经济理论论文

                         现代金融学的历史?

      德国金融协会成立至今仅5年时间，与其他职业社团相比算是年轻的。同样，金融学本身的出现也并不遥远。现代金融学实际上是从1950年左右开始的。经过40多年的发展，如果按这些指标：注册学生的数目；讲授该课程的师资力量；最重要的是学术成果的数量和质量来衡量，金融学已经超越了经济学的许多甚至绝大多数传统领地。
　　在过去40年间，金融学术研究的丰硕成果很自然地汇成了两股潮流。我并不是指“资产定价”和“公司财务”的区别，而是贯穿两者的一个更深层的分野。我认为，更基本的分野存在于被我称作“商学院方法”和“经济系方法”的两者之间。不过，我所做的区分纯粹是名义上的，没有实体上的内涵：即关于该领域的实际内容，而与系办公室的具体地理位置无关。
　　在美国，金融学的绝大多数学术知识是在商学院而不是在经济系讲授的，并且会一直如此。与此同时，相当一部分教员却是在经济系训练出来的(即，从经济系取得博士学位)，至少在一些名校是如此。大家知道，在研究生教育中养成的思维习惯往往会伴随你一生。
　　用我们的行话来说，商学院方法倾向于“微观规范分析”，即在证券的市场价格即定的前提下，一个决策者棗不论是个人投资者还是公司经理棗努力使某一客观函数值最大化，或者是效用，或者预期收益或者是股东价值。毕竟，在商学院里，你应该做的事是教会学生如何做出更好的决策。
　　相形之下，在经济学的经典传统中训练出来的人不会忘记伟大的马歇尔的一句箴言：“告诉啤酒厂如何酿造啤酒不是经济学家的事”。因此，“经济系方法”的特色不是微观分析，而是“宏观规范分析”。经济学模型假设一个由微观的个体最优化者组成的世界，由此推断被这些个体当作即定的市场价格实际上是如何演化的。
　　请注意，我是按照“宏观的”和“微观的”来区分金融研究中的两条支流，而不是大家更熟悉的“规范分析”和“实证分析”的差异。与可检验的假说相关，在他们试图或者至少是声称如此的意义上说，金融研究的这两大流派在科学观上都是彻底的实证主义者。过去40多年中，金融学杂志上比较规范的论文都包括两大部分：首先给出模型；然后是经验检验部分，表明真实世界的数据与模型是一致的(这并不让人惊讶，因为假如并非如此的话，作者就绝不会首先在论文上署名，编辑也绝不会接受这篇文章并公之于众)。
　　这两大支流即“商学院方法”和“经济系方法”，或微观规范和宏观规范分析之间的相互作用，，在很大程度上主宰了金融领域迄今为止的历史发展。这里我打算回顾一下这段历史中的几个顶峰成就，充分利用金融学领域所获的诺贝尔奖的参考价值。
　　我要强调的是，我并不想对金融领域做一次综合的详尽的考察，只是提供一些有选择性的看法，也可以说是一位目击者的叙述。
　　马科维茨与资产组合选择理论
　　在现代金融学的开端，微观方法和宏观方法的张力就显而易见。这一开端，也就是金融学的“大爆炸(big bang)”始于1952年，是年马科维茨的论文“资产组合选择”在《金融杂志》上发表，我想这是今天人们都一致认同的。在这篇著名论文中，马科维茨第一次给出了风险和收益的精确定义，而此前它们只是些含义模糊的时髦词汇。
　　具体地说，马科维茨把投资的收益或回报定义为其可能结果的期望值或概率加权平均值，把风险定义为其可能结果对于平均值的方差或离差的平方。将收益和风险定义为均值和方差，对今天的金融界来说几乎已成为本能，在当时却远非显然。甚至在今天，对风险的一般理解仍集中于损失的可能性棗即公众所认为的“往下转的风险”(downside risk)，不只是收益的可能变化。
