基本介紹
- 中文名：微觀金融學
- 外文名：The micro finance
- 定義：仿照個體經濟學建立起來的一套研究如何在不確定的環境下，通過資本市場，對資源進行跨期最優配置的理論體系
圖書簡介,學科概念,範式變遷,
圖書簡介
因而它是一門建築在經濟學和數學基礎上，專門解決不確定性和動態問題 的經濟學學科分支。可以說它包括現有大多數金融學分支學科，如投資學、公司金融學、金融市場學、金融工程學等核心內容。更為重要的是：如同個體經濟學在整個經濟學學科體系中的作用一樣，它為廣義金融學提供理論（包括方法論）基礎。同時它和幾乎所有金 融實踐工作緊密地聯繫在一起，它的大量成果直接套用到市場第一線，這在所有經濟學科 中是很少見的。 下面讓我們一起來簡要地回顧這門學科的發展歷程，它不僅可以為我們的學習提供一 條線索，而且對於加深對整個金融理論和實踐的理解，甚至對未來金融發展趨勢的預測都 會有一些重要的啟示。
最早在克來默（Gabriel Crammer，1728）和伯努里（Daniel Bernouli，1738）那裡就有 對如何在不確定環境下進行決策的最初思考，在兩個世紀後，它成為微觀金融學的基礎。 這長達兩百年的沉寂是有其歷史原因的，在早期的古典經濟學家那裡，他們關心整體價格 水平（如貨幣數量論）、利息率如何決定、資本如何參與價值分配和完成積累過程等問題， 這就是說他們不重視微觀金融過程，而更多的是在巨觀的意義上考察金融（經濟）問題。 古典的經濟學家把儲蓄視為資金的供給過程，對於他們來說，重要的是利率的決定和它對 於實物經濟產出的影響。而經歷了1870 年邊際革命後，羽翼日益豐滿的新古典經濟學派那 里，要么根本沒有不確定性概念，如帕累托（古典兩分法）的一般均衡體系；要么僅僅使 用粗淺的動態模型考察巨觀問題，如維克塞爾（Wicksell）通過利息理論把巨觀金融問題與 一般經濟問題緊密結合在一起考慮。 20 世紀早期，費雪（Fisher I，1906）、希克斯（Hicks，1934）、凱恩（Kenyes，J.M.1936） 等重新開始審視不確定環境下的決策問題。特別是馬夏克（Marschak，1938）在1938 年就 試圖用均值-方差空間中的無差異曲線來刻畫投資偏好。拉姆齊（Ramsey，1927）則開創性 地提出了動態的個人（國家）終身消費/投資模型。主流經濟學研究者的視野再次聚焦到 時間和不確定性這兩個問題上。那么自然地， 視馮· 諾伊曼- 摩根斯坦（ von Neumann-Morgenstern，1947）期望效用公理體系的建立為新（微觀）金融學的啟蒙是合適 的。接下來，以當時年僅25 歲的馬科維茨（Markovitz，D.1952）的博士論文《投資組合》 （investment portfolio）發表為標誌，現代（微觀）金融學起源了。他們的後續者包括夏普（Sharpe）、林特納（Lintner）、莫辛（Mossin），在對於信息結 構做出更為大膽的假設後，他們獲得一個由期望效用公理體系出發的單期一般均衡模型 ——資本資產定價模型（capital assets pricing model，CAPM），它也奠定了現代投資學的 基礎。儘管在這個均衡體系中，風險已經有了明確的體現，但它仍然不過是一個比較靜態模 型，這與實際生活相去甚遠。把它向多期，特別是連續時間推廣成為當務之急，但是對動 態不確定問題的深入研究需要更為複雜和精密的數學工具。 這項技術性更強的工作也在以一種不同的方式進展著。對資產價格運動過程的性質的 探索是現代金融學研究的又一條重要線索。不確定性的引入傾向把價格變化視為一個由外 生衝擊驅動的隨機過程。早在1900 年，法國人巴舍利耶（Bachelier，L）的早期工作實際 上就奠定了現代金融學發展的基調。但遺憾的是，在長達半個多世紀的時間內他和他的著 作《投機理論》（speculation theory）一直被埋沒而無人知曉。有一些諷刺抑或是啟發意味 的是：和他的工作同時並進，在大西洋彼岸的美國紐約華爾街（Wall street），道和瓊斯 （Dow&Jones）也開始了他們的事業。哈密爾頓（Hamilton）發展了現在為大多數投資者 所熟悉的理論（波浪理論），並最終發展為所謂的技術分析（technical analysis）。 