数量金融研究的前沿领域.doc

数量金融研究的前沿领域一、金融学的嬗变与构成提到数量金融或数量金融分析，不能不对金融学的全貌有个大概的了解。应该说，金融学作为一个独立的学科已有一些时日。由于金融市场在20世纪70年代以后迅速发展，金融学逐步形成一个独立学科，并日益成为国内外理论界与实践者关注的焦点。而数量金融分析是一个较为宽泛的概念，实际上还未构成一个独立的学科，也不是一个规范的学科概念。也可以认为，数量金融分析是指在金融领域运用数量经济学模型方法和计量技术进行数理分析和实证检验的所有相关工作。数量金融分析是一种建立在经济学、金融学、数理经济学和计量经济学等学科理论方法基础之上的分析研究行为，是为解决金融问题服务的应用性工作。国内还没有数量金融分析这样一个专业，但将其作为一个研究方向或从事这方面相关工作的应该大有人在。以数量经济学研究见长的中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，建立了以“数量金融”明确命名的研究室。金融学作为独立学科是从经济学中分野的。在20世纪50年代之前，金融学理论是作为经济学的一部分而存在的，可称之为古典经济学中的金融理论。古典金融理论在凯恩斯主义出现之前，一直是以“货币与实物经济相分离”的古典经济学“两分法”为手段，从实物经济的层面出发，对货币的职能、银行的流动性、信用机制、货币与经济的关系、国际收支平衡、汇率的决定等问题进行探讨，并取得相当成就。该阶段所出现的影响较大的理论成果有：甘末尔学说（1907年）、费雪的现金交易数量理论（1911年）、马歇尔的现金余额数量论（1923年）、庇古的剑桥方程式（1917年）、哈耶克的中立货币理论（1931年）、莫尔顿的银行可转换性理论（1918年）、勒纳等的弹性理论（30年代）、卡塞尔的购买力平价理论（1922年）、阿夫塔里昂的汇兑心理理论（1927年）、凯恩斯与爱因齐格的利率平价理论（1930年）等。1936年凯恩斯的就业利息与货币通论问世，这不仅在经济发展史上是一个重要的里程碑，称为经济学的一场革命，特别在古典金融理论的发展史上更具有划时代的意义。凯恩斯将货币视为一种资产，把货币资产融入实际经济中，指出货币对就业、产出、收入等实际经济有着重要而特殊的作用，填平了货币与实物经济之间的“两分”，创立了以货币经济为特征的宏观经济学。在凯恩斯之后，希克斯与汉森于1949年创立了商品市场与货币市场相结合的IS-LM模型，鲍莫尔于1952年提出了平方根定律，弗里德曼于50年代提出现代货币数量论。1950年代初马柯维茨（Harry Markowitz ）提出投资组合理论，标志着现代金融理论得以诞生。在短短的30年发展之后，金融经济学俨然出落为经济学家族中的一个新生贵族，该领域研究所获得的诸多成果不仅有效地指引了经济金融化的进程，而且对传统经济学产生了重大挑战，使得以新古典经济学为代表的传统经济学在金融经济学的令人惊异的活力面前黯然失色，以至于引发了人们对传统经济学的怀疑和批评。更有人预测，21世纪将是金融经济学的时代。现代金融理论体系中代表性的理论成果包括：普鲁克诺的银行预期收入理论（1949年）、银行负债管理理论（1960年代）、莫迪利亚尼与米勒的资本结构理论（1958年）、夏普等的资本资产定价模型（1958年）、托宾的资产选择理论（1958年）、孟德尔的国际收支与货币分析法（1960年代）、讷克斯的国际资本流动理论、戈德史密斯的金融结构理论（1969年）、麦金农的金融压制论（1973年）、爱德华肖的金融深化论（1973年）、布莱克的发展中国家汇率理论（70年代）、汤姆与齐曼的股市风潮理论（1975年）、罗斯的套利定价模型（1977年）、多恩布茨的资本市场理论（1970年代）、布朗逊库礼的汇率资产组合平衡模式（1970年代）、商业银行资产负债管理理论（1970年代）、布兰查与沃森的投机泡沫理论（1982年）、克鲁格曼的国际收支模型（1979年）、奥布斯特菲尔德的危机预期理论（1994年）、克鲁格曼的道德风险模型（1998年）。金融经济学由金融市场学、投资学和公司理财学等三部分所构成。金融市场学是宏观的金融经济学，它主要以资本市场为研究对象，探讨其形成、运行的机理，组织结构特征，金融工具的运用，利率、汇率的定价和特性，以及对整个经济系统的影响。