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核心概念

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  • 1

    导论

    一个人相信什么,他就是什么样的人。 ——安东·契诃夫(Anton Chekhov) 未来属于群众。 ——唐·德里罗(Don Delillo) 记得斯波克(Spock) [1]吗?那个一半人类血统,一半瓦肯人血统的舰队科学官。你是否还记得,斯波克总是无法彻底理解他的同事们富有感情的行为?在这个以逻辑为第一决策标准的科学官看来,他的纯人类血统的舰队同事们无可救药

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  • 2

    判断或认知偏差是事实存在的

    偏差下的过度乐观 也许过度乐观是心理学问题中研究文献最多的一种。人们总是倾向于放大自己的能力。就像忘忧湖的小孩[3]一样,总是“高于平均水平”。例如,当被问及自己是不是一个好司机时,大约80%的人回答了“是”!当在一个满是学生的教室提问,是否认为自己的名次能够达到班级的前50%,平均约80%的学生给出了肯定回答——当然,至少有30%的学生将在出成绩之后感到失

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  • 3

    偏好错误,或者根本不存在无框架决策一说

    狭窄框架效应 这也被称为框架依赖或心理会计[12]。实际上,我们都受到框架敏感性的影响。我们一般无法通过问题的询问方式洞察问题的本质(询问任何民调专家就知道了——你提出问题的方式对答案至关重要)。 看看下面这两条线,哪个更长? 许多人回答说位于下方的线更长。然而,当我们通过添加垂直辅助线使问题变得简明时,两者长度相同的真实答案就显而易见了。 我们中有多少人会

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  • 4

    番茄酱经济学

    来简单看一个例子,某著名英国超市的网站显示出的某领先品牌的番茄酱价格结构。一瓶342克的番茄酱售价59便士,一瓶570克的番茄酱售价69便士。这些价格违反了一价定律,因为小瓶包装的番茄酱每10克是1.72便士,而大瓶包装里却是每10克1.21便士。以343克的番茄酱的价格为对照的话, 570克的番茄酱应该卖98便士,所以实际的价格反映的错误定价程度高达43%

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  • 5

    有效性和一价定律

    法玛(Fama, 1991)将有效市场定义为,只是由于信息和交易成本而偏离完美的有效市场。我们前面所描述的番茄酱市场的错误定价程度虽然有43%,但是仍旧符合他所定义的有效市场。 如果交易成本不大,并且卖空在大多数情况下是可能的话,我们将很容易在金融市场里进行套利。我们接下来要描述的那些错误定价都偏离得严重,在考虑了交易成本的可能影响之后,仍然说明金融市场是无

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  • 6

    股票市场

    我的职业在很大程度上是和股权市场打交道的,这也是我们开始研究金融市场违反一价定律的领域。股权市场在违反一价定律方面也是臭名昭著的(我们随后解释原因)。 孪生证券 对于传统金融学来说,排除交易和信息成本之后,一个资产不能卖不同的价格,这是最基础的理论之一。在股权市场上,对一价定律的最明显的违反,就是所谓的孪生证券。孪生证券指在一家以上交易所上市的证券,为套利者

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  • 7

    其他市场

    不要认为仅是股票市场违背一价定律,固定收益市场和外汇市场也可以见证这一经济学家最珍视的理论的失败。我们已经在前面章节的案例研究中展示了外汇市场违背一价定律的情形(见第1章)。现在我们转向其他金融市场暴露出的违背一价定律的案例。有趣的是,大多数固定收益领域的研究都是关于“完全性”(completeness)的讨论,而不是讨论市场效率或者对一价定律的违背,但其实

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  • 8

    不完全替代品

    到目前为止,我们一直都在假设市场存在完全替代品。这能够消除套利者的“基本面风险”,即认为市场是中性的。但是大部分套利机会根本没有完全替代品。 斯科尔斯(Scholes, 1972)将近似替代品定义为,一种能够在世界各地产生与标的资产相似现金流的资产。这种近似对于套利来说至关重要,因为它创造了不止一种方式,能够在世界不同地区实现给定的现金流模式。斯科尔斯推断,

