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股票市场的风险溢价
相比于投资国债，投资者投资股票能获得的额外回报成为股票风险溢价。像CAPM这样的定价模型不能用来估计股票风险溢价，因为它是对模型的输入。回顾表4-1，CRSP指数收益率与国债收益率的算术平均差为5.72%，而几何平均差为4.3%。这意味着股票风险溢价应在5%左右，投资者才会对两者报以同样的投资态度。
只有在不可观测的预期风险溢价保持不变的情况下，使用历史平均值来估计前瞻性的股票风险溢价才是有效的。但这种假设几乎肯定是错误的。股票风险溢价可能会随着时间推移而下降，原因有很多。这些原因包括：
1. 交易手段和记录存储技术的进步，增强了市场流动性。
2. 证券交易委员会等机构的成立加强了资本市场监管以及对投资者的保护。
3. 经济理论和政策的进步使经济更加稳定。
4. 资产定价和投资组合理论的进步加强了风险度量和投资管理。
5. 共同基金、交易所交易基金的发明和现代退休储蓄制度的建立，扩大了股票市场的参与。
6. 投资者在收集和散布有关股票投资财务业绩的数据时，认识到股票并不是具有不可接受的风险水平的投资。
7. 市场投资组合收益率波动性下降。
8. 由于美国人口老龄化，他们可能会出售股票为退休提供资金，从而降低预期市场收益率。
考虑到预期风险溢价在过去90年中有所下降的情况，历史平均水平估计未来的风险溢价会上升。
由于意识到使用历史平均线（尤其是那些完全基于美国数据的平均线）存在固有的潜在偏差，学者和实践者转向估算股票风险溢价的其他方法。其中被广泛接受的是应用于整个市场的现金流贴现（DCF）模型。[3]给定当前市场的可观察价格指数（例如，标普500指数在我们写这篇文章时是2 604），以及对指数中股票未来股息的预测，通过股息现值与指数相等可以计算出对应的贴现率。根据定义，该贴现率是市场指数的预期收益率，减去美国国债收益率后得到股票风险溢价的估计值。阿斯瓦特·达莫达兰（Aswath Damodaran）教授在其网站上发布了每月一期的未来股票风险溢价。根据10年期政府债券收益率计算，他对2016年12月的最新估计约为5.7%。若他使用20年期债券，他的估计是5.5%。令人欣慰的是，这一估计值与基于历史数据的计算结果差异不大。
上述所有因素都适用于美国数据。分析人士通常使用美国的数据，因为它们是最完整、最准确的。但这本身就是个问题。美国的数据如此完整和清晰是因为20世纪的美国成为世界领先的经济体。在此期间，美国政治稳定，没有输掉一场战争，拥有增长最快的金融市场。这些原因导致美国的历史数据可能存在偏差。从1926年来看，投资者没有理由相信美国将在未来91年里受益。为了克服这种偏见，迪姆松（Dimson）、马什（Marsh）和斯汤顿（Staunton）（2002）着眼于整个20世纪的全球股市收益。[4]他们的结论是，基于美国数据的历史平均水平可能高估了未来的股票风险溢价。他们认为4%左右的股票风险溢价更合适。
最后，还存在如何计算平均风险溢价的问题。若年收益率与时间无关，而计算目标是估计明年的风险溢价，那么算术平均值是最佳估计值。然而有证据表明，股票收益率与时间呈负相关。如果是这样，算术平均数往往会高估未来溢价。另外，在投资环境中，目标通常是估计较长期间（一般为5～10年）的平均溢价。从长远来看，几何平均值可能是更好的选择。
综上所述，对未来股票风险溢价的合理估计仍存在着诸多争论，这并不足为奇。在本书的其余部分中，我们采取中间立场，使用5%这一估计值。