时间:2023-03-06 15:59:25
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第一次上课时,要求学生每6—8人自动分组,推选组长,每组布置一个专题,专题一般是当前金融热点话题,要求该组根据学生各自的特点,进行任务分工:搜集资料、整理资料、筛选资料、制作与修改PPT、PPT汇报等,通过这种分组教学,提高学生的团队合作意识。同时组长还要负责本组学生的考勤工作和该组各个学生完成任务情况的打分,教师和其他各组组长要对该组最终提交的成果进行考评打分,最后该组每个学生的打分就是三者的加权得分。这种方式既强化了学生对当前金融热点话题的关注,又培养了学生的团队意识,还锻炼了学生的搜集和整理资料的能力、调研分析能力、表达能力,为学生进入企业奠定了良好的职业能力。
(二)实践性教学
每次课前五至十分钟,让学生自愿到讲台上通过各种方式:新闻播报、板报、视频、PPT等解说近几天发生的金融大事、要事,并附以简要的评论;在金融机构体系和商业银行的讲述中,要求学生选择我市的某家金融机构进行实地调研,了解该金融机构的窗口设置、业务开展情况等;根据相关章节内容,将涉及到的法律法规上传给学生,要求学生课后阅读,并通过提问等方式进行检测;让学生课后阅读金融方面的一些报告如《货币政策执行报告》、《金融业发展和改革“十二五”规划》等,并书写心得体会或读书笔记,等等,通过这种实践性教学,培养了学生的金融意识,提高了学生对金融的关注度、发现问题和分析问题的能力,为学生的职业发展奠定了基础。
(三)案例教学
案例教学法是我们在各门课程的讲授中运用得较多的方法,金融方面的案例非常多,通过对相关案例的合理运用,既可以活跃课堂气氛,又可加深学生相关理论知识的理解,还可提高学生分析问题和解决问题的能力,可谓是一举多得。这就要求老师在课前对案例进行精心筛选,选择最适合的案例融合到相关章节内容的教学中。比如在信用的讲授中,我们可以引入信用卡透支的案例,让学生知道信用的重要性,个人信用记录是我们的“经济身份证”;在利率的讲授中,可对我国贷款利率的放开进行解析,并进而对我国利率市场化的情况进行探讨。案例教学法可以帮助学生掌握抽象的金融理论,也使我们的教学达到理论与实践相结合,有利于培养学生独立分析和解决各种错综复杂问题的能力,激发学生的逻辑思维能力和表达能力,达到了学生职业能力培养目标。
(四)问题导入式教学
问题导入一般用在教学活动开始前,针对教学内容和教学目标,既可以通过经济生活中的热点问题和学生感兴趣的实例导入,可也通过已学内容回顾导入,还可运用多媒体提出问题导入等。例如在货币政策工具的讲解中,我们可以先引入《货币政策执行报告》中的某段材料,让学生思考一下在这段材料中运用了哪种货币政策工具,这种货币政策工具是如何调控的,有什么样的效果,从而引出接下来要讲的某种货币政策工具。问题导入式教学方法能够吸引学生的注意力,激起学生求知的欲望,促使学生主动思考,有利于新课的实施与开展。
二、充分利用网络,加强与学生的沟通
互联网的广泛应用极大丰富了教学过程的生动性,促进了多样化信息的传递。在《货币金融学》的教学中,我们可以借助于微信、飞信、QQ、电子信箱等各种沟通手段,实现课程相关资料的最大程度共享,及时答疑解惑,加强与学生的有效沟通,同时实现课后部分作业的电子化。四、改革课程考核方案为了相对准确地评判学生的学习态度,达到真实、公平与合理,在《货币金融学》考核中,我们始终采用平时考核和期末考试相结合的方式,根据当学期教学实施计划,灵活设定平时成绩和期末成绩的占比。如为了加大学生平时考核力度,提高学生平时学习的积极性、主动性,我们可以将平时考核和期末考试设定为各占一半,将平时考核贯穿于教学始终,这样就杜绝了某些学生临时抱佛脚的心态,重视平时的学习。平时考评可以包括作业(习题、心得体会、读书笔记等)、课堂提问、课堂随机小测验、专题分组汇报、考勤、课前新闻解读、期中考试等。期末考试内容构成中,为了体现层次,除了基本理论和基本知识的客观复述题外,还要出一些结合中国当前经济、金融领域实践问题运用所学理论知识分析的主观分析题。以上考评方法,我们在每学期开课的第一次课中即对学生阐明,既是让学生明白这种考评方法的意义,也是为了更好地促进学生与授课教师的配合。
二、传统金融学与行为金融学风险管理理论的相同点
(一)传统金融学与行为金融学风险管理理论的来源相同
行为组合理论是由传统资产组合理论演化而来的,是对传统资产自合理论的延伸。而行为金融学风险管理理论同样是在传统金融学风险管理理论的理论基础之上而发展而来的。行为金融学风险管理理论并非完全脱离于传统金融学风险管理理论,而是对传统金融学风险管理理论不足与缺陷的有效补充。例如,对于理性人假设理论,行为金融学认为人存在理性的一面,同时也存在非理性的一面。而对于市场有效性理论,行为金融学针对传统金融学理论中套利方面存在的问题进行了一定的改正。行为金融学风险管理理论与传统金融学风险管理理论在某些问题的看法上是有着一致性的。
(二)传统金融学与行为金融学风险管理理论的切入点相同
行为金融学与传统金融学对于风险管理理论进行研究的切入点,均是构筑在对市场主体决策行为、市场运行状况、证券市场的价格波动、投资者的市场活动等研究的基础之上的。行为金融学风险管理理论与传统金融学风险管理理论同样认为人是对市场活动造成影响的关键因素,并以人为中心,对市场中人的风险决策行为与心理进行分析,采用理论模型实现市场风险管理的量化。
(三)传统金融学与行为金融学风险管理理论的研究手段相同
行为金融学与传统金融学对于风险管理理论的研究手段,均是以一种经济学假设为理论基础,并在此基础上构建理论模型。理论模型的可靠度均取决于所参照的假设条件是否与市场实际相近似。行为金融学风险管理理论与传统金融学风险管理理论的研究方向均是从对市场个体的决策行为,到个体行为对市场的影响,再到市场整体,且均是以金融市场的实际情况为依据,对金融市场的异常现象进行解释,以这种方式接受市场的考验。
