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關鍵詞貼現率;風險;顯著因素
中圖分類號:F223文獻標識碼:A 文章編號1673-9671-(2010)032-0192-02
貼現率被廣泛應用在金融領域,如投資項目預算、股票價格評估、投資者預期等等。特別是在選取評估投資項目的貼現率時,有很多因素需要考慮。所以,貼現率(資本成本)的確定成為金融領域最難解決的問題之一。本文從企業投資者和管理者兩個不同角度討論資本成本的構成。然后針對風險因素對比常用的兩種評估模型:資本資產定價模型和套利定價理論。除此之外本文還提出了其他一些影響貼現率的因素。
1貼現率和凈現值
1.1凈現值-投資項目評價標準
根據羅斯等人的定義,凈現值是未來現金流入的總現值和項目投資現金流出總現值之差。和內部收益率準則、投資回收期準則等其他投資評價模型相比,凈現值方法考慮了未來所有的現金流和資金的時間價值,是企業評價投資項目的首選方案。一個項目的凈現值是由未來現金流和用于現金流貼現的貼現率共同決定的。
1.2貼現率(資本成本)
從企業資本預算的角度看,貼現率是指用于將未來現金流貼現為現值的百分率。從投資者或股東的角度看,在相同風險水平下,他們會選擇提供最高回報率的企業進行投資。有時候貼現率也被稱為最低期望收益率(MRRR)。從企業的角度看,貼現率常被稱為資本成本―即企業必須支付給其投資者作為投資報酬的資金收益率。
如何選擇一個恰當的項目貼現率,既能滿足投資者的期望同時又能促進企業的發展;這個問題一直以來都是備受企業財務管理者爭議的難題。財務管理者面臨的困境如下圖所示。
圖1財務管理者的困境
1.3加權平均資本成本和資本結構
在財務管理中,經常選擇加權平均資本成本(WACC)作為貼現率。加權平均資本成本(WACC)是根據企業各種來源的資金占總資金的比重進行加權求和得到的成本平均值。
雖然被企業財務管理者廣泛使用,加權平均資本成本還存在一些局限性。例如,目標比率值應該體現在市場價值而不是帳面價值。所以WACC評估方法不適用于和公司資本結構不符的投資項目。另外,一個新投資項目的資本成本并非完全取決于企業。如果一項投資比該企業其他投資項目的平均風險水平高,那么在使用WACC時應該考慮附加額外收益。
總之,WACC雖然被廣泛運用,卻不是計算貼現率的最有效的方法。
2資本成本的構成
由于股份制企業的財務目標是使股東收益最大化,財務管理者必須確定企業投資者的期望收益水平,即分析評估資本成本。一般來說,資本成本由無風險收益率和風險溢價構成。
其中無風險收益率(),通常作為基準利率,是確定其他所有利率的基礎。風險溢價則用來衡量投資者的風險厭惡水平。貼現率則由這兩個因素決定。
2.1無風險利率
2.1.1無風險資產
無風險利率指無風險資產的收益率。政府債券和國庫券等相對其他資產風險水平較低的資產被默認為無風險資產。無風險資產被假設為本身沒有任何投資風險,即風險水平為零。而在現實中,這種假設是不可能完全實現的。默認無風險資產只是相對于其他風險資產而言,其風險水平低到可以忽略不計。
在確定無風險利率時,應選擇與項目期限相一致的資產收益率。如果項目期限較長,則應選擇包含了長期通貨膨脹預期的無風險利率,如長期政府債券的收益率。
2.1.2通貨膨脹
通常無風險利率是包含了通貨膨脹率的名義利率,所以資本預算時如果項目期限內通脹率發生變動,則必須考慮通貨膨脹率。這時的無風險利率應按照如下公式進行調整:
2.1.3稅收
稅收也對貼現率有顯著的影響作用。所以項目評估時應注意使用稅后貼現率。
2.2風險
由于投資者具有風險規避性,項目的風險水平越高,投資者可接受的最低收益率則越高。所以貼現率應包含對風險的補償。在無風險利率基礎上附加的風險溢價衡量了項目投資的風險水平。決定貼現率的關鍵在于如何評估風險溢價水平。
風險溢價調查可以很容易通過投資者和管理者實現。但通過訪問調查得出的風險溢價可能由于被調查者的背景和水平參差不齊而缺乏可信度。而且這樣得出的風險溢價只可用于短期的項目評估。
風險溢價的歷史數據是對過去長期數據進行統計計算得來的。從這個角度來看具有一定的可取性。但由于風險溢價的歷史數據僅反映了系統風險因素,所以在以此為基礎確定貼現率時應該結合系統風險因素的變化。
3資本資產定價模型和套利定價模型
3.1資本資產定價模型
資本資產定價模型(CAPM)是一個重要的投資項目風險衡量模型,也是被廣泛應用的基于風險因素的資本成本評估模型。CAPM模型最早是由夏普在1964年提出的,現在常常被用于股票價格分析中的必要收益率評估。
3.1.1基本公式
CAPM模型從風險角度考慮也將收益率劃分為無風險利率和風險溢價。證券的期望收益率和它的風險系數呈線性相關關系:
當計算投資項目的資本成本時,公式中的同本文之前討論的無風險利率。指投資項目資產的風險系數,衡量單個證券相對于市場組合變動的敏感度。是市場組合相對于無風險資產的風險溢價。
3.1.2投資項目的值估計
CAPM模型的主要問題是值的估計。證券i的值可由以下公式計算:
公式中的變量值可以從證券的歷史數據得出。然而,以上的對值的討論都是針對單個證券。對于一項新的投資項目,是無法找到其歷史數據的。解決這一問題的唯一辦法是為項目值找一個“中介”。實際上,比投資項目的公司值更合適的是行業值,即由一組與項目風險特征相似的公司構成的組合值。確定行業值的難點是選擇適當的公司。同一行業的公司雖然承受相同水平和種類的風險,其公司組織結構和管理方式各異。這些區別也可能會導致公司財務風險差異,從而影響值的評估。
3.2套利定價理論(APT)
套利定價理論(APT)是由羅斯等人在1976年CAPM模型提出之后建立的。作為CAPM的替代模型,APT將一系列行業和市場因素納入考察范圍。APT提出證券收益率包括正常的或期望的收益率和不確定的或風險收益率。在公布收益率時,不確定的收益率通常又被看作非預期因素影響。
非預期收益對應的風險又可以被分為影響眾多或所有資產的系統風險和只影響特定的一個或一組少數資產的非系統風險。收益率的結構可由以下公式表示:
(4)
其中,m表示系統風險;表示與其他公司承受的風險無關的影響單個公司的特定風險。
當系統風險受多個風險因素影響時,可以改寫為一個多因素模型(假設有k個風險因素影響系統風險):
其中、,…,為被稱為風險因素的各種風險來源,、,…,為各風險因素對應的值。
3.3資本資產定價模型和套利定價模型比較
和APT相比,CAPM模型更容易被財務管理者掌握和應用。當僅考慮一個風險因素時,由CAPM計算資本成本似乎更容易些。但CAPM在一些情況下并不適用。
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例如,CAPM僅僅考慮了總體的風險因素而APT可同時考慮多個風險因素。另外,CAPM是建立在有效市場組合基礎上的,要求市場上的所有投資者都是持有有效信息的理性投資者。由于CAPM沒有將風險來源具體化,在選擇市場組合的風險時可能會出現誤差。
另一方面,盡管APT在考慮風險來源時更全面,衡量收益率時似乎也更準確;在實際操作時,卻很難確定哪些是影響一項新的投資項目系統風險的決定性因素。這樣來看APT方法導致誤差的可能性似乎更大。此外,在選擇顯著影響因素時,一些投資者可能存在偏見。鑒于APT方法與多個因素相關,用此方法統計得到的期望收益率可能缺乏穩定性。
4影響資本成本的其他因素
4.1資本結構
公司的債務比重越大,承受的財務風險壓力越大,導致期望收益率越高。
然而,公司資本結構并不是影響項目貼現率的顯著因素。原因在于,如果考慮資本結構,那么投資項目應遵循公司的資本結構政策;這一前提條件往往不易實現。另外,比起公司資本成本,投資項目的資本成本與行業標準的相關性更高。
4.2公司股利政策
根據追隨者效應理論,公司通過改變其股利政策來吸引投資者是無意義的。盡管增加股利可以作為公司未來收益和信心增長的信號,從而刺激股價的上漲;這種獲得利好消息的代價未免有些過高。因此公司較理想的股利政策應該是在保持穩定的基礎上逐年有所增長。
5結論
本文未提到的影響項目資本成本的顯著因素還有很多。雖然CAPM的有效性和實用性受到很多質疑,它仍然是目前使用的最廣泛的用于統計貼現率的方法。APT作為CAPM之后提出的方法顯示出更多的優勢但在具體運用上還需要改進。總之,在為項目選擇最貼切的貼現率時,應最大限度地考慮顯著影響因素并減少誤差。
參考文獻
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作者簡介