　　马科维茨选择方差作为对风险的测量，尽管在当时对于许多人来说是违背直觉的，结果却证明深具启发性。它不仅引入了对于风险的更符合直觉的看法(因为在正态分布或至少是对称分布中，我们通常采用的downside risk 正是upside risk 的镜像反映)，还拥有一项对于该领域的发展可能更为重要的性质。通过把收益和风险定义为均值和方差，马科维茨将强有力的数理统计方法引入了资产组合选择的研究之中。
　　数学方法的直接贡献是一个著名公式，即诸随机变量之和的方差，等于各个随机变量方差的加权和，加上2倍的随机变量协方差的加权和。说实在的，我们金融学界正是靠这项公式而生存的，40多年来一直如此。这项公式表明，首先，对于个人投资者来说，分析的相关单位必须总是整个资产组合，而非单支股票。单支股票的价值，脱离了其与整个资产组合的联系，以及特别的、与其他单项资产的协方差，就不能被确定。协方差，而不仅是持有证券的种类，决定了分散化投资所具有的降低风险的益处。
　　马科维茨的均值-方差模型是我称之为金融学中“商学院方法”或微观规范方法的一个典型例子。有点讽刺意味的是，当初马科维茨的论文却是提交给芝加哥大学经济系的。事实上，米尔顿·弗里德曼一开始对这篇论文投的是反对票，理由是它不是真正的经济学论文。
　　的确，均值-方差模型，如马科维茨所具体化的，实际上不是经济学。马科维茨眼中的投资者，正是通过综合运用以往数据和个人判断力以选择合意的均值、方差和协方差，应用该模型选择其资产组合的。
　　对于方差和协方差，以往的数据也许能提供至少一个合理的起点。通过把时间间隔划分为越来越小的单位，这类估计值的精确度总可以提高。但是，均值怎样呢？仅仅将过去数年的收益率求平均，按照马科维茨论文中几个例子所采用的方法，无法产生对未来预期收益的可靠估计。而且，运用计算机算法来计算这些不可靠的均值的估计值，以此来指导投资决策，将导致怪诞的投资组合，难以实现推测中的分散化的好处。任何一位曾把资产组合模型作为课堂训练的金融课教师都能证明这一点。
　　既然马科维茨的均值-方差模型无助于最优资产组合的选择，那么我为什么将它的诞生视为现代金融学的起点呢？原因在于，马科维茨的本质上是商学院风格的模型已经被J·林特纳和J·毛森转化为经济系风格的模型，后者不仅强而有力而且产生了广泛影响。
　　威廉·夏普和资本资产定价模型
　　在将马科维茨的“商学院模型”转化为“经济系模型”的过程中，W·夏普起到了举足轻重的作用，这同样具有讽刺意味。马科维茨当初是把论文提交给经济系的；而夏普一直是商学院教员，他早期著作的大部分属于管理科学或运作研究领域。此外，夏普还一直从事着积极的咨询实践，帮助养老基金解决证券组合选择问题。然而，他的资本资产定价模型是我所描述的经济学宏观规范模型中的一个最完美的例子。
　　作为起点，夏普假设这样一个世界，其中每一位投资者都依据马科维茨均值-方差方法来选择资产组合。进一步，他假定所有投资者对于收益、方差和协方差都拥有相同的预期。但是，如果资产组合选择的输入端相同的话，那么每位投资者都必将持有相同的风险资产组合。进而，由于所有的风险资产都必然为某人持有，因此一个直接的含义就是每位投资者都持有“市场资产组合(market portfolio)”，它由所有风险资产组成，单项资产的分额分配取决于流通量的相对大小。
　　当然，咋看起来，这一定理即每个人都持有相同的资产组合，是相当不现实的，根本不值得追随。不过，首先一点，该定理仅是针对风险资产而言的。它并没有假定每位投资者的风险厌恶程度是相同的。投资者总可以在持有“市场资产组合”中的风险资产的同时，通过持有无风险债券来降低风险程度；他们也可以通过持有负数量的无风险资产来增加其资产组合的风险，即通过借贷提高“市场资产组合”的杠杆率。
　　其次，投资于“市场资产组合”的思想也并不奇怪。在某种意义上，自然模仿艺术。夏普的著作出现后不久，共同基金就从市场中诞生了，它旨在按照流通比例持有市场上的所有资产。此类指数基金，也常被称作“消极的”投资战略，目前正受到越来越多的投资者的欢迎，特别是在美国。