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  • 9

    有限套利

    根据传统金融学的假设,套利是由个体交易者使用自有资本、构造小额头寸开展的。在这些假设之下,价格偏离基本面的程度越大,套利行为就越积极,因为能够获得更高的潜在回报。 然而,正如我们反复看到的,套利的交易成本与信息成本都是不可忽视的,下面以股票借贷市场为例[参见德阿沃利奥(D’Avolio, 2001)及吉齐、马斯托和里德(Geczy、 Musto和Reed,

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  • 10

    正反馈交易

    目前为止,我们集中精力分析了套利者知道错误定价的存在,但却不愿积极纠正价格的情形,因为他们担心噪声交易者的行为不可预测。换个角度,如果噪声交易者的行为不是随机的(这一相当普遍的特征已在第1章详细介绍),那么情况将有所不同。 弗里德曼(Freidman, 1953)认为,投机者必须有稳定的交易模式,因为那些以不稳定方式行事的投资者平均来看是亏损的,并因此被市场

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  • 11

    风险管理和有限套利

    凯尔和熊(Kyle和Xiong, 2001)、格龙布和瓦亚诺斯(Gromb和Vayanos, 2001)以及丹尼尔松、西恩和齐格兰德(Danielsson、 Shin和Zigrand, 2001)等理论家的新一代模型已经开始模拟套利者面临财富限制的情况。这些理论上非常严谨的论文对风险管理过程具有至关重要的意义。 传统的风险管理过程倾向于暗中假设支配资产价格的

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  • 12

    关于噪声交易者生存的问题

    经济学家提出的标准化观点,是长期来看非理性交易者将会被赶出市场,因为他们总是赔钱。然而,正如前文的分析,有限套利以及正反馈交易的存在都导致噪声交易者可以存续很长时间。 为了真正评估长期噪声交易者发生风险的可能性,我们需要理解一点生物学内容。生物学的核心概念是进化——或者称为血统改进,如果你喜欢这个表述。进化生物学与金融有大量相似之处,例如改编自多因·法默(D

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  • 13

    信息不完全

    关于癌症治疗的“遗憾故事” 这是一个休伯曼和雷格夫(Huberman和Regev, 2001)提到的“非事件”对市场产生重大影响的典型案例。 1998年5月3日星期日,《纽约时报》刊登了一篇关于英创远达公司(EntreMed)正在研究一种潜在抗癌新药的文章。英创远达公司股价由上一个周五收盘略高于12美元上升到85美元。该股随后在5月4日星期一的交易中下跌,收

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  • 14

    MSCI数据

    通常情况下,我们遵循行业标准来定义价值型和成长型。主要的指数供应商,例如MSCI (美国明晟公司),编制了价值型和成长型指数。这些指数通常可以按照这种方式编制:将所有股票按照市净率(股价与账面价值比)排名,然后分成两个相同的市值组合。排名靠前的一半被称为成长型,靠后的一半则被称为价值型。 这些指数远不够完美。然而,要想得到更准确的定义也困难重重。法玛和弗兰奇

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  • 15

    价值型指数VS成长型指数

    图3.1清晰地展示出,长期来看价值型指数跑赢了成长型指数。在全球层面,价值型年平均回报率要高出3.2% (1975-2000年)。在价值型基金经理们欢呼庆祝这些值得被铭记的胜利之前,数据清楚地反映出,也存在一段明显且相对较长的成长型股票跑赢价值型股票的时期(见表3.1)。 事实上,以美国股票市场的年收益水平来看,价值型只在大约60%的时期内跑赢了成长型,占全

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  • 16

    风格轮动转换的潜在回报

    把握风格转换的时机所带来的潜在收益非常明显。例如,表3.3展示了挑选表现最佳的资产类别/股票风格,而非静态混合(买入并持有)的潜在收益。它显示了每季度从四种可能性中选择最优选项所带来的结果。当然,这一结果假设我们能够完美地把握转换时机——实际上这是“无法获得的圣杯”[2],但至少能够显示出潜在收益的规模。事实上,风格择时可以产生与传统资产配置大致相当的业绩提

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  • 17

    投资风格的生命周期

    在我们探索风格轮动的背后驱动因素之前,有必要先简要分析一篇非常重要的文献。巴伯里斯和施莱弗(Barberis和Shleifer, 2001)以投资者的行为是由相对回报(而非绝对回报)驱动的为前提,构建了一种模型。该模型基于两个关键假设。第一个假设是,资金流向历史表现相对较好的风格(又名优胜者偏好,正反馈交易)。风格可以是任何投资者分配投资的心理账户。也就是说