一、構建Copula函數測算金融資產組合風險VaR
在Sklar定理的基礎上，測算金融資產組合風險的步驟如下：①首先計算資產組合中單個風險因子的分布；②找到風險因子之間的Copula函數；③運用單個風險因子分布和Copula函數刻畫資產組合的集成風險因子分布；④使用VaR方法度量資產組合的集成風險。
（一）Copula函數的概念Copula函數可看成一個多維分布函數C:[0，1]n[0，1]，其邊緣分布F1，…，Fn為區間(0，1)上的均勻分布。Sklar（1956）提出了Sklar定理：令F為具有邊緣分布F1（•），…，FN（•）的聯合分布函數，那么，存在一個Copula函數C，滿足：
（二）Copula函數的分類1.多元正態Copula函數（multivariategaus-sianCopula-MVN）Nelsen（1999）給出了多元正態Copula函數的定義，多元正態Copula分布函數的表達式為。其中ρ為對角線上的元素為1的對稱正定矩陣，ρ表示與矩陣ρ相對應的行列式的值，Φρ（•）表示相關系數矩陣為ρ的標準多元正態分布，Φ－1（•）表示標準正態分布函數的逆函數。多元正態Copula函數適合刻畫對稱相依性、不具有厚尾特征的多維風險因子。2.多元t-Copula函數（multivariateStudent''''sCopula-MVT）Nelsen（1999）給出了多元t-Copula函數的定義，多元t-Copula分布函數的表達式為：其中ρ為對角線上的元素為1的對稱正定矩陣，ρ表示與矩陣ρ相對應的行列式的值，Tρ，v（•）表示相關系數矩陣為ρ，自由度為v的標準多元t分布，tv-1（•）為自由度為v的一元t分布的逆函數。多元t-Copula函數適合刻畫對稱相依性、一定厚尾特征的多維風險因子。3.ArchimedeanCopula函數Clayton-Copula、Gumbel-Copula和Frank-Cop-ula函數，它們只能用于二維的變量的分析：ArchimedeanCopula函數中的Clayton-Copula函數和Gumbel-Copula函數適合刻畫不對稱相依性的多維風險因子，其中Clayton-Copula函數一般用來刻畫具有較強下厚尾的特征，Gumbel-Copula函數則常用來刻畫較強上厚尾的特征。而Frank-Copula函數適合刻畫對稱相依性、在中心和上下尾部分布均勻的多維風險因子。
（三）計算金融資產組合的VaR值以包含兩種金融資產的金融資產組合為例，兩種金融資產的權重分別為w1和w2，并且w1+w2=1滿足。具體計算過程如下：①使用各類Copula函數，產生相依的二維隨機樣本；②通過各邊緣分布函數經過逆概率變換為對數收益率X和Y；③把兩者代入資產組合收益率公式中，得到資產組合收益率R的樣本；④計算資產組合收益率樣本的分位數，即為一定置信度下的VaR值。
二、測算中國居民家庭金融資產組合的集成風險
（一）數據的選取和說明通過對中國居民家庭金融資產中手持現金、儲蓄存款、債券、股票和保險準備金這五種金融資產在資產組合中所占比重進行計算發現，中國居民家庭的儲蓄存款所占的比重一直比較高，在家庭金融總資產中占了一半以上，并且有緩慢上升的趨勢。居民的手持現金比例在持續快速下降，從1978年的40%多，下降到2008年的10%，期間有一些波動，從圖1上看，周期性并不明顯。居民持有的債券比例在20世紀90年代期間比較高，到2000年以后逐年下降。居民持有的股票比例雖然比較低，但是變動卻比較明顯，反映出明顯的周期性。我國居民的保險準備金比例雖然有上升的趨勢，但是比重仍然比較低（見圖1）。由于居民家庭金融資產組合中現金并不能產生收益，保險準備金持有比例比較低，所以本文只測算家庭金融資產中儲蓄存款、債券和股票。將儲蓄存款和債券通過居民持有的比例合并為家庭無風險金融資產，股票代表家庭的風險資產。以1990年到2010年中國居民家庭的無風險資產和風險資產作為原始數據，按照測算金融資產組合風險的步驟，首先計算家庭無風險資產和風險資產的對數收益率；然后，通過構建Copula函數計算家庭金融資產組合的聯合分布函數；最后，計算家庭金融資產組合的VaR值。
（二）構建Copula函數計算家庭金融資產組合的VaR值計算居民家庭無風險金融資產和風險資產的對數收益率，并對其對數收益率數列進行正態Jarque-Bera檢驗，它們都服從服從正態分布，其中無風險金融資產對數收益率是右偏的，而風險資產對數收益率是左偏的（見表1所示）。為了便于分析，我們選擇多元正態Copula函數構建聯合分布函數。然后根據VaR計算公式，在險價值VaR的上下限區間為：VaR=R+σZα，其中R在這里為正態Copula分布函數值，為正態Copula函數的標準差，如果取顯著性水平為，查表得正態分布的分位數。得到正態Copula函數和VaR值如表2和圖2所示。
（三）家庭金融資產風險分析家庭金融資產風險的特點是：第一，居民家庭金融資產VaR值在各年間呈現波狀變動，其中1991～1993年、1998年、2002年、2007年均達到高點，尤其以2007年VaR值最大。我們知道，1997年爆發過東南亞金融危機，而2008年全球金融危機并最終導致了持續幾年的經濟危機。家庭金融資產組合風險在1997年東南亞金融危機后才達到高點，而在2008年全球金融危機之前則達到了最高點。由此的解釋應該是，1997年的東南亞金融危機只是區域性的危機，而2008年之前全球經濟與金融風險積聚，經濟泡沫隨時都會破滅。反映到微觀的居民家庭金融資產投資上，風險已累積到了高點。第二，居民家庭金融資產組合的風險值VaR與無風險金融資產的波動幅度、波動時間是一致的。主要是因為無風險金融資產在居民家庭金融資產中占有比較大的比重。居民家庭金融資產中風險資產的波動與資產組合的風險值VaR的波動幅度、波動時間完全不一致。而且，風險資產的收益波動與資產組合的風險值呈反向關系。其中，1997年、2002年和2007年的風險資產收益均低于VaR的下限值，也就是說，居民在這些年份中的總投資是虧損的。有意思的是，1997年風險資產的收益達到低點，隨后1998年家庭金融資產組合風險值達到了高點；2002年和2007年的風險資產收益達到低點，同年家庭金融資產組合風險風險值達到了高點。
三、家庭金融資產風險與宏觀經濟波動的協動性關系
本文將正態Copula分布函數作為居民家庭金融資產風險的測度指標，與宏觀經濟指標GDP增長率、利率和居民消費價格指數CPI的波動性相比較，分析居民家庭金融資產組合的風險變動與宏觀經濟指標之間的協動性關系。將Copula分布函數、GDP增長率、CPI和利率做標準化處理，然后作圖觀察它們的變動情況（如圖3所示）。在圖中，居民家庭金融資產組合風險的波動要比宏觀經濟指標更頻繁，90年代初和2010年左右，家庭金融資產組合風險與宏觀經濟指標的波動基本是吻合的；而在1994年至2007年期間宏觀經濟經歷了一次從峰頂到谷底再到峰頂的變化，即宏觀經濟經歷了衰退、蕭條、復蘇的一個經濟周期，并且蕭條期持續了持續了5、6年之久，而在這一時期，家庭金融資產組合風險則經歷了兩次高位和低位。為了更好地說明家庭金融資產組合風險與宏觀經濟指標之間的協動性關系，本文試圖對Copula分布函數、風險資產收益對數經驗分布函數、無風險資產收益對數經驗分布函數與gdp增長率、利率、CPI之間做格蘭杰因果關系檢驗。在做格蘭杰因果關系檢驗之前，先通過單位根檢驗考察各變量的平穩性（如表3所示）。單位根檢驗的結果表明，除了利率和CPI是一階平穩的，其余變量都是0階平穩的。由于格蘭杰因果關系檢驗是以變量平穩為前提條件的，所以分別在Copula分布函數、風險資產收益對數經驗分布函數和無風險資產收益對數經驗分布函數與GDP增長率、利率變化量、CPI變化量之間進行格蘭杰因果關系檢驗。檢驗結果整理如表4所示，居民家庭金融資產組合風險的變化會影響未來5年的利率變化量和CPI變化量；居民家庭的風險資產收益變動會影響未來2至3年的宏觀利率的變化量。居民家庭金融資產的收益和風險與GDP增長率的變化都沒有關系（見表4）。
四、結論
關鍵詞：期權理論；財務功能；管理功能
中圖分類號：F8文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2008）10-0245-02
1 期權及其特征
