作者：石川

摘要：Do the right thing, even when no one is watching. it's called integrity.

1

近日，我翻譯了 John Cochrane 的著作 Asset Pricing（Cochrane 2005）的前言（Preface），而我想用本文為此做一個記錄。和我最 close 的幾個朋友知道背后的緣由。其實也沒什么，只是我的價值觀驅使我去做這件事。

Cochrane 和他的 Asset Pricing 在我心中有著非常神圣的地位。在《因子投資》的后記中我也專門做了推薦。所以，they deserve it. 而且，這絕非我個人的“獨特癖好”。比如，羅聞全教授曾經評價 Cochrane 的 Asset Pricing 為 a must-read for any researcher or student in the area of asset pricing. 關于這本書的介紹，請參考 Cochrane 的網站：

https://www.johnhcochrane.com/asset-pricing

本文的第二部分就是對 preface 的翻譯（當然還有少不了的譯者注）。特別感謝劉洋溢博士和王熙老師提出的寶貴修改建議。另外，本翻譯僅供學習交流使用，禁止一切商業(yè)行為，未經授權，禁止轉載。

2

資產定價理論試圖理解擁有不確定性收益的索償權的價格或價值。當前一個較低的價格意味著未來較高的收益率，因此人們也可以將資產定價理論視為解釋為什么某些資產的平均收益率要高于其它資產。

為了給一個資產估值，我們必須考慮未來收益在時間上的延遲和風險。其中，時間的影響并不難解決。然而，對于眾多資產的價值來說，針對風險的調整才是更加重要的決定因素。例如，在過去的 50 年中，美國股票的年平均實際回報率約為 9%。其中，利率只貢獻了 1%，而剩余 8% 則是因為承擔了風險而獲得的溢價。不確定性的存在，即對風險的調整，讓資產定價變得令人著迷且富有挑戰(zhàn)。

與其他經濟學領域類似，實證分析和規(guī)范分析是資產定價理論研究中的兩種分析方法。它到底描述的是世界實際運行的方式，還是世界應該運行的方式？我們觀測到了許多資產的價格和收益率。我們可以從實證分析視角運用資產定價理論，以期搞懂為什么價格和收益率是像我們看到的那樣。如果市場運行不符合模型的預測，我們便可以認為模型需要改進。而另一方面，我們也可以認為市場運行出現了問題，導致一些資產被錯誤定價，從而為精明的投資者提供了交易機會。對資產定價理論的后一種應用可以很好地解釋其為何廣受歡迎并在實踐中得以應用。除此之外且也許更重要的是，許多資產或對未來不確定現金流的索償權的價格難以被觀測，例如公共或私人的投資項目、新的金融證券、收購前景以及復雜衍生品等。為此，我們可以從規(guī)范分析視角來應用資產定價理論，從而回答這些索償權的價格應該是多少。這些答案將為公共和私人決策提供重要依據。

資產定價理論均源于本書第一章第一頁所闡述的一個簡單的概念：價格等于預期償付的現值。在這個核心概念之下，余下的僅僅是詳細說明、特殊情況以及一系列使用技巧。正是這些使用技巧使得資產定價理論的核心公式在一個又一個應用中發(fā)揮作用。

在關于資產定價理論的具體闡述中，有兩個相互對立的方法。我稱它們?yōu)?em style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box; overflow-wrap: break-word !important;">絕對定價和相對定價。在絕對定價中，我們根據每個資產對宏觀經濟基本面風險來源的暴露高低來確定資產的價格?；谙M的資產定價模型以及一般均衡模型是上述方法的最典型的代表。絕對定價方法在學術研究中更為常見，在這一框架內，我們可以以實證分析視角運用資產定價理論來對為什么價格如人們看到的那樣提供經濟學解釋，或者預測當政策或經濟結構發(fā)生變化時，價格將會如何變化[1]。

在相對定價中，我們研究的問題要相對溫和一些。此時，我們關注的問題變?yōu)?，在已知其他一些資產的價格的前提下，如何為某個特定的資產定價。在定價時，我們不去追問其他資產的價格是如何確定的，并且盡可能不使用任何關于基本面風險因素的信息。Black-Scholes 期權定價公式是相對定價的典型代表。雖然這種方法的應用范圍有限，但它在很多應用中都能提供足夠的精確度。

