2013年诺贝尔经济学奖-资产定价理论评介

2013年诺贝尔经济学奖:资产定价理论评介 资产价格判断是许多重要经济决策的核心，不仅对专业投资者如此，对于大多数普通人的日常生活同样重要。资产价格也是宏观经济的基石，因为它们是进行实体经济投资和消费决策所需的关键信息。资产的错误定价可能导致金融危机，近期的经济衰退表明，危机会严重损害实体经济。对于资产价格能否预测，这个问题由来已久且举世瞩目。研究资产价格必须涉及风险及其决定因素。 2013年经济学诺贝尔奖授予了三位美国经济学家，他们是芝加哥大学的法玛、汉森和耶鲁大学的希勒，以表彰他们在资产定价研究领域的卓越贡献。尽管我们还不能完全接受他们对于金融市场运行的研究成果，但三位诺奖得主的研究提升了我们对资产定价的理解，并揭示了一系列资产定价的规律及背后的因素。法玛的资产价格可预测性研究1970年，法玛在一篇有影响力的论文中对所有资产价格预测相关文献进行了总结，并指出了未来研究的方向。法玛指出一个长期被研究者忽视的问题：要测试价格是否充分反映了所有的相关信息，在预期回报的方差是不可预测的情况下，研究者需要预先知道这些资产的预期回报率。在一般定价模型的解释中，研究人员必须知道如何确定随机贴现因子，以及它如何随时间变化。假定存在一种资产价格的模型，允许进一步研究来自于模型的偏差是随机的还是系统产生的。研究发现偏差是系统产生的， 但是，这并不意味着价格没有包含所有的相关信息。因此，公式和测试的资产定价模型成为分析的一部分。相反，资产定价模型不能在没有假定价格包含所有相关的有用信息的条件下被检验，这样的话资产价格是不可预测的。法玛的研究给出了一个庞大的实证文献框架，面临着联合假设问题，同时提出相关的经验证据。法玛还讨论了有效市场的类型，提出了市场有效性的三分法：（1）弱式有效市场，即不可用历史资产价格战胜市场；（2）半强式有效市场，即不可用任何公开可用信息击败市场；（3）强式有效市场，即不可用任何信息，公开的或内幕的信息战胜市场。最后的这一观点似乎是不切实际的也很难检验，因为它需要获取所有内幕者的内部信息。所以研究人员关注于测试前两种市场的有效性。早期有关随机游走假说的研究基本上已经检验了三类市场有效性中的第一种，即是否可用过去的回报率来预测未来的回报率。总体来说，早期的研究发现资产价格几乎不可预测，前提假设是股票价格遵循随机游走。在短暂的时间内，这个联合假说应该可以忽略不计，因为不同的预期回报率的影响效果非常小。因此，早期的研究无法拒绝弱式信息效率假设。法玛在1963年的博士论文中，提出用三种类型来测试随机游走假说：测试序列相关性、运行测试和过滤测试。在此之前这类方法已被研究人员运用，但法玛的方法更加系统和全面，因此对后续研究有很大影响。1965年，法玛发现每日、每周和每月的股票回报率可以根据美国大型公司以前的回报率来进行预测，回报率倾向于正自相关。后来，法玛和布鲁姆发现偏离随机游走价格的方差是如此之小，以至于利用它们将不会产生投资收益。虽然不完全准确，但结合常数预期回报率无套利的基本观点似乎是一个合理的模型。这就是1970年代普遍的观点。法玛在1970年的论文中揭示了产生系统性的证据，表明在交易所买卖股票的回报在短期内是有一定的可预测性的，但可预测性的程度是如此之低，一旦扣除交易成本，投资收益几乎为零。在这个特定的意义上说，股市似乎是接近无套利模型，拥有不可预计的预测误差。然而，短期可预见性的缺乏并不妨碍长期的股市回报率的可预见性。资产收益率较长期的可预测性，成为20世纪80年代一个主要的研究课题。开创性的贡献应归功于希勒，法玛也作了重要的早期贡献。例如，法玛和施沃特（1977）研究结果显示短期利率可以预测股市的收益。针对预期市场收益是随着时间的推移不变还是以一个可预测的方式变化这一问题，希勒指出简单的无套利假设，具有恒定的预期回报，可以通过比较资产收益率在短期和长期进行方差测试。直到20世纪80年代初，大多数金融经济学家认为，现金流的消息是推动股市波动的最重要的因素。希勒在1981年的论文中对这一观点提出挑战：股价波动幅度是否由后续股利分红的变化决定？希勒的观点是基本定价方程意味着在无套利市场中，一项资产价格可以写成预期未来现金流的折现值。