期權實質上是一種選擇權，是指期權賣方在收到一定的期權購買費用（權利金）之后，承諾給期權買方一份在特定的期限內以特定的價格從期權賣方購買（看漲期權）或賣給期權買方（看跌期權）一定數量相關標的資產的權利，而非義務的合約或合同。期權的價值包括履約價值和時間價值兩個部分：履約價值是指期權被立即執行時的標的物市價與履約價格之間的差異，履約價值最低值為零；時間價值是由于標的物價格波動的不確定性而帶來的超過期權履約價值以上的額外價值。期權價值主要受標的資產價格、期權執行價格、到期時間、標的資產價格波動率、無風險利率、標的資產收益率等六種因素的影響，但不管受到何種因素的影響，期權價值總是在一定的上、下限范圍內波動。期權的下限是期權的履約價值；期權的上限分為買權價格和賣權價格兩種，買權價格上限是標的資產的價格，賣權的上限是執行價格。
期權與其他衍生金融資產有所不同，其特征主要有：
（1）期權作為一種衍生金融產品，體現的是一種合約關系。期權的交易對象是一種權利，即買進或賣出特定標的物的權利，但并不承擔一定要買進或賣出的義務。這種權利具有很強的時間性，超過規定的有效期限不行使，期權便會自動失效。
（2）權利與義務的不對稱。在期權交易中，買賣雙方的權利、義務是不對等的。買方支付權利金后，就獲得買進或賣出的權利，而不負有必須買進或賣出的義務。賣方收取權利金后，負有買方要求，必須買進或賣出某一確定標的物的義務，而沒有不買或不賣的權利。
（3）風險與收益的不對稱。期權買方的風險是已知的，僅限于支付的權利金，不存在追加義務，但是其潛在的收益在理論上是無限的；期權賣方的收益是有限的，其收益值就是收到的權利金，但是風險損失在理論上是無限的。由于期權賣方承受的風險很大，為取得平衡，設計期權時通常會使期權賣方的獲利的可能性遠大于期權買方。
（4）期權具有以小博大的杠桿效應。在期權交易中，買方面臨的風險和損失是有限、可預知的，其最大損失就是權利金，因此，期權買方無須繳存保證金；賣方在期權賣出后至履約前，處于某種商品或金融資產空頭，面臨的風險是無限的，但只需向交易所繳存一定數量的保證金，一般為合約金額的一定百分比，因此，期權具有較強的杠桿性和投機性。
2 期權理論在企業中的應用
2.1 期權的財務功能
（1）套期保值功能。
期權的套期保值功能是指通過設立一個與現貨數量相等、方向相反的期權頭寸：買進現貨時，同時持有賣權（看跌期權）；賣出現貨時同時持有買權（看漲期權）。這樣對沖組合的總價值將會保持不變。
資產保值的思路是：無風險狀態可以通過資產權利與義務的分離來實現。其保值的公式為：無風險資產價值=看跌期權+風險資產現行價值-看漲期權價值。財務含義是持有風險資產與賣權多頭、買權多頭的組合，具有保險的功能，是一份無風險資產的復制品。
①買入套期保值：（又稱多頭套期保值）是在期貨市場中購入期貨，以期貨市場的多頭來保證現貨市場的空頭，以規避價格上漲的風險。
例：某油脂廠3月份計劃兩個月后購進100噸大豆，當時的現貨價為每噸0.22萬元，5月份期貨價為每噸0.23萬元。該廠擔心價格上漲，于是買入100噸大豆期貨。到了5月份，現貨價果然上漲至每噸0.24萬元，而期貨價為每噸0.25萬元。該廠于是買入現貨，每噸虧損0.02萬元；同時賣出期貨，每噸盈利0.02萬元。兩個市場的盈虧相抵，有效地鎖定了成本。
②賣出套期保值：（又稱空頭套期保值）是在期貨市場出售期貨，以期貨市場上的空頭來保證現貨市場的多頭，以規避價格下跌的風險。
例：5月份供銷公司與橡膠輪胎廠簽訂8月份銷售100噸天然橡膠的合同，價格按市價計算，8月份期貨價為每噸1.25萬元。供銷公司擔心價格下跌，于是賣出100噸天然橡膠期貨。8月份時，現貨價跌至每噸1.1萬元。該公司賣出現貨，每噸虧損0.1萬元；又按每噸1.15萬元價格買進100噸的期貨，每噸盈利0.1萬元。兩個市場的盈虧相抵，有效地防止了天然橡膠價格下跌的風險。
（2）套期謀利功能。
套期保值功能是通過期權機制與期貨機制相結合。對于期權買方來說，買權多頭與期貨空頭的組合、賣權多頭與期貨多頭的組合；對于期權賣方來說，買權空頭與期貨多頭的組合、賣權空頭于期貨空頭的組合。
套期謀利的公式是：看漲期權價值=風險資產價值-無風險資產價值+看跌期權價值。財務含義是負債投資與一個賣權多頭、一個買權空頭的組合，具有價值增值的功能，是一份看漲期權的復制品。
例：假設“龍山”的股價是20元，一張“龍山”的認購權證可以認購1張“龍山”的股票，認購價格為25元，而認購權證的市價（即期權費用）為5元。故擁有1張“龍山”的認購權證，等于是用5元的代價來投資25元（認購價格）的股票，今若“龍山”的股價上漲到38元，則其報酬額為38-25-5=8（元）（未考慮交易成本），即使去掉交易成本，也應該是賺錢的。
（3）價值定位功能。
價值定位功能是通過供求雙方對標的物未來價格的預計來確定期權的執行價格，這個價格是雙方達成的市場均衡價格，給現貨市場的標的物價值定位提供了方向。另外，權利金的確定為資產所附屬權利的價值提供了衡量方式，也為如何把不確定性轉換為經濟價值提供了可行性。
價值定位的公式是：風險資產價值=無風險資產價值+看漲期權價值-看跌期權價值。財務含義是風險資產價值由既定的無風險資產價值和風險行動的價值所構成，持有一個無風險資產與一個在買權多頭和賣權空頭上風險行動的組合，具有價值定位的功能，是一份風險資產的復制品。
例：2002年4月，深萬科發行總額為15億、5年期、面值為100元、票面利率1.5%、每年付息一次的可轉換債券，債券契約規定債券持有人可以按轉換價格12.10元降可轉換債券轉換位公司的普通股票并可上市流通。發行時萬科的股價是11.57元，股價的歷史波動率為21.89%，市場的無風險利率為2.15%（以9905國債5月29日價格計算），與該可轉換債券信用等級相同但不附轉換條款的同類債券的市場收益率假定為5.5%（取同期的五年期銀行貸款年利率）。
（1）萬科可轉換債券期權價值C的確定。
由已知得：t=0,n=5,P=100,r=1.5%,X=12.10,S0=11.57,σ=21.89%,rf=log(1+2.15)=2.13%，
d1=log(stX)+rf(n-t)+σ2(n-t)2σn-t=log(s0X)+rfn+σ2n2σn=0.3708
d2=d1-σn-t=d1-σn=-0.1187
萬科轉債每份期權的價值為：
c(t)=StN(d1)-Xe-rf(n-t)N(d2)=S0N(d1)-Xe-rfnN(d2)=2.534
由于轉換比率R=P/X=8.26，所以每張可轉換債券轉換權在發行時點0的價值為：
C(0)=R×c(0)=8.26×2.534=20.94
（2）萬科轉債市場價值M的確定。
由假設條件可知r0=5.5%，萬科轉債在時點0的直接債券價值為：
B(0)=∑3i=1Ii+pi(1+r0)i=82.92
其中，pi，Ii分別為時點i時債券本金和利息的支付額。
萬科轉債在時點0的價值為：
M(0)=B(0)+C(0)=82.92+20.94=103.86
2.2 期權的管理功能
（1）期權的激勵功能。
現代公司典型特征就是公司所有權與管理權的分離，由此產生了，經營者如何才能實現股東價值最大化，在公司的管理中產生了股票期權激勵制度。在股票期權制度中，經理人可以在規定時期內以股票期權的行權價購買本公司股票，這個購買過程稱為行權。在行權以前，股票期權的持有人沒有現金收益行權以后，其收益為行權價與行權日市場價之間的差價。經理人員可以自行決定在何時出售所得股票。股票期權的收益主要取決于價格因素，股票未來價格的高低直接影響經理人的收益。可見企業引入股票期權制度以后，經理人員能夠享受本公司股票增值所帶來的利益增長并承擔相應的風險。這樣經理人的個人收益與其經營業績和企業的未來發展建立起一種正相關關系，從而鼓勵經理人更多地關注企業的長期持續發展，而不是僅僅將注意力集中在短期財務指標上。由此，企業價值最大化成為股東和經理人員的共同目標。
（2）期權的投資決策功能。
期權理論完善了傳統投資決策的中的凈現值決策方法和內含報酬率決策方法。在期權法下，管理者決策的價值將被考慮、得到評估，這正體現了期權理論與傳統投資決策方法相結合的現實意義，能給投資者未來繼續投資提供可選擇性。因此引入期權后，投資項目的價值=傳統的NPV+期權價值。傳統凈現值法孤立考慮每個階段的投資，有可能使公司喪失許多寶貴的投資與成長機會。而現實中許多項目的建設需要多期投資才能完成，這類投資決策都可以看作對復合期權的選擇，每階段完成后，企業就具有了是否完成下階段的期權。投資決策轉化為如何最有效執行期權的問題，把整個項目各階段結合起來進行評價，將使決策更加科學。
參考文獻
［1］邵函，蘇海燕.期權理論在企業財務風險管理中的應用［J］.財會通訊（理財版），2006，（12）.
