时间：2023-10-09 09:27:50
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇无风险资产的特征，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
关键词贴现率;风险;显著因素
中图分类号:F223文献标识码:A 文章编号1673-9671-(2010)032-0192-02
贴现率被广泛应用在金融领域,如投资项目预算、股票价格评估、投资者预期等等。特别是在选取评估投资项目的贴现率时,有很多因素需要考虑。所以,贴现率(资本成本)的确定成为金融领域最难解决的问题之一。本文从企业投资者和管理者两个不同角度讨论资本成本的构成。然后针对风险因素对比常用的两种评估模型:资本资产定价模型和套利定价理论。除此之外本文还提出了其他一些影响贴现率的因素。
1贴现率和净现值
1.1净现值-投资项目评价标准
根据罗斯等人的定义,净现值是未来现金流入的总现值和项目投资现金流出总现值之差。和内部收益率准则、投资回收期准则等其他投资评价模型相比,净现值方法考虑了未来所有的现金流和资金的时间价值,是企业评价投资项目的首选方案。一个项目的净现值是由未来现金流和用于现金流贴现的贴现率共同决定的。
1.2贴现率(资本成本)
从企业资本预算的角度看,贴现率是指用于将未来现金流贴现为现值的百分率。从投资者或股东的角度看,在相同风险水平下,他们会选择提供最高回报率的企业进行投资。有时候贴现率也被称为最低期望收益率(MRRR)。从企业的角度看,贴现率常被称为资本成本―即企业必须支付给其投资者作为投资报酬的资金收益率。
如何选择一个恰当的项目贴现率,既能满足投资者的期望同时又能促进企业的发展;这个问题一直以来都是备受企业财务管理者争议的难题。财务管理者面临的困境如下图所示。
图1财务管理者的困境
1.3加权平均资本成本和资本结构
在财务管理中,经常选择加权平均资本成本(WACC)作为贴现率。加权平均资本成本(WACC)是根据企业各种来源的资金占总资金的比重进行加权求和得到的成本平均值。
虽然被企业财务管理者广泛使用,加权平均资本成本还存在一些局限性。例如,目标比率值应该体现在市场价值而不是帐面价值。所以WACC评估方法不适用于和公司资本结构不符的投资项目。另外,一个新投资项目的资本成本并非完全取决于企业。如果一项投资比该企业其他投资项目的平均风险水平高,那么在使用WACC时应该考虑附加额外收益。
总之,WACC虽然被广泛运用,却不是计算贴现率的最有效的方法。
2资本成本的构成
由于股份制企业的财务目标是使股东收益最大化,财务管理者必须确定企业投资者的期望收益水平,即分析评估资本成本。一般来说,资本成本由无风险收益率和风险溢价构成。
其中无风险收益率(),通常作为基准利率,是确定其他所有利率的基础。风险溢价则用来衡量投资者的风险厌恶水平。贴现率则由这两个因素决定。
2.1无风险利率
2.1.1无风险资产
无风险利率指无风险资产的收益率。政府债券和国库券等相对其他资产风险水平较低的资产被默认为无风险资产。无风险资产被假设为本身没有任何投资风险,即风险水平为零。而在现实中,这种假设是不可能完全实现的。默认无风险资产只是相对于其他风险资产而言,其风险水平低到可以忽略不计。
在确定无风险利率时,应选择与项目期限相一致的资产收益率。如果项目期限较长,则应选择包含了长期通货膨胀预期的无风险利率,如长期政府债券的收益率。
2.1.2通货膨胀
通常无风险利率是包含了通货膨胀率的名义利率,所以资本预算时如果项目期限内通胀率发生变动,则必须考虑通货膨胀率。这时的无风险利率应按照如下公式进行调整:
2.1.3税收
税收也对贴现率有显著的影响作用。所以项目评估时应注意使用税后贴现率。
2.2风险
由于投资者具有风险规避性,项目的风险水平越高,投资者可接受的最低收益率则越高。所以贴现率应包含对风险的补偿。在无风险利率基础上附加的风险溢价衡量了项目投资的风险水平。决定贴现率的关键在于如何评估风险溢价水平。