股票的回报是短期比长期更加波动这一发现意味着回报是“均值回归”的，即当前高于平均收益率的股票往往之后收益率也低于平均水平，反之亦然。资料显示，从20世纪70年代开始，股票收益率可在中期和长期预测的观点已经出现。股票价格相对发放股息过度波动的这一发现，可根据目前的股息水平预测股票未来的回报。希勒（1984）对美国股市1870年以来的数据进行了研究，通过对一年前的回报率与当前的股息价格比进行回归，发现了一个正相关关系高分红股票的预测价格高于正常水平。显然，通过逆向操作，在价格股息比较低时购入，价格股息比高时卖出，投资者可以赚钱。在之后的研究中发现，真实盈利在预测未来股息方面具有强大的能力，即通过目前股价盈利率可预测未来的股票回报率。汉森的广义矩阵（GMM）经济理论的数据实证检验面临方法论的挑战，特别是当理论涉及到非线性动态方程时。基于这种原因，研究者常常用非正式的方法评估模型，比如说，用非统计性标准选择模型参数，通过校准来解释和模拟模型，通过校准比较模型生成的时间序列与实际数据，有效评估了定量模型是否与实际数据相匹配的问题。另外一个更严格的方法，当然是使用正式的统计方法。但是19世纪80年代以前，这种方法都是令人望而生畏的，直到汉森提出广义矩阵法，使得消费资本资产定价模型（CCAPM）的正式检验变得可行。汉森等在1983年通过利用近似和特定假设结合，给出了有影响力的问题解决说明。假设误差项符合联合正态分布，汉森等建立了对数线性的消费资本资产定价模型。另外，汉森利用极大似然法因子分析评估了股票月份收益的线性化模型，基于价值加权指数，该模型效果相对较好，并给出了02之间相对风险厌恶的估计，并没有提出对参数的限制。然而，模型用于投资股票和债券的回报估计时被显著拒绝，这显示出基于理性预期代理人的资产定价模型面临着巨大挑战。然而，目前尚不清楚该模型被拒绝，多大程度是由于线性化和误差过程的假设，多大程度是由于理论的固有缺陷。 总之，汉森提供了利用面板数据评估动态经济模型问题必需的统计分析工具，尽管有这些相关序列面板数据，但确定一个完整的模型是不可行的，甚至是不可能的；广义矩阵法可应用于模型方程的一个子集，并且对许多应用面板数据的经济领域都有重大影响。例如，学习消费、劳动供给或者公司定价等。不管是结构的预测和估计，还是在宏微观领域的应用，广义矩阵法目前已经成为计量经济学中最常用的工具之一。广义矩阵法模型为研究人员提供了分析资产价格的利器。在汉森1980年的研究中，已经包含了广义矩阵法模型的基本思想，该文章以汇率为关注点，试图验证远期汇率是否是未来即期汇率的无偏估计。系统相关性误差和非线性特征使得在该问题上传统研究工具失效，而汉森在该问题研究所获得的进展被证明是广义矩阵法模型的成功应用。希勒的行为金融理论考虑到资产价格包涵了所有可用信息及标准资产定价理论，资产价格过度波动和可预见性结果是对传统理论的挑战。希勒基于早期的研究发现资产价格的过度波动性很难与基本经济理论一致。相反，资产价格波动对“时尚”具有预见性，对基本面变化反应过度。希勒1984年在题目为股票价格及其社会机制的论文中进一步阐述了这些论点，该文成为“行为金融”研究的重要基石。希勒在论文中概述了前人提出的一系列观点。首先，他认为资产价格缺乏可预测性（风险调整后）的原因之一是非理性投资者的存在。非理性投资者的交易会使得价格过度波动、噪音增大，使得随机游走的偏差难以在短期观测到。其次，希勒回顾了一些心理学文献，认为个体倾向于偏见决策，例如2002年诺贝尔经济学奖获得者卡尼曼和他的长期合作者特维斯基研究发现人们对于没有数据支撑的“表面可信证据”会过度反应。希勒认为，股票价格对于心理偏见尤其敏感，因为缺乏可量化的模型会导致股票真实价值的模糊性。这些心理学偏见被“社会运动”强化，因为投资者有服从群体的心理，例如来自伙伴的压力。因此，一个人对于股票价值的观点会受其他人影响。结果随着观点在群体中扩散开来，股票价格会以类似“时尚”或“潮流”的方式波动。希勒还回顾了支持这些观点的证据，说明时尚和潮流对过去市场的繁荣和萧条是有影响的。