　　与下文即将讨论的莫迪利亚尼-米勒定理不同，夏普的资本资产定价模型(CAPM)基本假设的现实与否，从来没有在学术界成为激烈争论的主题。从一开始，学术界就热诚地采纳了弗里德曼的实证主义观点：重要的不是假设，而是模型所做出的预言是否真实准确。
　　对夏普模型来说，其预言确实引人注目。CAPM隐含着，风险资产预期收益率的分布是一个单一变量棗即该项资产对于“市场资产组合”的敏感度或与市场资产组合之间的协方差，著名的b系数的线性函数，b系数就成为对证券风险的度量，这对所有风险资产都同样适用。科学的目标就是要用尽可能少的理论来解释尽可能多的问题或现象，在金融或经济学中，没有其他模型能比CAPM更显著地做到这一点。
　　CAPM不仅对风险的性质提供了新的强有力的理论洞见，作为基础它还激发了深入全面的经验调查与研究，后者对于像金融学这类新领域的发展来说是相当必要的。而且，其有益影响并没有局限于金融领域。从检验CAPM的大量经验研究中，产生了许多重要的理论上和应用经济计量方法上的新成果。
　　尽管单一b系数的资本资产定价模型成功地经受了30多年的严格经济计量检验，当前学术界的共识却是，对于刻划预期收益的横截面而言，单一风险因素是很不充分的，尽管我们已经沿着这一思路走了很长的距离。目前，对于普通股来说，除市场因素以外，另外两项几乎无处不在的风险影响因素已经被确认。
　　其一是规模效应，平均来说，小企业的股东看起来比大企业能得到更高的回报，甚至隔离b系数或市场敏感度的影响以后，结论依然成立。另一因素至今还没有被透彻理解，不过看起来能由企业的帐面价值与市场价值的比率很合理地捕捉到。平均说来，在隔离开规模和市场因素影响的前提下，从长期来看，该比率较高的企业相对于那些该比率较低的企业的回报率要高些。
　　现在，三要素模型已经被证明在某种程度上要比单一要素CAPM更符合经验数据。当然，这一事实绝没有损害我们对在资产定价理论方面具有原创性的CAPM之巨大影响的欣赏和认同。
　　有效市场假说
　　马科维茨的均值-方差模型和夏普的CAPM，作为具有重大科学价值的贡献，在1990年已被诺贝尔委员会所认可。与此同时，对于金融科学的第三项重大贡献也被人们承认。但是，在说明它之前，我要先提一下第四项重大贡献，在过去的25年中该贡献深刻影响了金融学领域的发展，但至今仍然没有受到诺贝尔委员会(我认为)应有的注意。
　　当然，我指的是“有效市场假说”。该假说表明，基于已经公布的和可以得到的信息，实际上没有任何简单的规则能创造出高于正常水平的回报率。就这一点来说，即机械性的获利机会存在与否，在商学院传统和经济系传统之间的冲突一直是激烈的，并还会持续下去。
　　早在1950年代金融学的现代科学基础奠定之前，人们对于该领域的兴趣就是出于这样一种希望，即通过研究金融或许能发现在股票市场上成功投机的机会或方法。事实上，股票市场价格的第一次系统收集是在考尔斯基金会的资助下于20世纪30年代编辑完成的。
　　考尔斯本人对股票市场的热情终其一生，只是在1929年的大灾难中稍受影响。如今隶属于耶鲁大学经济系的考尔斯基金会，是经济计量学在20世纪40和50年代大多数基础研究成就的来源。
　　今天，股票价格的考尔斯指数早已经被更加详尽的计算机化的数据库所取代，比如芝加哥大学证券价格研究中心的数据库。反过来，这些数据库也有效地激励了金融领域的经验研究，正是后者塑造了该领域的特殊风格。
　　然而，在这些新的计算机数据库于20世纪60年代初逐渐普及之前，获得超常投资收益率的机械方法就已经受到了严峻挑战。很奇怪的是，挑战不是由经济学家，而是由像M·肯德尔和H·罗伯茨这样的统计学家发起的。他们认为，股票价格的运动基本上遵循“随