تعد نظرية تسعير المراجحة (أبت)، التي وضعها الخبير الاقتصادي ستيفن روس في السبعينيات، بديلا عن نموذج تسعير الأصول الرأسمالية (كابم) لتوضيح عوائد الأصول أو المحافظ. وقد اكتسبت نظرية تسعير المراجحة شعبية كبيرة في افتراضاتها البسيطة نسبيا. ومع ذلك، نظرية التسعير المراجحة هو أكثر صعوبة بكثير لتطبيق في الممارسة لأنه يتطلب الكثير من البيانات والتحليل الإحصائي المعقد. دعونا نرى ما هي نظرية التسعير التحكيم وكيف يمكننا وضعها لممارسة.

- <->

ثلاثة افتراضات أساسیة لنظریة التسعیر في المراجحة

خلافا لنموذج تسعیر الأصول الرأسمالیة، لا تفترض نظریة تسعیر المراجحة أن المستثمرین یملکون حافظات کفوءة. ومع ذلك، فإن النظرية تتبع ثلاثة افتراضات أساسية:

1. يتم شرح عوائد الأصول بواسطة عوامل منهجية.
2. يمكن للمستثمرين بناء محفظة من الأصول حيث يتم القضاء على مخاطر محددة من خلال التنويع.
3. لا توجد فرصة للمراجحة بين المحافظ المتنوعة بشكل جيد. إذا كانت هناك فرص المراجحة موجودة، سيتم استغلالها بعيدا من قبل المستثمرين. (هذا كيف حصلت نظرية اسمها.)

افتراضات نموذج تسعير الأصول الرأسمالية

يمكننا أن نرى أن هذه الافتراضات أكثر استرخاء من تلك التي يعتمدها نموذج تسعير الأصول الرأسمالية. ويفترض هذا النموذج أن جميع المستثمرين لديهم توقعات متجانسة حول العائد المتوسط ​​والتباين في الأصول. كما يفترض أن نفس الحدود الفعالة متاحة لجميع المستثمرين (لمزيد من المعلومات عن نموذج تسعير الأصول الرأسمالية، اقرأ مزايا ومساوئ نموذج كابم).

<3>>

بالنسبة للمحفظة المتنوعة بشكل جيد، يمكن كتابة صيغة أساسية تصف نظرية تسعير التحكيم على النحو التالي:

E (R _p ) = R _f + ß ₁ f ₁ + ß ₂ f ₂ + … + ß _n f < n _E

• p _{) هي العودة المتوقعة} R
• f _{هي عودة خالية من المخاطر} ß
• n < n _n هو
• _n ^{عامل السعر} R

f _{يعود إذا كان الأصل لم يتعرض أي تعرض العوامل، أي كل <ß} n _{= 0. على عكس نموذج تسعير الأصول الرأسمالية، فإن نظرية تسعير التحكيم لا تحدد العوامل. ومع ذلك، وفقا لبحث ستيفن روس وريتشارد رول، أهم العوامل هي التالية:}

التغير في التضخم

• التغير في مستوى الإنتاج الصناعي
• التحولات في أقساط المخاطر
• التغير في شكل مصطلح أسعار الفائدة
• وفقا للباحثين روس و رول، إذا لم يحدث مفاجأة في تغيير العوامل المذكورة أعلاه، فإن العائد الفعلي يكون مساويا للعائد المتوقع. ومع ذلك، في حالة حدوث تغييرات غير متوقعة على العوامل، سيتم تعريف العائد الفعلي على النحو التالي:

