·無風險利率是一筆投資有保證的預期收益率；實際上，你的預期收益率也是你的實際收益率。由于這個收益率是有保證的，因此，投資必須符合兩個條件才是無風險的。第一個條件是提供這個擔保的機構不存在違約風險；正因為如此，我們才利用政府債券獲得無風險利率，這是一個必要但非充分條件。我們將會在第6章中看到，很多政府債券也存在違約風險，因此，這些無風險利率政府發(fā)行的債券自然就不是無風險的。第二個條件是不存在再投資風險，在這個問題上，時間跨度非常重要。如果在5年的時間段內去考量一筆期限為6個月的國庫券，它肯定不是無風險的，因為無風險利率你要面臨再投資風險。實際上，即便是5年期國債也未必是無風險的，因為這筆國債每6個月會收到一次票面利息，此時，我們無風險利率就必須考慮這筆利息的再投資問題。很明顯，取得無風險利率并不像期初我們想象得那么簡單。

股權風險溢價是投資者投資于風險資產（或股權）類別所要求的溢價，它是相對于無風險利率而言的。它不僅取決于投資者認為股權這類資產的風險有多大，無風險利率還依賴于他們在進入這個市場時所采取的風險偏好。此外，股權風險溢價會隨著時間的推移而變化，因為無論市場風險和投資者的風險規(guī)避傾向都會發(fā)生變化。在無風險利率估計股權風險溢價時，傳統(tǒng)做法是采用歷史上的風險溢價，即投資者在過去較長時間（如75年）投資股權投資而非無風險投資或接近于無風險投資所取得的溢價。不過，第7章對這種做法的有效性提出來質疑，并介紹了其他可供選擇的方案。

·為估計CAPM模型中的單一貝塔系數(shù)以及多因素模型中的若干貝塔系數(shù)，我們使用了統(tǒng)計技術和歷史數(shù)據(jù)。估計CAPM貝塔系數(shù)的標準方法就是在對大盤市場指數(shù)的基礎上對個股收益進行統(tǒng)計回歸。回歸線的斜率代表該股票在任意時刻相對于大盤走勢的偏離，或者說，相對于大盤的波動性。為估無風險利率計套利定價模型中的貝塔系數(shù)，我們使用股票的歷史收益數(shù)據(jù)和因素分析取得模型中的各個因子以及個別公司的貝塔系數(shù)。因此，我們取得的貝塔系數(shù)估計值全部是回顧性的（因為它們均來自歷史數(shù)據(jù)），且存在噪聲（作為統(tǒng)計估計值，必然存在標準誤差）。此外，這些方法明顯不適用于無交易歷史的投資（如初創(chuàng)企業(yè)和上市公司的業(yè)務部門）。對此，一種方案就是將回歸貝塔系數(shù)替換為自下而上的貝塔系數(shù)，無風險利率即以公司所在行業(yè)的行業(yè)平均值為基礎，并對財務杠桿的差異進行調整�？紤]到基于行業(yè)平均值的貝塔系數(shù)比基于個別公司的回歸貝塔系數(shù)更精確，且各項業(yè)務的權重可以反映公司當前的業(yè)務組合，因此，自下而上的貝塔系數(shù)通�？梢詫ξ磥硖峁└�合理的估計。