金融基礎(chǔ)：投資組合決策和證券價(jià)格
經(jīng)典的金融學(xué)導(dǎo)論，理論與實(shí)證并重。2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)家獲得者尤金·法瑪?shù)闹鳌７ì斣诒緯惺状蜗到y(tǒng)地提出“有效市場(chǎng)假說(shuō)”。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)的不同領(lǐng)域中，金融是一個(gè)比較特殊的領(lǐng)域，它介于理論與實(shí)證之間。本書的目的是介紹金融理論以及對(duì)這些理論的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，集中分析資本市場(chǎng)中與投資者的投資組合決策以及證券定價(jià)相關(guān)的金融領(lǐng)域，可以說(shuō)是一本“金融學(xué)導(dǎo)論”。實(shí)證研究采用的數(shù)據(jù)是從1926年2月到1968年6月，所有紐交所普通股的月度收益率。
本書的前四章是統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，包括概率分布及樣本特征及用這些概念對(duì)普通股收益率和投資組合收益率的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。本書的核心部分是第5章到第9章，介紹了資本市場(chǎng)有效性理論及其證據(jù)、投資組合理論、預(yù)期收益率與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的理論及其證據(jù)。作者后得出結(jié)論：在一個(gè)有效的資本市場(chǎng)中，證券價(jià)格“反映了”可得信息。
2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者尤金 法瑪主要關(guān)注投資者的組合決策以及資本市場(chǎng)的證券價(jià)格，因提出“有效市場(chǎng)假說(shuō)”聞名。正是在本書中，法瑪首次系統(tǒng)地提出了“有效市場(chǎng)假說(shuō)”。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)的不同領(lǐng)域中，金融是一個(gè)比較特殊的領(lǐng)域，它介于理論與實(shí)證之間。本書的目的是介紹金融理論以及對(duì)這些理論的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，且閱讀本書需要的前期數(shù)學(xué)知識(shí)較少，一般讀者也可以接受。
尤金 法蘭西斯 法瑪(Eugene Francis Fama)，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家，芝加哥經(jīng)濟(jì)學(xué)派成員之一。專長(zhǎng)于現(xiàn)資組合理論與資產(chǎn)定價(jià)理論，因提出“有效市場(chǎng)假說(shuō)”聞名。因?yàn)閷?duì)資產(chǎn)價(jià)格實(shí)證分析方面的貢獻(xiàn)，獲得2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。現(xiàn)任教于芝加哥大學(xué)布斯商學(xué)院。
1 股票市場(chǎng)收益率行為 1.1 若干統(tǒng)計(jì)學(xué)概念 1.2 收益率的定義 1.3 市場(chǎng)收益率指數(shù)或投資組合 1.4 平均收益率和變異性：快速瀏覽 1.5 收益率變異的歷史 1.6 股票市場(chǎng)收益率的分布 1.7 結(jié)論 2 投資組合收益率的分布 2.1 作為證券收益率函數(shù)的投資組合收益率 2.2 投資組合收益的均值和方差 2.3 投資組合風(fēng)險(xiǎn)和證券風(fēng)險(xiǎn) 2.4 結(jié)論 3 市場(chǎng)模型：理論和估計(jì) 3.1 證券收益的多元正態(tài)分布 3.2 二元正態(tài)性和市場(chǎng)模型 3.3 估計(jì)量 3.4 估計(jì)量的抽樣分布 3.5 估計(jì)量的性 3.6 結(jié)論 4 市場(chǎng)模型：估計(jì) 4.1 估計(jì)市場(chǎng)模型：一個(gè)詳細(xì)的例子 4.2 NYSE普通股的風(fēng)險(xiǎn)或市場(chǎng)敏感度的證據(jù) 4.3 結(jié)論 5 有效資本市場(chǎng) 5.1 有效資本市場(chǎng)：引言 5.2 有效資本市場(chǎng)：正式的討論 5.3 四個(gè)市場(chǎng)均衡模型 5.4 結(jié)論及一些理論要點(diǎn) 6 作為通貨膨脹指標(biāo)的短期利率 6.1 美國(guó)短期國(guó)庫(kù)券市場(chǎng) 6.2 票據(jù)市場(chǎng)的通貨膨脹和效率：理論 6.3 市場(chǎng)均衡模型 6.4 當(dāng)均衡期望真實(shí)收益恒定時(shí)，市場(chǎng)有效性可檢驗(yàn)的含義 6.5 數(shù)據(jù) 6.6 一個(gè)月期票據(jù)的主要結(jié)果 6.7 △，的行為 6.8 更長(zhǎng)期限票據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果 6.9 作為通貨膨脹指標(biāo)的利率：與其他結(jié)果的比較 6.10 將研究結(jié)果拓展至價(jià)格控制時(shí)期 6.11 結(jié)論 7 兩參數(shù)投資組合模型 7.1 引言 7.2 正態(tài)分布、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和有效集 7.3 有效集的幾何形狀 7.4 投資組合風(fēng)險(xiǎn)、證券風(fēng)險(xiǎn)以及多樣化效應(yīng) 7.5 結(jié)論 8 兩參數(shù)環(huán)境下的資本市場(chǎng)均衡 8.1 引言 8.2 有效投資組合中期望收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系 