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第二届“Five-Star金融论坛”圆满成功

  5月23日,由中国人民大学汉青经济与金融高级研究院、财政金融学院联合主办的“Five-Star金融论坛”在明德楼830召开。来自中国人民大学、北京大学、长江商学院、清华大学、中央财经大学等多所教学科研单位的学者们共聚一堂,就国际前沿的金融研究问题展开深入交流。

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  汉青研究院学术委员会主任、普林斯顿大学熊伟教授代表主办方在开幕式上发表热情洋溢的讲话,对参加论坛的各位学者表示欢迎。宾夕法尼亚州立大学黄京志副教授授担任论坛主席。

  论坛开幕后,在黄京志副教授的主持下,五位发言人依次宣读研究成果,点评嘉宾随后进行了深入、有建设性的点评。宣读的五篇论文是经过经济论坛组委会严格筛选,从五个参会单位的投稿中各选出一篇,涉及交易代理问题、养老保险、期货定价、噪声理论、文化价值与企业风险等问题,或与金融理论前沿关系密切,或与国计民生相联系,具有较高的讨论价值。嘉宾点评之后,广大参会老师就论文中的一些具体问题展开了热烈的讨论。

  论坛第一单元,由清华大学经管学院何平副教授带来Agency based asset pricing,由长江商学院曹辉宁教授点评。何华教授认为传统金融理论将公司现金流视为外生变量,因此资产定价和公司治理是不相关的。何平教授通过建立一个模型证明了代理人努力水平能够影响定价,投资人管理人的股票交易能够带来溢价以及额外波动。假定投资者只有唯一的途径来影响管理者,即通过两者之间的交易来影响其所持股票的价值。第一步建立模型,假设投资者和管理者分别持有和的公司股份,管理者首先决定努力水平→自然根据分布函数决定产出→产出全部作为股利分配→投资者和管理者做出交易→消费发生→下一期开始(序贯均衡)。

  第二步是建立一个没有交易的基准模型。第三步分析有交易的模型,定义了竞争性均衡和强马尔科夫完美公共均衡,然后讨论了投资者是无数小投资者和单个投资者两种情况下基于市场的公司控制。第四步将模型应用于资产定价之中,把收益率分解成经典收益和交易收益两个部分,证明了交易能够带来溢价和额外波动。最后用数值分析验证了溢价以及额外波动的存在,单一投资者和大量投资者两种情况下溢价的差距及其解释。

  曹辉宁教授对论文做了讲评。曹教授指出这篇论文强调了代理人努力程度对定价的作用,是一个巨大的工程并且得出了很有意义的结果。同时指出了论文存在的主要问题,首先是应该给出更多的经济学直觉,其次是没有给出交易能带来溢价和波动的严格证明,第三是文章一直在讲收益率和溢价却没有考虑债券市场,最后是不应该过度关注于数值分析的结果。

  随后,中央财经大学中国金融发展研究院的金昉毅博士带来他的研究成果“带有现实退休年龄发布的生命周期资产选择”(Life-Cycle Portfolio Choice with a Realistic Retirement Age Distribution)。这篇论文建立了生命周期的资产选择模型,文章的创新之处在于这个模型可以产生与现实相吻合的退休年龄分布。首先,金博士阐述了研究的背景。对于养老计划的研究,这一直是一个经典并非常有现实意义的问题。这包括两个方面:一是如何选择投资于股票还是债券,这比例随着年龄增加的变化如何;二是选择何时退休。在现有的文献中,基本上没有关注选择退休的年龄分布是否与现实相一致。而这一点是非常重要的,因为选择何时退休会对证券组合产生影响。金博士的论文关注了这一点。在这基础上,金博士建立自己的模型。效用函数中主要有财富以及休闲这两个变量,养老计划主要有两类:DB plans(可理解为养老金)以及DCplans(可理解为储蓄)。DB plans随着退休年龄变大会呈现“倒U型”,而DC plans 会随着退休年龄变大而增加,这两者共同影响财富。财富的变化参考了merton的模型。退休时间的选择会影响休闲时间从而影响效用。这个最优化问题的状态变量为退休时间以及财富。接着,金博士对参数进行校准,并向我们展示了几张图:股票持有份额图、模拟退休年龄分布图等。此外,金博士还对休闲偏好进行校准,在这基础上,我们发现这产生了与现实相吻合的退休年龄分布。

  金博士演讲结束后,来自中国人民大学的魏丽教授进行了点评。她指出,这篇论文的一大优点就是结构清晰,并且结论与现实比较符合。同时,魏教授还指出了一些论文的拓展,比如是否可以考虑期望财富临界值的引入。对于该模型HJB方程的解析解、生存年限的假设以及如何研究中国养老计划,魏教授也提出了自己的见解。最后,许多老师和同学与金博士进行了精彩而热烈的讨论。

