CAPM establece que el rendimiento esperado de cualquier activo debe ser igual a $ER_i=R_f+ß_i (R_m-R_f)$, con α ser el término de error de la ecuación anterior. Ahora, como α tiene un valor esperado de cero, entonces la única forma de lograr mayor rentabilidad esperada es de tomar en más β (dado que $E[(R_m-R_f )]>0$). Cada acción individual tiene algún riesgo idiosincrático, además de su mercado β (true siempre cuando correlación inferior a la perfección con el mercado). Por lo tanto, se puede obtener el mejor retorno/riesgo en relación con la compra de la cartera de mercado, como la compra de cualquier otra cosa, no pudimos conseguir más rentabilidad esperada para el mismo β, pero sólo se consigue adicionales de riesgo idiosincrático.
Ahora, si usted utiliza los datos históricos para estimar los rendimientos esperados, que implican distinto de cero, se espera que α-s para todos los activos. Esto no es coherente con el CAPM marco, por lo que el uso de esta metodología dentro de la MPT, no tiene nada que ver con el CAPM.
En efecto, mediante MPT de esta manera, se genera un impulso basado en la estrategia de inversión, como se supone que los activos que han tenido buenos rendimientos históricamente seguirá teniendo un buen rendimiento en el futuro. Aquí está un artículo en el que una estrategia es analizado en la que se utiliza a corto plazo últimos rendimientos históricos como los retornos esperados para la media y la varianza de la optimización. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2606884
Edit: Mi respuesta inicial fue bastante ambigua en términos de la notación. Para aclarar mi idea de la conexión entre el CAPM, Jensen es el Alfa y la seguridad de la línea característica (SCL) en este contexto, como se discute en los comentarios de abajo:
Podemos definir el SCL como $R_i = \alpha_i + \beta_i * R_m + \epsilon_i$ (con $R_i$ y $R_m$ se la dieron cuenta de la seguridad y rendimientos del mercado en exceso de la tasa libre de riesgo y $\beta_i$ siendo la regresión por MCO de la beta con $R_i$ siendo la variable dependiente y $R_m$ siendo la variable dependiente).
Podemos definir el alfa de Jensen como $\alpha_i = R_i - \beta_i * R_m$ (con las variables definidas como arriba). Desde aquí se puede observar que el alfa de Jensen la ecuación es simplemente otra forma de la SCL (con $\alpha_i$ y $R_i$ lados de la conmutación, y la ecuación se multiplica por $-1$).
Cuando SCL y Jensen alpha de ecuaciones uso di cuenta de devoluciones, utiliza el CAPM espera devuelve y puede ser formulado followingly: $E(R_i) = \beta_i * E(R_m) + \epsilon_i$ (notación similar a la de las ecuaciones anteriores, pero con $E(R_i)$ siendo el esperado exceso de rentabilidad de la seguridad y la $E(R_m)$ siendo el esperado retorno de la cartera de mercado), donde $\epsilon_i$ es un término de error , y $E(\epsilon_i) = 0$.
Ahora, cuando la anterior di cuenta de que devuelve se utilizan como proxies para los retornos esperados (es decir, $E(R_i) = R_i$ y $E(R_m) = R_m$), cuando se conecta a la CAPM, nos encontramos con que debe ser el caso de que $\alpha_i ≡ \epsilon_i$ para todo $i$. Como el (se dio cuenta) $\alpha_i$ es un determinista plazo y no necesariamente igual a cero, nos encontramos con que no puede ser que $\alpha_i ≡ E(\epsilon_i) = 0$ para todo $i$. Por lo tanto, utilizando dio cuenta de la seguridad devuelve como apoderados de la rentabilidad esperada no es compatible con el CAPM.
Edit2: me imagino que todavía no conteste tu pregunta muy bien. Sharpe del desarrollo de la CAPM fue originalmente impulsado por el problema de su escuela de postgrado supervisor de Markowitz tenido con la media y la varianza de la optimización. Como las computadoras eran lentos y costosos, que no fue posible hacer los cálculos para un gran número de valores.
Sharpe, a continuación, llegó por primera vez con el índice único modelo (SIM), que es básicamente lo que antes me he referido a la seguridad de la línea característica (SCL). El razonamiento aquí es que los retornos de los diferentes títulos se refieren únicamente a través de relaciones comunes con algunos básicos factor subyacente. Siendo este el caso, en lugar de calcular todos los pares de covarianzas y el resultado de la cartera volatilidad la volatilidad de un (bien diversificada cartera (donde todo riesgo idiosincrático es diversificado) puede ser aproximado a través de valores", weigthed covarianzas con el factor subyacente (es decir, el índice de mercado). Esta disminución de la potencia de cálculo de costos de la operación de forma espectacular.
La tarjeta SIM se utiliza para descomponer ("analista") las estimaciones de la rentabilidad esperada de los diferentes valores para una más eficiente el cálculo de la frontera eficiente. CAPM, seguidos poco después, cuando Sharpe la conclusión de que, en caso de alpha no se podría predecir a) la cartera de mercado en sí es la tangencia de la cartera.
Ahora, como el poder de computación es barato hoy en día y usted puede fácilmente calcular la matriz de covarianza así como la cartera volatilies de un gran número de combinaciones diferentes, la SIM ya no es necesario para el análisis.
