Essie2026-07-13 18:02:03

同学你好，讲义里这几个模型分两类，一类是用历史收益做回归来估计参数，另一类是用估计出来的参数去预测预期收益。按下图讲义顺序来说：

Market model（单因素模型）
它把单个证券的实际收益拆成三块：和市场相关的部分、和市场无关的部分，以及随机误差。
这个模型主要作用是分解风险，也就是把总风险分成系统性风险和非系统性风险。
我们平时用历史数据跑回归，估计出 alpha 和 beta，之后可以再用这些参数去预测未来收益。

Single-index model（单指数模型）
这个和市场模型很类似，区别是它用的是超额收益（证券收益减去无风险收益），而不是总收益。
它有两个版本：
一个带误差项，是描述历史实际超额收益回归用的。
一个不带误差项、带 E 表示期望，那个才是算预期收益的。

Multifactor models（多因素模型）
这个直接就是算预期收益。
它认为股票的预期收益由多个风险因子共同决定，比如 GDP 增长、利率、通胀、公司规模、盈利增长等。
讲义里列出的宏观经济因子、基本面因子、统计因子，都是解释预期收益来源的不同类型。

回到你提问的这道题目，这里答案选 A，是因为 return-generating models 的最终目的就是估计 expected return，作为资产配置和投资组合优化的输入。