三、传统金融学与行为金融学风险管理理论的不同点
(一)传统金融学与行为金融学风险管理理论的基本假设不同
传统金融学风险管理理论以市场有效性假设与投资者的理性假设作为理论依据。传统金融学风险管理理论认为,投资者的理性使其能够在投资市场中,抓住任何一个非理性投资行为所带来的套利机会,进而造成非理性投资者在市场投资中出现利益损失,最终从竞争市场中淘汰。然而行为金融学则与其站在不同的角度上,其认为非理性投资者与理性投资者之间,由于存在市场信息披露不均衡的情况,使两者所掌握的市场信息不相等。因此行为金融学风险管理理论认为传统金融学风险管理理论的市场有效性假设并不成立,该假设并没有满足成立的条件。市场是非有效性的构建了行为金融学风险管理理论的基本假设。传统金融学风险管理理论认为,市场中所有参与的投资者均是理性的。理性的投资者以资本资产理论、期权定价理论、套利定价理论、资本资产定价模型等作为决策依据,在资本市场中谋求利益的最大值。投资者在资本市场中进行投资时所暴露的情绪与心态即是投资者的价值感受。而行为金融学风险管理理论则认为,市场中的投资者存在四类不同的情绪与心态。这四类情绪与心态包括避害大于趋利、减少后悔及推卸责任、追求时尚及从众心理、过于自信。投资者的投资行为往往会受到这四类情绪与心态的支配,进而影响投资者在市场中的投资决策,使投资者的决策行为具备一定的特性。这些特性包括投资者在市场中的决策行为存在多变性与多元化,且这种行为通常形成于投资决策的过程当中;投资者的决策行为具有很强的适应性,其行为的性质与决策的环境会对投资者的决策方法与过程造成一定的影响;投资者的行为更趋于满意性,而非最优化原则。这些特性导致投资者往往不愿意按照金融学定义上的最优化数学模型进行投资决策。因此行为金融学风险管理理论认为传统金融学风险管理理论中投资者是理性的假设并不成立,其认为投资者应是基于价值感受的非理性。因此非理性的投资者构建了行为金融学风险管理理论的基本假设。
(二)传统金融学与行为金融学风险管理理论的理论基础不同
传统金融学风险管理理论是以套利定价理论、期权定价理论、资产组合理论、资本资产定价模型作为理论基础。而行为金融学风险管理理论则在此基础之上,对心理学、行为学、社会学等理论进行了借鉴。行为金融学风险管理理论主要通过对市场主体的决策行为与心理因素等特征进行研究,并在此基础上建立了自身的风险管理体系。传统金融学风险管理理论假设投资者是在风险规避、理性预期的前提下,将预期效益最大化,而忽视了投资者决策行为与心理因素的影响作用。
(三)传统金融学与行为金融学风险管理理论的理论模型不同
传统金融学风险管理理论的理论模型主要包括资本资产定价模型、期权定价模型等。而行为金融学风险管理理论的理论模型则主要是行为资产定价模型,该模型是从资本资产定价模型进一步发展而来的。不同于资本资产定价模型,行为资产定价模型认为,并不是所有的投资者都是理性的。该模型认为投资者可以被分成两种类型。这两种类型分别为制造噪音的市场投资者与提供信息的市场投资者。制造噪音的市场投资者不以资本资产定价模型理论为理论基础,往往会导致其出现各种认知上的错误与偏差,进而受到各类错误与偏差的影响,做出错误的投资决策。而提供信息的市场投资者则是在严格遵照资本资产定价模型理论的基础上,对投资组合的方差与均值进行关注,不会遭受自身投资认知偏差对自身投资的影响,进而做出理性的投资决策。制造噪音的市场投资者与提供信息的市场投资者在资本市场上的相互影响、相互作用,共同决定了市场的定价趋势。当制造噪音的市场投资者成为市场中具有代表性的投资者时,市场将呈现无效率的状态;而当提供信息的市场投资者成为市场中具有代表性的投资者时,市场将呈现有效率的状态。行为资产定价模型认为,证券市场的预期收益决定于均值方差有效组合的切线斜率。然而在证券市场受到制造噪音的市场投资者的影响时,均值方差有效组合与资本资产定价模型中市场组合将不相等。
四、对传统金融学与行为金融学风险管理理论对比研究的启示
行为金融学的研究过程是以心理学的研究成果为依托,同时结合现实中资本市场的实际情况进行分析研究。行为金融学已受到越来越多投资者的信赖。投资者根据行为金融学理论基础,自创出了一系列创新的投资决策手段,并且通过该手段在市场中的应用,实现了一定的收益。这些投资者通常将自己的投资策略建立在假设市场其他主体不变的前提下,而当市场其他主体应用与其不同或相反的投资手段时,投资者往往会处于十分被动的不利位置。而行为金融学风险管理理论的诞生,在很大程度上弥补了这一不足现象,对投资者未来在市场中的投资决策有着积极的引导作用。行为金融学风险管理理论的大力推广,使广大资本市场中的投资者在很大程度上对行为金融学理论的基础有了一定的理解,使投资者在市场中的投资决策对心理因素的依赖逐渐降低。因此只有不断的完善行为金融学风险管理理论,并使其得到进一步的发展,才能对金融市场的投资决策、金融市场的投资管理、金融资产的创新经营带来正面与积极的影响。随着市场的不断发展,金融市场仍会逐渐向市场有效性假设的方向发展。这时,资本市场将慢慢转变成客观存在的有效性市场,这一客观事实将导致行为金融学风险管理理论对金融市场的引导作用慢慢消亡。按照行为金融学的研究结果,投资者在接受到资本市场上的信息后,由于自身的投资经验等其他因素的干扰,往往会根据发行者的宣传效应,过高或过低的对市场上发行的金融产品进行估价。而根据资本市场的验证结果,投资者往往会对自己的投资决策行为存在一定的认知误差。因此投资者应清醒的认识到,传统金融学风险管理理论基本假设中投资者是理性的假设是站不住脚的。在实际的投资决策中,投资者往往会受到来自心理、自身经验等较多因素的影响。投资者需要对自身在投资决策中的情绪与心理有一个正确的认识,并掌握自身情绪与心理对投资决策过程的影响。