证券市场研究发展趋势论文

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内容提要:近二十年来,证券市场的研究呈现出新的特点和趋势,这些特点和趋势可以概括为:从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变;从市场宏观层面的研究到微观结构的研究;计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。相应地诞生了一些新的理论和方法,本文简要介绍了当前兴起的理论,包括行为金融学、证券市场非线性动力学研究、市场微观结构和实验金融学。

以有效市场假说(EfficientMarketHypothesis,EMH)和理性预期(RationalExpectationHypothesis,REH))为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明,人们并不总是以理性态度做出决策,在现实中存在诸多的认知偏差,这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为,进而影响到资产定价,主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler(1999)具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符:关于交易量的预测;关于波动性的预测;关于股票红利无关性;关于股票投资溢价;关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金(LTCM)的破产保护、老虎基金的倒闭等,也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中,正有越来越多的人认识到,人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑,促使了金融研究范式的转换,极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来,金融学研究呈现出新的特点和趋势,这些特点和趋势可以概括为:从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变;从市场宏观层面的研究到微观结构的研究;计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中,现实的人被简化为一个简单的理性人,即假定人们能掌握处理所有有用信息,总是能最大化其预期效用,显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的,也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑,促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题,并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设,于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前,对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义,它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息,并做出正式的投资决策,以及在此过程中,人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟(2001)认为构成行为金融学定义的内容有三个方面:行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起;行为金融学力图解释是什么造成了股票/证券价格的异常现象,这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的;行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性(不完全理性)的科学。

事实上,正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性,才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象,它们又是由什么样的不完全理性行为造成的,如何确定价格异常出现的市场条件,正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看,现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的:一是对主流金融理论缺陷的实证分析,研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差;二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack(1986)首次提出关于噪声交易的概念,他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章,是许多随后研究的出发点。Black指出,噪声的概念与信息的概念相对应,一直存在于金融市场中,而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展,已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong,AndreiShleifer,LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann(1990)研究了金融市场上的噪声交易者风险,得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险(噪声交易者风险),可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers(1986)的研究也认为,股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感,因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现,并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时,非理性投资者则相反,他们按自己对价值的(错误)判断作为交易的依据,这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中,由卡尼曼(DanielKahneman)和已故的特韦尔斯基(AmosTver-sky)提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个(DanielKahneman,andAmosTversky(1979,1992)),它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认,预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一,它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而,正如前文所述,实际情况下人的行为并不总是理性的,这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象,最着名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出,改进了预期效用理论的不足。在期望理论中,投资者的效用(价值)不再是财富的函数,而是获利与损失的函数;投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用/价值函数。

可以看出,与标准效用函数相比,期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹,在损失区间凸,这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的(即损失厌恶)。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念,期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释,如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力,高估自己成功的机会,我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象,如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt,RichardH.Thaler(1986)的文章“股票市场过分反应了吗?”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的,并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean(1998)对过分自信理论进行了详细综述和研究,并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信,投资者有时会高估某些信息,有时又会低估,过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先,两个前提假设是:过分自信意味着交易者认为后验信息更准确(比实际上的准确性更高);交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信,TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下,过分自信都会增大成交量和市场深度,同时降低投资者的预期效应。但是,对价格波动性和价格内在性质(以价格与基本价值差额的方差来衡量)的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性,做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率,其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计,它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明,人们在做出这类评估时,由于受到自身条件和知识能力的限制,无法得到最优结果,只能在一定程度上得到满意解,这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点,促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程,AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究,期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用在人类的认识上,首先是用相对简单的线性关系(线性模型)来刻画线性问题的定量关系,对于那些非线性因素不能忽略的情况,则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理,这样处理有时也能得到较好的结果,但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中,或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化,人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先,就其本质而言,自然界是非线性的。其次,许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法(包括线性近似)来刻画。第三,即使是一些表面看上去很简单的系统,也可能表现出令人惊异的复杂性(如确定性的随机性),于是,人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究,并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽(Stuzer),他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”,将李—约克(Li—York)定理和分岔技术应用于哈维尔默(Havelmo)增长模型,找到了该模型出现混沌的条件。之后,越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人,着名的数学家BenoitB.Mandelbrot(1997)将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中,价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形(多分形)的目的并不是要确切地预测未来,但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状,其特点是可以分为若干部分,而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中,这一概念并不是无根据的抽象,而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯(Peters.E.E,1996)的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的,而是受到某种确定性趋势的作用,并具有对初始波动的高度敏感性,换言之,股价运动具有混沌性质。据此,彼得斯(1994)提出了分形市场假说,认为:(1)市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的;(2)与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构,并且没有特征时间标度,市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时,市场就会变得不稳定,因为每个人都基于同样的信息集进行交易(Peters,1994)。

