现代金融学的历史

现代金融学的历史
——一位目击者的叙述默顿·米勒五年时间，德国金融协会的成立与其他职业社团相比之下算是年轻的。

同样，金融学本身的出现也并不遥远。

现代金融学实际上是从1950年左右开始的。

经过40多年的发展，如果按这些指标：注册学生的数目；讲授该课程的师资力量；最重要的是学术成果的数量与质量来衡量，金融学已经超越了经济学的许多甚至绝大多数传统领地。

在过去40年间，金融学术研究的丰硕成果很自然的汇成了两股潮流。

我并不是指“资产定价”和“公司财务”的区别，而是指贯穿两者的一个更深层的分野。

我认为，更基本的分野存在于被窝称作“商学院方法”和“经济系方法”的两者之间。

不过，我所做的区分纯粹是名义上的，没有实体上的含义：即关于该领域的实际内容，而与系办公室的具体地理位置无关。

在美国，金融学的绝大多数学术知识是在商学院而不是在经济系讲授的，并且会一直如此。

与此同时，相当一部分教员确实在经济系训练出来的。

至少在一些名校是如此。

大家知道，在研究生教育中养成的思维习惯往往会伴随你一生。

用我们的行话来说，商学院方法倾向于“微观规范分析”，即在证券的市场价格既定的前提下，一个决策者——不论是个人投资者还是公司经理，努力使某一客观函数值最大化，或者是效用，或者预期收益或者是股东价值。

毕竟，在商学院里，你应该做的事是教会学生如何做出更好的决策。

相形之下，在经济学的经典传统中训练出来的人不会忘记伟大的马歇尔的一句蔵言：“告诉啤酒厂如何酿造啤酒不是经济学家的事”。

因此，“经济系方法”的特色不是微观分析，而是“宏观规范分析”，经济学模型假设一个由微观的个体最优化者组成的世界。

由此推断被这些个体当作既定的市场价格实际上是如何演化的。

请注意，我是按照“宏观的”和“微观的”来区分金融研究中的两条支流，而不是大家更为熟悉的“规范分析”和“实证分析”的差异。

于可检验的假说相关，金融研究的这两大流派在科学观上都是彻底的实证主义者。

过去40多年中，金融学杂志上比较规范的论文都包括两大部分：首先给出模型；然后是经验检验部分，表明真实世界的的数据与模型是一致的。

（这并不让人惊讶，因为假如并非如此的话，作者就绝不会首先在论文上署名，编辑也绝不会接受这篇文章并公之于众）。

这两大直流即“商学院方法”和“经济系方法”，或微观规范和宏观规范分析之间的相互作用，在很大程度上主宰了金融领域迄今为止的历史发展，这里我打算回顾一下这段历史中的几个顶峰成就，充分分利用金融学领域所获的诺贝尔奖的参考价值。