投资者应清醒的认识到自身在投资决策上的失误,将导致自身的利益损失将成为其他投资者的利益与利润。资本市场的投资者应通过坦诚自身非理性的弱点这一事实,不断强化自身的风险意识。投资者应针对每一次投资决策,充分的做好事前的风险预测与风险控制。在投资决策实施后,市场出现波动时,投资者应努力学会对自己的情绪与心理进行有效的控制,防止自己做出非理性的错误决策。在实际的资本市场中,投资者的行为存在着较高的复杂性。不同的投资者会按照自己过去的投资经验,对市场中的金融产品做出自己的初步分析与判断。在投资决策的过程中,投资者的心理决策变化同时也在不间断的发生。投资者的投资决策行为不仅仅会受到自身心理变化的干扰,同样也会受到来自外界的影响,包括市场规范、市场其他个体等。因此风险管理的决策过程也具备着一定的复杂性。针对风险管理中存在的可变因素,不能仅仅参照传统金融学风险管理理论的研究结果,其研究结果往往对于市场异像无法进行有效的解释。行为金融学风险管理理论应从市场环境等外在各种因素进行综合分析与考虑。证券市场的不断发展壮大,对金融市场的风险管理提出了新的挑战,这使得风险管理理论不断的被应用于市场实践中。证券市场的不断优化与升级,使得风险管理理论的理论框架、理论内容、管理结构等各方面均面临着巨大的改革。行为金融学风险管理理论的研究,应从更全方位的视角,通过不同的理论体系,开创新的研究思路,使原有理论体系得到完善与发展。
三、多元教学与《金融学》课程的模块学习的运用
系统查阅目前各种版本的《金融学》教材,概括起来,作者多数将这门专业基础知识分为四篇:即金融学相关的概念范畴、金融市场、金融机构和宏观金融管理和调控。我们可以按照这样思路将授课分为四个模块,分模块安排授课计划。以某校非金融学专业的商科学生的人才培养计划为例:该专业《金融学》计划课堂学时为32学时,每个模块课堂计划8学时。模块一,金融学的概念范畴;一方面要求学生理解金融的作用,另一方面正确科学地把握相关概念,该部分采用课堂讲授式教学,讲授《金融学》的体系、金融学的作用和相关的概念,同时和学生互动教学相结合,让学生在课下查阅相关资料,从专业的角度审视一下生活中的金融现象,让抽象的金融作用和概念具体化。例如:居民和金融怎么联系的,自己身边的金融现象,金融在企业中的作用体现等等,提高学生学习该课程的兴趣,兼顾务实和兴趣的要求。
模块二,金融市场;学生以学习小组的形式查阅相关资料,制作PPT,分工协作,自己讲解。通过几轮的教学实践,在本模块的学习中,学生主动性明显提高,在讲解过程中非常积极,他们除了把教材的相关内容进行了整理,还查阅增加了很多外延的内容,收到了非常好的效果。当然,在学习过程中,由于是非金融学专业的商科学生,在衍生品市场、衍生工具的理解等问题,不是很到位,此时,教师就可以有的放矢的重点讲解和点评,鼓励并且提出改进的建议。为了督促小组中每个学生的参与,随机提问的形式进行检验。在学生自己备课过程中,发现了金融市场中衍生品市场相关概念不容易理解或者有很多疑惑,增加了学生的解惑的期望,此时,教师给他们讲解,学生们的听课集中度非常高,起到事半功倍的作用。该模块的教学中,如果有条件的前提下,可以适当让学生进行模拟炒股,了解一下相关软件,进一步理解金融市场的微观层面的知识。
模块三,金融机构;该模块以理论系统讲解和案例教学相结合的方法授课。首先,教师先理论讲授金融机构的含义、类型和作用;然后,让学生查阅资料了解金融机构产生过程、发展和变迁情况;以案例形式,让学生具体理解金融机构在经济生活的作用,总结提炼金融机构的地位。存款类金融机构和中央银行是该模块的核心内容,可以通过理论讲解和学生参与角色扮演方式掌握金融机构的业务运作流程和原理。当然,角色扮演的方式,需要教师和学生在课前做好充分的准备才能到达预期的授课效果。
模块四,宏观金融管理和调控;该部分内容和学生在之前学习的宏观经济学的知识紧密衔接,同时,和当前的国家经济政策、货币政策、当前的经济形势息息相关;所以,可以通过让学生观看相关新闻视频资料,以启发式教学为主,也可以采用头脑风暴的方式进行学习。以学生为主体,让学生自觉地、主动地探索,掌握认识和解决金融相关问题的方法和步骤,从金融理论和经济现象中找到规律,形成自己的认识。启发式教学过程中教师可以依据《金融学》课程内容通过设置情境,激发学生自主探究欲望;开放课堂,发掘学生自主探究潜能;讲评启发,引导学生探究方向;课堂上合作探究,训练学生自主学习的能力。课后,学生自己选题做一项小型课题研究,研究成果以论文或其他形式反馈给教师,与课程的最终考试一起作为对学生学习课程的评价。
从LTCM事件谈起
1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机,至今仍余波荡漾。究其根本原因,可说虽然是“冰冻三尺,非一日之寒”,而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件,震撼美国金融界,波及全世界,这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。