-

₁ 2 ₂ 2 _{2 2 3 4 5 6 7 8 9 9 9 9 9 9 9 9 9> > هو التغيير غير المتوقع في عامل أو عامل مفاجأة، ه - هو الجزء المتبقي من العائد الفعلي.} تقدير حساسية العوامل وأقساط العوامل _{كيف يمكننا فعلا استخلاص حساسيات العوامل؟ تجدر الإشارة إلى أنه في نموذج تسعير الأصول الرأسمالية، استمدنا معيار بيتا للأصول، والذي يقيس حساسية الأصول لعائد السوق، وذلك ببساطة عن طريق تراجع عوائد الأصول الفعلية مقابل عوائد السوق. استخلاص بيتا العوامل هو إلى حد كبير نفس الإجراء. ولغرض توضيح تقنية تقدير} ß _n (حساسية للعامل n) و _f n _{(سعر عامل نث)} ، < دعونا نأخذ مؤشر S & P 500 إجمالا للعائد ومؤشر ناسداك المركب لإجمالي العائدات كمؤشر للمحافظ المتنوعة جدا التي نود أن نجدها _ß n

و _f n

. من أجل البساطة، سنفترض أننا نعرف

R f _{(العائد الخالي من المخاطر) هو 2٪. سوف نفترض أيضا أن العائد السنوي المتوقع للمحافظ هو 7٪ لمؤشر S & P 500 إجمالي العائد و 9٪ لمؤشر ناسداك المركب للعائد الإجمالي.}

الخطوة 1: تحديد العوامل المنهجية _{يتعين علينا تحديد العوامل المنهجية التي يتم من خلالها توضيح عوائد المحفظة. دعونا نفترض أن معدل نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي وتغير العائد على سندات الخزينة لمدة 10 سنوات هي العوامل التي نحتاجها. وبما أننا اخترنا مؤشرين اثنين مع مكونات كبيرة، يمكننا أن نكون واثقين من أن محافظنا متنوعة بشكل جيد مع ما يقرب من الصفر مخاطر محددة.}

الخطوة الثانية: الحصول على بيتاس نقوم بتشغيل الانحدار على البيانات الفصلية التاريخية لكل مؤشر مقابل معدلات نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي ربع السنوية والتغيرات ربع السنوية العائد على سندات T. لاحظ أن هذه الحسابات هي لأغراض التوضيح فقط، ونحن سوف تخطي الجوانب الفنية لتحليل الانحدار. وفيما يلي النتائج: المؤشرات (الوكلاء للمحافظ) _{- 3>>} ß 1 _{من معدل نمو الناتج المحلي الإجمالي} ك 2 _{من ت-بوند تغير العائد} . 45

0. 033

مؤشر ناسداك المركب للعائد الإجمالي

4. 74

0. 098 <> نتائج الانحدار تخبرنا أن كلا المحافظتين لديهما حساسيات أعلى بكثير لمعدلات نمو الناتج المحلي الإجمالي (وهو أمر منطقي لأن نمو الناتج المحلي الإجمالي ينعكس عادة في تغير سوق الأسهم) وحساسية صغيرة جدا لتغير العائد على سندات الخزانة (وهذا أيضا منطقي لأن الأسهم أقل حساسية لتغيرات الغلة من السندات).

الخطوة 3: الحصول على أسعار عامل أو أقساط عامل

بعد أن حصلنا على عوامل بيتا، يمكننا تقدير أسعار العوامل من خلال حل المعادلة التالية:

7٪ = 2٪ + 3. 45 * f 1	+0. 033 * f 2 9٪ = 2٪ + 4. 74 * f	1 +0. 1
1	1	1
1	و	2

= 2. 47٪

i

سوف تكون المحفظة على النحو التالي: _{E (R} i _{) = 2٪ + 1.43٪ * ß}

1 _{+2. 47٪ * ß} 2 _{استغلال فرص المراجحة}

الفكرة من وراء حالة عدم التحكيم هي أنه إذا كان هناك أمن غير متقلب في السوق، يمكن للمستثمرين دائما بناء محفظة مع حساسيات عامل مماثلة لتلك التي من والأوراق المالية غير المبسطة واستغلال فرصة المراجحة. على سبيل المثال، لنفترض أنه بالإضافة إلى حافظات الفهرس لدينا توجد محفظة أبك مع البيانات الخاصة بها الواردة في الجدول التالي: _{المحافظ} المتوقع العودة _<1 ß

