套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，简称APT）是由美国经济学家斯蒂芬·罗斯（Stephen Ross）于1976年提出的一种重要的金融市场理论。该理论与资本资产定价模型（CAPM）一样，都用于解释资产的预期收益率，但APT在假设条件和分析方法上有所不同，为投资者提供了另一种理解资产定价的视角。
APT的核心思想是，资产的预期收益率受到多个系统性风险因素的影响，而不仅仅是像CAPM那样只考虑市场风险。这些系统性风险因素可以包括宏观经济变量，如通货膨胀率、利率、国内生产总值增长率等。通过识别这些风险因素，并估计资产对各因素的敏感度，就可以建立一个多因素模型来预测资产的预期收益率。
从数学角度来看，APT模型可以表示为：E(Ri) = Rf + βi1 * λ1 + βi2 * λ2 + … + βik * λk 。其中，E(Ri)是资产i的预期收益率，Rf是无风险利率，βij是资产i对第j个风险因素的敏感度，λj是第j个风险因素的风险溢价。
为了更好地理解APT，我们来看一个实际案例。假设市场上存在三种系统性风险因素：通货膨胀率、利率和工业生产增长率。有一只股票A，其对通货膨胀率的敏感度（β1）为1.2，对利率的敏感度（β2）为 - 0.8，对工业生产增长率的敏感度（β3）为1.5。无风险利率为3%，通货膨胀率的风险溢价（λ1）为4%，利率的风险溢价（λ2）为 - 2%，工业生产增长率的风险溢价（λ3）为5%。根据APT模型，股票A的预期收益率为：E(RA) = 3% + 1.2 * 4% + (-0.8) * (-2%) + 1.5 * 5% = 3% + 4.8% + 1.6% + 7.5% = 16.9% 。
与CAPM相比，APT具有一些优势。首先，APT不需要像CAPM那样严格的假设条件，如投资者同质预期、市场完全有效等，因此更符合现实市场情况。其次，APT考虑了多个风险因素，能够更全面地解释资产收益率的变动。然而，APT也存在一定的局限性。其中一个主要问题是，如何准确地识别和衡量系统性风险因素是比较困难的，不同的研究者可能会选择不同的风险因素，从而导致模型结果的差异。
对于投资者来说，套利定价理论提供了一种分析资产定价和进行投资决策的工具。通过分析资产对不同风险因素的敏感度，投资者可以评估资产的风险特征，并根据自己的风险偏好和投资目标进行资产配置。例如，如果投资者预期通货膨胀率将上升，那么可以选择对通货膨胀率敏感度较高的资产，以获取更高的收益。
总之，套利定价理论是金融市场理论中的重要组成部分，它为投资者理解资产定价和进行投资决策提供了新的思路和方法。尽管存在一定的局限性，但在实际投资中，合理运用APT模型可以帮助投资者更好地把握市场机会，降低投资风险。