=0;②套利组合不承担因素风险，即对任何因素的敏感性为0，X —b，。
+X，b，i+…+X…b。
i=0(i=1，2，…，K);③套利组合应具有正的期望收益率，即X.R.+墨兄+…+x。
R，。
>0。
通过建立套利组合，投资者原有组合转变为一个新的组合。
新的组合在没有增加额外资金和因素风险的情况下，增加了期望收益率。
套利理论认为当存在这种机会时，投资者会利用这种机会。
当投资者都这样做时，会改变证券价格结构，使这种机会逐渐消失，从而市场达到新的均衡。