我要强调的是，我并不想对金融领域做一次综合的详尽的考察，只是提供一些有选择的看法，也可以说是一位目击者的叙述。

马科维茨与资产组合选择理论
在现代金融学的开端，微观方法和宏观方法的张力就显而易见。

这一开端，也就是金融学的“大爆炸”，始于1952年，马科维茨的论文“资产组合选择”在《金融杂志》上发表，我想这是今天人们都一致认同的。

在这篇著名论文中，马
科维茨第一次给出了风险和收益的精确定义，而在此之前它们只是些含义模糊的时髦词汇。

具体地说，马科维茨把投资的收益或回报定义为其可能结果的期望值或概率加权平均值，把风险定义为其可能结果对于平均值的方差或离差的平方。

将收益和风险定义为均值和方差，对今天的金融界来说几乎已成为本能，在当时却远非显然。

甚至在今天，对风险的一般理解仍集中于损失的可能性——即公众所认为的“往下转的风险”，不只是收益的可能变化。

马科维茨选择方差作为对风险的测量，尽管在当时对于许多人来说是违背直觉的，结果却证明深具启发性。

它不仅引入了对于风险的更符合直觉的看法，还拥有一项对于该领域的发展可能更为重要的性质。

通过把收益和风险定义为均值和方差，马科维茨将强有力的数理统计方法引入了资产组合选择的研究之中。

教学方法的直接贡献是一个著名公式，即诸随机变量之和的方差，等于各个随机变量方差的加权和，加上2倍的随机变量协方差即加权和。

说实在的，我们金融学界正是靠这项公式而生存的，40多年来一直如此，这项公式表明，首先，对于个人投资者来说，分析的相关单位必须总是整个资产组合，而非单只股票。

单只股票的价值，脱离了其与整个资产组合的联系，以及特别的，与其他单项资产的协方差，就不能被确定。

协方差，而不仅是持有证券的种类，决定了分散化投资所具有的降低风险的益处。

马科维茨的均值—方差模型是我称之为金融学中“商学院方法”或微观规范方法的一个典型例子。

有些讽刺的是，在马科维茨纸原LY 1，在芝加哥大学经济学论文部门。

马科维茨甚至指出，米尔顿事实上，弗里德曼，投了反对票的论文最初那不是真正的经济理由。

而事实上，均值-方差模型，实际上不是经济学。

马科维茨看到投资者的实际应用模型利用过去的数据相结合来接他们的投资组合和个人的判断来选择所需要的资产组合。

对于方差和协方差，至少过去的数据可以提供至少一个合理的观点。

通过吧时间间隔划分为越来越小的单位，这类估计值的精确度总可以提高。

但是，均值怎样呢？仅仅将过去数年的收益率求平均，按照马科维茨论文中的几个例子所采用的方法，无法产生对未来预期收益率的可靠估计。

而且，运用计算机法来即使这些不可靠的均值的估计值，以此来指导投资决策，将导致怪诞的投资组合，难以实现推测中的分散化的好处。

任何一位曾把资产组合模型作为课堂训练的金融课老师都能够正面这一点。

如果是马科维茨均值-方差算法为最佳组合没有用的话，那么我为什么将它的诞生视为现代金融学的起点呢？原因在于：马科维茨的本质上是商学院风格的模型已经被J.林特纳和J.毛森转化为经济系风格了，后者不仅强而有力而且产生了广泛影响。

威廉·夏普和资本资产定价模型
在将马科维茨的“商学院模型”转化为“经济系模型”的过程中，威廉·夏普起到了举足轻重的作用，这同样具有讽刺意味。

马科维茨当初是把论文提交给经济系的；二夏普一直是商学院教员，他早期著作的大部分属于管理科学或运行研究领域，此外，夏普还一直从事着积极的咨询实践，帮组养老基金解决证券组合选择问题。

然而，他的资本资产定价模型是我所描述的经济学宏观规范模型中的一个最完美的例子。

作为起点，夏普假设这样一个世界，其中每一位投资者都依据马科维茨均值-方差方法来选择资产组合。

进一步，他假设所有投资者对于收益，方差和协方差都拥有的预期。

但是，如果资产组合选择的输入端相同的话，那么每位投资者都必将持有相同的风险资产组合。

进而，由于所有的风险资产都必然为某人持有，因此一个直接的含义就是每位投资者都持有“市场资产组合”，它由所有风险资产组成，单项资产的份额分配取决于流通的相对大小。

咋一看，当然，这一命题每个人都拥有相同的资产组合似乎不太现实，更本不值得追随。

不过，首先一点，该定理仅是针对风险资产而言的。

它不承担每个投资者拥有规避风险的程度相同。

投资者可以随时持有无风险，减少他们所承担的风险程度债券在市场风险的股票和他们可以增加他们的风险持消极无风险资产的金融是通过借贷提高“市场资产组合”杠杆率。

其次，投资于“市场资产组合”的思想也并不奇怪。

在某种意义上，自然模仿艺术。

夏普的著作出现后不久，共同基金就从市场中诞生了，它旨在按照流通比例持有市场上的所有资产。

此类指数基金，也常被称作“消极的”投资战略，目前正受到越来越多的投资者欢迎，特别是在美国。

与下文即将讨论的莫迪利亚尼-米勒定理不同，夏普的资本资产定价模型基本假设的现实与否，从来没有在学术界成为激烈争论的主题。

从一开始，学术界就热诚地采纳了弗里德曼的实证主义观点：重要的不是假设，而是模型所作出的预言是否真实准确。

对夏普模型来说，其预言确实引人注目。

CAPM的暗示，分风险资产的预期回报率资产的分布是一个单一变量，及该资产对市场资产组合的敏感度或时之间的协方差，著名的β系数，就成为对证券风险的衡量，这对所有风险都适用。

科学的目标是用更少的理论解释更多的现象，在金融学中，没有其他的模型能比CAPM更能做到这个。

CAPM模型不仅提供新的和强大的理论对风险的性质，但也适合本身令人钦佩的一种深入的实证所以必要为一个新的领域发如融资。

它的有益的影响不仅限于金融领域。

从大量CAPM的研究中，产生许多重要理论和应用经济学。

虽然单一的β系数的资本资产定价模型超过三十年的严格的检验调查，目前的共识，当前学术界的共识是，对刻画预期的收益的横截面来说单一的风险要素是很不充分的，尽管我们沿着这条路走了很长。