LTCM基金是于1993年建立的“对冲”(hedge)基金,资金额为35亿美元,从事各种债券衍生物交易,由华尔街债券投资高手梅里韦瑟(J.W.Meriwether)主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯(M.S.Scholes)和默顿(R.C.Merton),他们参与建立的“期权定价公式”(即布莱克-斯科尔斯公式)为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型,编制程序,运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机,从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类:第一类是美国的联邦公券,由美国联邦政府保证,几乎没有风险;第二类是企业或发展中国家征服发行的债券,风险较大。LTCM基金通过统计发现,两类债券价格的波动基本同步,涨则齐涨,跌则齐跌,且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时,若及时买进或卖出,就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内,不管如何价格上涨或下跌,按这种办法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中,资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财,各大银行为能从中分一杯羹,也争着借钱给他们??率筁TCM基金的运用资金与资本之比竟高达25:1。
天有不测风云!1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券,这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮,其价格直线下跌,而且很难找到买主。与此同时,投资者为了保本,纷纷寻求最安全的避风港,将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反,原先的理论,模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是,他们不但未随机应变及时撤出资金,而是对自己的理论模型过分自信,反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元,而间接牵连的金额竟高达10000亿美元!如果任其倒闭,将引起连锁反应,造成严重的信誉危机,后果不堪设想。
由于LTCM基金亏损的金额过于庞大,而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主,这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论,开始怀疑数学金融学的运用性。有的甚至宣称:永远不向由数学金融学家主持的基金投资,数学金融学面临挑战。
LTCM基金事件爆发以后,美国各报刊之报道,评论,分析连篇累牍,焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵?多数人的共识是,布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错,错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论,文中将随机过程分为平稳的,似稳的以及非稳的三类,明确指出:“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布,可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程,概率分布实际上已失去意义,前述的基于概率分布的预测理论完全不适用,另辟途径,这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中,……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件,导致了LTCM基金的统计预测理论失灵,而且遭受损失的并非LTCM基金一家,其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。
布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是,一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式,基于由几个方程组成的一个市场模型。其中,about无风险债券价格的方程,只和利率r有关;而about原生股票价格的方程,则除了与平均回报率b有关以外,还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r,b,σ均为常数时,欧式买入期权(Europeancalloption)的价格θ就可以用精确的公式写出来,这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来,被投资者广泛应用,由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典,促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。
笔者以为,上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功,但也有其局限性。应用时如不加注意,就会出问题。
局限性之一:经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设,即r,b,σ均为常数,且σ>0,但在实际的市场中它们都不一定是常数,而且很可能会有跳跃。
局限性之二:经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户,而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中,有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下,b和σ均依赖于投资者的行为,原生股票价格的微分方程变为非线性的。
