В рамках математических финансов альтернативой является межвременная модель ценообразования капитальных активов , или ICAPM модели CAPM, предложенной Робертом Мертоном , . Это линейная факторная модель с богатством в качестве переменной состояния, которая прогнозирует изменения в распределении будущих доходов или доходов .
В ICAPM инвесторы принимают решения о потреблении на протяжении всей жизни, когда сталкиваются с более чем одной неопределенностью. Основное различие между ICAPM и стандартным CAPM заключается в дополнительных переменных состояния, которые подтверждают тот факт, что инвесторы страхуются от дефицита потребления или от изменений в наборе будущих инвестиционных возможностей.
Мертон [1] рассматривает рынок с непрерывным временем, находящийся в равновесии.Переменная состояния (X) следует броуновскому движению :

Инвестор максимизирует свою полезность по фон Нейману-Моргенштерну :
![{\displaystyle E_{o}\left\{\int _{o}^{T}U[C(t),t]dt+B[W(T),T]\right\}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0e613cbd824424c5d2306d6e668c4a3d1faeae1e)
где T — временной горизонт, а B[W(T),T] — полезность богатства (W).
Инвестор имеет следующее ограничение на богатство (W). Позволять
быть весом, вложенным в актив i. Затем:
![{\displaystyle W(t+dt)=[W(t)-C(t)dt]\sum _{i=0}^{n}w_{i}[1+r_{i}(t+dt) ]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e9b3b677781f1c972004dcd693cb5521ff476ee2)
где
это доходность актива i.Изменение богатства – это:
![{\ displaystyle dW = - C (t) dt + [W (t) - C (t) dt] \ sum w_ {i} (t) r_ {i} (t + dt)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/cf62015ff2eb5196b6b00be413913348c5502b45)
мы можем использовать динамическое программирование Для решения этой проблемы . Например, если мы рассмотрим серию задач с дискретным временем:
![{\displaystyle \max E_{0}\left\{\sum _{t=0}^{T-dt} \int _{t}^{t+dt}U[C(s),s]ds+ B[W(T),T]\вправо\}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4a6900036ac4577e1595b01b4b11d92ef769c74a)
Тогда расширение Тейлора дает:
![{\displaystyle \int _{t}^{t+dt}U[C(s),s]ds=U[C(t),t]dt+{\frac {1}{2}}U_{t} [C(t^{*}),t^{*}]dt^{2}\approx U[C(t),t]dt}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9cb7e91e10b07dbc3e602f321f3157f287641939)
где
— значение между t и t+dt.
Предполагая, что доходы следуют броуновскому движению :

с:

Тогда сокращая члены второго и более высокого порядка:
![{\displaystyle dW\приблизительно [W(t)\sum w_{i}\alpha _{i}-C(t)]dt+W(t)\sum w_{i}\sigma _{i}dz_{i }}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6659388859678ed334ade93acbd9cddd97d9cf1f)
Используя уравнение Беллмана , мы можем переформулировать проблему:
![{\displaystyle J(W,X,t)=max\;E_{t}\left\{\int _{t}^{t+dt}U[C(s),s]ds+J[W( т+дт),X(т+дт),т+дт]\вправо\}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/727aa63687a7522b063223cd684c70d0959c41b2)
с учетом ранее упомянутого ограничения богатства.
Используя лемму Ито, мы можем переписать:
![{\displaystyle dJ=J[W(t+dt),X(t+dt),t+dt] -J[W(t),X(t),t+dt]=J_ {t}dt+J_ {W}dW+J_{X}dX+{\frac {1}{2}}J_{XX}dX^{2}+{\frac {1}{2}}J_{WW}dW^{2}+ J_{WX}dXdW}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/71ba6ca6d619cbddcf66b8685301da655be0c3cb)
и ожидаемое значение:
![{\displaystyle E_ {t}J[W(t+dt),X(t+dt),t+dt]=J[W(t),X(t),t]+J_{t}dt+J_ {W}E[dW]+J_{X}E(dX)+{\frac {1}{2}}J_{XX}var(dX)+{\frac {1}{2}}J_{WW} var[dW]+J_{WX}cov(dX,dW)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e9effb1c061fd7713e0b61acd75bada19eb0e044)
После некоторой алгебры [2] , имеем следующую целевую функцию:
![{\displaystyle max\left\{U(C,t)+J_{t}+J_{W}W[\sum _{i=1}^{n}w_{i}(\alpha _{i}- r_{f})+r_{f}]-J_{W}C+{\frac {W^{2}}{2}}J_{WW}\sum _{i=1}^{n}\sum _ {j=1}^{n}w_{i}w_{j}\sigma _{ij}+J_{X}\mu +{\frac {1}{2}}J_{XX}s^{2} +J_{WX}W\sum _{i=1}^{n}w_{i}\sigma _{iX}\right\}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2b0e5f5be78e2d9c0cca2925f708cd452b50f5a6)
где
это безрисковая доходность.Условия первого порядка:

В матричной форме имеем:

где
– вектор ожидаемой доходности,
ковариационная матрица доходности,
вектор единицы
ковариация между доходностью и переменной состояния. Оптимальные веса:

Обратите внимание, что межвременная модель обеспечивает те же веса, что и CAPM . Ожидаемую прибыль можно выразить следующим образом:

где m — рыночный портфель, а портфель ha для хеджирования переменной состояния.
- ^ Мертон, Роберт (1973). «Межвременная модель ценообразования капитальных активов». Эконометрика . 41 (5): 867–887. дои : 10.2307/1913811 . JSTOR 1913811 .
- ^ :

![{\displaystyle var(dW)=[W(t)-C(t)dt]^{2}var[\sum w_{i}(t)r_{i}(t+dt)]=W(t) ^{2}\sum _{i=1}\sum _{i=1}w_{i}w_{j}\sigma _{ij}dt}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/bb00cbf418506504433388b8bde33c1bfede4590)
![{\displaystyle \sum _{i=o}^{n}w_{i}(t)\alpha _{i}=\sum _{i=1}^{n}w_{i}(t)[\ альфа _{i}-r_{f}]+r_{f}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/74ec60224f700a9b1da99b36bfaecb8611663781)
- Мертон, Р.К., (1973), Межвременная модель ценообразования капитальных активов. Эконометрика 41, Том. 41, № 5. (сентябрь 1973 г.), стр. 867–887.
- «Многофакторная эффективность портфеля и многофакторное ценообразование активов», Юджин Ф. Фама, ( Журнал финансового и количественного анализа ), Vol. 31, № 4, декабрь 1996 г.