近年来,非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上,一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究,在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质,这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括:长记忆与R/S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为,探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年,不少学者进行了大量研究,如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler(1997),Brock(1993,1997),BrockandHommes(1997,1998),BrockandLeBaron(1996),Chiarella(1992),ChiarellaandHe(2000),Gaunersdorfer(2001),GaunersdorferandHommes(2000),Lux(1995),TaiseiKaizoji(2000)等等。这些模型都是基于异质投资者上的,即投资者是有限理性的,他们之间是有差别的,而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes(1997,1998)(简称BH)提出了一个信念自适应系统(AdaptiveBeliefSystem简称ABS)的理论框架,其基本思想是:市场上的投资者是千差万别(投资者的异质性),其对未来的信念也是各不相同(信念的异质性),为适应环境,投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习,选择业绩好的预测规则(信念),以适应不断变化的复杂的环境,这样就导致了不同类型的投资者比例的变化,进而影响着资产价格的变动,而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择,形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架,而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源,即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象,如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展,Brock、Hommes和Wagener(2001)又提出了LargeTypeLimit(LTL)的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe(1999,2000)也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux(1995)模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象,描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为,模型刻画了投机者之间的相互模仿传染(递)的过程。模型通过投资者的态度(即买入和卖出)的变化来描述市场供需状况,而供需状况进而影响价格的变化,投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为,能很好地解释股市泡沫的形成、破灭(过度波动)和均值回复。Kaizoii(1998)模型与Lux模型相似,区别在于后者为微分方程,而前者为差分方程。TaiseiKaizoji(2000)又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga(1991,1999)提出的协同市场假定认为,市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化:基本的或经济的环境;市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化,市场状态也变化,可以达到四个不同的相:随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之,把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验,但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制,它对于全面深入了解证券市场交易过程,制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制,它可以被用来建立技术分析的理论基础,为股票价格预测服务。AnanthMadhavan(2000)把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面:(1)价格形成,包括价格吸收信息的动态过程;(2)市场结构与设计,包括价格形成与交易规则之间的关系;(3)市场透明度,市场参与者观察交易过程信息的能力;(4)其他金融领域应用,包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比,有两个特点:一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析,而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析;二是以前的金融理论多用演绎法,而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析,同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究,这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等,都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析,从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术,特别是人工智能技术的飞速发展,对金融市场的定量仿真与实验成为了可能,于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute(SPl)研究人员Authur,W.B.,J.H.Holland,B.LeBaron,R.G.Palmer,P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场,建立人造股票市场ASM(ArtificialStockMarket),本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场,如股票市场、外汇市场、期货市场等,在既定的市场结构下,通过研究市场微观层次Agent(投资者)的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

目前实验金融学研究领域主要集中于股票市场与外汇市场。在股票市场研究上,主要有美国SFI研究所的人工股票市场ASM,台湾ChengChi大学人工智能与经济研究中心的人造股票市场AIE-ASM,它们都是在Grossman%26amp;Stiglitz如理性预期均衡模型所描述的市场结构基础上发展起来的,目前两者都能产生与实际股票市场具有相同统计特性的时间序列。不同的地方是在Agent学习机制上,前者是个体学习,后者是社会学习。在外汇市场研究上,主要的成果是由加拿大Si-monFraser大学经济系的JasminaArifovic教授作出。J.Arifovic在继承了Karehen%26amp;Wallace(1981)关于外汇市场一般均衡理论的基础上,提出了价格空间中的多点均衡理论(详见张维和刘文财等,2002)。

总之,证券市场研究发展的大趋势将是:股价动力学与投资决策行为相结合的研究、证券市场的非线性动力学、证券投资者的非理性行为等的研究将会是未来证券市场的热点。可以相信卡尼曼教授和史密斯教授的获奖,必将进一步激发人们对主流经济、金融学的反思,探索新的理论和方法,可以预见现代经济、金融学将会面临一场前所未有的冲击和革命。