投资学与公司理财学是微观的金融经济学，它们研究的是企业或者投资者的经济行为及其效果。投资学主要是探讨金融资产（包括股票、债券、期权和期货）的基本特性定价模式。其重要课题包括资产定价模型（CAPM）、风险套利模型（APT），微观结构（Microstructure）、期权与期货（Options & Futures）和一般均衡定价模型（General Equilibrium）等等。投资学对数学和统计的要求相当高。其实证检验均是针对以数学推导之理论，数学结构性和逻辑性非常清楚，公司金融是探讨公司实物投资与财务运作的决策过程，其主要研究领域包括：公司财务、公司兼并与收购、公司治理。公司财务是探讨如何评估（实物）投资项目的收益与风险，投资项目的融资，股利政策和破产重组等课题；公司兼并与收购探讨如何利用公司财务评估与融资手段进行企业或项目的收购。公司治理探讨公司财务政策对股价的影响，追求公司价值最大化。公司金融的研究方向是股利政策、借债政策、破产与重组、兼并与收购、多角化经营和股权结构等。公司金融的研究主要是利用实际公司资料做实证检验，其理论是以逻辑推演为主，而不以数学推导为主。二、金融学中的定量化趋势现代经济科学的一个重要趋势，就是它们普遍处于数学化的过程之中。金融科学也不例外。现代金融科学发展的一个显著特点，就是已由过去主要注重质的分析的定性研究和理论描述，逐步转向越来越多地运用数学、模型分析法，侧重于定量分析，对问题进行较严格的科学论证，凸显了数学化、定量化趋势的发展方向。换言之，数量金融分析虽然还不是一个规范的学科概念，但金融领域研究中的数量分析已是非常普遍和流行。金融科学之所以能够进行定量研究，或者说，数学手段之所以能够应用于金融科学领域，也正是由金融科学的研究对象所决定的。同任何其他经济活动一样，货币金融活动中也存在大量的数据。在进行金融科学理论研究时，必须收集和掌握这些数据，并运用数学工具对货币金融活动运行中的利率、汇率、货币供应量、资金运用率、价格指数、收益率、利润等重要数据进行分析，才有可能在量化的基础上得出精确的结论。20世纪70年代以来，随着金融市场在世界范围内的迅猛发展，也为金融定量研究提供了大量鲜活的数据和需要解决的重要问题。金融科学理论研究中的定量分析主要有两种方式：一是理论的模型化，即用数学的语言来描述金融科学中的某一理论的基本内容；二是实证研究的定量化，即运用实际的统计数据来验证金融科学中的某一理论判断的正确与否和适用范围。定性分析和定量分析是金融科学的两种基本的研究方法，二者缺一不可。如果不做好数量分析，质的规定性就难以把握，但如果忽视定性研究，单纯注重研究量的变化亦无意义。只有在定性指导下进行定量分析，在定量分析的基础上面进行定性综合，把两者有机地结合起来，才能得出正确的判断和结论，更好地揭示货币金融活动运行的规律性。马克思说：“一种科学只有成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”这话当然也适用于金融科学。金融科学的理论框架要真正实现科学化和系统化，就必须先使其研究方法现代化。而要使金融科学研究方法现代化，在很大程度上取决于用现代数学知识武装经济金融工作者的头脑。美国许多大学现今开设了数量金融学方面的硕士研究生学位，很多在数量化金融学方向的硕士生课程，被认为是大学中的必修课。经济金融工作者只有努力掌握现代数学知识，并使之成为得心应手的工具，才能在推动金融科学的学科建设和繁荣金融科学理论研究中有所作为，才能适应金融学科发展方向的要求。数量金融分析在金融领域研究中的应用突出表现在金融工程学这一前沿学科，而金融时间序列分析也日益成为数量金融分析的重要议题，企业估价理论属于公司金融范畴，与数量分析也有密切的关系。三、金融工程学 金融工程学(Financial Engineering)是20世纪80年代中后期在西方发达国家金融领域内迅速发展起来的一门金融学与工程学的“交叉”学科，也有人称之为尖端的新兴学科。国内学者对金融工程学概念的表述可谓五花八门，但以宋逢明（1997）的理解较有代表性。他认为，金融工程就其研究范围而言，存在着广义和狭义两种涵义。广义的金融工程是指将工程思维引入金融领域，综合地采用各种工程技术方法（主要有数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等）设计、开发和实施新型的金融产品，创造性地解决各种金融问题。