  午餐讨论历来是“Five-Star”论坛的重要环节,本届论坛的午餐发言中,汉青研究院学术委员会主任、普林斯顿大学熊伟教授作了题为“Dynamic Debt Runs”的报告。

 

  在motivation部分,熊伟教授从当前金融危机的起因切入,指出众多金融机构破产的重要导火线是PanicRun。他认为这种Panic Run是长期投资采取短期债券融资导致的,具体地说,就是持有长期风险资产的企业可能面临短期融资到期时债权人不续签债务合约,但又找不到新的债权人的rolling risk。他列举了Bearstern、LehmanBrothers的倒闭和亚洲金融危机作为例证。

  在literature review部分,熊伟教授回顾了Classic Panic Run Model—Diamond and Dybvig Model(1983),认为这个模型的缺陷在于它只是一个单期模型,只考虑了同时到期债券持有人之间的相互影响。

  基于上面的分析,文章将原模型中债权人单期同时行动博弈的假设加以扩展,建立了一个连续时间模型,进一步假定mismatch maturity和staggered debt structure,将Diamond and Dybvig Model中仅考虑同时到期债权人间的协调问题扩展到了到期日不同的债权人之间的协调问题,将Diamond and Dybvig Model中同时行动造成的communication problem扩展到了commitment problem。

  文章进一步定义run level α为导致creditor run的预期可回收比率临界水平,分析了不同到期日债权人的threshold level α之间的正相关关系和基本面改变对threshold level的影响。认为将来到期的债权人threshold level的提高会导致当前到期的债权人的threshold level同样提高,当经济基本面差于这个临界水平时,当前债权人就不会继续续签债务合约。而如果将来到期的债权人与当前到期的债权人之间存在commitment时,这个临界水平会明显降低。熊伟教授认为正是债权人之间commitment的缺失导致了run level 的提高,从而引发了market run的风险加大。此外,影响这个临界水平的因素还包括基本面的预期变化趋势和波动率。最后,模型在maturity at a Poisson arrival 的假设下,求解出了唯一的均衡临界水平。

  熊伟教授的报告引起了与会人员的极大兴趣和激烈讨论,在关于新模型与原有模型比较的问题中,熊伟教授做了具体的解答。大家普遍认为文章从全新的角度提出并论证了在金融危机中lack of coordination across time的重要影响,具有重大的理论突破和现实意义。

  下午的内容同样精彩纷呈,中国人民大学汉青研究院的汤珂老师与大家分享了他的最新研究成果:“No-arbitrage Conditions for Storable Commodities and the Modeling of Futures Prices”。首先,汤老
师介绍了商品储存和现货两个市场,以及“convenience yield”的概念。然后通过将储存成本从净
convenience yield 中分离出来,揭示出由于存在卖空限制在无套利市场上convenience yield 应该是非负
的。为了进一步检验这个结果的实证效果,汤老师利用蒙特卡洛模拟的方法发现哪些在经典模型中使用的模型有很大的概率会违反上述结果,也即有很大的概率导致套利发生。此后,汤老师利在非负convenienceyield过程基础上建立了一个资产定价模型。通过对模型求解,得出对期货和期货期权的定价公式。紧接着,利用扩展的卡曼滤波的方法对模型进行估计发现其与真实数据契合的非常好。在演讲末,汤老师通过对模型进行校准发现其比Schwartz (1997)的模型更为合理。

  最后,来自北京大学光华管理学院的王亚平老师对汤老师的文章进行了点评,并与汤老师对有关论文的一些问题进行了进一步的交流。

  长江商学院刘俊教授的精彩演讲,将今天整个五星会议的气氛推向了高潮。刘俊教授演讲的题目是:噪声能否创造规模和价值效应?关于规模效应和价值效应的讨论是资产定价领域一个非常重要的话题,刘俊教授通过一个简单而优美的模型,为我们认识规模和价值效应提供了一个新的视角。

  以往的资产定价理论对预期收益率的讨论主要有CAPM和APT理论,前者认为预期收益主要由Beta系数决定,后者则提出了预期收益与市值和市盈率相关的论述,从而引出了对规模效应和价值效应的讨论。刘俊教授首先假设所有的股票都具有相同的无条件期望,并定义股票的噪声(noise)为股票观察到的价格与公司内在价值的差额。在此基础上,通过适当的模型推导,可以得到非常有用的条件期望回报率的形式。

  接下来,刘俊教授对模型内的参数进行了校准。在这篇文章中,共有七个参数需要校准,而最重要的一个是噪声的条件标准差,在本篇文章中,刘俊教授认为,10%的标准差是比较合适的。

  通过分别对规模效应和价值效应的研究,刘俊教授指出,这两个效应完全可以通过本文中定义的noise来产生,并且具有很好的经济学意义,即如果股票存在负的noise,说明股票是被低估的,从而平均回报比较高,而较高的市盈率则说明较高的noise的概率较大,于是平均预期收益率也就较低。刘俊教授还讨论了同时基于价格和市盈率对预期收益期望值的求解,并给出了明确的表达式。