【關鍵詞】PPP模式；物有所值；折現率
PPP模式（Public-Private-Partnership）是指政府與私人組織就某種公共物品和服務的提供形成的合作關系。而物有所值評價（ VfM） 則是用來計算節約成本和評估PPP 項目可行性的過程。
VfM評價通常有兩部分組成： 定量和定性評估。在定量部分國際上常用的物有所值的評價方法主要有兩種， 一種是成本效益分析法， 即比較項目的全部成本和效益來評估項目價值； 另一種是應用公共部門參照標準，即根據項目的實際情況制定出的政府提供項目的標桿成本，將PPP 模式下與此成本比較得出是否更加物有所值。VfM 定量評價均需要對成本進行實點估算，因此折現率的選取必不可少并對評估結果影響巨大。
一、國外現率的選取
折現率的選擇主要包括資本資產定價模型折現率、資本的社會機會成本、社會時間偏好折現率、無風險利率等模式。
1.資本資產定價模型
資本資產定價模型是證券市場常用的資產收益率，也被美國弗吉尼亞用來三種可選擇的折現率之一。即風險資產的收益率=無風險資產的收益率+風險溢價，風險溢價=（市場整體收益率-無風險資產收益率）×β，無風險資產收益率一般采用到期國債利率，而對于系數β的選取則需要根據具體情況而定，在這種計算模式下，折現率的選取較為嚴苛，需要證券市場完備而精確的數據記錄與分析。
2.資本的社會機會成本
美國弗吉尼亞州則根據項目類型使用政府借貸成本或資本資產定價模型或市場比較法來定折現率。其中政府借貸成本是以資本的社會機會成本計算的典型。由于物有所值評價基礎是以采用政府支出為主體進行對比，政府借貸成本作為折現率反映了資金的機會成本。但政府借貸成本因地區而不同，并政府借貸成本受當時的經濟環境影響，并且由于根據主體標準不一，其橫向對比性不強，因此可操作空間很大，不利于公眾評估的公平公正。
3.社會時間價值偏好
采用社會時間偏好折現率以英國為代表，在英國一般以實際折現率計算，用于返還現金流量的折現率取3. 5%； 若使用名義折現率計算，折現率取6. 09%。此種折現率的選取簡單明了，具有易于操作的特點，但是于此同時，對于不同項目均采用規定利率，不能反映項目的個體特點。
4.無風險利率
澳大利亞基礎設施中心在政府承擔全部風險的情況下，建議采用無風險利率作為折現率。所謂無風險利率是指將資金投資于某一項沒有任何風險的投資對象而能得到的利息率，一般采用到期日期等于投資期的國債的利率。這是一種理想的投資收益。PPP項目具有風險性是肯定的，對于其風險的評估也是項目評估的重要內容。由此無風險利率的選取是保守的，對于短期的估算是具有適用性的，現有建筑市場上采用無風險利率，在 PPP項目上則過于簡單，選取哪一時點的無風險利率更為合理成為進一步需要探討的問題。
二、國內市場折現率的選取情況
1.資本市場折現率
根據資本資產定價模型，股票市場折現率=國債收益率 +β值× （指數收益率-國債收益率），根據金融教授達摩?達蘭提出的“多元β值回歸計算法”：β值 = 0.9832+0.08×營業利潤波動系數-0.126×紅利收益率+0.15×負債資本比+0.034×每股收益增長率-0.00001×總資產，其中營業利潤波動系數計算可以反應該資產所在行業性質，資產、負債資本比、每股收益增長率的計算可以更好的反應投資個體的資產規模、經營風險、盈利能力等情況。
2.建筑市場折現率
目前在建筑市場的造價核算中，短期工程通常采用8%和10%兩種基準利率進行核算，并結合公司財務和當時項目選取。對于長期項目如高速公路行業，除采用資本資產定價模型外，還有項目采用凈資產收益率法，凈資產收益率法是指參照同行業上市公司凈資產收益率的方法。如在高速公路行業即可參照收費公路上市公司凈資產收益率反映的是公司所有收費公路項目的贏利能力， 如將所有上市公司的凈資產收益率進行平均， 基本上可以反映出我國收費公路項目的一般收益率水平。
三、PPP項目折現率的選取
由于PPP項目具有長期性和資金密集型等特點，加之目前新型融資模式的采用，PPP項目應更需要考慮資本市場運作，而不僅僅考慮建筑市場的規律。PPP項目折現率的選取應綜合反應資本的時間價值和收益風險，折現率應反應投資回報率并要考慮通貨膨脹因素，并對于行業特征、項目長期運營能力均要有一定的反應。國外的折現率選取中對于資金的時間價值、機會成本、風險因素均有不同程度的側重，但不足以反應其全部的要求。我們需要我國PPP項目的特點對其進行修正，以反映通貨膨脹、行業特點等因素，這有待于進一步研究和實踐。
參考文獻：
關鍵詞 無套利均衡分析法 期權 金融工程
中圖分類號：G624.41 文獻標識碼：A 文章編號：1002-7661（2016）19-0002-02
金融工程，是一門新興的交叉學科，是一門集金融、數學、工程、計算機等多學科、多專業的復合型學科。現在很多金融學專業、金融工程專業、金融數學等相關專業都開設了這門課程。衍生產品的定價是其金融工程的重要內容之一，而其理論價格是投資者參與套期保值、套利和投機的依據。 無套利均衡分析，作為金融工程的基本分析方法，是金融衍生產品定價的核心技術，其實質就是簡單、基本的現金流復制技術。運用無套利均衡分析法給期權定價是金融工程教學中的一個重點但同時也是一個難點，大部分教材在講這一塊時，都沒有講的很清楚，只是簡單地給出一個構建的組合，比如給歐式看漲期權定價，就可以構建一個由一單位看漲期權空頭和一定單位的標的股票多頭，這樣就可以給期權定價了。這讓很多學生無所適從。因此需要對無套利均衡分析法在期權定價中的運用的教學設計做全面的分析，讓學生一目了然地掌握期權的定價，同時培養構造、創新的思想。
一、無套利均衡分析法的基本思想
金融產品在市場的合理價格是這個價格使得市場不存在無風險套利機會，這就是無套利定價原理。無套利，簡而言之，金融市場不存在套利機會，也即金融市場是有效的。在有效的金融市場如果存在相應的套利機會，也非常短暫，套利者就可以構造相應的套利組合實施套利，原來價格高的賣的人多了，價格回落。原來價格低的買的人多了，價格上升。所以套利行為的實施使得市場又重新回到無套利均衡狀態。因此，不存在無風險套利機會是金融產品定價是否合理的根本依據。而我們所要尋求的金融資產的合理價格，也就是這個金融產品的價格應該是使得市場上不存在任何套利的機會。
所以，無套利均衡分析法，簡單地理解為，作為定價者唯一要確定的是：當金融市場上其他金融工具價格給定的時候，某種金融工具的價格應該是多少，才使市場中不存在任何套利的機會？
二、傳統的運用無套利均衡分析法給期權定價時的教學設計
為了便于表述，我們定義以下符號的含義：f為看漲期權的價格。下面我們來看一個給歐式看漲期權定價的實例。
例題1：假設一只不支付紅利的股票現在的價格是20元，預計3個月后漲到22元或是跌到18元，并且假設無風險利率為12%，求執行價格為21元的該股票歐式看漲期權的價值。
為了找到該期權的價值，可以構建一個由一單位看漲期權空頭和單位標的股票多頭組成的組合。為了使該組合在期權到期時無風險，必須滿足下式：
22-1=18，求得=0.25。由于該組合在期權到期時其價值恒等于4.5元，因此是無風險組合，其現值為4.37。所以有20？.25-f=4.37，求得f=0.63。
三、對以上歐式期權定價案例教學設計的改進
我們要給歐式期權定價，首先要對期權這類金融衍生工具其未來的現金流特征進行分析。期權到期的價值取決于股票未來的漲跌狀況。我們可以畫一個簡單的圖形來看。
在分析了標的股票和期權到期的現金流狀況以后，接下來我們就要試圖運用無套利均衡分析法給期權定價。首先通過上述圖形我們發現，股票和期權未來價值與其上升狀態和下跌狀態有關。其次，通過對期權的理解，如果未來股票價格超過其執行價格，則期權可能被執行，就有價值，否則，期權不會被執行，作為投資者損失的是少量的期權費。結合期權的特征，以及無套利均衡分析法的關鍵技術即“復制技術”，下面我們就考慮如何復制。因為期權和標的股票未來都有兩種狀態也就是未來的現金流不確定，所以一種資產不能完全復制，因此這里還要借助其他的金融工具即無風險資產。兩種狀態用兩種金融資產就可以進行復制了，接下來我們分別從兩個不同的角度進行復制。
（一）用股票和無風險資產的組合復制看漲期權
可以構造一個與看漲期權的收益相同的投資組合：x單位股票并投資y元到無風險資產上。首先在期初時刻該組合的現金流是20x+y；在3個月后即到期時刻該組合的現金流分為兩種情況：一是當股價上身到22元時，該組合的現金流為22x+ye0.12？.25；一是當股價下跌到18元時，該組合的現金流為18x+ye0.12？.25。運用無套利均衡的分析方法，如果復制組合與被復制組合的未來損益即現金流相同，則當前的價格應該相等，否則會出現相應的套利行為。所以要保證這兩個組合的終值相等，因此可以得到如下關系式：
解得x=0.25，y=-4.37，所以持有0.25單位的股票多頭與4.37單位無風險債券空頭的組合與一單位看漲期權組合的損益相同，則在初期兩個組合的當前價值應相等即：f=20x+y，則有f=0.63。也就是說，當該看漲期權價格為0.63時，市場上不存在無風險套利機會。
（二）用股票和看跌期權的組合來復制無風險資產
我們也可以構造如下組合：n單位股票和m單位歐式看漲期權組成復制組合，而被復制組合由一單位無風險資產構成。分析該復制組合的現金流特征：在期初時刻該組合的現金流為20n+mc；在期末即到期時刻其現金流也分兩種情況，一是當股價上升到22元時其現金流為22n+m，一是當股價下跌至18元時其現金流為18n，運用無套利均衡的基本思想，保證這兩個組合的終值相等，必須使得以下關系式成立：
解得n=0.0572，m=0.2288，所以持有0.0572單位的股票多頭與0.2288單位的看漲期權空頭頭構成的組合與無風險債券構成的組合的損益相同，即有：1=20n+mf，則有f=0.63。
四、結論
對于一個有效的金融市場來說，如果市場上存在套利機會，則會有相應的套利活動出現，這時對于投資者來說，如何判斷是否有套利機會，必然涉及到某種金融產品的定價是否合理，從而做出相應的投資活動。通過對無套利均衡分析法的基本思想進行分解，把它簡化為通過復制，找到復制組合與被復制組合。如果復制組合與被復制組合未來的損益相同，則當前的價格應該相等，即“同損益同價格”。所以，通過構造不同的組合，都可以幫助投資者對衍生金融產品期權的市場價格作出一定的判斷，從而做出相應的投資行為，另外在構造組合的過程中，也給出了如果存在套利機會，投資者如何套利獲得無風險利潤的方法，這對金融市場的參與者來說有一定的現實意義。
參考文獻：
[1]鄭振龍，陳蓉.金融工程[M]. 北京：高等教育出版社，2012，15-17.