这里的金融产品是广义的。它既包括金融商品（所有在金融市场交易的金融工具如股票、债券、期货、期权、互换等都可看作是金融商品），也包括金融服务（结算、清算、发行、承销等都是金融服务）。而设计、开发和实施新型金融产品的目的是为了创造性地解决金融问题，因此金融问题的解，也可以看作是金融产品。狭义的金融工程是组合金融工具（主要包括形形色色的衍生工具）和风险管理技术的研究。对客户的风险进行度量，并运用组合工具进行结构化管理的工作就是金融工程。根据以上理解，广义的金融工程涵盖了狭义的金融工程，但就技术层面而言，狭义的定义扣住了金融工程的核心部分，就是风险管理的工具和技术。追溯金融学的发展演进轨迹，可以看到，金融工程学较早就有了的萌芽。1952年哈里马柯维茨奠定了现代有价证券组合理论的基础，他的这一创造性工作使金融学从描述性的科学转变为分析型的科学。到了1960年代，其他学者进一步发展了马柯维茨的理论，而银行金融界的实务人员开始实际地应用这些发展出来的理论和工具进行资产组合选择和套期保值决策。到了1970年代，分析思想和方法替代了早期学者偏重于描述而实务人员偏重于经验的工作方式。 威廉夏普（WalliamsSharp）的资本资产定价模型（CAPM）和罗斯（Rose SA）的套利定价模型（APT）的发展，标志着分析型的现代金融和财务理论开始走向成熟。尤其是在罗伯特默顿（Robert Merton）的著作中，新的方法得到了最清晰的体现。他为分析金融学和财务学奠定了大量的数学基础，取得了一系列突破性的成果。而最具革命性的里程碑式的成果，则是费舍布莱克（Fischer Black）和马龙斯克尔斯（Myron Scholes）在1973年提出的第一个完整的期权定价模型。此后，金融学领域中分析技术发展的速度显著加快，理论的突破前所未有的迅速，与此同时，金融创新在市场中大量涌现。1980 年代，达莱尔达菲（Darrell Duffie）等人在不完全资本市场一般均衡理论方面的一系列经济学研究为金融工程的发展提供了重要的理论支持。1988年，约翰芬纳迪（John Finnerty）在公司财务的背景下给出了金融工程的正式定义。1991年，一部分高级学者和银行金融实务人员组建了金融工程师的第一个专业性学会，即国际金融工程师学会（IAFE International Association of Financial Engineers）。这一学会的成立标志着金融工程作为一种方法论集合地位的正式确立，使金融工程学进入一个新的发展时代。金融工程学是现代金融业的高科技，其主要应用领域在以下几个方面：1金融风险控制金融工程的核心是防范金融风险，这是推动金融工程发展的原动力。金融工程通过金融工具的运用，在掌握金融信息资源和准确的预测方法基础上，对金融资产的存量和增量结构进行整合，随时进行实时跟踪与适时调整，以最大限度地争取效益、回避风险。面对风险，金融工程可以有两种选择，一是用确定性代替风险，二是仅仅换掉与己不利的风险，而将对已有利的风险保留，也就是通常所说的“趋利避害”原则。但无论哪一种，都离不开信息及其预测，即离不开金融信息库支撑、离不开风险评估模型、离不开风险决策分析。金融市场信息及其预测是金融工程的基础，金融工程依托信息技术和信息资源的开发，建立各种灵活有效的控制模型，实现对风险的最佳控制。金融市场是金融工具或各类金融产品进行交易的场所。在金融市场中，信息具有举足轻重的价值，它对于引导投资者和筹资者正确合理地参加金融活动，保证金融市场秩序的稳定，规避风险都是十分必要的，特别是金融活动的拓宽，其不稳定性也越来越增大，使得加强经济金融预测、增强预先防范能力，避免风险就变得尤为重要。金融市场的实践已经充分表明，有效的金融市场依赖于信息的连续性、全面性和公开性，必须借助于现代信息技术收集和整理庞杂的金融市场信息，建立金融信息及相关数据库，包括宏观经济环境数据库、金融机构业务信息数据库、客户资信数据库等。金融风险分析方法较多，如泛函分析、基于非高斯稳定分布的金融风险的度量与投资优化组合、行为决策理论的VaR风险管理技术等，用于指数期货风险、股市风险、债券市场风险、证券公司风险、基金投资风险、国债风险的评估等。