ブラック–ジェンセン–ショールズの方法とは? わかりやすく解説

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ブラック–ジェンセン–ショールズの方法

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/09/04 11:28 UTC 版)

ファーマ–マクベス回帰」の記事における「ブラック–ジェンセン–ショールズの方法」の解説

フィッシャー・ブラック、マイケル・ジェンセン(英語版)、マイロン・ショールズ1972年発表した論文ではファーマ–マクベス回帰とは異な2段回帰法が用いられている。ブラック–ジェンセン–ショールズの方法では、1段階目の回帰ファーマ–マクベス回帰と同じ時系列方向への回帰だが2段階目の回帰標本平均に対して回帰となる。つまり R i e ¯ = 1 T ∑ t = 1 T R i , t e , i = 1 , … , N {\displaystyle {\overline {R_{i}^{e}}}={\frac {1}{T}}\sum _{t=1}^{T}R_{i,t}^{e},\quad i=1,\dots ,N} として以下のクロスセクション回帰式対す回帰を行う。 R i e ¯ = γ 0 + β ^ i γ 1 + ϵ i ¯ , i = 1 , … , N {\displaystyle {\overline {R_{i}^{e}}}=\gamma _{0}+{\widehat {\beta }}_{i}\gamma _{1}+{\overline {\epsilon _{i}}},\quad i=1,\dots ,N} ここで ϵ i ¯ {\displaystyle {\overline {\epsilon _{i}}}} は誤差項で、ブラックジェンセンショールズにおいてCAPM実証が行われたためファクター一つとしている。すると、CAPM正しければ γ 0 = 0 {\displaystyle \gamma _{0}=0} かつ γ 1 = E ⁡ [ R m ] {\displaystyle \gamma _{1}=\operatorname {E} [R_{\mathrm {m} }]} である。ここで E ⁡ [ R m ] {\displaystyle \operatorname {E} [R_{\mathrm {m} }]} はマーケットリスクプレミアムである。ブラックジェンセンショールズではマーケットリスクプレミアム推定値として市場インデックス超過リターン標本平均用いられている。この仮説対し通常の回帰分析における仮説検定を行うことでCAPM妥当性ブラックジェンセンショールズ検証した。彼らの検証結果芳しくなく、この結果きっかけとしてゼロベータCAPMというCAPM拡張した理論生まれている。

※この「ブラック–ジェンセン–ショールズの方法」の解説は、「ファーマ–マクベス回帰」の解説の一部です。
「ブラック–ジェンセン–ショールズの方法」を含む「ファーマ–マクベス回帰」の記事については、「ファーマ–マクベス回帰」の概要を参照ください。

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