關鍵詞：城鎮家庭資產；家庭消費；消費行為：分位數回歸模型
中圖分類號：F830
文獻標識碼：A
文章編號：1000-176X（2017）05-0115-08
一、問題的提出
自Modigliani提出生命周期理論之后，關于財富對消費的影響更激發了學者們的研究興趣。Elliott分析了家庭金融財富、非金融財富與消費支出之間的關系。發現非金融財富對消費支出的影響不顯著。Davis和Palumbo采用美國宏觀數據進行研究，認為居民總資產若增加1美元，其總消費會隨之增加3-5美分，但金融資產和非金融資產對消費的影響各不相同。Dynan和Maki使用1983-1989年美國家庭微觀調查數據進行研究，發現持有股票的家庭其消費支出會跟隨股票價格變化而同方向變化。但不持有股票的家庭其消費不受股價影響。Case等分別從美國國家層面和州層面對金融資產、住房資產與消費支出之間的關系進行了研究，認為住房資產對家庭的消費性支出具有顯著影響。且影響大于金融資產。Bostic等將美國的兩個微觀調查數據庫進行匹配，研究了金融資產與住房資產的消費效應，結果表明住房資產對消費的彈性系數為0.044-0.065，而金融資產的消費彈性系數為0.007-0.023，住房資產對消費的影響更大一些，且家庭的耐用品消費與非耐用品消費行為存在差異。Bonis和Silvestrini利用1997-2008年間11個OECD國家的宏觀數據進行研究，發現居民金融資產的邊際消費傾向比住房資產的邊際消費傾向大。Sousa對1980-2007年歐元區的情況進行了研究，認為金融資產對消費的影響較大且顯著，而住房資產對消費的影響效應接近于零且不顯著。Peltonen等使用14個新興國家的數據對家庭財富與消費關系進行研究，發現亞洲國家的房產財富效應正在不斷增加，在股市資本化程度高的國家金融資產財富效應較強，而收入水平或者金融發展水平較低的國家房產財富效應更顯著。
駱祚炎采用城鎮居民1985-2005年的宏觀年度數據，分析了我國居民金融資產與住房資產對消費的影響，認為住房資產對消費的影響大于金融資產對消費的影響，但二者的影響效應都較為微弱。魏鋒基于誤差修正模型，分析和對比了我國股票市場以及住房市場的財富效應，發現房地產市場具有擴張的財富效應，而股票市場具有收縮的財富效應。鄒紅和黃慧麗使用我國城鎮家庭1999-2009年季度數據。分析了居民資產對消費的影響，結果顯示我國房地產市場對居民消費影響顯著，其財富效應遠遠大于股票市場的財富效應。田青對我國2001-2009年的居民金融資產與實物資產進行了估算，并分析了二者對消費的影響，認為家庭資產會對消費產生積極的促進作用，其中實物資產對消費的影響作用較強，居民儲蓄和股票資產對當期消費會產生擠出效應。而其他類型金融資產對消費的影響不顯著。樂長根和辜宏強運用2003-2010年季度數據，使用誤差修正模型分別對居民股票資產、儲蓄資產、住房資產與消費變動之間的關系進行檢驗，發現股市存在微弱的負財富效應，住房市場的正財富效應相對顯著，儲蓄資產從短期來看具有負財富效應，在長期則有正財富效應。謝堊采用我國健康與養老追蹤調查數據，首次在微觀層面上探究了家庭資產對消費的影響，認為對于擁有自有住房者而言，房產的消費彈性明顯大于金融資產的消費彈性。張大永和曹紅使用我國家庭金融微觀調查數據，分析了家庭住房資產、金融資產及其他實物資產對消費的影響。研究結果表明，擁有自有住房與否、住房的價值和金融資產規模等因素都對家庭消費產生顯著影響，且住房資產對消費的影響大于金融資產。進一步分析認為，無風險金融資產對非耐用品消費產生較大影響，而風險金融資產對耐用品消費影響更大。陳訓波和周偉使用2008年的我國家庭動態跟蹤調查數據，分析了我國城鎮不同類型家庭財富對消費的影響，認為家庭各類資產對居民消費的影響顯著，且金融資產的邊際消費傾向高于房產。家庭人口數量和戶主特征等因素也對城鎮居民消費產生顯著影響。李濤和陳斌開基于微觀家庭數據，區分和比較了家庭生產性固定資產和非生產性住房資產對居民消費的影響，考察了家庭資產對居民消費的“資產效應”和“財富效應”。研究發現，家庭住房資產主要呈現出消費品屬性，只存在微弱的“資產效應”而不存在“財富效應”。相反，家庭生產性固定資產具有明顯的“資產效應”和“財富效”。張屹山等分析了我國居民收入與金融資產結構，結果發現，無論城鎮還是農村家庭，財產性收入對消費的促進作用都不顯著，原因是我國居民財產性收入在總收入中的占比較低。李波利用我國家庭金融調查數據，從理論和實證角度論證了金融風險資產對消費支出的財富效應與風險效應，認為兩者存在替代關系，隨著家庭金融資產的持有權重提高，資產財富的邊際消費傾向增加，資產風險的預防性儲蓄傾向也隨之增加。
上述研究的結果表明，不同國家、不同家庭的財富對消費的影響各不相同，尤其在我國，利用微觀數據進行這一領域的研究近幾年才展開，研究的內容還有待進一步深入。本文擬利用我國家庭金融調查數據（China Household FinanceSurvey，CHFS），研究我國城鎮家庭金融資產、住房資產以及非住房實物資產對家庭消費的影響，特別地，本文將采用分位數回歸模型，重點研究不同收入水平家庭的消費影響因素。并將家庭金融資產細分為無風險資產、風險資產和社保賬戶資產，分別研究不同類別的金融資產與家庭消費之間的關系，回答家庭特征變量對家庭消費的影響程度。
二、樣本選擇、變量定義及描述性統計
（一）樣本選擇
本文使用的數據來源于CHFS 2011年的全國基線調查數據。CHFS是西南財經大學我國家庭金融調查與研究中心進行的一項全國性的全面系統的入戶追蹤調查，涵蓋了全國25個省（市、區）、80個縣、320個社區共8 438戶家庭，個人信息的樣本量為29463人，具有廣泛的地域代表性及大樣本性質。CHFS針對性較強，擁有居民家庭各項金融資產的詳細信息，全面客觀地反應了當前我國家庭金融的基本狀況。通過與國家統計局公布的可比數據進行對比，CHFS調查數據與國家統計局公布的數據基本一致，說明CHFS調查數據的高質量與可信度。
在數據處理過程中。首先將存在缺失值和異常值的家庭剔除，然后根據以下原則對樣本進行篩選：（1）戶主年齡限制在20-65歲，這部分家庭是當前社會主要消費群體，且數據缺失較少。（2）部分低收入家庭的收入僅來源于政府補貼，不具備代表性，因此，將收人最低5%的家庭剔除。最終獲得有效樣本2888個。
（二）變量定義
結合CHFS的數據，本文給出變量定義如表1所示。
（三）描述性統計分析
由我國城鎮家庭關鍵指標的描述性統計結果可知，從金融資產上看，我國城鎮家庭金融資產均值為86030.00元，其中風險金融資產為28926.20元，無風險金融資產為57103.80元，即大多數家庭持有的無風險資產遠高于風險資產。此外，家庭擁有的社保賬戶資金不容忽視，達到23220.60元；從實物資產上看，城鎮家庭擁有的住房資產價值達632283.00元，遠高于其他實物資產的價值；①此外，樣本中的家庭規模基本符合我國大多數城鎮家庭為三口之家的狀況；約有16%的家庭戶主具有大學本科及以上學歷；戶主中68%為男性，89%已婚。
（二）有房家庭消費支出的分位數模型估計及影響結果分析
根據模型（3）估計家庭資產對有房家庭支出的回歸結果如表2所示。由表2可知：
第一，家庭金融資產顯著影響家庭消費，并隨收入水平的提高影響程度逐步下降。金融資產的消費彈性在1%顯著水平下顯著為正，說明有房家庭消費明顯與家庭金融資產有關，從數量上看，收入水平越低的家庭對財富越敏感，收入水平越高的家庭，財富對家庭消費的影響越小。
第二，住房資產顯著影響家庭消費，且住房資產對消費的彈性大于金融資產對消費的彈性，隨著收入水平的提高住房資產對家庭消費影響程度逐步下降。住房資產對于消費支出的彈性在1%顯著水平下顯著為正，說明不論高收入還是低收入家庭的消費支出都與其所擁有的住房資產顯著正相關，越是低收入家庭，住房資產對消費的影響越強烈。與金融資產相比，無論哪一類收人群體，其家庭消費都受住房資產的影響更大。我國城鎮有房家庭的住房資產均值為632283.00元，遠高于金融資產均值86030.00元的水平，因此，筆者認為，住房資產的保障作用對消費的影響明顯大于金融資產對消費的促進作用。