根據所研究的資產的特性以及計算的目標，資產定價問題往往是通過巧妙地結合絕對定價和相對定價二者而得以解決。幾乎沒有哪個問題是僅僅通過一個極端方式來解決的。例如，CAPM 及作為其后繼者的多因子模型均屬于絕對定價的范例。然而，在實際應用中，它們僅僅是從“相對”市場或者其他風險因子的角度為資產定價，而不去回答到底是什么決定了市場以及風險因子的溢價、以及資產對它們的暴露（beta）。這意味著風險因子的溢價和 beta 被視為自由參數。而在另一個極端，即使是最實際的金融工程問題也會在無風險套利之外使用額外的假設，即關于均衡狀態(tài)下市場風險溢價的假設[2]。

在絕對資產定價方面，最核心且尚未完成的任務是理解和度量導致資產價格變動的總體或宏觀經濟風險的來源。當然，這也是宏觀經濟學的核心問題。對于想要回答這些宏觀經濟學與金融學核心問題的研究者來說，這是格外令人激動的。大量的實證研究記錄了許多引人關注的典型事實以及二者之間的緊密聯系。舉例來說，預期收益會隨時間變化、也會因資產而不同，其變化方式與宏觀經濟變量或者能夠預測宏觀經濟事件的變量有關；大量的模型表明，一個關于“經濟衰退”或“金融壓力”的因子是許多資產價格背后的驅動力之一。然而，與上述典型事實相比，我們在理論方面尚顯落后，當前缺少一個清晰的模型來解釋上述宏觀經濟和資產價格之間的關聯[3]。

反過來，基于金融市場的研究應當有助于加深我們對宏觀經濟學的理解。舉一個簡單的例子，我們發(fā)現股票的風險溢價——股票的預期收益減去利率——比利率要高得多，且其波動也要比利率要高得多。這意味著試圖使用利率解釋企業(yè)投資決策是徒勞的——資本成本的絕大部分變化來自于風險溢價的變化。類似地，我們也發(fā)現人們的風險厭惡水平必須非常高，否則他們應該瘋狂的借錢以便買入股票[4]。大多數宏觀經濟學追求的是關于理性預期均衡[5]的微小偏差，但巨大的股票溢價意味著波動性的影響是至關重要的，而非無足輕重的?；跇藴实暮暧^經濟框架，人們不關心商業(yè)周期（Lucas 1987）。然而資產價格則揭示了與之截然相反的一面——人們甘愿放棄可觀的回報溢價，從而避免那些在衰退中下跌的資產。這一事實應該反映了宏觀經濟學中對經濟衰退的研究可信性！

本書主張通過貼現因子[6]/廣義矩估計的視角來審視資產定價理論以及與之相關的實證分析方法。為此，我將資產定價總結到以下兩個式子之中：

??

??

其中??是資產價格，??是資產對應的現金流，??是隨機貼現因子。

貼現因子/矩條件方法的主要優(yōu)點是其簡單性和通用性。曾經，人們對于股票、債券以及期權有三種不同的定價理論，而現在我們可以將上述每一種都視為大一統(tǒng)理論的一個特例。此外，通用的語言還讓我們能夠將來自每個領域的見解用于其他領域。

這個方法讓我們能夠方便地將指定模型經濟學假設（第二個方程）和選定某種實證表達方式來理解資產價格區(qū)分開來。對于一個給定的模型，即??的選擇，我們將會看到如何通過第一個方程得到有關預測，預測可以是收益率、價格股息比、預期收益與 beta 的關系、矩條件、連續(xù)與離散時間的不同含義等等。對于理解那些采用了一系列看上去截然不同但本質上密切相關方法所獲得的實證結果來說，能夠方便地在不同表達方式之間切換將會很有幫助。

通過貼現因子視角思考資產定價通常比通過投資組合視角要容易得多。例如，和檢查任何一個占優(yōu)的投資組合是否具有更高的價格相比，假設存在正的貼現因子要簡單得多。又如，在投資組合視角下需要長篇論證的套利定價理論（APT）在貼現因子視角下卻是易于理解的。

此外，伴隨貼現因子方法而來的是一個狀態(tài)空間幾何視角，它取代了更常見的均值-方差幾何視角。對于資產定價理論中的很多經典結果，本書強調了它們背后的狀態(tài)空間幾何含義。

出于上述原因，貼現因子以及隨之而來的狀態(tài)空間幾何語言通常在學術研究和硬核實踐中十分常見。然而，它們在傳統(tǒng)的教科書中則鮮有出現，而這也正是本書希望填補的空白。