目前普通股除了市场要素，另外两个风险因素已经被确认。

一个是规模效应，平均而言，小企业的股东看起来比大企业的能得到更高的回报，甚至除去β系数或市场敏感度的影响，理论还成立。

另一个因素，还没有完全理解，但似乎企业账面价值和市场价值的比率出现可以合理解释，平均来说，除了规模和市场的因素外，从长久来看，比例较高的企业比的比例较低的企业回报要高。

现已显示，三因子模型描述数据较单 CAPM的因素更符合经验，当然没办法，从升值的巨大影响力的原始CAPM模型对资产定价的理论
有效市场假说
马科维茨的均值-方差模型和夏普的 CAPM模型是具有重大科学的贡献，诺贝尔委员会于1990年认可。

在同一时间，第三个重大金融贡献也被人们承认。

但在此描述它之前，让我提到的第四大贡献，在过去二十五年深刻影响金融领域，但至今没有被诺贝尔注意委员会注意。

当然，我指的“有效率的市场假说”，实际上，没有一个简单的规则根据已经公布和提供的信息可以生成高于正常的回报率。

在此分数是否存在机械的获利机会。

商学院传统和经济学系之间的金融冲突一直而且仍然激烈。

在20世纪50年代，人们对金融领域的兴趣，是希望通过研究金融能发现股票市场成功的机会和方法。

事实上，股票市场价格第一次系统收集是在考尔斯基金会的帮助下完成的。

考尔斯是一个终身对股票市场热情的人，只在1929年的大灾难中受到影响。

目前属于耶鲁大学经济系考尔斯基金会，是经济学基本研究在20世纪40年代和50年代的来源。

至今股票价格的考尔斯指数已被更详细的计算机的数据库取代了，如中心
在芝加哥大学证券价格研究中心的数据库。

反过来，这些数据库刺激的金融领域实证研究，造就其独特的风味。

即使在这些新的计算机数据在20世纪60年代初开始广泛使用之前，获得超常收益的机械方法已受到严重挑战。

奇怪的是，不是由经济学家发起的，却是MG肯德尔和哈里·罗伯茨统计学家发起的。

他们认为，股票价格运动基本上是遵循“随机游走模式”。

这意味着，除其他事项外，过去股票价格的记录，不管看上去多丰富的模式都没有表现出对未来股票收益的预言能力。

然而，到了60年代晚期，积累起来的证据却表明，严格地讲，股票价格的波动并未呈现出随机游走的特征。

有效预言的耨些要素确实能被探查到，尤其是在长期收益率上。

因而，这一问题，即公开的可以得到的信息是否有助于成功的股市投机，不得不被重新表述为：在考虑到交易成本并适当补偿了时间风险变化后，可观察到的对于普通股权收益的时间序列的随机性的偏离是否真正代表着获利机会，我的同事尤金.法马在这一任务中发挥着领导作用。

随着焦点由一般意义上的收益率向经济成本和风险调整后的收益率的转移，有效市场的争论便成为经济学问题，已不关统计学的问题了。

该假说与经济学的联系有助于解释，尽管受着稳步增长的经验研究的排斥，为什么金融学的有效市场假说仍然像以往一样的顽强。

假如你发现了似乎能获得超长收益率的技术性规则，那么模仿者就会参与进来，如同经济学的其他情形一样，竞争最终使得超常收益不复存在，高于正常水平的利润，无论出现在哪里，只要被发现，就必然伴随着灭亡自身的种子。