第三，家庭可支配收入是影響家庭消費的關鍵因素，家庭的收入消費彈性隨收入增加而減小。所有變量中，消費的收入彈性最大，且都在1%顯著水平下為正。隨著收入的增加，家庭消費的收入彈性漸次變小，這正如凱恩斯消費理論所述，邊際消費傾向隨著收入的增加而減少。
第四，非住房類實物資產對家庭消費的影響高于預期，且隨著家庭收入的增加，對家庭消費的影響隨之增加。非住房類實物資產大致包括汽車、相機、空調或奢侈品等眾多耐用品以及字畫等藝術品，這類資產對家庭消費的影響比我們預期的要大，僅次于收入對消費的影響，并且隨著家庭收入的增加，對家庭消費的影響隨之增加。
第五，中等收入家庭的消費支出受家庭規模的影響大于低收入和高收入家庭。家庭規模對家庭消費的影響在五個分位點上均顯著為正，其中在Q50分位點的系數最大為0.071，總體呈現倒u型狀態。消費支出與家庭成員人數正相關毋庸置疑。對于中等收入家庭來說，家庭人員增加相的消費支出必然增加。但對于高收入家庭來說，家庭成員增加多出的開支對家庭總體消費的影響不大，換言之，’增加一個人的開支占家庭總消費中的比重相對較小：對于低收入家庭來說，也許多一個孩子的投資僅限于多了基本的生存性消費，占總體家庭消費的比重也不大。因此，表現出家庭規模對家庭消費的影響隨著收入水平的提高呈現倒u型狀態。
第六，戶主學歷對最高收入家庭的影響不顯著，對其他收入水平家庭的影響差別不大。估計結果顯示，戶主學歷高的家庭其消費支出也高，這是由于學歷高一般伴隨著收入水平高。相應地消費水平也高。但對于特別高收入的家庭來說，其收入水平或者由于創業、機遇和繼承等原因，其學歷水平已不是主要因素。
第七，中低收入的男性戶主家庭消費低于女性戶主家庭，高收入家庭的戶主性別對家庭消費影響不顯著。這是我們根據模型估計結果得出的一個有趣的結論。戶主性別對家庭消費的影響在Q10、Q30和Q50分位點均顯著為負，在Q70、Q90分位點上則不顯著，即男性戶主低收入家庭的消費比女性戶主低收入家庭的消費少16.6%，次低收入和中等收入男性戶主家庭相對女性戶主家庭少消費7.4%和3.9%。
在我國傳統中，家庭戶主通常為男性，戶主為女性的家庭更多為離異和未婚家庭。在高收入家庭，戶主性別不影響家庭消費容易理解，但在中低收入家庭中，筆者認為產生前述現象可能有兩個主要原因：一是女性戶主如果離異，她很可能需要進入下一段婚姻，在這期間就需要保持一定的“面子”消費，并且不需要為下一段婚姻積累資金。而如果是離異的男性戶主，他為了下一段婚姻則更可能需要積累資金，節儉消費。二是女性戶主如果再婚。通常她就是家庭住房的擁有者，而她又處于中低收入家庭，很可能意味著她的家庭住房是靠相對有錢的娘家資助的，在有外來經濟資助情況下，家庭消費支出可以更高。
第八，正常婚姻狀態對中低收入家庭的消費具有促進作用，對高收入家庭影響不顯著。估計結果顯示。戶主婚姻狀態對家庭消費的影響在Q10、Q30和Q50分位點上分別為0.108、0.212和0.136（在Q70和Q90分位點上不顯著），也就是說，婚姻狀態正常家庭的消費水平要高于離異、未婚家庭，而高收入家庭則不受戶主婚姻狀態的影響。婚姻狀態正常的中低收入家庭一般來說收入來自于夫妻雙方，高于離異或未婚家庭，從數據上看，消費增加在10%-20%左右。
（三）無房家庭消費支出的分位數模型估計及影響結果分析
根據模型（3）估計家庭資產對無房家庭支出的回歸結果如表3所示。
由表3可知：
第一，家庭金融資產顯著影響家庭消費，高收入無房家庭對金融資產相對更敏感。由估計結果可知，消費支出的金融資產彈性都顯著為正，說明無房家庭消費同樣與家庭金融資產有關。樣本數據顯示，有房家庭的平均收入和平均金融資產比無房家庭分別高出23%和50%，也即我國的無房家庭通常是收入相對較低的家庭。無房家庭中的高收入家庭最有可能購房。這類家庭必須攢錢購房，所以對財富最敏感。
第二，家庭可支配收入是無房家庭消費的最重要影響變量。與其他變量相比，無房家庭的消費收入彈性最大，且明顯高于有房家庭的消費收入彈性，但無房家庭的消費與收入之間沒有呈現明顯的由收入引起的變化，甚至高收入家庭的彈性相對較大。這也是因為無房家庭大部分屬于相對低收入家庭，沒有足夠的資金用于購房和消費，對收入敏感。
第三，非住房類實物資產對無房家庭消費的影響較大。非住房類實物資產對無房家庭消費的影僅次于收入對消費的影響，但影響程度并未隨著家庭收入的變化成規律性變化。
總體來看，無房家庭與有房家庭的消費支出都受收入、實物資產和金融資產的影響，但影響強度卻不同。有房家庭的消費支出與我們對現實的認知更吻合，而無房家庭中不同收入水平家庭的各個變量系數沒有呈現規律變動。從模型對各變量不同分位點上的系數斜率相等檢驗結果可以看出，不同分位點上的系數（D1除外）都不能拒絕斜率相等的假設，也即各分位點上的系數斜率可以認為沒有顯著差別。雖然無房家庭的收入有高低之分，但由于普遍收入較低、金融資產較少、又都沒有住房資產，因此，無房家庭普遍需要節儉開支、壓縮消費、攢錢買房，總體上他們處于同一消費水平，屬于同一種消費群體。
（四）無風險金融資產和風險金融資產對有房家庭消費支出的影響分析模型（4）的分位數回歸結果如表4所示。
對表2和表4相同變量的系數變化進行比較可以發現，將廣義金融資產劃分為無風險金融資產、風險金融資產和社保賬戶余額后，估計的系數基本不變。趨勢則完全沒有改變，說明模型是非常穩健的。這里，我們僅分析家庭無風險金融資產、風險金融資產和社保賬戶余額對家庭消費的影響。
第一，無風險金融資產對家庭消費影響最大，且其彈性系數隨收入的增加而減少。隨著家庭收入水平的提高，無風險金融資產對家庭消費的影響程度漸次減小。從描述性統計分析即可以看出，我國城鎮家庭無風險資產大致是風險資產的兩倍，且低收入家庭無風險資產配置的比重更高，而高收入家庭風險資產的配置比重更高，①上述結論正是消費理論和我國家庭金融資產配置狀況決定的，低收入家庭無風險金融資產對消費的保障作用更明顯。
第二，風險金融資產對家庭消費性支出的影響微弱，收入越高，家庭消費的風險金融資產彈性越大。在家庭金融資產配置結構中，高收入家庭更傾向于配置風險金融資產，其數量更多、比重更高、種類也更豐富。本文的估計結果與實際情況完全相符。最低收入10%的家庭消費對風險金融資產不敏感，最可能的情況是這部分家庭沒有或僅有極少的風險性金融資產。隨著收入的增加，家庭消費的風險金融資產彈性漸次增大，在最高收入的10%家庭中，其風險金融資產對家庭消費的影響最高，彈性為1.6%。
第三，社保賬戶余額對消費的影響隨家庭收入的增加而減弱。對于低收入家庭來說這是一筆不可忽視的財富，即使目前不能直接使用，但仍是可以預期的個人財富，對穩定當前消費具有重要作用。而對于高收入家庭來說，其家庭收入支付當前消費綽綽有余，社保賬戶余額不會對當前消費有任何影響。
四、結論及討論
第一，無論是有房家庭還是無房家庭，家庭財富都是影響家庭消費的重要因素。有房家庭中的低收入者對財富更敏感；無房家庭中的高收入者對財富更敏感。我國家庭擁有無風險金融資產的比重兩倍于風險金融資產，因此，無風險金融資產對家庭消費的影響更大。
第二，對有房家庭而言，無風險金融資產配置的比重隨家庭收入的提高而遞減，風險金融資產配置的比重隨家庭收入的提高而遞增。低收入家庭的資產結構中無風險金融資產比重最高，風險金融資產比重最低，風險金融資產的變動對家庭消費沒有影響。高收入家庭正好相反，無風險金融資產對其家庭消費沒有影響。
第三，社保賬戶資產在家庭財富中占有較大比重，大約占廣義家庭金融資產的20%以上，占低收入家庭金融資產的比重更高達25%。雖然這是一筆不能當期使用的資產，但卻是中低收入家庭良好的預期保障，因此，做好社會保障工作對提高我國城鎮家庭消費支出具有重要意義。
第四，對有房家庭而言，不論高收入還是低收入家庭的消費支出都與其所擁有的住房資產顯著正相關，且越是低收入家庭，住房資產對消費的影響越強烈。與金融資產相比，無論哪一類收人群體，其家庭消費都受其擁有的住房資產的影響更大。是否擁有住房、是否需要為購房積累資金，這些選擇都會影響家庭消費支出。
第五，汽車、相機、空調或奢侈品等非住房實物資產通常具有消耗性，家庭擁有這類資產越多，基于該類資產的支出越多，但這些資產正是消費結構升級的趨勢和方向。因此，政府還需不斷在政策上向中低收入階層傾斜，提高其收入水平和消費能力，進而促進全民生活水平和生活質量提高，最終提高社會總需求。
