Beyond CAPM: The Rise and Relevance of Arbitrage Pricing Theory in Modern Investment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Using the Capital Asset Pricing Model (CAPM) has been common for identifying expected returns by analyzing an asset’s systematic risk in the market.. Nevertheless, to enhance the Capital Asset Pricing Model (CAPM), more sophisticated models are necessary, chiefly because of the model's presumption of a singular risk factor. This study focuses on the Arbitrage Pricing Theory (APT) as an alternative, which incorporates multiple economic factors, offering a nuanced understanding of asset pricing and risk. This paper explores the distinctions between the Capital Asset Pricing Model (CAPM) and the Arbitrage Pricing Theory (APT), while also examining the practical applications of APT within the context of real-world business scenarios. Additionally, the study employs a literature review methodology, augmented by a detailed exposition and evaluation of the APT framework for portfolio management and risk assessment, illustrated through selected case studies. Real-life and equity market evidence have been employed to explain the benefits of APT.The relevant analysis shows that the level of flexibility and risk assessment revealed by APT is higher than that in CAPM in the more complicated structure of the market. In this regard, this study provides evidence that APT is a useful model in the decision-making process of investment, especially when related to portfolio diversification and risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».