最后，为了更正式地说明他的论点，希勒提出一个简单的由“普通”投资者构成的模型经济，这些投资者的需求与预期回报率关系不大，“了解内情”的投资者的需求随预期收益而随机波动，但他们被财富所限制。在这样的模型中，普通投资者易导致股票价格临时偏离其基本价值，这些偏差会对股利消息、额外波动和均值回归的股票价格产生过度反应，这和高股息收益率意味着较低的股票价格的发现相一致。希勒在1984年的论文中，对部分学者的市场行为观点提出了不同看法，认为即使一些（或大多数）投资者是非理性的，只要有套利机会，市场中的理性投资者（也许很少）也可以赚钱。这种套利交易会导致非理性投资者亏钱，被迫退出市场，最终消除了错误定价。希勒认为，理性投资者在实践中控制的财富太少。限制套利的另一个早期的论点是短期出售定价过高的股票存在困难。对金融投资实践的影响资产定价是经济学领域中对金融投资最具影响的学术研究。尽管目前对一些理论的解释还没有广泛的共识，但法玛、希勒和汉森的研究，已经产生了一系列可靠的实证研究成果，这些研究具有重要的现实意义：一是在短期内，股票收益的可预测性非常有限，这与股票价格迅速反应与未来现金流相关的信息一致。在某种程度上，短期收益的可预测性是可以发现的，但是由于交易成本的存在，使得收益太小而缺乏实用价值。二是从长期来看，股票收益在经济意义上有显著的可预测性，反映在对预期收益率或贴现率的预测方面。特别是，在“好”的时期（衡量相对价值的指标如价格/股息率较高）的投资预期回报率低于“坏”的时期（衡量相对价值的指标如价格/股息率较低）的预期收益率。三是从股票横截面数据看，不同投资者用相同的账面市值比数据对股票预期收益率的预测存在差异。对相关因素有着相似反应的股票会有相同方向的波动，这意味着较高的收益往往伴随着较高的风险。这对股票价格短期不可预测的早期发现有相当大的实际影响，其含义是，基金经理要获得超额的风险调整收益会变得非常困难。法玛在2010年的研究中证明，只有极少数活跃的共同基金能在扣除基金费用之后，产生较为可观的风险调整超额收益，而且事实上这些基金投资组合贴近于市场组合。市场可预测性和金融资产间横截面收益差异的研究也有相当大的实际影响，促成了“量化管理投资”的增长，在量化投资中，投资者使用定量因素和统计模型进行投资决策。例如，许多专业投资者利用如法玛-弗兰科（Fama-French）模型这样的因子模型来指导他们的投资决策，长期机构投资者通常使用已被证明可以预测股票市场收益率的模型来调整投资组合中股票与债券的比例。另一个方面的实际影响是资产收益率和价格指数的测量。在芝加哥大学创建的CRSP数据集是现存的第一个全面的股票市场数据库。它不仅在学术研究中，而且对投资银行业的定量投资策略产生了深远的影响。除股票价格之外，希勒和凯斯在1987年创建了第一个系统的、高质量的美国房屋价格指数。标准普尔凯斯-希勒指数现在是美国标准的房地产价格指数，受到从业者和政策制定者的广泛关注。希勒在构建指数方面的兴趣主要是因为他发现房屋价格的波动是很多家庭的一大风险。在他1991年宏观市场一书中强调了社会中的主要风险，如房价风险，尽管其重要性还不确定。希勒认为，发展机遇价格指数的衍生工具合约市场将有助于家庭对冲风险。特别是，这些合约将允许家庭在住房市场做空。但它也会让家庭在高估的住房市场中投机。希勒还将这些见解应用于实践，并基于标准普尔凯斯-希勒指数在芝加哥商品交易所帮助建立了一个现金结算的房屋价格期货市场。结语2013年诺贝尔经济学奖授予在资产定价领域具有卓越贡献的法玛、希勒和汉森，经济学界并不感到意外。首先，三位经济学家摘取诺奖符合坊间传说的条件：美国人、男人、芝加哥大学或其他美国长青藤大学背景；其次，在后危机时代给资产定价理论领域经济学家授予奖项，表明诺贝尔委员会对资产价格可预测性的认可，也希望投资者不要因为金融危机而对金融市场绝望，暗示坚守绩优蓝筹股必将获得回报，希望有助于金融市场的稳定，推动世界经济的复苏。当然，这是我们以功利主义的眼光看待诺贝尔奖委员会，也许委员会完全出于学术角度的考量，但该委员会在23年前授予资产定价理论经济学家马科维茨、夏普和默顿大奖之后再度青睐资产定价理论学者，表明诺贝尔奖正由“阳春白雪”向实用主义转变，不仅仅发挥诺贝尔奖作为学术研究的风向标的功能。