广泛应用的用于规避风险的投资方法是组合保险(Portfolio Insurance)技术。1980年代初，为了满足证券市场上养老基金等希望能把未来收益稳定在某一水平的投资需要，由鲁宾斯坦(M.Rubinstein)和利兰(A.Leand)提出用于组合投资者管理市场风险的技术方法。组合保险利用期权原理向股票市场的组合投资者提供类似保险单的风险管理产品，即保证证券组合的投资者可以得到一个事先设定的基本收益率，并继续享有股票市场持续上升带来的潜在收益，投资者要为获得这种市场收益的保险付出相当于期权费的代价。该技术通过对期权、期货等衍生金融工具的组合复制、风险动态对冲和无风险套利，来实施风险规避，形成了程序化的交易模式。组合保险还利用动态资产配置方法在股票和国债之间进行投资调整和转换，以保证整个投资组合的收益率在设定的保护收益率之上。当然，这种投资方式获利的前提是对股票价格走势的准确预测，需要充分的信息和数学的应用，只有技术力量雄厚的机构投资者才有条件运用；期权定价是以市场的连续变化为前提，这使得在股票市场发生跳跃式变化时构建模拟期权方法的有效性受到很大影响，在股票市场发生暴跌时，那些通过直接购买可交易卖出期权的组合保险者可以躲过灾难，而构建模拟期权者却无法卖出对应的股票或期货来实现有效的组合保险。特别是这种操作程序化后，在市场条件相同时，会出现投资策略趋同的倾向，大量的交易行为会加大市场的系统性风险，引发更大规模的股票抛售。2银行资产负债管理提高资产配置效率和质量对于商业银行的存续和发展至关重要。资产负债管理决策模型方法是银行资产配置和风险管理的主要技术与方法，分为三类：资产分配决策模型、资产负债组合配合模型、信贷资源整体配给决策模型。（1）资产分配决策模型资产分配决策模型主要包括：基于组合风险最小化的资产分配模型（E. Sheed，R.Trevor, J.Wood，1999） E.Sheed,R.Trevor,J.Wood,1999.Asset-allocation decisions when risk is changing. Journal of Financial Research 22(3).301-15.、基于组合收益最大化的资产分配模型(Li和Ng，2000) D.Li,Ng,Wan-Lung,2000.Optimal dynamic portfolio selection: Multi-period mean variance formulation. Mathematical Finance 10(3),387-406. 和同时考虑收益和风险因素的资产分配模型，如Shing和Nagasawa(1999) C.Shing,H.Nagasawa, 1999. Interactive decision system in stochastic multi-objective portfolio selection. International Journal of Production Economic,60-61:187-193.、Altman(1999) E.I.Altman, 1997. Corporate bond and commercial loan portfolio analysis, Working Papers,12.New York University Salomon Brother Center, New York,1997.、Tim和Litterman(1998) S.W.Tim,R.Litterman.1998. Building a coherent risk measurement and capital optimization model for financial firms. French Economic Policy Review (October),171-182.。上述模型还存在着一些不足，这些方法只反映新贷款的组合优化，并不能用来确定在决策过程中新、旧全部贷款组合后，综合风险程度的控制，而这正是银行所要解决的重点。在资产负债的对应上，并不反应时间结构的对称，这使资产的分配不能控制流动性风险。模型并不反映利率结构的匹配，应用这些模型进行决策，当市场变化时，会由于资产与负债利率变动的不对称导致银行股东权益面临较大的风险。