發(fā)布時(shí)間：2018-03-27 09:28

  本文選題：家庭生命周期理論　切入點(diǎn)：CCAPM　出處：《廈門(mén)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：基于消費(fèi)的資產(chǎn)定價(jià)模型(CCAPM)理論上非常完美,然而實(shí)證檢驗(yàn)顯示該模型估計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于合理值(3),這也是造成股權(quán)溢價(jià)之謎的主要原因。筆者認(rèn)為并不是所有的消費(fèi)者均參與股票市場(chǎng),因此結(jié)合人口結(jié)構(gòu)變化和家庭生命周期理論對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行分類(lèi),構(gòu)造新的代理人。通過(guò)實(shí)證分析,尋求真正決定市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格的代理人和較為合理的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)。 根據(jù)家庭生命周期理論,筆者構(gòu)造個(gè)人代理人和家庭代理人,對(duì)基于長(zhǎng)期消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)定價(jià)模型進(jìn)行實(shí)證分析。本文選取1960年至2011年美國(guó)居民消費(fèi)數(shù)據(jù)和Fama French25個(gè)股票組合收益率為樣本。構(gòu)造以年齡為分組標(biāo)準(zhǔn)的個(gè)人代理人和以平均年齡為分類(lèi)依據(jù)的家庭代理人,進(jìn)行CCAPM的實(shí)證分析。以個(gè)人代理人的消費(fèi)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析,筆者發(fā)現(xiàn)45歲以上的個(gè)人代理人消費(fèi)數(shù)據(jù)能夠更好的解釋模型,并且計(jì)算出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)更加符合實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)。以家庭代理人的消費(fèi)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析,筆者發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)價(jià)格的決定者是家庭平均年齡較大的家庭,計(jì)算出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)比以總體消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)為樣本的計(jì)算結(jié)果小,并且模型的擬合度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他家庭代理人。由于本文人口結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的缺乏,筆者進(jìn)行了CGF (Comsuption Growth Factor-mimicking Portfolios)組合的構(gòu)造預(yù)測(cè)消費(fèi)數(shù)據(jù),并進(jìn)行了實(shí)證分析,實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了上述的結(jié)論。 本文的研究結(jié)果表明,以家庭消費(fèi)為研究對(duì)象比以個(gè)人為研究對(duì)象能更好的解釋資產(chǎn)定價(jià)模型。在市場(chǎng)上,真正決定資產(chǎn)價(jià)格的是沒(méi)有撫養(yǎng)和教育子女義務(wù)等負(fù)擔(dān)的家庭。同樣本文也再次驗(yàn)證了長(zhǎng)期消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)能夠更好的估計(jì)資產(chǎn)的價(jià)格,驗(yàn)證了基于長(zhǎng)期消費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)定價(jià)模型的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The consumption-based asset pricing model, CCAPM-based, is theoretically perfect. However, the empirical test shows that the estimated risk aversion coefficient of the model is much higher than the reasonable value, which is also the main reason for the mystery of equity premium. I think that not all consumers participate in the stock market. Therefore, based on the theory of population structure change and family life cycle, we classify consumers and construct new agents. Through empirical analysis, we seek the agents who really determine the price of market assets and the more reasonable risk aversion coefficient. According to the family life cycle theory, the author constructs the personal agent and the family agent. This paper makes an empirical analysis of asset pricing model based on long-term consumption risk. This paper selects American resident consumption data from 1960 to 2011 and Fama French25 stock portfolio returns as samples to construct a personal agent based on age grouping criteria. People and family agents based on average age, The empirical analysis of CCAPM. Taking the consumption data of personal agent as the sample, the author finds that the consumption data of individual agent over 45 years old can better explain the model. And the calculated risk aversion coefficient is more in line with the actual risk aversion coefficient. Taking the consumption data of the household agent as the sample, the author finds that the determinant of the stock market price is the family with the older average age. The calculated risk aversion coefficient is smaller than the calculated result based on the sample of total consumption risk, and the fitting degree of the model is much higher than that of other family agents. The author constructs and forecasts the consumption data of the CGF complement Growth Factor-mimicking portfolio, and makes an empirical analysis. The empirical results further confirm the above conclusions. The results of this paper show that the asset pricing model can be better explained by taking household consumption as the research object than by the individual. The real determinants of asset prices are families that do not bear the burden of raising and educating their children. Again, this paper verifies that long-term consumption risks can better estimate the price of assets. The accuracy of the asset pricing model based on long-term consumption risk is verified.
【學(xué)位授予單位】：廈門(mén)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F126

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1670960