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  • 18

    价值型VS成长型:风险因素还是行为因素

    在深入了解风格轮动的择时之前,我们需要评估价值型/成长型之间此消彼长关系的驱动因素,是基于行为因素还是基于风险因素。这一部分内容将在关于股票估值的下一章进行更深入的讨论。 有效市场假说的信徒试图让我们相信,只有风险是均衡定价中的唯一因素,因此价值型股票长期表现更优异的事实也必然源于对风险的度量。法玛和弗兰奇(Fama和French, 1993)假设价值型溢价

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  • 19

    三种不同的风格轮动

    最近,实验经济学家将注意力转向了对可能同时导致反应不足和过度反应行为的研究。布卢姆菲尔德、利比和尼尔森(Bloomfield、 Libby和Nelson, 2000a)设计了两个实验,用于检验人们是否过度重视收益时间序列的旧元素(即过去的收益),从而对当前的收益变化和收益水平产生可预测的反应不足和反应过度。在第一个实验中, MBA学生们使用年化净资产收益率(

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  • 20

    风格转换中的定量筛选

    使用某种形式的定量筛选,或许是对风格转换进行择时的最明显方式。动量生命周期假说已经清楚地告诉我们应该寻找什么样的股票。在价值股(低市净率,低成交量,长期令人失望的收益)中,我们应该寻找那些刚刚开始传达出好消息的股票。在魅力股(高市净率,高成交量,长期超预期收益)中,我们应该寻找那些刚刚开始传出负面消息的股票。 定量筛选的一大优点是它是由计算机完成的。这样做能

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  • 21

    风格转换时机选择的衡量指标

    股权风险溢价 衡量投资者风格轮动时机选择的最成功指标之一是隐含股权风险溢价。如果价值型和成长型之间的轮动是由投资者的主观意志驱动的,那么就需要为股票市场中固有的恐惧和贪婪找到一个具有代表性的指标。为此,我们构建了一个非常简单的隐含股权风险溢价的度量方法。 在此将隐含股权风险溢价(ERP)定义如下: 隐含ERP = (100/12个月远期市盈率) - 长期增长

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  • 22

    凯恩斯的选美比赛

    约翰·梅纳德·凯恩斯(John Maynard Keynes)不仅是一位杰出的经济学家,也是一名精明的投资者:他在证券交易所赚过也赔过。实际上,本章开头中截取的那段话,大致表明了凯恩斯对市场的看法。 凯恩斯的话马上能应验于现实,比如这些话正好击中一批人,他们过去几年里一直在思考市场会怎样反映互联网股票价格。许多机构投资者都知道,互联网股票的估值是疯狂的,但操

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  • 23

    基本面的相关性/非相关性

    基本面估值是金融市场上大部分工作的核心。分析师花上N个小时的时间研究电子表格,为公司财务中的细枝末节建模,试图召唤出“圣杯”[2]——“公允价值”。 在某种程度上,这些努力实在是错付了。实验市场的证据表明,偏离基本价值的价格可能会持续很长时间。正是因为实验市场是人为设定的,所以我们才有可能在实验市场中控制信息流,而这在现实世界的金融市场中是无法实现的。 恰厄

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  • 24

    估值与行为偏差

    我们已经在第1章中概述了估值过程中的两种主要的行为偏差。根据作者本人的观察,高级的、经验丰富的分析师已经多次出现这种行为偏差,因此可以判断这些偏差会重复出现。 由于代理问题和行为偏差的影响,分析师们会变得过于乐观。分析师们和被激励机制督促的公司管理层一样,他们都倾向于获得更多市场信息、倾向于通过投资银行的帮助获得更多企业融资、倾向于提高股票的价格,这个股票可

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  • 25

    资本成本

    贴现率=无风险利率+β×市场股权风险溢价 其中,β来自资本资产定价模型(CAPM)。我们暂时不考虑如何确定市场股权风险溢价的问题,这一问题将在第6章关于资产配置的内容中探讨。为了便于此处的讨论,我们将重点关注股权资本成本的其他要素。 资本资产定价模型(CAPM) 上文我们已经提及了CAPM模型。但在现实中,准确估值却困难重重。从CAPM模型理论到实际计算估计