（2）资产负债组合配给模型资产负债组合配给模型主要包括：基于统计分析的资产负债决策模型，如Schael和Zeller(1993) T.schael,B.Zeller. 1993. Workflow management systems for financial service, Proceedings of the 7th Conference on Organizational Computing systems, New York,USA,142-152. 的Client/Supplier模型，Walker(1997) D.A.Walker, 1997.A Behavioral model of bank asset management. Journal of Economic Behavior and Organization,32(3):413-31. 的回归方程模型；基于线性规划的资产负债决策模型，如Gierde和Semmen(1995) O.Gjerde,K.Semmen.,1995.Risk-based capital requirement and bank portfolio risk. Journal of Banking and Finance,19(7):1159-73. 的线性规划方法模型；基于随机规划的资产负债决策模型，如Puelz(1997) A.V.Puelz. Asset and liability management: A stochastic model for portfolio election. Proceeding of the 1997 IEEE/IAFE. 的随机组合模型；基于匹配利率结构的资产负债模型；目前在西方银行流行的持续期缺口(duration gap)管理模型。持续期缺口管理模型通过资产与负债的持续期缺口和利率的变化，来判断银行净值（所有者权益的市场价值）的变化，其核心在于银行资产负债价值的敏感性分析。上述模型的不足之处在于：一是均忽略了收益率的不确定性，无法反映银行资产的违约风险；二是模型只反映新贷款组合本身的变化，不能用来确定与控制新贷款组合发放下，全部新、旧贷款的组合风险与受益；三是这些方法未能反映资产负债的时间结构对称原则，难免导致流动性风险，四是模型并不反映资产负债的利率结构对称原则，用这些方法决策难免产生利率风险或市场风险。（3）信贷资源整体配给决策模型信贷资源整体配给决策包括企业授信决策和贷款授信决策，它是银行对企业和上级对下级整体的风险控制与资产负债管理。主要包括：a.贷款授信额度(1ines of credit)决策的研究，如Berger和Udell(1995) Berger,A.N.and Udell,G.F.,1995.Relationship lending and lines of credit in small firm finance. Journal of Business,68(3):351-81. 以授信合同、公司财务、公司治理结构、公司所属行业、银企关系等五个方面的特征为变量，建立了回归模型对授信行为进行实证研究。b.贷款授权决策的研究。在银行内部贷款分配的定量研究方面，基础性的研究是对商业银行自身风险评级的CAMEL模型和基于资本风险与流动性风险的评级模型，应用性的研究是中央银行对商业银行的再贷款分配模型。但商业银行上级银行对下级银行的贷款如何进行授权管理和贷款的数量分配，尚无科学的理论依据，更没有按照风险与效率因素建立配给贷款的授权决策模型与方法。上述模型亟待解决的问题是创建符合信贷风险运作规律的资产负债管理理论与决策方法，创建兼备实用性和创新性的贷款组合风险控制与优化模型，资产负债结构的优化组合模型和信贷资源整体配给决策模型，为信贷风险管理提供科学的决策技术。3金融工具的定价从1960年代开始，西方金融工具创新层出不穷，股票指数期货(index futures)、指数期权(index options)、指数权证(index warrants)、指数存托凭证(index depository)、指数存款(index-linked term deposits)、指数票据(index-linked notes)等各种指数衍生产品陆续推出，对其定价和风险控制的需求十分迫切。