مقایسه عملکرد مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی سرمایه‌ای خطی و غیرخطی در بورس اوراق بهادار تهران

نوع مقاله : کاربردی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترای مالی، بانکداری، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 کارشناسی ارشد مهندسی مالی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

چکیده

مدل قیمت‎گذاری دارایی سرمایه‎ای یکی از مدل‎های متداول در برآورد نرخ بازده مورد انتظار است. از آن‎جا که در مدل CAPM استاندارد رابطه بین بازده سهام و بازده بازار خطی فرض می‎شود، در محیط غیرخطی تخمین ضریب بتا ناسازگار و دارای اریب خواهد بود. در این پژوهش سعی شده در بازه زمانی 1385 تا 1394 قدرت پیش‎بینی مدل­های CAPM غیرخطی و مدل CAPM استاندارد در بورس اوراق بهادار تهران آزمون شود. برای تخمین مدل غیرخطی از روش نیمه پارامتریک و مدل رگرسیون کرنل منطقه‎ای استفاده شده است. بدین منظور بازده مورد انتظار بر اساس دو مدل موجود در این پژوهش برآورد شد و نتایج با بازده تحقق یافته مورد مقایسه قرار گرفت و از شاخص میانگین قدرمطلق درصد خطا برای سنجش قدرت پیش‎بینی مدل‎های پژوهش استفاده شد. با استفاده از آزمون دایبولد-ماریانو بر روی شاخص میانگین قدرمطلق درصد خطا، مدل‎های پژوهش با یکدیگر مقایسه شده‎اند. نتایج نشان‎دهنده آن است که در نظر گرفتن غیرخطی بودن رابطه بازده سهام و بازده بازار باعث افزایش قدرت پیش‎بینی بازده تحقق‎یافته با استفاده از مدل قیمت‎گذاری دارایی سرمایه‎ای می‎شود.
JEL: C12, G14
نحوه استناد به این مقاله: آسیما، م.، و عباس‌زاده اصل، ا. (1395). مقایسه عملکرد مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی سرمایه‌ای خطی و غیرخطی در بورس اوراق بهادار تهران. فصلنامه مدلسازی ریسک و مهندسی مالی، 1(1)، 114-128.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Comparison between Performance of Linear and Nonlinear Capital Asset Pricing Models in TSE

نویسندگان [English]

  • Mehdi Asima 1
  • Amir Ali abbaszadeh asl 2
1 PhD. Candidate, Banking Finance, Faculty of Management, University of Tehran, Iran
2 MSc, Financial Engineering, Faculty of Management, University of Tehran, Iran
چکیده [English]

Capital asset pricing model (CAPM) has been among the common models to estimate expected rate of returns. Since the linearity assumption is considered in the standard version of the capital asset pricing model, estimating beta in nonlinear setting will be inconsistent and bias-oriented. Therefore, in this study, predictive power of the Linear and Nonlinear Capital Asset Pricing Models in Tehran Stock Exchange in the period from 2006 to 2015 has been tested. Semiparametric method and local kernel regression are utilized in order to estimate nonlinear model. For this purpose, expected returns has estimated with regard to two above mentioned models during period of the study and the results have compared with realized returns. Mean absolute percentage error and especially Diebold-Mariano test are used to measure predictive power of the models. The results indicate that considering nonlinearity relation between stock returns and market returns increases predictive power of realized returns.
JEL: C12, G14
How to cite this paper: Asima, M, & Abbaszadeh Asl, A. (2016). A Comparison between Performance of Linear and Nonlinear Capital Asset Pricing Models in TSE. Quarterly Journal of Risk Modeling and Financial Engineering, 1(1), 114–128. (In Persian)

کلیدواژه‌ها [English]