2 مؤشر S & P 500 إجمالي مؤشر العودة 7٪

3. 45 _{0. 033} مؤشر ناسداك المركب للعائد الإجمالي _9٪ 4. 74 _{0. 098}

محفظة أبك (أو محفظة المراجحة)

8٪

3. 837	0. 0525	كومبيند إندكس بورتفوليو = 0. 7 * S & P500 + 0. 3 * NASDAQ 7. 6٪	3. 837 0. 0525
يمكننا إنشاء محفظة من المحافظتين الأوليين للمؤشر (مع مؤشر S & P 500 إجمالي مؤشر العائد 70٪ ومؤشر ناسداك المركب للعائد الإجمالي بنسبة 30٪) مع حساسيات عامل مماثل لمحفظة أبك كما هو مبين في آخر الخام من الجدول. دعونا نسمي هذا المحفظة الفهرس المشترك. محفظة المحفظة الموحدة لديها نفس بيتا للعوامل المنهجية مثل محفظة أبك ولكن انخفاض العائد المتوقع. ويعني ذلك أن قيمة محفظة أبك أقل من قيمتها. وسوف نختصر محفظة الفهرس المشترك مع تلك العائدات شراء أسهم محفظة أبك، والتي تسمى أيضا محفظة المراجحة (لأنه يستغل فرصة التحكيم). وبما أن جميع المستثمرين سيبيعون مبالغة في قيمتها ويشترون محفظة ذات قيمة أقل من قيمتها، فإن ذلك سيؤدي إلى استبعاد أي ربح من عمليات التحكيم. هذا هو السبب في نظرية تسمى نظرية التسعير المراجحة.	الخلاصة	تحاول نظرية تسعير المراجحة، كنموذج بديل لنموذج تسعير الأصول الرأسمالية، تفسير عوائد الأصول أو المحفظة مع عوامل منهجية وحساسية الأصول / محفظة لهذه العوامل. وتقدر النظرية العوائد المتوقعة لمحافظ متنوعة بشكل جيد مع الافتراض الأساسي بأن المحافظ تنوعت بشكل جيد وأن أي تناقض من سعر التوازن في السوق سيكون مدفوعا على الفور من قبل المستثمرين. ويوضح أي فرق بين العائد الفعلي والعائد المتوقع بمفاجآت العوامل (الاختلافات بين القيم المتوقعة والفعلية للعوامل). إن عيب نظرية تسعير التحكيم هو أنه لا يحدد العوامل المنهجية، ولكن يمكن للمحللين العثور عليها من خلال تراجع عوائد المحفظة التاريخية مقابل عوامل مثل معدلات نمو الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي، والتغيرات في التضخم، وتغيرات الهيكل الزمني، وتغييرات علاوة المخاطر وما إلى ذلك. معادلة الانحدار تجعل من الممكن تقييم العوامل المنهجية التي تفسر عوائد المحفظة والتي لا تحقق.	نظرية الكثير الغريب: الرهان بأن المستثمرين الصغار على خطأ | إن نظرية إنفستوبيديا نظرية لوت الفردية هي افتراض غير موثوق به إلى حد كبير بأن صغار المستثمرين عادة ما يكونون مخطئين وأن القيام بالعكس تماما سيؤدي إلى عوائد أعلى من المتوسط. هي تجارة عالية التردد مصطلح يتوهم للغش؟ تجارة عالية التردد مثيرة للجدل إلى حد كبير - وحتى الآن المرشحين الرئاسيين يزنون في. ما هي نظرية تسعير التحكيم؟ معرفة ما هي نظرية تسعير المراجحة وكيف يمكن استخدامها نظريا من قبل المستثمرين لخلق فرص خالية من المخاطر.