风险溢价调查可以很容易通过投资者和管理者实现。但通过访问调查得出的风险溢价可能由于被调查者的背景和水平参差不齐而缺乏可信度。而且这样得出的风险溢价只可用于短期的项目评估。
风险溢价的历史数据是对过去长期数据进行统计计算得来的。从这个角度来看具有一定的可取性。但由于风险溢价的历史数据仅反映了系统风险因素,所以在以此为基础确定贴现率时应该结合系统风险因素的变化。
3资本资产定价模型和套利定价模型
3.1资本资产定价模型
资本资产定价模型(CAPM)是一个重要的投资项目风险衡量模型,也是被广泛应用的基于风险因素的资本成本评估模型。CAPM模型最早是由夏普在1964年提出的,现在常常被用于股票价格分析中的必要收益率评估。
3.1.1基本公式
CAPM模型从风险角度考虑也将收益率划分为无风险利率和风险溢价。证券的期望收益率和它的风险系数呈线性相关关系:
当计算投资项目的资本成本时,公式中的同本文之前讨论的无风险利率。指投资项目资产的风险系数,衡量单个证券相对于市场组合变动的敏感度。是市场组合相对于无风险资产的风险溢价。
3.1.2投资项目的值估计
CAPM模型的主要问题是值的估计。证券i的值可由以下公式计算:
公式中的变量值可以从证券的历史数据得出。然而,以上的对值的讨论都是针对单个证券。对于一项新的投资项目,是无法找到其历史数据的。解决这一问题的唯一办法是为项目值找一个“中介”。实际上,比投资项目的公司值更合适的是行业值,即由一组与项目风险特征相似的公司构成的组合值。确定行业值的难点是选择适当的公司。同一行业的公司虽然承受相同水平和种类的风险,其公司组织结构和管理方式各异。这些区别也可能会导致公司财务风险差异,从而影响值的评估。
3.2套利定价理论(APT)
套利定价理论(APT)是由罗斯等人在1976年CAPM模型提出之后建立的。作为CAPM的替代模型,APT将一系列行业和市场因素纳入考察范围。APT提出证券收益率包括正常的或期望的收益率和不确定的或风险收益率。在公布收益率时,不确定的收益率通常又被看作非预期因素影响。
非预期收益对应的风险又可以被分为影响众多或所有资产的系统风险和只影响特定的一个或一组少数资产的非系统风险。收益率的结构可由以下公式表示:
(4)
其中,m表示系统风险;表示与其他公司承受的风险无关的影响单个公司的特定风险。
当系统风险受多个风险因素影响时,可以改写为一个多因素模型(假设有k个风险因素影响系统风险):
其中、,…,为被称为风险因素的各种风险来源,、,…,为各风险因素对应的值。
3.3资本资产定价模型和套利定价模型比较
和APT相比,CAPM模型更容易被财务管理者掌握和应用。当仅考虑一个风险因素时,由CAPM计算资本成本似乎更容易些。但CAPM在一些情况下并不适用。
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例如,CAPM仅仅考虑了总体的风险因素而APT可同时考虑多个风险因素。另外,CAPM是建立在有效市场组合基础上的,要求市场上的所有投资者都是持有有效信息的理性投资者。由于CAPM没有将风险来源具体化,在选择市场组合的风险时可能会出现误差。
另一方面,尽管APT在考虑风险来源时更全面,衡量收益率时似乎也更准确;在实际操作时,却很难确定哪些是影响一项新的投资项目系统风险的决定性因素。这样来看APT方法导致误差的可能性似乎更大。此外,在选择显著影响因素时,一些投资者可能存在偏见。鉴于APT方法与多个因素相关,用此方法统计得到的期望收益率可能缺乏稳定性。
4影响资本成本的其他因素
4.1资本结构
公司的债务比重越大,承受的财务风险压力越大,导致期望收益率越高。
然而,公司资本结构并不是影响项目贴现率的显著因素。原因在于,如果考虑资本结构,那么投资项目应遵循公司的资本结构政策;这一前提条件往往不易实现。另外,比起公司资本成本,投资项目的资本成本与行业标准的相关性更高。