本書的敘述順序和常見的順序有所不同。絕大多數資產定價書籍在介紹理論時會遵循不同理論被提出的時間順序：投資組合理論，均值-方差有效前沿、張成理論、CAPM、ICAPM、APT、期權定價，以及最后是基于消費的定價模型。此外，或有索取權是期權定價理論的一個專業(yè)延伸。本書則反其道而行之：或有索取權和基于消費的定價模型是最基礎以及最簡單的模型；而其他模型均為特例。僅僅因為它們是按照相反的順序被提出的并不足以成為依照該順序來介紹它們的理由。

此外，我在書中嘗試以統(tǒng)一的視角介紹實證方法。在資產定價中有很多流行的方法，它們包括時間序列回歸和截面回歸，基于廣義矩估計以及最大似然法的方法等。然而，所有這些看上去截然不同的方法最終都是為了實現同一個目標：選擇模型的自由參數，從而盡可能提高模型的擬合度，這通常意味著最小化定價誤差；此外，這些方法通過檢查定價誤差的高低來評價模型的優(yōu)劣。

與理論部分的敘述一樣，我不打算介紹全部的實證方法。計量經濟學的文獻涵蓋了大量的方法以及很多在實踐當中很少用到的特殊情況（例如和 Wald 檢驗類似的似然比檢驗、區(qū)分是否存在無風險資產的情況、以及當因子能夠或者不能張成均值-方差有效前沿的情況等）。我會聚焦于最基礎的想法以及在實踐中被實際使用的方法。

本書的重點是幫助讀者理解資產定價理論，并從理論過渡到應用，而非提供嚴格或一般性證明。此外，我還跳過了資產定價理論中的很多部分。它們雖曾在歷史長河中舉足輕重，但如今卻已經淡出了人們的視線。這樣的例子包括投資組合分離定理、各種分布的性質以及漸近 APT 理論等。盡管投資組合理論依舊有趣且實用，但它已不再是資產定價的基石。與其通過投資組合理論來尋找資產的需求曲線——它和供應曲線一起決定了價格，我們現如今直接研究價格。一旦有了價格，人們便可以找到最優(yōu)的投資組合，只不過對于資產定價來說，它僅僅是一個副產品。

在本書的寫作中，我刻意保持了非正式的風格。我喜歡以最簡單的形式來領悟一個想法并學會如何使用它，然后才回過頭來去理解這個想法背后的所有基礎。如果你也和我一樣，那么這本書正是為你而作。如果你渴望獲得更加正式的定義和背景知識，請讀完全書，它們會在后續(xù)適當的位置出現。

再次重申，我組織本書素材時所遵循的原則是：所有的一切都可以追溯到基礎定價公式???，它們只是這個公式所實現的不同特例。因此，在閱讀完本書第一章之后，讀者可以根據自己的偏好隨意選擇不同主題的閱讀順序及深度。每一個不同的主題都是從這一基礎定價公式展開論述。

本書的目標讀者是經濟學和金融學專業(yè)的博士生、高年級 MBA 學生、以及具備類似背景的專業(yè)人士。同樣，我也希望本書通過澄清、關聯以及簡化諸多資產定價方法，來為資產定價的研究人員和金融學專業(yè)人士提供幫助。為了更好地閱讀本書，我假設讀者掌握了一定的大學本科所教授的經濟學和統(tǒng)計學內容。這意味著讀者了解效用函數、隨機變量、標準誤差、時間序列，具備基礎的線性代數和微積分知識，并且掌握通過將導數設為零來求解最優(yōu)化問題的技巧。對于資產定價而言，學習的障礙從來都不在于數學推導，而是在于對概念的理解。

譯者注：

[1] 反事實分析。

[2] 比如動態(tài)結構化期限結構模型，我們外生假定了市場風險溢價。

[3] 這句話是原著寫作時作者的觀點。如今，Rare Disaster Model 在這方面已經取得了不少進步。

[4] 不論是基于消費資產定價還是 Habit-formation 模型，這確實是這樣的。但是長期風險模型與 Rare Disaster Model 事實上已經解決了這一點。

[5] 理性預期模型就是完美預期模型。

[6] 隨機貼現因子。

參考文獻

Cochrane, J. H. (2005).?Asset Pricing (Revised Edition). Princeton, NJ: Princeton University Press.

免責聲明：入市有風險，投資需謹慎。在任何情況下，本文的內容、信息及數據或所表述的意見并不構成對任何人的投資建議。在任何情況下，本文作者及所屬機構不對任何人因使用本文的任何內容所引致的任何損失負任何責任。除特別說明外，文中圖表均直接或間接來自于相應論文，僅為介紹之用，版權歸原作者和期刊所有。