Page 8 - MFB24論文-王維彤2024final
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合的整體風險，從而實現風險與報酬的最優平衡。此模型能同時兼顧
投資目標與風險限制，還可以依照投資人本身的風險趨避程度，選擇
最適投資組合比例。投資人還可以加入對市場狀況判斷、投資資產的
新資訊或應用不同操作策略，透過 MV 模型求出另一個效率前緣曲
線。也因此之後的許多研究都架構在 MV 模型之下，至今仍被廣泛
的使用。
Sharpe (1964) 在此理論基礎上認為投資者需要考慮股票的波動
性和預期收益率，提出了 CAPM 模型。該模型是股票的預期收益率
等於無風險利率加上 Beta 係數乘以市場風險溢價。Beta 係數衡量
的是一個投資組合對市場風險的敏感程度。低波動股票的 Beta 係數
往往較低，因此其預期收益率也往往較低，通過考慮投資組合的系統
性風險 (systemic risk) 與市場風險 (market risk) 之間的關係，解釋了
資產的預期報酬率與其風險之間的正向關係。效率市場假說則是
Eugene Fama (1970) 提出，該假說認為所有資訊都已反映在股票價格
中。因此，投資者無法通過分析歷史價格或其他資訊來獲得超額報
酬。投資者長期無法持續地通過主動選股策略超越市場指數的報酬。
然而，隨著金融市場的蓬勃發展，這三大理論後續皆有不同學者
提出不同的觀點。一些研究說明，低波動股票的收益率往往高於
CAPM 模型所預測的收益率。這一現象被定義為低波動異像 (low
volatility anomaly)。最早是由 Black et al. (1972) 發現，他們使用了
1926 年至 1965 年的美國股票數據來檢驗 CAPM 模型。他們發現
CAPM 模型雖然可以解釋股票收益率的很大一部分差異。但 Beta
係數衡量的低波動股票的實際收益率往往高於 CAPM 模型所預測
的收益率。該論文是 CAPM 模型研究的重要里程碑，驗證了 CAPM
模型的有效性，但也指出了 CAPM 模型的一些局限性。
接著，Fama and French (1993) 他們發現除了市場風險之外，還
有其他一些風險因素可以解釋股票和債券收益率的差異。這些風險因
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