4.2公司股利政策
根据追随者效应理论,公司通过改变其股利政策来吸引投资者是无意义的。尽管增加股利可以作为公司未来收益和信心增长的信号,从而刺激股价的上涨;这种获得利好消息的代价未免有些过高。因此公司较理想的股利政策应该是在保持稳定的基础上逐年有所增长。
5结论
本文未提到的影响项目资本成本的显著因素还有很多。虽然CAPM的有效性和实用性受到很多质疑,它仍然是目前使用的最广泛的用于统计贴现率的方法。APT作为CAPM之后提出的方法显示出更多的优势但在具体运用上还需要改进。总之,在为项目选择最贴切的贴现率时,应最大限度地考虑显著影响因素并减少误差。
参考文献
[1]Ross S.A,Westerfield R.W.and Jaffe J.Corporate Finance 7th ed.The McGraw-Hill,2005.
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[5]Pike R.and Neale B.Corporate Finance and Investment:Decisions and Strategies 4th ed.Prentice Hall,2003.
[6]蒋红华.投资项目财务评价中基准贴现率的确定,统计与决策,2005,9(下):103-104.
[7]Ross S.A.The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing.Journal of Economic Theory,1976,Dec.
[8]Brigham E.F.and Houston J.F.Fundamental of Financial Management 9th ed. Harcourt College Publishers,2001.
作者简介
一、构建Copula函数测算金融资产组合风险VaR
在Sklar定理的基础上，测算金融资产组合风险的步骤如下：①首先计算资产组合中单个风险因子的分布；②找到风险因子之间的Copula函数；③运用单个风险因子分布和Copula函数刻画资产组合的集成风险因子分布；④使用VaR方法度量资产组合的集成风险。
（一）Copula函数的概念Copula函数可看成一个多维分布函数C:[0，1]n[0，1]，其边缘分布F1，…，Fn为区间(0，1)上的均匀分布。Sklar（1956）提出了Sklar定理：令F为具有边缘分布F1（•），…，FN（•）的联合分布函数，那么，存在一个Copula函数C，满足：
（二）Copula函数的分类1.多元正态Copula函数（multivariategaus-sianCopula-MVN）Nelsen（1999）给出了多元正态Copula函数的定义，多元正态Copula分布函数的表达式为。其中ρ为对角线上的元素为1的对称正定矩阵，ρ表示与矩阵ρ相对应的行列式的值，Φρ（•）表示相关系数矩阵为ρ的标准多元正态分布，Φ－1（•）表示标准正态分布函数的逆函数。多元正态Copula函数适合刻画对称相依性、不具有厚尾特征的多维风险因子。2.多元t-Copula函数（multivariateStudent''''sCopula-MVT）Nelsen（1999）给出了多元t-Copula函数的定义，多元t-Copula分布函数的表达式为：其中ρ为对角线上的元素为1的对称正定矩阵，ρ表示与矩阵ρ相对应的行列式的值，Tρ，v（•）表示相关系数矩阵为ρ，自由度为v的标准多元t分布，tv-1（•）为自由度为v的一元t分布的逆函数。多元t-Copula函数适合刻画对称相依性、一定厚尾特征的多维风险因子。3.ArchimedeanCopula函数Clayton-Copula、Gumbel-Copula和Frank-Cop-ula函数，它们只能用于二维的变量的分析：ArchimedeanCopula函数中的Clayton-Copula函数和Gumbel-Copula函数适合刻画不对称相依性的多维风险因子，其中Clayton-Copula函数一般用来刻画具有较强下厚尾的特征，Gumbel-Copula函数则常用来刻画较强上厚尾的特征。而Frank-Copula函数适合刻画对称相依性、在中心和上下尾部分布均匀的多维风险因子。
