金融学学习的体会

金融学学习的体会（转自校内）相关搜索：金融学，自校，体会首先，需要对金融学进行一个界定。金融学的概念含糊不清，很多人误以为货币银行、国际 金融等等是金融学，其实这些是货币经济学和国际经济学的范畴，与金融学的研究有一定的 关系，但是并非金融学研究的主流。金融学研究的主流内容需要看AFA （美国金融学会）的 网站，主要是指与公司价值和资本市场价值变化相关的研究领域，所以资产的价值是其研究 的核心。有了这个概念之后，还需要区分的是视角，就是价值创造和价值分配。在传统的金 融学模型中，如经典的MM理论，假设规模报酬不变，因此其研究的内容是参与价值分配 的索取权配置与公司价值之间的关系。再如著名的CAPM，假说是统计参数不变，因此研究 的主要内容是资产配置在减少风险中的作用，这些都是属于价值分配的范畴。但是，这些理 论的缺陷都是非常显而易见的，金融活动不仅仅与价值分配有关，还和价值创造有关。视野 好的是OPT模型，也就是所谓的期权定价理论，因为这个模型可以直接为价值创造过程估 值，即使和实际的情况有很大的出入，但是毕竟向前走了一步。当然，如果仔细阅读Nash （1951）运用布劳维尔不动点定理证明非合作博弈均衡存在的过程，应该是定理1的证明， 不难发现，在证明过程中内涵着一个选择权，这个也是后来期权定价基本的表达形式Max（*.*）。因为定价都是从均衡结果出发来研究问题的，所以后来对定价做出贡献的人不少都 做过一般均衡，比较著名的如Merton， Lucas， Duffie， Cox， Ross等等。当然，这也就意味 着传统金融学的核心基础是经济学，而不是会计学，这个问题在很多著名的论文中如Jensen 和Meckling，LLSV等等体现的非常明显。也就是说如果不了解资源配置过程，就打算研究金 融学，那么可能会遇到很大的问题。接着说与价值创造有关的金融学研究，这是近10年来 研究的重点问题，核心是激励理论，当然激励理论的基础是博弈论。也就是说一个契约的签 订和执行如何能够提高价值创造的效率和效果，正规的契约涉及到了法律以及司法体系，由 此构成了 LLSV研究法和金融学的基础。在明确逻辑基础之后，再来说方法。金融学的方法依研究对象的不同而不同。首先，与定价相关的研究方法是随机最优控制的微分方程。 随机最优控制的主要内容是给出HJB方程，期权定价事实上是一个特殊的随机最优控制问 题，就是决策目标函数恒等于0的HJB方程。有了 HJB方程，这个方程是一个二阶微分或者 偏微分方程。就拿二阶微分方程来说吧，一般的解法在高等数学书上有，这是初步的方法， 或者称为入门的方法。高阶一点的方法因问题不同而不同，如积分变换方法，这个方法被 Duffie使用，再如贝塞尔函数方法，这个方法在CIR的期限结构模型中被使用。有人说这些 方法很难，当然如果你一上手就要学会这些方法自然是很难的事情，但是有一些基础数学的 知识，如拓扑和Banach空间引论，测度论，实变函数和复变函数，或许就不会觉得很难。 从这个角度看，定价方法的学习是比较累的一个过程。即使有最短的路径，也需要花很大的 力气去学习。当然，可能数学系本科的课程很难满足这样的要求，不过需要因人而异。也可 以不去做定价，去做实证。实证不是用SPSS或者EXCEL做回归，这些软件离金融学要求的 精度和对象甚远。做实证需要很好的视角，还需要很辛苦的收集数据并进行大规模计算，所 以快速计算获得你想要的数据是很重要的事情。当然，如果没有掌握方法，你可以雇人去做， 这个花费是非常大的，毕竟耗费他人的生命，需要给予补偿。由此看来，实证的一个重要的 前提是数据的数量和质量。另外一个前提就是视角了，如果没有好的视角，再多再好的数据， 也出不来好的论文。其实，视角的锻炼是一个比数学训练更辛苦的过程，在Journal ofFinance 上发表了很多实证的论文，这些论文都有很好的视角，可是实证方面论文被接受的概率据我 所知大概在57%左右。很多时候花钱雇人或者说运用其他方法使人收集了大量的数据， 可是被拒绝了。其背后是没有好的视角，持续有好视角的论文近10年来是LLSV的论文。最 后就是一些其他的模型，在Journal ofFinance上还可能看到博弈论做的模型，或者行为金融 学视角对资本市场的抽象。博弈论的模型多用于研究代理问题和公司治理问题，事实上随机 最优控制在这个方面也具有优势。如果随机最优控制的解是均衡解，且显示出了代理人的偏 好，那么其性质与博弈论获得的结果是相似的，不过随机最优控制更能够体现出动态特征， 也就是均衡路径，而博弈论则更偏重于均衡结果，这是二者的区别。行为金融体系非常庞大， 有用一般均衡方法做的，如JiangWang，也有用随机最优控制做的，如Ming Huang。Jiang Wang 论文的基础是Lucas的定价模型，Ming Huang的模型是一个分段函数，当然如果运用马氏域 变方法可以给出一个更一般的解。最后，我想应该展望一下吧。由于自己是自学，加上也就是从2005年之后也开始努力学 习这个方面的知识，到现在还没有学太好，所以只能是尝试。当然，有人曾给我们讲过所谓 的前沿，可能我刚好那个时候穿越到2060年代去听，深感高深。从这个角度看，前沿是因 人而异，我看作前沿的学问可能在他人看来属于1900年代，他人看来是前沿的问题在我看 来可能属于2020年代，太遥远，我没有能力触及。我认为在我人生中有价值的前沿有几个 问题，首先是幸存问题。因为在定价理论中假设投资者有某种效用函数，但是具有这种效用 函数的投资者是否能够真实的生存于市场中，在什么样的条件下理性的投资者幸存的概率大 于0？从阿尔钦和弗里德曼开始就讨论这个问题，但是到现在为止我们对一般均衡和幸存是 否相容仍没有效的解决，基于幸存概率的定价更是无存谈起。当然，研究这个问题的方法， 有点显得高深，就是位势理论。其次就是均衡路径，因为均衡结果研究已经非常多了，但是 均衡路径研究却比较少。前几年听说Lucas在关注这个问题，于是自己也羊群了一把。我想 这样的羊群非常有价值。在Nash的框架中，混合策略均衡是概率测度不随时间变化的均衡， 也就是说dp/dt=0。但是，如果下一个阶段均衡发生了变化，分别记pl和p2,那么连接p2 和p1这两个概率测度之间的路径有无穷多条，也就是说在平面上连接两个点的路径有无穷 多个，理性的路径选择是否存在？这种路径选择是否影响均衡和定价？但愿这样的问题有生 命力。【本文来自】：随意网经济论坛()【详细参考】：原文地址-