  • Kernel Regression
  • Linear Capital Asset Pricing Model
  • Nonlinear Capital Asset Pricing Model
  • Nonparametric Model
تهرانی، رضا.، محمدی، شاپور.، و پور ابراهیمی، محمدرضا. (1389). مدل‌سازی و پیش‌بینی نوسانات بازده در بورس اوراق بهادار تهران. تحقیقات مالی، 12(30)، 23-34.
Bansal, R., Hsieh, D. A.,  &Viswanathan, S., (1993). A New Approach to International Arbitrage Pricing. Journal of Finance, (48)5, 1719-1747.
Bansal, R.,  &Viswanathan, S. (1993). No Arbitrage and Arbitrage Pricing: A New Approach. Journal of finance, (45)4, 1231-1262.
Blundell, R., Duncan, A. (1991). Kernel Regression in Empirical Microeconomics. The Journal of Human Resources, (33), 62-87 .
Bodie, Z., Kane, A.,  &Marcus, A. (2010). Investments. McGraw-Hill.
Breen, W. J., Glosten, L. R.,&  Jagannathan, R. (1989). Economic Significance of Predictable Variation in Stock Index Returns. Journal of Finance, (44)5, 1177-1190.
Cai, Z., Ren, Y.,  &Yang, B. (2015). A Semiparametric Conditional Capital Asset Pricing Model. Journal of Banking and Finance, (61), 117-126.
Carhart, M. M. (1997). On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance, (52)1, 57-82.
Chapman, D. (1997). Approximating the Asset Pricing Kernel. Journal of Finance, (52)4, 1383-1410.
Chen, N. F. (1991). Financial Investment Opportunities and the Macroeconomy. Journal of Finance, (46)2, 529-554.
Dittmar, R. (2002). Nonlinear Pricing Kernels, Kurtosis Preference, and the Cross-Section of Equity Returns. Journal of Finance, (57)1, 369-403.
Epanechnikov, V. (1969). Nonparametric Estimates of a Multivariate Probability Density. Theory of Probability and Its Applications (14)1, 153-158.
Erdos, P., Ormos, M., & Zibriczky, D. (2011). Nonparametric and Semiparametric asset pricing. Journal of Economic Modelling, (28)3, 1150-1162.
Fama, E. F.,  &French, K. R. (1989). Business Conditions and Expected Returns on Stocks and Bonds. Journal of Financial Economics, (25)1, 23-49.
Fama, E. F.,  &French, K. R. (1996). Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies. Journal of Finance, (51)1, 55-84.
Fan, J.,  &Yao, Q. (2003). Nonlinear Time Series: Nonparametric and Parametric Methods. New York, Springer-Verlag.
Ferreira, E., Gil-Bazo, J.,  &Orbe, S. (2008). Nonparametric Estimation of Conditional Beta Pricing Models. Working Paper.
Ferson, W. E. (1989). Changes in Expected Security Returns, Risk, and the Level of Interest Rates. Journal of Finance, (44)5, 1191-1217.
Ferson, W. E.,  &Harvey, C. R. (1991). The Variation of Economic Risk Premiums. Journal of Political Economy, (99), 385-415.
Ferson, W. E.,  &Harvey, C.R. (1993). The Risk and Predictability of International Equity Returns. Review of Financial Studies, 3(6), 527-566.
Gomez-Gonzalez, J. E., & Sanabria-Buenaventura, E. M. (2014). Nonparametric and Semiparametric Asset Pricing: An Application to The Colombian Stock Exchange. Journal of Economic Systems, 2(38), 261-268.
Hardle, W., Muller, M., Sperlich, S.,  &Werwatz, A. (2004). Springer series in statistics: Nonparametric and Semiparametric models. Springer -Verlag.
Jagannathan, R., & Wang, Z. (1996). The Conditional CAPM and the Cross-Section of Expected Returns. Journal of Finance, 1(51), 3-54.
Keim, D. B., & Stambaugh, R.F. (1986). The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964. Journal of Finance, 2(23), 389-416.
Lintner, J. (1965). The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. The Review of Economics and Statistics, 1(47),13-37.
Merton, R. C. (1973). An Intertemporal Capital Asset Pricing Model. Econometrica, 5(41), 867-887.
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. Journal of Finance 1(7), 77-91.
Mossin, J. (1966). Equilibrium in a Capital Asset Market. Econometrica, 4(34), 468-483.
Nadaraya, E. A. (1964). On Estimating Regression. Theory of Probability and Its Application, 1(9), 141-142.
Ramsey, J. B. (1969). Tests for specification errors in classical linear least-squares regression analysis. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 350-371.
Ross, S. A. (1976). The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing. Journal of Economic Theory, 3(13), 341-360.
Sharpe, W. f. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk. Journal of Finance, 3(19), 425-442.
Stapleton, R. C.,  &Subrahmanyam, M. G. (1986). The Market Model and Capital Asset Pricing Theory: a Note. Journal of Finance, 5(38), 1637-1642.
Tehrani, R., Mohammadi, S., & Pour Ebrahimi, M. R. (2011). Modeling and forecasting volatility of return in Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 12(30), 23-34. (In Persian).
Tsay, R. (2010). Analysis of Financial Time Series. John Wiley & Sons.
Watson, G. S. (1964). Smooth Regression Analysis. The Indian Journal of Statistics, 5(26), 359-372.