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  • 26

    套利有限性因素

    到目前为止,我们已经从行为角度分析了影响股票收益的因素。然而,有两个潜在因素可能是由套利的有限性而非行为特征本身引起的。我们接下来将转而分析这些因素。 非系统性风险 CAPM模型的一个基本原则是,投资者运用投资组合来分散风险,所以他们只剩下一个利润增长引擎——市场水平的风险溢价(Beta)。但如果这一原则未能实现(我们在第1章中已经指出,投资者的投资多样化做

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  • 27

    分析师指南

    接下来将总结本章涵盖的要点,以供分析师们参考: I. 基本面并非一切。 II. 不要太乐观。 III. 要关注现金流,而不是收益(应关注应计收益)。 IV. 使用绝对估值方法(DCF)而非相对估值方法。 V. 使用逆向工程模型。 VI. 请记住,大多数公司无法维持其竞争优势(见第3章)。 VII. 仔细考虑资本成本。 VIII. 你对基本面价格还是市场价格感

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  • 28

    协方差

    正如科克伦(Cochrane, 1999b)所论证的那样,如果预期收益与FF3模型(法玛-弗兰奇三因子模型)一致,投资者就只应持有根据这三个因子构建的线性投资组合。任何偏离这一组合的投资都会增加投资组合的方差,而不会增加其预期收益。这是对现代投资组合理论中的基金分离定理经典结果的多维扩展。由于我们不再只面对一个因子(β),因此用图形表示不是那么简单,但从直觉

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  • 29

    相关性

    这并不是纯粹的短期现象,哥茨曼、李和罗文霍斯特(Goetzmann、 Li和Rouwenhorst, 2001)研究了超过150年的全球股票市场的相关性数据。他们发现,全球市场相关性的结构随着时间推移发生了很大变化。目前,该指数正接近历史高点——上一次大萧条(Great Depression)期间的历史高位。哥茨曼、李和罗文霍斯特依据时间顺序分解相关性模式发

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  • 30

    回报的分布

    就像非对称相关和协方差可能来自包含有限理性和套利限制的模型一样,基于行为金融理论也可以解释偏态分布。洪和斯坦因(Hong和Stein, 1999)分析了卖空约束和意见分歧对股票价格处于高位时的影响。从直觉上看,这是很明显的。当股票价格下跌时,它会显示更多信息,特别是揭示了其他投资者会在股价达到何种水平时进入市场。实际上这体现了那些由于卖空限制而无法一开始就显

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  • 31

    厚尾还是离群值

    风险管理、投资组合优化和战术资产配置所做的工作都建立在一个受误导的观点上,即所谓市场危机只是众所周知的“厚尾观察”的结果。这种观点认为,如果我们对尾部进行足够的推断,那么风险就会被发现。 然而,约翰森和索尔内特(Johansen和Sornette, 1997, 2001a)证明了这是一个存在严重缺陷的方法。实际上,市场危机远非分布的厚尾,而是由完全不同的分布

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  • 32

    市场和基本面

    为了说明实验市场的结论在市场层面上是有效的,我们将研究一个以标普500指数为基本面的简单模型。 1981年,罗伯特·席勒(Robert Shiller)发表了一篇有开创意义的论文,这篇论文研究了潜在的过度波动,即股票市场的波动是否超过股票对应股息的波动。在计算基本面价值时,席勒采用了股息贴现模型。他以完美远见为前提,简单来讲,这意味着投资者们会确切地预测出股

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  • 33

    股息率、价差和相关比率

    股息率(D/P)是最早被用于战术资产配置或市场择时的指标之一。它通常被用来与一些无风险利率的指标进行比较,这是一种粗略衡量股权风险溢价的方法。事实上,为了估测股权风险溢价,我们需要假设股息的长期增长率是恒定不变的(见图6.4)。 图6.5展示了美国市场股息率的长远历史,大体视之,即可发现它的几个重要特征。首先,股息率正处于历史最低水平。那些抱有“新时代”思想

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  • 34

    盈利收益率[2]、价差和相关比率

    股票市场的投资收益显然是和市盈率成反比的,但如果将其转化为收益率形式的话,与债券进行比较就会变得容易得多,详见表6.3和表6.4。单独分析盈利收益率和单独分析股息率是一样有用的。 然而我们所考察的通常是盈利收益率与债券收益率之间的比率或价差。这二者的比率或价差没有什么理论基础,然而,其良好的实用性博得了我们这样的从业人员的长期喜爱。它自然地避免了影响股息模型