莫迪利亚尼-米勒定理
金融学的另一大支柱是关于资本机构的莫迪利亚尼-米勒定理。

在这里，围观规范方法和宏观规范方法之间的张力从一开始就非常明显，从关于M-M定理的第一篇论文的题目“资金的成本，公司财务与投资理论”中就清晰可见。

该论文的主题，事实上当时公司财务的整个领域就是资本预算问题。

微观规范方法关心的是如何发现“资金的成本”，也就是当企业通过或者债务或者股权或者兼用两种方式为其投资项目融资时，确定最有分割比率。

宏观规范或经济学方法试图把公司投资的总需求标示为资金成本而非长期政府债卷的率函数。

公司实际上是依据此资金成本来确定最优的资本结构。

M-M定理的分析为许多问题提供了答案，但却没能让学术界两大支流的任何一方感到满意。

在宏观规范分析的层次上，M-M定理为估计总投资函数和对资本成本的度量，确实从来没有明确把握住长期以来已经为宏观经济学家所抛弃的估计投资的总需求函数的真正意义。

在微观分析层次上，M-M定理的直接含
义是，融资工具的选择对于公司价值的最大化是无关的。

因而，无论融资方式如何，资本收益率仅仅取决于投资的风险或风险级别。

对于金融学教授来说，这不是一个令人愉快的命题，难以向学生们解释，毕竟后者正在接受选择最优资本结构这门艺术的训练。

面临着M-M定理在微观层面上令人不快的后果，起初的倾向是以不现实为由放弃M-M定理的套利证明的根本假设。

人们早就注意到，资本资产定价模型的根本假设同样甚至更加不可靠，但相对于M-M定理的情形，学术界似乎更易接受弗里德曼的命题“假设的并不重要”。

原因可能在于弗里德曼实证主义口号的另一面“重要的模型本身的描述能力”没有跟上。

文献中充斥着对CAPM的上千次检验，然而找不到对M-M定理及其含义的直接的计量检验。

检验M-M定理的一个基本困难在最初关于该定理的论文中就已经显示出来。

资本结构定理这样说，如果你发现两家的基本收益是相同，那么他们的市场价值也将如此，不管相对于债务而言股权方式在其资本结构中的比重有多大差异。

不过，你怎么能找到收益相同的两家企业呢？M-M定理试图以行业为基准作为保持恒常收益的方法，但是这个过滤器也太疏忽了。

利用CPAM的力量检验M-M定理的尝试也没有成功。

原因在于，你怎么能计算出不动产的市场的风险程度呢？
对于无从找到两家相同公司的困难，一种回避方式是，看一看，如果同样的改变资本结构，结果将会发生什么。

假如一家企业先借款，再将这笔收益用于支付其他股东更高的红利或回购股份，其市场价值会增加吗？许多研究表明这是肯定的。

不过，对此种结果的解释面临着令人绝望的“鉴别问题”。

无论如何，企业从没召开新闻发布会，做出这样地声明：“我们刚进行了一项对M-M定理的纯粹科学调查。

”而市场是前瞻性的，有足够的理由相信，资本结构决策必定隐含着管理者对公司未来前景的可能变化所持的看法。

这种令人困惑的“信息效应”存在于每一项分红和资本结构决策当中，从而使得以特定的公司行为为基础的所有检验都得不出明确结论来。

同样地，我们也不必指望通过关注新的证券数量和年复一年引入市场的老证券的变动幅度间接地驳斥M-M理论。

这个定理只是说了，若市场实际上是“完全”的话，不可能从创新中得到任何效益。

但是呢，这些新证券利润很可能起到完善市场的作用，赚取一笔创新的先动利润。

只有在华尔街的人大概才能明白获得这样的创新利润有多艰难。

如果说这一切都使人联想起了有效市场假说的话，那么这也绝非偶然。

M-M 理论同样是“天下没有免费的午餐”的另一种说法。

公司不要指望通过诸如发行低成本债务来代替高成本股权的方式来获取利益；要是这样的话，后果就是，只能是高成本的股权成本更高，进一步，如果与此同时有相当多的公司都试图以低成本的债务替代他们所认为的高成本股权，那么这样的话债务的利息成本就必然会上升，股权的应得收益必将下降，直到改变资本结构（或为此改变股息分配政策）的可能激励被消除为止。

总而言之，M-M理论和有效市场假说一样，都是关于资本市场的均衡状态的，即均衡情形是怎么样的，以及一旦打破均衡之后什么样的力量将被启动？这正是那些基本上把金融看作管理科学的一个分支的学者们之所以对无论是有效市场假说还是M-M理论都从来不以为然的原因。

期权
然而，幸运的是，金融学的最新进展也被诺贝尔委员会所肯定，这表明金融学领域两大系统，即“商学院方法”和“经济系方法”之间的冲突也许正走向和解趋势。

当然，这项进展是在期权领域取得的，其先驱罗伯特·默顿和迈伦·斯科尔斯（以及普遍公认的第三位关键人物，已故的费希尔·布莱克）最近被授予了诺贝尔经济学奖。

在这里，我想集中阐明期权对于金融学的历史所具有的意义。

期权首先意味着，在将近50年的历史里面，金融学领域第一次有希望建立或重建在可观测量的基础上。

我记得有一次在斯德哥尔摩，当我们的金融经济学家——包括马科维茨、夏普和我——承认我们金融研究的基本单位，即预期收益率实际上是不可观测的时候，不得不承受来自物理学家和化学家的奚落。