目前，欧式期权的定价研究比较深入，美式期权的定价研究还没有取得突破。在债券拍卖的定价方式，单个买方对多个卖方和多个买方对单个卖方的定价研究已经完成，目前多个卖方对多个买方的定价研究还没有突破。定价研究可采用微积分、随机过程、VaR方法，最小方差模型等。4利率变化模型利率评估是投资者确定投资组合或进行风险管理，设计衍生金融工具的基础。它包括评估利率水平的确定、投资收益分析、利率风险分析、利率结构分析、套利分析、变化敏感性分析。比较典型的模型有：VASICEK模型(1977)、COX-INGERSOLL-ROSS（CIR）模型(1985)、AFFINE模型(1996、1999)。这些模型把债券价格的对数作为状态变量的线性函数，VASICEK模型和CIR模型假定状态只有一个，把它设定为短期利率，但是决定利率的状态变量有多个。此外，还有很多模型，如Hull and White(1990)，Black-derman-toy模型(1990)，由于他们都是风险中性定价模型，没有把期望漂移率和风险的市场价格区分开，这在解决复杂利率债券的定价时不会遇到问题，但不能用于债券投资组合的构造和经济因素分析。金融工程给其应用者曾带来巨大收益，但金融工程失败的例子也俯拾皆是。作为风险管理的技术，金融工程只是通过金融工具的组合运用，来提供分散风险的方法，使风险确定化，却不能成为减少乃至消灭风险的解决之道，更不能成为获取风险利益的工具。对金融工程的迷信和过分依赖，不仅会在微观上使金融机构忽视全面的风险控制机制的建设，也会在客观上导致市场投机力量的膨胀，进而增加系统性风险。因为，首先，金融市场交易行为是完全随机的，适合某一特定市场行为的模型很难推广，对其估计是完全无效的。金融的市场行为涉及诸多因素，政治的、军事的、心理上的变化都会对市场发展造成震荡，模型很难全部将这些参数列入。即使列入，他们的权重和概率也很难确定；其次，模型过分依赖对历史数据的统计估计。但是，证券市场最大的特征就是历史规律很难被反复的重演。以历史预测未来存在内在的不可靠性。第三，市场还会利用模型预测结果，对投资者造成幻觉，使投资者陷入投资陷阱。一般规律是，技术模型由于没有采用所有可得到的信息，因而不可能打败市场，某一模型运用的越多，该模型失效的几率就越大。四、金融时间序列分析实际上，在金融工程学中金融时间序列分析也是被广为应用的，甚至可以说，金融工程学的大量成果就是建立在金融时间序列分析研究基础之上的。之所以将其单独提出，是因为金融时间序列分析已经成为近些年来金融研究中的重要分支，相关的定量化研究已经在国外金融市场分析和实务中占据了重要的位置。国际上在金融时间序列分析领域的前沿热点问题和最新成果主要体现在协整理论和波动模型两方面。在协整理论研究方面，内容包括线性协整理论，单位根过程的极限分布和检验，单方程和系统方程协整关系的估计和检验，非线性、长记忆协整关系的建模和检验研究，协整系统的贝叶斯分析及变结构研究等。在金融时间序列波动性研究方面，主要内容包括分形等非线性系统理论，一维和多维ARCH类模型和SV（随机波动）模型的性质、参数估计和检验等问题。2003年诺贝尔经济学奖授予在协整理论和ARCH模型研究中取得卓越成就的经济学家恩格尔（Engle）和格兰杰（Granger），表明关于金融时间序列的研究具有前沿性质，并正显示出勃勃生机。恩格尔教授对ARCH族模型建模的贡献无人可以比肩，而对美国加州大学圣迭戈分校的格兰杰教授，有人形容其“在利用数学模型分析时间序列数据方面的实证研究，给全世界打开了一扇窥探经济运行规律，特别是金融市场运行规律的大门”。正因如此，我们可以对股市和汇市浩如烟海的数据进行分析整理，并预测今后的走势。金融时间序列分析的研究成果对于金融市场波动研究、资本资产定价研究、资产组合理论，以及衍生证券等问题的讨论，提供更多有价值的分析工具、思路和方法，具有重要意义。五、企业估价研究企业估价理论和方法研究是整个金融估价体系的重要组成部分，也是和金融数量分析密切相关的一个重要领域。其核心乃是估价企业的持续经营价值，并通过估价行为，将投资者、企业与金融市场等要素联接在一起。企业估价理论的核心就是在综合考虑企业内部因素、企业外部因素以及投资者的主观意愿基础上，合理地确定企业价值，为经济决策提供依据。从本质上讲，企业价值首先应体现为