關鍵詞：市政債券利益分割均衡
為迎接2008年奧運會，北京市將直接投資1800億元人民幣進行市政基礎設施建設，由此帶動的相關投資額將在3000億元左右，2010年廣州亞運會和上海的世博會需要市政建設費用分別為2200億和3000億左右。但經濟發展居于全國前列的上述三市年地方財政收入也僅四五百億左右。顯然，單靠中央政府的財政支持和地方政府同期的財政收入不可能支撐如此巨大的資金流。而且，目前中國正處于城市化加速期，資金需求巨大，如何籌措每年數千億元的城建資金，是亟待解決的關鍵問題。目前，從國債的發行來看，我國債務依存度（50%）已經遠遠超過國際公認的財政債務依存度的“安全線”（25%-30%），國際上一般認為國債償還率應控制在10%左右，而我國1998年已超過24%，因此依靠國債發行來增加地方政府市政建設投資的空間也十分有限。
對此，歐美國家的經驗是通過發行地方政府債券來解決城市化進程中資金缺口問題的，我國也可以在國情基礎上借鑒國外先進經驗。需要注意的是市政債券的推行宜疏不宜堵，否則很多地方政府會采取一些變通的辦法，通過設立一些隸屬于地方政府的投資公司，在公司的平臺上進行發債和融資的活動等，反而不利于我國金融市場的規范化發展。
目前對這一問題的研究主要集中在三個方向：一是國外市政債券的運作經驗及對我國的啟示（徐世杰2001，羅雯2002，楊萍2004）；二是我國發行市政債券的必要性（2002，陶雄華2003，宋立2004）；三是對我國發行市政債券的風險及規模的測定（韓立巖等2003，王剛2003）。但是，對我國推行市政債券將面臨的中央與地方政府之間以及各地方政府之間的利益分割這一敏感話題至今研究匱乏，此外，作為理性投資者，在引入市政債券之后，金融市場上將如何實現資源配置最優化也是值得關注。本文欲在這三方面嘗試做開創性的探討。
中央與地方政府之間的利益分割
地方政府的可支配收入主要有兩種渠道：一是地方稅收，一是中央補貼或轉移支付。即使在分稅制最徹底的美國，聯邦政府仍給予地方政府一定的財政補貼。我國采取兼顧型分稅制，所以中央政府對地方政府的財政補貼或者說地方政府對中央的依賴更為嚴重。而市政債券意義的實質在于中央可以減少對地方政府的直接或間接補貼，而將部分財政補貼轉化為地方政府稅收權益的適當擴大，以支持市政債券的發行從而增強地方財政獨立。那么現在的問題是，中央所割讓給地方政府的稅收權益總額應該占未引入市政債券之前中央財政收入的多大比重，才能實現兩者利益分割的最優化。
假設該比重為a；T為引入市政債券之后的綜合銀行存款利息所得稅、投資股票、基金等的資本利得稅、個人收入所得稅等所有稅率所構造的財富與稅收的單增的連續函數；當地居民財富期初的稅前總額為W0，t時期末稅后財富總額為Wt；市政債券利率為rm，其他資產平均收益率等價于市場無風險利率r，則當地居民財富最大化函數為：
由此可見，在引入市政債券之后，中央所割讓給地方政府的稅收權益應該占發行市政債券之前中央財政收入的最優比重為a*才能實現中央與地方政府之間的利益分割最優均衡。因為，如果批準的市政債券占中央預算的規模過小，即a小于a*，則不能實現地方政府及當地居民建設充分發展的正當需要，無法起到支持市政建設的效果。而市政債券占中央預算的規模過大，即a大于a*，相當于中央對地方給予過量補貼，則不但中央稅收權力過分流失而且容易滋生地方政府的惰性。
地方政府之間的利益分割
除了中央與地方政府之間的利益分割問題，各地方政府之間也會存在利益分割問題。因為一旦中央政府允許地方政府發行市政債券，那么多個地方政府發行市政債券的時候，將會出現不同的市政債券發行主體在金融市場上彼此競爭的局面。因為當一個經濟系統中存在多家市政主體時，市政債券發行的成功與否是與旺盛的市場需求密不可分的。而一定時期內，金融市場上融資總量和社會財富總量是既定的，某一地區融資增加是通過汲取其它地區居民財富轉移實現的。所以，市政債券的競爭結果實質上是多個市政主體間零和博弈的過程。
這種競爭產生的效應是極其復雜的，最直接的體現為市政債券的發行的地理分割問題。而地理分割會導致市政債券市場上供給和需求特征的差異。尤其是從面向特定區域的債券的供給到面向全國的供給的發行中的市政債券收益方面的差異、公眾投資者作為需求方對銀行抵押擔保要求的差異以及在市政債券利率方面，異地發行或購買時獲取信息成本方面的差異等等。這些因素甚至可能對異地投資者產生收益可觀的套利頭寸，進而引起跨地區的套利活動。
發行者規模的分割是同地理分割密不可分的另一個問題，小的市政主體（即GDP相對落后及人口密度較小的市政債券發行主體）一般通過當地政府財政收入作擔保將市政債券發售給當地投資者。而相比之下，大的市政主體除政府財政收入作擔保之外，還可以通過實力雄厚的國際評級機構傳遞給投資者充分的信息和足夠的信心，甚至通過國際保險商的辛迪加聯合擔保將國內異地投資者甚至國外投資者作為銷售市場。大量事實表明，這樣做雖然表面利率成本相對較高，但是銷售市場的擴大而獲得的好處足以超越成本的增加，從而帶給發行人極大的便利和好處。
這一點從另一側面來看，說明大城市和小城市發行市場債券的利率成本的約束函數是截然不同的。許多小型市政主體不找穆迪或者標準普爾來評級，原因有二：一是自身地方經濟實力不足，縱然參與評級也很可能比經濟實力雄厚的大城市評得較差結果，反而要支付高昂的評級成本及擔保費用，即不具備可行性。二是因為他們能夠在一個狹小的市場范圍內發行債券，而不需為投資者提供其金融市場、經濟環境以及地理特征方面的信息而支付額外的利率成本，即不具備必要性。評級費用和準備申請材料的成本通常超過這些地區發債的潛在收益，如果小城市在一個小范圍的市場中發行，并且能夠取代評級公司或擔保公司而取得投資者的認可，那么不參與評級和擔保，從而節省發行成本相對提高債券收益率是小市政主體參與市政債券市場競爭的一種生存方式。
投資者財富的最優分割
最后，考慮到作為投資者，除了市政債券及無風險資產之外，在金融市場上也將面臨風險資產如股票，或銀行存款等選擇時，將如何抉擇最為明智呢。我們來探討引入風險資產后，投資者財富在各資產間的最優分割或者說配置問題。
假設a為投資者財富分配于風險資產的比例，b為投資者財富分配于無風險資產（此處以短期國債利率為代表）的比例，而剩余資產份額（1-a-b）投資于風險介于兩者之間的市政債券；由于我國目前銀行存款利率僅為1.98%，扣除20%的利息所得稅與3.2%的通貨膨脹率的影響，我國目前銀行存款利率實質上是一種實際“負利率”的狀態（1.98*80%-3.2%=-1.616%）。“負利率”的出現，意味著資產不但不能起到保值增值的效果，反而由于通脹而遭到貶值。所以，在本文中作為理性的投資者，暫不選擇投資于這種資產。并假設投資者為風險厭惡型，則他對待風險資產的態度應該為倒“U”型，如圖1所示：
因為以風險資產的代表：股票為例，隨著風險資產收益率的增高，少數具有超前意識的投資者估計收益率曲線已經接近頂部，多數風險規避型投資者見好就收，趕在衰退之前趁高拋出股票，在這些人的帶動下，產生羊群效應，使拋售風潮擴大化，所以投資者對風險資產的總體規模減持。而前不久，我國開放式基金的贖回狂潮也正是這一解釋的最好注腳。當然，對于無風險資產則由于資產回報率無風險特性，使投資者資產配置規模隨收益率的增加而增加的正相關函數。
我們不妨用數學模型概括為：a＝krz2而國債的收益率則為b=nr，k，l，n均大于0的常數。居民財富函數為：
本文討論了我國推行市政債券將面臨的中央與地方政府之間的利益分割、各地方政府之間的利益分割，以及作為理性投資者，在引入市政債券之后的財富最優分割（即如何實現各種資產配置最優化）等前瞻性問題。本文在這三方面嘗試做開創性的探討，以引發學者們更為深入而細致的研究。
參考文獻：
1.宋立.市政收益債券:解決地方政府債務問題的重要途徑.管理世界，2004
2.楊萍.國外地方政府債券市場的發展經驗.經濟社會體制比較，2004
3.陶雄華.地方政府債務債券化的可行性.經濟研究參考，2003
4.韓立巖，鄭承利，羅雯，楊哲彬.中國市政債券信用風險與發債規模研究.金融研究，2003