8.3 無(wú)風(fēng)險(xiǎn)借貸時(shí)預(yù)期收益與風(fēng)險(xiǎn)的市場(chǎng)關(guān)系 8.4 賣空正方差證券不受約束時(shí)的預(yù)期收益與風(fēng)險(xiǎn)的市場(chǎng)關(guān)系 8.5 賣空正方差證券不受約束時(shí)市場(chǎng)均衡模型的變體 8.6 對(duì)各種市場(chǎng)均衡兩參數(shù)模型的比較和評(píng)判 8.7 不存在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)證券且禁止做空正方差證券時(shí)的市場(chǎng)均衡 8.8 市場(chǎng)均衡：數(shù)學(xué)處理 8.9 結(jié)論 9 兩參數(shù)模型：實(shí)證檢驗(yàn) 9.1 引言 9.2 模型檢驗(yàn)：一般討論 9.3 具體方法 9.4 結(jié)果 9.5 測(cè)度的風(fēng)險(xiǎn)一收益率關(guān)系的一些應(yīng)用 9.6 結(jié)論 參考文獻(xiàn)
根據(jù)Fama(1965)的表1和表3得到的表1.2，給出了在股票變動(dòng)較小的時(shí)段，通常是從1965年年末到1957年9月26日期間，道 瓊斯工業(yè)指數(shù)的30家股票中，以連續(xù)復(fù)利計(jì)算的每只股票日收益率的頻率分布。第1列給出了30個(gè)樣本中每只股票的日收益率T。第2列和第3列是在區(qū)間R－0.5s(R)≤R≤R 0.5s(R)內(nèi)，也就是說(shuō)，與樣本平均收益率偏離0.5個(gè)樣本標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)的收益率的期望值和真實(shí)值。“期望”頻率的計(jì)算是基于這樣一個(gè)假設(shè)：日收益率是從正態(tài)分布中獨(dú)立抽樣的，該正態(tài)分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差等于每只證券的樣本估計(jì)均值和樣本估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差。第4—9列給出了與R左右相差0.5s(R)的收益率的總期望值和真實(shí)值。例如，第4列和第5列給出了聯(lián)合區(qū)間R－1.0s(R)
從表1.2可以明顯看出，日收益率的頻率分布在其中間和兩端的觀測(cè)值要多于正態(tài)分布的數(shù)量。對(duì)每只股票而言，偏離樣本平均收益率0.5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以內(nèi)的日收益率的真實(shí)值要大于其期望值。每只股票偏離其平均收益率3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上的樣本觀測(cè)值，也要多于正態(tài)分布的情況；除了一只股票外，其他股票都偏離其均值4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上；除了兩只股票外，其他股票都偏離其均值2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上。
用更形象的術(shù)語(yǔ)來(lái)表述，就是說(shuō)如果日收益率是從正態(tài)分布中抽取的，那么，對(duì)任意股票而言，每隔50年，就會(huì)出現(xiàn)一次日收益率偏離其均值4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上的情況。這種極端的日收益率大約每5年可以觀測(cè)到4次。類似地，在正態(tài)性假設(shè)下，對(duì)于任意給定的股票，每7000年會(huì)出現(xiàn)一次日收益率偏離其均值5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差以上的情況。似乎每三到四年就會(huì)出現(xiàn)這種觀測(cè)值。
大家都知道，概率與相關(guān)頻率之和必須等于1。如果股票日收益率的經(jīng)驗(yàn)分布在均值附近比正態(tài)分布更具峰態(tài)，而且如果極端觀測(cè)值出現(xiàn)的頻率也比正態(tài)分布中的大，那么，在均值附近一定存在一些區(qū)間，其觀測(cè)到的頻率要小于從正態(tài)分布中得到的頻率。在表1.2中，30只股票中有24只股票，其偏離平均收益率0.5—1.0個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的觀測(cè)值個(gè)數(shù)，要少于正態(tài)分布的情況。一般而言，日收益率偏離均值0.5—2.0個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的實(shí)際個(gè)數(shù)要少于正態(tài)假設(shè)的情況。
盡管表1.2看起來(lái)有足夠的證據(jù)反對(duì)如下假設(shè)，即股票日收益率是從正態(tài)分布中抽取的，但是，利用概率來(lái)檢驗(yàn)這種假設(shè)的表述會(huì)更好。也就是說(shuō)，頻率分布如日收益率的頻率分布，在多大程度上來(lái)自于正態(tài)分布？為了回答這一問(wèn)題，表1.3給出了DJIA30指數(shù)中，每只股票日收益率的較大值、最小值和學(xué)生化極差(SR)。從表1.9可以發(fā)現(xiàn)，從正態(tài)分布中重復(fù)抽取1000個(gè)樣本，大于或等于7.99的SR值在每200個(gè)樣本中僅可能出現(xiàn)一次。由于這樣的SR值在正態(tài)分布的樣本中很少見，因此，當(dāng)真實(shí)的數(shù)據(jù)樣本出現(xiàn)大于7.99的SR值時(shí)，我們可以認(rèn)為，該樣本并非來(lái)自正態(tài)分布。在表1.3中，只有2個(gè)SR值小于7.99，而且大部分都大于10。
學(xué)生化極差允許我們拒絕日收益率的正態(tài)性假設(shè)，但正如SR值依賴于每只股票的兩個(gè)極端收益率一樣，在尋找其他分布的過(guò)程中，SR值本身并沒(méi)有包含太多信息。