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  • 35

    股权风险溢价

    自然,我们会对长期增长率这个假设提出疑问。我们应该使用经公认分析师调整得到的3至5年股息支付率进行预测,还是使用长期经济名义增长率进行预测?正如第1章提到的,我们倾向于用两者来互相检验。图6.14显示了使用自上而下(长期名义增长率)和自下而上(股息支付率×长期公司收益期望)两种方法形成的隐含股权风险溢价。 从隐含股权风险溢价图中,可以看到一个明显特征,即周期

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  • 36

    企业财务人员是否应该进行战术资产配置

    看到这一节的标题,你可能已经感到不安了。但别担心,我们不是真的让企业财务人员从他们那狭窄的办公室里出来,到二级市场里去进行实际操作。只是我们认为许多企业财务人员的行为所创造的信息,在战术资产配置过程中可能是有用的。 首次公开发行(IPO)和股权再融资(SEO) 有大量证据表明,公司有效地把握了股票市场的发行时机。也就是说,进行首次公开发行(IPO)或股权再融

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  • 37

    市场流动性

    正如第4章所述,流动性在资产定价模型中扮演着重要的角色(因此它在解释横截面数据时也很重要)。然而还有强有力的证据表明,流动性在解释时间序列数据方面也很重要(琼斯, Jones, 2000)。 贝克和斯坦因(Baker和Stein, 2001)建立了一个模型来解释流动性在时间序列数据中所扮演的角色。该模型的构思很容易理解。模型的第一个关键要素是,有一些非理性的

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  • 38

    作为临界点的市场危机

    从这本书中学到的首要课程是,我们应勇于探究自己狭窄的专业领域外的其他学科。这样做的一个典型例子是,我们可以通过研究心理学来更好地了解金融市场的运作方式。我们还可以用生物模型来探究市场是否存在非理性,或是研究投资方式的生命周期模型。就选择市场时机而言,物理学家们似乎提供了最深刻的见解。 理念的交换使用在物理学中有着悠久的传统。事实上,物理学中最近一些最激动人心

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  • 39

    非理性的经理人/理性的市场

    经理人最常见的心理偏差是过度乐观和过度自信。温斯坦(Weinstein, 1980)认为,当人们认为能够控制自己处理的局面时,其乐观情绪极为高涨。他还发现,当人们将要完成某个项目(即感到前景良好)时会更加乐观。 崔和齐巴特(Choi和Ziebart, 2000)在对1993年至1998年期间美国公司经理人的预测样本进行研究时,发现了两种截然不同的表现。经理人

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  • 40

    理性的经理人/非理性的市场

    上一节讨论了假设经理人非理性、市场理性的情况。在本节中,我们将颠覆这些假设:假设经理人基本上是理性的生物,但市场是非理性的。我们将探讨企业如何有效地寻求套利以防止其股票在市场上被错误定价。确定这一目的后,我们将关注公司发行股票的决策。因此,兼并、收购、首次公开发行、增发以及股票回购基本上都被视为企业试图利用市场的错误定价进行套利。各种发行股票的行为均是为已经

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  • 41

    流动性衡量指标

    I. 债券市场 新发行债券与旧发行债券的收益率价差 商业票据(公司债券)与政府债券的收益率价差 掉期利率-政府债券收益率:用于衡量金融风险 II. 股票市场 股票买卖差价 市场成交量 绝对价格变动/交易量

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  • 42

    情绪衡量指标

    调查——美林(Merrill Lynch)II调查(针对美国专业人士), AAII调查(针对美国个人) 通过分析师对证券评级的升级/降级比率来衡量乐观程度 通过分析师预测的标准差来衡量不确定性(意见的异质性) 看跌期权成交量/看涨期权成交量 封闭式基金的资产净值(NAV)折价 ln (VIX/σ)可以用于测量预期波动率,其中VIX是交易期权波动率, σ是已实