5.王剛，韓立巖.我國市政債券管理中的風險防范與控制研究.財經研究，2003
6.羅雯，韓立巖.美國市政債券市場概況及其對我國的借鑒.經濟與管理研究，2002
摘 要 本文以20世紀六七十年代的經典資本資產定價模型為研究起點，這一時期提出的資產定價模型構成了資產定價理論研究的基本范式。后續很多新的資產定價模型都是在它們基礎上派生出來的。進入90年代以來，資本資產定價模型主要是圍繞解釋CAPM異象來進行的，因此本文主要從模型修正方面來討論這個問題。最后鑒于近幾年來行為金融在解釋資產定價異象上越來越有成效，本文又介紹了行為金融學方面的一些模型，并且指出傳統金融學與行為金融學將進行結合來促進資本資產定價模型的發展。
關鍵詞 資本資產定價模型 多要素CAPM 行為金融學
資產定價理論是金融理論的一個核心內容，是20世紀金融領域最受矚目的前沿課題。著名的資產定價模型CAPM、APT和期權定價模型，它們為確立資產定價理論在金融理論的顯赫地位奠定了堅實的基礎。但是，在資產定價理論近半個世紀的發展歷程中，還有很多重要的模型例如零貝塔CAPM、Merton（1973）的多要素資本資產定價模型等目前雖然在實際中還沒有得到廣為運用，但其理論價值卻非常重大。同時各種資產定價異象的發現也同時促進了結合心理學、社會學等研究的行為金融的興起。行為金融對建立在理假設基礎上的傳統資產定價理論的研究范式提出了嚴峻挑戰。行為金融認為投資者并不完全是理性的，非理性投資可以影響資產價格。運用過度反應或反應不足等基本工具，行為金融從另一個視角對各種異象進行了全新闡釋。進入90年代以來，傳統資產定價理論的支持者和行為金融學家圍繞資產定價異象的解釋更是展開了激烈的論戰。其他基于理性基礎的資產定價模型或者行為模型可以取代CAPM在金融學中的地位嗎？這些問題似乎不能簡單地回答。基于這一點，本文嘗試從資產定價理論演進發展的角度來探討這些問題。因為只有比較全面地了解資產定價理論是如何產生和發展的，了解這些理論存在的缺陷及其實證檢驗上的限制，才可能中肯地得出一些結論。
一、 Sharpe（1964）、Lintner（1965）和 Mossin（1966）的資本資產定價模型（CAPM）
在 Markowitz 的資產組合理論基礎上，Sharpe（1964）、Lintner（1965）和 Mossin（1966）分別獨立地提出了著名的資本資產定價模型，即CAPM。CAPM的本質是存在無風險資產和無限賣空的資產組合理論。它不僅僅考慮了單個投資者的決策，還考慮了加總他們確定市場均衡。在資產組合理論中，資產的價格外生地給定，且不受任何投資者的影響。給定這一價格，投資者形成他的概率分布，并且允許投資者的預期不相同，但是CAPM也有很多缺陷，概括起來主要有以下幾點：一是CAPM是一個靜態的單期模型，在現實情況中，投資者往往面臨的是動態的多期的情況，假設與現實嚴重不符。二是資產收益率必須是線性相關的是CAPM 的一個隱含假設，排除了一種日益重要的金融工具－衍生證券的定價。因為衍生證券的收益率往往表現出很強的非線性關系。三是CAPM 中還有一個假設仍然受到批評：即假設所有資產是可市場化的。雖然由外國法規問題導致的某些投資限制在國際CAPM中得到了考慮，但是，諸如人力資本是不可市場化的。因此，市場組合不能準確的確定。
二、Black（1972）零貝塔 CAPM
Black考察了最初的CAPM，他發現，無論是無風險資產的存在還是投資者以無風險利率借款和貸款的要求都不是該理論成立的必要條件。然而，當不存在無風險資產時，就會產生CAPM的另外一種不同的形式。他的觀點如下：無風險資產的貝塔為0。由于無風險資產的收益不存在波動性，因此它不會隨市場一起變化。假設能創造一個與市場無關的投資組合，那么它的貝塔就是0。可以說零貝塔CAPM比CAPM前進了一步，但是0貝塔組合必須依靠賣空才能實現，在現實中，并非所有的投資者都可以進行賣空的操作。許多機構投資者是被禁止賣空或者在賣空方面受到限制。
三、Fama 和 French 的三因子模型
CAPM 在實證檢驗上的連續受挫使得很多人對傳統單貝塔CAPM理論的正確性產生了懷疑。尤其是70年代末以來，盈余報酬率效應、規模效應、賬面市值比效應等大量異象的發現更是對這一理論造成了嚴重的沖擊。這些研究發現很多貝塔之外的變量尤其是公司特征的變量可以更好地預期收益率。相關研究還表明，股票收益率在特定時間段顯示出某種變化規律。如“長期收益率反轉效應”和“短期慣性效應”。由于傳統的CAPM明顯不能通過貝塔差異解釋上述現象，因此它們被稱為“異象”。Fama和French 以1963－1990為樣本期運用橫截面回歸法研究貝塔與收益率的關系，結果發現兩者之間并不相關，甚至在控制了規模變量后，貝塔與收益率的關系仍然不顯著。而股本市值和賬面市值比兩個變量聯合起來可以更好地解釋股票平均收益率的橫截面差異。CAPM異象的一個重要的解釋是CAPM 錯誤設定了。Fama和French首先研究了這一問題。他們認為，CAPM異象之所以存在，是因為CAPM中缺乏考慮其他必要的風險因子。基于FF（1992）得出的股本市值（ME）和帳面市值比（BE/ME）變量可以更好地解釋股票平均收益率橫截面差異的結論，他們在隨后1993年的論文中進一步證實了CAPM 異象可以用一個三因子模型來解釋。這三個因子分別是（1）市場超額收益率（Rm-Rf）；（2）股本規模因子（SMB）；（3）帳面市值比因子（HML）。
四、行為金融學對CAPM異象的解釋
（一）“規模效應”和“價值效應（或帳面市值比效應）”的行為解釋
Barberis和Huang（2001）以“損失厭惡”和“心理帳戶”的概念來解釋個股收益率行為。他們考慮了兩種情況：第一種情況是投資者關心個別股票，對于個別股票價格的波動有損失厭惡的傾向，而且決策會受到前一次的投資績效所影響。他們將這種情況稱為個別股票的心理帳戶。第二種情況是投資者關心整個投資組合，對于整個投資組合價格的波動會損失厭惡，決策會受到前一次的投資績效所影響，他們將這種情況稱為投資組合的心理帳戶。他們認為個別股票的折現率是股票過去的績效的函數，假如股票過去的績效很好，因為私房錢效應，投資者會認為這個股票風險較低，而用較低的折現率折現未來的現金流量。在這種情況下，因為較低的折現率會推升價格股利比，所以導致下一期的報酬較低，這也使得股票收益率波動變大。
（二）“短期慣性效應”和“長期收益率反轉效應”的行為解釋
行為金融學家通常運用過度反應或反應不足理論對“收益率反轉效應”和“慣性效應”作出解釋。最早提出市場長期過度反應概念的是De Bond和Thaler（1985，1987）。他們認為新信息出現時，投資者并沒有依照貝葉斯所提出的客觀方法調整他們的預期，而是高估新信息的重要性，低估舊有的與較長時期的信息，換言之，他們對結果的概率評估，是根據所謂的“代表性原則”，而不是根據歷史概率所作的客觀計算。結果股價不是漲過頭就是跌過頭，不論收益、股利或其他客觀因素發生什么變化，反彈都必然可期。Shiller也認為資產價格所具有的過度波動，其實就是市場過度反應的現象。
主流金融學對于資產定價理論的檢驗以及資產定價異象的解釋陷入困境時，行為金融學的出現及發展無疑為新的金融研究提供了思考方向。利用展望理論，行為金融能比較好地解釋傳統預期效用理論與實證結果的分歧。另一方面，行為金融認為投資者的非理并非是隨機發生的，市場發揮套利機制的作用相當有限，因此，傳統金融理論賴以生存的基礎――有效市場假說并不成立。無疑，自展望理論和有限套利理論提出之后，行為金融的影響力及地位日益提高。利用這兩個工具，考慮到非理決策的影響，行為金融為解釋資產定價異象也提出了很多新的資產定價模型。應該注意的是，行為金融不應該與傳統金融相排斥和對立。行為金融理論過于專注個體行為而忽略了市場的客觀條件，而傳統金融理論則著眼于客觀的市場狀況，忽略了“人性”。因此，適當與平衡地結合二者是未來金融研究的一個可行且合理的發展方向。在資產定價研究方面，金融學家Shefrin和Statman提出的BAPM已經朝這一方向邁開了第一步。相信未來會有更多這樣的研究出現。
參考文獻：
[1]威廉.F.夏普著.投資組合理論與資本市場.胡堅譯.北京:機械工業出版社.2001:94-141.