经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定,属于“平稳随机过程”,在其适用条件下十分有效。事实上,期权投资者多年来一直在应用,LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对,而是因为突发事件袭来时,市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了,原来的统计规律不再适用了。由此可见,突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。
突发实件的机制
研究突发事件首先弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆,研究预警的办法及因此之道。突发事件并不限于金融领域,也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性,按照其机制可大致分为以下两大类。
“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生,是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多,地震的威力越大。此外,如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释,也可以推广到经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型,这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累,直至其经济基础无法承担时,就会突然崩溃。积累的虚假价值越多,突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后,至今已九年尚未恢复,其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。
“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中,一个中子击中铀核使之分裂而释放核能,同时放出二至伞个中子,这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应,释放更多的核能,放出更多的中子……。以此类推,释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大,很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”,此外,放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性,以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在、经济及金融等领域中也有类似的情形,例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”,即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭,甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机,如果不是美国政府及时介入,促使15家大银行注入35亿美元解困,就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”,造成整个金融界的信用危机。
金融界还有一种常用的术语,即所谓“杠杆作用”(leverage)。杠杆作用愿意为以小力产生大力,此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”,而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定,大做买空卖空的无本交易,使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题,这种突发事件的震撼力是惊人的。
金融突发事件之复杂性
金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多,其复杂性表现在以下几个方面。
多因素性对金融突发事件而言,除了金融诸因素外,还涉及到政治、经济、军事、、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券,而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少,之所以能掀起如此巨大风波,是因为心理因素的“放大”作用:投资者突然感受到第二类债券的高风险,竞相抛售,才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视,将其计及。
非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素,而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用,即为非线性的关系。例如,大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是:多种因素共同作用所产生的结果,并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型包含非线性项,这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。