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  • 43

    资产配置衡量指标

    首次公开发行/股票发行的信息 并购融资方式 对数周期特征 内幕交易活动 成交量 股息支付率

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  • 44

    收益衡量指标

    常用的盈余管理技术有两类,收入平滑和隐藏公司的真实业绩,两种方式都需要涉及应计项目,如下所示: 应计项目 = (流动资产变动-现金及现金等价物的变动) - (流动负债的变动 - 包括流动负债的总债务变动 - 应付所得税的变动) - 折旧及摊销 现金流 = 盈利-应计项目利润 收入平滑 I. 根据经营性现金流的变化来衡量报告的经营收入的变化,取其比率(衡量相对

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  • 45

    技术指标

    阿姆式指标(ARMS):(上涨家数/上涨金额) / (下跌家数/下跌金额) 高/低(HI/LO):达到新高的股票数量/达到新低的股票数量 当达到新高的股票数量逐渐减少时,市场经常出现分歧,表明市场情绪逐渐消退,疲软和脆弱趋势抬头。

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  • 46

    其他

    共同基金的现金流入 共同基金的现金水平 羊群效应[1]:基于第6章中关于市场自我模仿的讨论,我们可以测量投资者的羊群效应。我们建议使用德米雷尔和利恩(Demirer和Lien, 2001)提出的方法: 其中, n是市场组合中的公司数量, rj, t是第t天公司j的股票收益率, rt是第t天投资组合中n个收益率的横截面平均值。 [1] “羊群效应”(Herdi

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  • 47

    结语

    在理解金融市场和参与者的行为方面,充分融合心理学视角和有效套利假设的分析方法会更有收获。金融学正处于从统治了学术界30年之久的有效市场分析框架,过渡到能够更客观反映市场现实方法的过程中。 行为金融学领域的发展日新月异,使我难以决定何时停笔。每天都会有新的前沿成果发表,使得相关研究更进一步。本书试图向读者展示足够的内容,但很难断言是否真的是“足够”了。在此,我

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  • 48

    致谢

    如果没有行为假设做支撑,就说经济学是一门科学,是不公正的。从14岁开始学习经济学起,我便接触到了经济人(HE)这一概念(也称为“理性人”,如果你更喜欢这样表述)。经济人的能力很强,能够理解极为复杂的问题,也能够在一瞬间完成最优化决策。 当经济学家与其他社会科学界同侪交流时,往往怀着傲慢之情,因为经济学家认为对人本身的研究是浪费时间。作为一名年轻的经济学者,我

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股权风险溢价

自然,我们会对长期增长率这个假设提出疑问。我们应该使用经公认分析师调整得到的3至5年股息支付率进行预测,还是使用长期经济名义增长率进行预测?正如第1章提到的,我们倾向于用两者来互相检验。图6.14显示了使用自上而下(长期名义增长率)和自下而上(股息支付率×长期公司收益期望)两种方法形成的隐含股权风险溢价。

从隐含股权风险溢价图中,可以看到一个明显特征,即周期性。这从我们在第1章中提到的动态展望理论框架能够得到印证。人们对风险的态度变化取决于他们过去的经历——如果股票市场在投资者买入后(以他的参考点来看)已经上涨了很多,那么市场被认为是低风险的,因此隐含股权风险溢价会下降。

巴伯里斯、黄和桑托斯(Barberis、 Huang和Santos, 2000)检验了基于上述投资者偏好的模型,即投资者整体上是损失规避的(相比于同等规模的收益,他们更不喜欢同等规模的损失),并且从过去的投资行为中,已经对风险有了一定的认识。他们发现,这产生了一种随时间变化的风险溢价,进而使得股票价格比该股票股息的波动更大(正如我们在席勒的标普500指数模型中所见);而当这种过度的波动与投资者天生的损失规避相结合时,就会产生巨大的股权风险溢价,正如我们在实际数据中观察到的那样。

克劳斯和托马斯(Claus和Thomas, 2000)用他们称之为异常收益估值法的模型得出了隐含股权风险溢价。异常收益估值法只是剩余收益方法的另一个术语,你喜欢的话也可称之为EVA。这种方法认为,股息等于公司收益减去股权的会计价值(或账面价值),且计划发放的股息可以被股权的当前账面价值加上一个未来会计收益的函数替代。虽然它与股息现值模型结构相同,但是异常收益模型使用了当前其他可用的信息,从而降低了假设增长率的重要性,并通过聚焦于租金增长而非股息增长的方式缩小了增长率的可变范围。