儘管遠隔萬里，他們的工作都在試圖解決同一個問題——“股票價格可以預測嗎？” 他們的回答是如此的不同，就注定華爾街（實踐）和金融學教授（理論）在70 年內無緣識 荊。感謝薩維奇（Savege）和克魯甄加（Karuzenga）在1965 年重新發掘了巴舍利耶的工 作，這使得現代金融學的發端向上追溯了60 年。 價格過程被擬合為從馬爾可夫過程到獨立增量過程，再到（幾何）布朗運動（Brownian motion），這就使得研究由隨機因素決定的動態過程成為可能。隨著假設的進一步明確， 在數學上越來越容易獲得明確的結果。與此同時，日本數學家伊藤清（Ito K.）定義出了 在隨機分析中具有重大意義的伊藤積分（Ito integral），同列維（Levy）、維納（Weiner N） 等數學家一起，他們開創和拓展了處理隨機變數之間變化規律的隨機微積分基本定理。不 過，他們還沒有意識到他們的工作也正在為微觀金融研究製造出設計精良的武器。 默頓（Merton，R.C.1971，1973）和布里登（Breeden，1979）敏銳地察覺到了這種相 關性，使用貝爾曼（Bellman）開創的動態規劃方法和伊藤隨機分析技術，他們重新考察了 包含不確定因素的拉姆齊問題——即在由布朗運動等隨機過程驅動的不確定環境下，個人 如何連續地做出消費/投資決策，使得終身效用最大化。無須單期框架中的嚴格假定，他們 也獲得了連續時間跨期資源配置的一般均衡模型——時際資產定價模型（ICAPM）以及消 費資產定價模型（CCAPM），從而推廣併兼容了早先單一時期的均值——方差模型。這些 工作開啟了連續時間金融（continuous-time finance）方法論的新時代（Merton，1990）。 作為新方法論的一種運用，布萊克（Black F.）、斯科爾斯（Scholes M.）於1973 年成 功地給出了歐式期權（European option）的解析定價公式⑥，這就激發了在理論和實際工作 中大量運用這種方法的熱情。他們工作的開創性體現在三個方面：第一，使用瞬間無風險 的自我融資（self-financing）交易技術；第二，用無套利方法，獲得具有普遍意義、不包含任何風險因素的布萊克-斯科爾斯偏微分方程；第三，他們同時誘發的對於公司金融和實際 投資領域內問題的或有權益分析方法（contingent claim analysis）以及真實期權（real option） 方法的深入研究和大量運用。儘管隨機分析是他們最重要的技術手段和理論外觀，但是合 成不包含任何風險因素的投資組合和“一物一價法則”恰恰正是他們（經濟學）思想的精 華所在。這是非常有啟發的，它導致了對於所謂金融基本原理——無套利（no arbitrage） 原則的重新認識。
遵循這條思路，考克斯（Cox，1976）開創了基於無套利的風險中性（risk neutral）定 價方法。緊接著，隨著哈里森（Harrison D.）、帕里斯卡（Paliska，1979）和哈里森與克瑞普斯（Kreps，1981）傑出論文的發表，進一步研究的基調被設定了：他們證明了一個無套利的均衡體系可以由等鞅測度化來獲得。這不僅使得1938 年由多布（Doob）建立的鞅（martingale）數學在金融分析中占據了主導地位，也向無套利一般均衡邁出了重要一步。隨之而來的便是市場結構問題，怎樣才算是一個完備的，能夠在不確定環境下，圓滿 完成資源跨期配置任務的金融市場呢？作為對於阿羅早期工作的一種回應和擴展，拉德納（Radner，1972）提出，不需要無限種類和數量的金融資產，也可以完成不確定環境下的資源跨期配置。正如同個體經濟學視一般均衡為最高智力成就一樣，微觀金融學也把資源 跨期配置的一般均衡作為自己的最終目標。以德布魯的一般均衡為藍本，感謝達菲和黃（1985）的出色努力，他們證明了多次開放的市場和有限數目的證券可以創造出無限的世 界狀態（states of the world），而這就成功地為德布魯的均衡提供了一個動態的答案。這不僅意味著動態一般均衡的必然存在並有其特定現實解決方案，而且它從理論上證明了資本 市場存在的合理性和它對於有效跨期資源配製的重要性。