  而这篇文章的又一个亮点就是,通过对7个参数(实际可以是5个)的校准,可以研究噪声对预期回报率的跨界变化的影响,而这些结果,与Fama and French (1992)年文章中的预期回报率的10×10矩阵所说明的问题是一致的。这样简单的模型设定,在很大程度上减少了模型的计算量和人为划分因素对结果的影响。

  刘俊教授演讲完毕后,清华大学经济管理学院的郦金梁教授做了精彩点评。他对刘俊教授在这篇文章中所研究问题的意义给出了极高的评价,并认为这篇文章不但结构清晰,逻辑清楚,而且通过简洁的模型设定得出了丰富经济学涵义。郦教授还建议,刘俊教授应该在本篇文章中建立起模型与现实市场表现之间的逻辑关系,让更多的人能够认同用本文中noise的设定来解释规模和价值效应的理论。之后,刘俊教授就郦金梁教授的点评做了简短回应,并回答了与会学者和学生的问题。

  论坛最后一讲由北京大学光华管理学院会计专业的岳衡副教授带来,他讲演的论文题目是Culture Valueand Corporate Risk-Taking。岳衡副教授先是以中国和美国在颜色偏好上的不同简述了不同文化之间的巨大差异:在中国,红色表示股票在上涨,绿色表示下跌,而在美国却恰恰相反;在中国,百元大钞是红色的,而美国却将他们的货币称之为“Greenback”。 

  随后,岳衡副教授简要阐述了文化的定义以及文化在经济生活中的作用,从而很自然地引出了他们的文章所要讨论的问题,也就是,文化之间的差异是否对公司的风险承受程度有明显影响。

  他们在文章中对35个国家共约7000家企业的数据进行了实证分析。在对文化的衡量上,根据文献上的传统和数据的可得性,他们使用的是和谐度(Harmony),个人主义强度(Individualism)和对不确定性的规避程度(Uncertainty Avoidance)这三个通过问卷调查后已经量化的指标;而在公司风险承受度的衡量上,则主要采用资产回报率的波动性(Std(ROA)),对研究和发展部门的投入水平(R&D)以及长期负债占总资产的比率(LTD)这三个主要指标,以及股票收益的波动性(Std(RET))这一个补充指标。在对这些指标采用阶层线性模型方法(Hierarchical Linear Modeling Approach)进行回归分析之后,他们得出的结论是:企业的风险承受程度与和谐度以及对不确定性的规避程度这两个指标是负相关的;而与个人主义强度则是正相关的。

  岳衡副教授的讲演引起了听众的强烈兴趣。而负责对他们的文章进行正式评论的是来自中央财经大学中国金融发展研究院的吴仰儒副院长。他列举了几个日常生活的例子,风趣幽默说明了文化差异对经济生活的影响,并表示了对文章的赞赏,认为他们不但做出了不少的学术贡献,而且还有很强烈的现实意义。同时他也指出了文章不足之处,并在变量选择以及数据回归等问题上提出了一些具体的意见和建议。他认为:如果研究的不是公司的风险承受程度而直接是资产定价或企业价值评估,文章将会更有意义;此外,如果可以加入宗教和语言等变量,应该更为合理;而在数据的问题上,他则认为国家之间企业样本数量的差异可能会影响了回归的效果。

  在回应这些评论的时候,岳衡副教授基本上同意吴仰儒副院长的看法,但是他认为:限于数据的可得性以及文献的传统,目前只能对公司的风险承受程度这个问题进行研究;宗教和语言变量的加入,或许会有显著的影响,但是这两个变量却很难量化,也没有现成的数据;在对数据进行回归的问题上,他说他们已经考虑到了不同国家之间样本数量存在差异这个问题,并对数据做了权重调整和稳健性检验(Robustness Test)。 

  最后,熊伟教授和曹辉宁教授也对文章中的一些问题进行了评论,并对文章的进一步改进提出了比较具体的建议。 

  “Five-Star金融论坛”由中国人民大学、北京大学、长江商学院、清华大学、中央财经大学共同发起,由中国人民大学汉青经济与金融高级研究院、中国人民大学财政金融学院联合主办。论坛采用了当前国际学术界流行的研讨方式,以正在撰写过程中的学术论文为讨论对象,采用主讲人陈述、专家即时点评的形式,充分促进专家和青年学者的交流互动和思想碰撞。继去年六月份“Five-Star金融论坛”、十二月份“Five- Star经济论坛”成功举办之后,此次经济论坛又一次取得了丰硕的成果,受到了学术界的一致赞誉。汉青研究院将总结经验,力争把两个论坛建成符合国际标准的学术研讨平台,为我国经济学、金融学的国际化做出应有的贡献。

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