图6.15显示了使用克劳斯和托马斯的方法得出的美国市场隐含股权风险溢价的时间序列。他们估计的波动性要比我们的简单模型的波动性小得多。这是可以预料到的,因为他们的模型比我们的简单模型能捕捉到更多的要点和特征。

克劳斯和托马斯(Claus和Thomas, 2000)也研究了一系列国际市场的隐含股权风险溢价。日本市场的观察结果可能是最有趣的——他们发现,日本的股权溢价在20世纪90年代初到90年代末这个样本期内有所上升,从1%升至2%。这样的结果也与已经逐渐破灭的股市泡沫是一致的。这也就是说,样本初期的价格系统性地高于基本面数据(从分析师的预测可以体现),并逐渐下降到分析师预测的水平(见表6.6)。

最近,在一次对金融经济学家的调查中,韦尔奇(Welch, 1999)发现,股权风险溢价的平均预期值为6%至7%。这样高的比例表明金融学者们在研究中“锚定”了股票历史平均表现;然而,韦尔奇(Welch, 2001)在一个最新调查中发现,金融学专家们所预期的10年期的股权风险溢价已经降至了5%。他还在同年的调查中强调了时间范围在任何关于股权风险溢价的探讨中都至关重要。当被问到一年期的股权风险溢价预期时,学者们的平均预期是3%。有趣的现象是,在510名被调查的学者中, 30人对一年期的股权风险溢价预期为负。乌尔塔霍姆(Vuolteenaho, 2000)通过他的市净率模型得出未来股权风险溢价为1%至3%。在我最近参加的一次会议上,通过调查基金经理得出,股权风险溢价约为5%。

格雷厄姆和哈维(Graham和Harvey, 2001)通过对首席财务官(CFO)进行调查,对股权风险溢价得出了截然不同的观点。主要研究结果如图6.16所示。他们要求首席财务官们预测未来两个时间点的股权风险溢价——1年和30年。意料之中的是,一年期股权风险溢价的预测结果是高度波动的;而30年期股权风险溢价的预测结果就稳定得多了,大约为4%。

股票投资者实际可以获得的总回报可被拆分为三个部分:股息率、实际股息增长率和倍数扩张[3]。图6.17反映了长期股票投资回报的分解。长期来看,股息率大约占投资者收到的实际平均收益的52%;与此相反的是,过去的5年里,倍数扩张是投资者实际回报的决定性因素,占比不低于80%。我们担心的是,太多投资者在预测他们股票的长期收益时,还在参照之前的经验。

当然,只要未来的公司收益增长能追上倍数扩张的幅度,那么倍数扩张是完全合理的。然而,正如坎贝尔和席勒(Campbell和Shiller, 1988)所阐明的,这种情况从未有过,也没有理由相信这次会和过去有什么不同。用上文介绍的分解方法,我们也能预测投资者未来可能获得的总投资回报。

首先,投资者目前能够获得1.7%的股息率。接下来则是有争议的长期实际股息增长率。长期来看,实际股息增长率不会超过实际经济增长率。另外,促进经济增长的重要角色是那些原本不存在的新公司(更不用说这些公司是否可以投资)。因此,实际股息增长率应低于经济整体的实际增长率。慷慨起见,我们将实际股息增长率规定为3%。这大体上相当于说,实际经济可能会以5%的速度增长,且新公司创造的经济增长率不超过40%。

我们假定没有倍数扩张,因为通过历史倍数扩张对回报率的贡献进而推测未来,是十分危险的。毕竟,如果考虑自1872年至2001年的倍数扩张因素,还要保持平均每年2.2%的回报率,就要在未来的100年内将股息率降至0.3%。进一步考虑到上文提及的股票回购现象,总回报率需要进一步调整。

然而,完成上述调整后,美国市场的长期实际投资回报率仅略高于5%!(其中包括1.7%的股息率、 0.5%的长期回购调整以及3%的实际股息增长率。)这对我们来说似乎并不能完全弥补风险。实际上,以当前收益率为3%至3.5%的美国通胀保值国债来看,市场能够获得的实际股权风险溢价只有1.5%!

这和上文提及的实际预期并不相符。即使是最保守的调查指标也表示,股权风险溢价是4%,仍比长期市场的隐含股权风险溢价的两倍还多!除非股票价格下降从而保证未来的收益,不然投资者们将会一直对股票的长期回报感到失望。