我們把微觀金融視為一個從個體決策行為到市場動態一般均衡和產生合理福利效果的不斷擴展的過程。它信奉最通用的主流經濟學的新古典原則，從美學的角度看，它已臻化境。正統（新古典）經濟學信奉的兩個準則：
（1）個體是效用最大化的（最最佳化）；
（2）市場幫助人們實現這個願望（市場競爭均衡）。
在微觀金融分析上體現得淋漓盡致。儘管它是一個深思熟慮的邏輯體系，我們仍然應當牢記著名經濟學家和一個成功的投資者凱恩斯（Keynes J.M.）的箴言：
“金融學理論是一種方法而不是教條，它是有助於你作出正確判斷的一種思考問題的技巧。”
學科概念
微觀金融學（即西方稱為“Finance”的學科）主要研究金融資產定價和公司金融（理財）的問題，它比較強調從“科學”而不是其他的角度（例如“制度”）的角度來認識人類金融活動中的客觀規律。自上個世紀後半葉逐步形成以後，微觀金融學理論就不斷地遇到市場“金融異像”的挑戰，引發了微觀金融學研究的範式變遷。儘管主流微觀金融學研究目前依然遵循著傳統的範式。但是，“非主流”的“新金融經濟學”（例如行為金融、計算實驗金融、金融物理等）研究也的確呈現出一些值得關注的特點。
範式變遷
微觀金融研究的主要對象是決策分散度和不確定性都非常高的金融市場，這個系統中的決策是由每一個參與者根據自己的偏好和資源約束來分散地（因而也是異質地、非完全理性地）進行的。而傳統微觀金融學卻通過“理性經濟人假說”將這些市場中“微觀決策者”群體的行為過分地“理性化”、“同質化”了，因而面臨著挑戰。行為金融學則從放鬆這個基礎假定入手，重新審視金融市場中各個“微觀決策者”（投資者或更廣泛的市場參與者）的現實決策行為模式及其對市場整體動態特定的影響規律。這種對於基本科學假說的變更而導致科學理論產生質變的現象，是科學進程中的常態。
行為金融研究分成“行為發現”、“行為描述”、“模型嵌入”等幾個階段，進而得到解釋某一種或者幾種“金融異像”的模型。不過，在主流微觀金融經濟學家看來，行為金融的上述研究模式及其結論還顯得比較“零散”，缺少更加“完整”的理論體系。為此，美國麻省理工學院的金融學家Andrew Lo在2004提出了所謂“適應市場假說”（AMH），認為金融投資者個體基於一系列簡單啟發式規則，會對環境變化做出適應性反應決策行為，這既可以解釋市場為什麼存在異像，也可以解釋為什麼市場有效，從而將行為金融與主流微觀金融學整合起來。從複雜性科學的角度來看，這其實就是說明微觀金融學的研究對象是一個複雜系統，正是由於市場參與單元個體特性的適應性演化，才造就了金融市場的複雜動態規律。
在主流的微觀金融學研究中，主要使用的是數理建模和實證/觀察方法；而在行為金融研究中，除了也採用觀察/實證、數理建模方法以外，更顯著地使用了實驗（包括計算實驗）研究方法。實驗方法可以在受控的環境下進行的行為實驗，使人們能夠排除其他外部因素的干擾，從而主動地獲得關於投資者實際投資決策的行為特徵。不過這種實驗往往只能對微觀行為進行實驗，而在將微觀行為與巨觀表象相聯繫的實驗研究還比較困難。所幸的是，得益於高性能計算技術、複雜性科學理論和新金融理論的進展，“計算實驗”（Agent-based Computing）方法現在可以被用來研究微觀行為與巨觀規律之間的規律。這種方法將在實證/實驗中發現的個體行為特性，通過適當的形式化表達嵌入到人工金融市場的建模過程中，並通過可控地調整這些個體的行為特性，來觀察市場的巨觀表現，進而尋求兩者的聯繫規律。這種方法在處理個體行為特徵演化變遷方面具有數理建模方法不可比擬的優勢，可以成為一個良好的補充。
總的來說，儘管包括行為金融在內的一些“新金融”理論目前還無法完全替代主流微觀金融學的理論，但它們所表現出來的研究範式變化卻代表了微觀金融學發展的一些值得關注的方向。首先是放鬆了原先的理論中對於人類的決策行為不切實際的“理性”假設；其次是在原有的“實證分析”、“數理建模”的基礎上，引入了“實驗”（包括人類實驗和計算實驗兩種）這樣一大類科學方法；第三是將對金融研究對象的認識從“簡單系統”擴展到“複雜系統”概念。
當然，上述研究範式的轉型僅僅是在微觀金融學的領域的一種趨勢，在這個領域乃至於更廣泛的金融研究領域（例如巨觀金融學、法與金融等等）中還存在其他的範式及其變革值得我們去關注。作為研究者，我們應當有更加開放的學術思維和學術包容性，這樣才有可能產生學術的原始創新。
