金融数学

单选题假定无风险利率为6%,市场收益率是16%。一股股票今天的售价为50美元,在年末将支付每股6美元的红利。贝塔值为1.2。预期在年末该股票售价是(  )美元。A 50 B 51 C 52 D 53 E 54

题目
单选题
假定无风险利率为6%,市场收益率是16%。一股股票今天的售价为50美元,在年末将支付每股6美元的红利。贝塔值为1.2。预期在年末该股票售价是(  )美元。
A

50  

B

51  

C

52  

D

53  

E

54

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相似问题和答案

第1题:

预计某股票明年每股支付股利2美元,并且年末价格将达到40美元。如果必要收益率是15%,股票价值是( )。

A、33.54美元

B、36.52美元

C、43.95美元

D、47.88美元


参考答案:B

第2题:

已知无风险资产的收益率为8%,市场组合收益率为15%,某股票的贝塔系数为1.2,派息比串 为40% .最近每股盈利10美元,毎年付一次的股息刚刚支付.预期该股票的股东权益收益率为 20%。。。. (1)求该股票的内在价值. (2)当前的政价为股价100美元/股,预期一股价与其价值相符,求持有该股票1年的回报率.


答案:
解析:

第3题:

投资者正考虑买入一股股票,价格为40美元。该股票预计来年派发红利3美元。投资者预期可以以41美元卖出。股票风险的β=-0.5,若当时无风险收益率约为5%。市场组合期望收益率是12%,根据资本资产定价模型 (证券市场线)该股票是高估还是低估了?

A、高估

B、低估


参考答案:B

第4题:

在市场中,某股票的股价为30美元/股,股票年波动率为0.12,无风险年利率为5%,预计50天后股票分红0.8美元/股,则6个月后到期,执行价为31美元的欧式看涨期权的理论价格为(  )美元。

A.0.5626
B.0.5699
C.0.5711
D.0.5743

答案:D
解析:

第5题:

假定标的物为不支付红利的股票,其现在价值为50美元,一年后到期。股票价格可能上涨的幅度为25%,可能下跌的幅度为20%,看涨期权的行权价格为50美元,无风险利率为7%。根据单步二叉树模型可推导出期权的价格为(  )。

A.6.54美元
B.6.78美元
C.7.05美元
D.8.0美元

答案:C
解析:
根据单步二叉树模型:u=1+25%=1.25;d=1-20%=0.8,r=7%=0.07,股票的价格可上升至Su=50*1.25=62.5(美元);股票价格可下跌至Sd=50*0.8=40(美元)一阶段后期权的价值为:Cu=MAX[0,(62.5-50)]=12.5(美元);Cd=MAX[0,(40-50)]=0;e^(rt)=1.07251,p=(1.07251-0.8)/(1.25-0.8)=0.60556,因此期权价格为0.60556*12.5/1.07251=7.05(美元)。

第6题:

某股票每年支付一次固定红利,直至永远,其市场价格为50元,年化预期收益率为14%,市场组合的年化风险溢价为5%,年化无风险利率为6%。
(1)假设CAPM模型成立,求此股票的贝塔值?

(2)该股票每年每股支付多少固定红利?

(3) 如果该股票收益率与市场组合收益率的协方差变成原来的两倍(其他条件保持不变)该股票的市场价格应为多少?


答案:
解析:

第7题:

预计某股票明年每股支付股利2美元,并且年末价格将达到40美元。如果必要收益率是15%,股票价值是()

A.33.54美元
B.36.52美元
C.43.95美元
D.47.88美元

答案:B
解析:

第8题:

假设无风险利率为6%,市场的期望收益率为16%。一只股票今日的售价为50美元。每年年末将会支付每股股息6美元,β值为1.2°那么投资者预期年末该股票的售价为多少?


参考答案:(5+x-50)/50=6%+1.2*(16%-6%)
x=54元
预期年末售价为54元

第9题:

假设IBM股票(不支付红利)的市场价格为50美元, 无风险利率为12%,股票的年波动率为10%,求执行价格为50美元、期限为1年的欧式看涨期权和看跌期权的理论价格。()

A 5.92 (美元) ,0.27 (美元)
B 6.92 (美元) ,0.27 (美元)
C 4.92 (美元) ,0.27 (美元)
D 7.92 (美元) ,0.27 (美元)



答案:A
解析:
欧式看涨期权和看跌期权的理论价格分别为5.92 (美元) 0.27 (美元)。

第10题:

假设IBM股票(不支付红利)的市场价格为50美元,无风险利率为12%,股票的年波动率为10%。若执行价格为50美元,则期限为1年的欧式看涨期权的理论价格为(  ) 美元。

A.5.92
B.5.95
C.5096
D.5097

答案:A
解析:

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