不确定性金融现象一般都带有不确定性,而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如,1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘,几乎可以确定某种事件将会发生,但对于投资者更具有实用价值的是:到底会发生什么事件?在何时发生?这些具有较大的不确定性。
由此可知,金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明,往往具有综合性。例如,1990年日本泡沫经济的破灭,其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累,但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警办法
对冲基金之“对冲”,其目的就在于利用“对冲”来避险(有人将hedgefund译为“避险基金”)。具有讽刺意义的是,原本设计为避险的基金,竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”,斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员,对突发事件作出预警是他们的职责,但在这次他们竟都未能作出预警。
突发事件是“小概率”事件,基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车,想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸,传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是:每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用,但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三,就算知道是属于这百万分之三,你也不知道何时会发生故障。笔者认为,针对金融突发事件的上述特点,作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过,在“能量”积累型的突发事件发生之前,必定有一个事先“能量”积累的过程;对“放大”型的突发事件而言,事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前,总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多,放大的倍数越高,前兆也就越明显。采用这种办法对汽车之机械故障作出预警,应实时监测其机械系统的运行状态,随时发现温度、噪音、振动,以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然,金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多,影响的因素也多得多。为了作出预警,对多种因素进行实时监测,特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”,是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些,金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警,困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多,模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型,很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里,今天不能的,明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难?不妨先计及最重要的一些因素,以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素,比如心理因素,应如何定量化,就很值得研究。心理是大脑中的活动,直接定量极为困难,但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此,可以将投资者划分为几种不同的类型,如散户和大户,年轻的和年老的,保守型和冒险型等等,以便分别处理。然后,选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“,加以量化。这种办法如果运用得当,是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外,卢卡斯(R.E.Lucas)的“理性预期”也是一种处理心理因素的办法。
其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警,欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”?是否可以采用预警分级制和概率表示?
有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论:你相信不相信金融事件具有因果性?如果答案是肯定的,那么金融突发事件就不会凭空发生,就应该有前兆可寻,预警的可能性应该是存在的,那么金融学就不是一门科学,预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的,金融领域也不例外。