当时，我试图通过提醒他们注意到中微子——一种没有质量的粒子，它的存在只能从其他粒子的相互作用中所丢失的残余中推断出来——的情况来摆脱尴尬。

不过，那是8年以前的事了，在此期间，中微子已经被探测到了。

当然，说期权价格基于可观测变量，在严格意义上是不正确的，在布莱克-斯科尔斯-默顿公式中，期权价格取决于标的资产当前的市场价值，协议价格、距离合约到到期的时间和无风险利率，所有的这些变量都是或精确或非常近似的可观测的。

然而，关键是期权价格还决定于标的资产收益率分布的方差，后者不可能直接观察到，必须要估计才行。

不过，正如布莱克总是提醒我们注意的，方差的估计涉及到比估计马科维茨、夏普和莫迪利亚尼-米勒模型中的中心变量——均值或预期收益率更容易处理的数量级。

人们早就注意到，通过把时间间隔划分为越来越小的单位，从星期到天再到小时、分钟，方差估计的精确度能不断提高，而对于均值来说，其估计值的精确度只有通过延长取样时期才能被提高，然而这样做会导致众所周知的两难环境：当从以往数据中估计均值取得更高的精确度时，由于时期的延长均值本身几乎肯定地改变了。

有了可观测变量作为证券定价的基础，也许会使金融学中的支流收益。

的确，近几年诞生了一个新的快速成长的学科——金融工程，最近，一个名为金融工程的期刊成立，表明这个领域被普遍认同。

在微观规范方面，一样受影响的是公司财务领域。

资本预算长期是企业融资的重点，被我们称为“真实期权”，简单的例子，别说当产出价格下降是关闭矿井的权利，价格上升时重开矿井的权力，他的决定性的影响要比资金成本的影响要大的多。

“期权革命”如果我可以这样称呼它，也是改变宏观规范或“经济系方法”流。

甚至是在布莱克.斯科尔斯的原创论文题目有暗示，“期权定价和公司负债”中就显现出来。

后半部分之所以有是为了说服最典型的经济学杂志《政治经济学杂志》的编辑相信，这个论文最先不只是一篇数理统计的杰作，还是一个对市场价格的研究有广泛应用价值的学术进展。

而事实上，布莱克-斯科尔斯分析表明，期权如何完成证券市场通过消除或至少分削弱对普通证券索取高负债比率的约束。

布莱克-斯科尔斯证明，在高度杠杆的股权相当于看涨期权，可以完善发挥公司定价的M-M模型，由于公司股权价格很容易受公司债务持有者的影响而一直是一个难题，还可以走更远一些，
就像每个物质都有原子和分子组成一样，每个证券都可以被看做有阿罗德布鲁依存要求，即期权组合体。

金融重建？
我会没有进一步猜测有关这些及那些激动人心的未来前景。

让我愿意用这一个问题来结束本次演讲：请问我奉劝德国金融协会年轻的成员专门从事哪个？
如果我重头开始，今天在这一领域我会专门进入哪个吗？
好吧，我当然不会进入资产定价或企业融资。

在这些分支领域的研究有已经达成的迅速递减的阶段回报。

代理理论，我认为，最好留给法律界人士，以及行为金融学是最好留给心理学家。

因此，听起来有点像在电影“毕业生”，我建议：期权。

当涉及到研究的潜力，不管是管理科学或是商学院一翼还是经济系的学者一翼，期权领域还有许多工作要做。

事实上，如此庞大的研究机会，以至于该领域将经历一次全面的重建，其意义这可以和马科维茨在1952年的原突破相比。

作为重心移向期权，我预见会特别受到金融德国金融协会的成员欢迎。

我还记得在德国金融研究刚开始，往往包括利用德国的数据复制美国的研究。

但是，当它涉及到这样的比较新的领域，我们大致站在一个起跑线上。

在这个领域中，德国学术界的严谨和注重数学，甚至可能具有相对优势。

这决不是偶然，我相信，德意志交易所（欧洲期货交易所，因为它现在已经成为之后与瑞士交易所合并）已采取高科技手段跻身于世界领先地位之路，八年前，在法兰克福召开的一次重要会议，哈特穆特·施密，布莱克和我试图说服德国金融当局，期货和期权交易不会威胁到德国经济。

硬件和电子交易是DTB成功的关键，但我看在更抽象的金融研究，德国学术界也能取得不可复制的成功。

当第二十五届年度会议的时候，就能明确了，我唯一遗憾，我可能等不到幸运的那一刻。