（三）计算金融资产组合的VaR值以包含两种金融资产的金融资产组合为例，两种金融资产的权重分别为w1和w2，并且w1+w2=1满足。具体计算过程如下：①使用各类Copula函数，产生相依的二维随机样本；②通过各边缘分布函数经过逆概率变换为对数收益率X和Y；③把两者代入资产组合收益率公式中，得到资产组合收益率R的样本；④计算资产组合收益率样本的分位数，即为一定置信度下的VaR值。
二、测算中国居民家庭金融资产组合的集成风险
（一）数据的选取和说明通过对中国居民家庭金融资产中手持现金、储蓄存款、债券、股票和保险准备金这五种金融资产在资产组合中所占比重进行计算发现，中国居民家庭的储蓄存款所占的比重一直比较高，在家庭金融总资产中占了一半以上，并且有缓慢上升的趋势。居民的手持现金比例在持续快速下降，从1978年的40%多，下降到2008年的10%，期间有一些波动，从图1上看，周期性并不明显。居民持有的债券比例在20世纪90年代期间比较高，到2000年以后逐年下降。居民持有的股票比例虽然比较低，但是变动却比较明显，反映出明显的周期性。我国居民的保险准备金比例虽然有上升的趋势，但是比重仍然比较低（见图1）。由于居民家庭金融资产组合中现金并不能产生收益，保险准备金持有比例比较低，所以本文只测算家庭金融资产中储蓄存款、债券和股票。将储蓄存款和债券通过居民持有的比例合并为家庭无风险金融资产，股票代表家庭的风险资产。以1990年到2010年中国居民家庭的无风险资产和风险资产作为原始数据，按照测算金融资产组合风险的步骤，首先计算家庭无风险资产和风险资产的对数收益率；然后，通过构建Copula函数计算家庭金融资产组合的联合分布函数；最后，计算家庭金融资产组合的VaR值。
（二）构建Copula函数计算家庭金融资产组合的VaR值计算居民家庭无风险金融资产和风险资产的对数收益率，并对其对数收益率数列进行正态Jarque-Bera检验，它们都服从服从正态分布，其中无风险金融资产对数收益率是右偏的，而风险资产对数收益率是左偏的（见表1所示）。为了便于分析，我们选择多元正态Copula函数构建联合分布函数。然后根据VaR计算公式，在险价值VaR的上下限区间为：VaR=R+σZα，其中R在这里为正态Copula分布函数值，为正态Copula函数的标准差，如果取显著性水平为，查表得正态分布的分位数。得到正态Copula函数和VaR值如表2和图2所示。
（三）家庭金融资产风险分析家庭金融资产风险的特点是：第一，居民家庭金融资产VaR值在各年间呈现波状变动，其中1991～1993年、1998年、2002年、2007年均达到高点，尤其以2007年VaR值最大。我们知道，1997年爆发过东南亚金融危机，而2008年全球金融危机并最终导致了持续几年的经济危机。家庭金融资产组合风险在1997年东南亚金融危机后才达到高点，而在2008年全球金融危机之前则达到了最高点。由此的解释应该是，1997年的东南亚金融危机只是区域性的危机，而2008年之前全球经济与金融风险积聚，经济泡沫随时都会破灭。反映到微观的居民家庭金融资产投资上，风险已累积到了高点。第二，居民家庭金融资产组合的风险值VaR与无风险金融资产的波动幅度、波动时间是一致的。主要是因为无风险金融资产在居民家庭金融资产中占有比较大的比重。居民家庭金融资产中风险资产的波动与资产组合的风险值VaR的波动幅度、波动时间完全不一致。而且，风险资产的收益波动与资产组合的风险值呈反向关系。其中，1997年、2002年和2007年的风险资产收益均低于VaR的下限值，也就是说，居民在这些年份中的总投资是亏损的。有意思的是，1997年风险资产的收益达到低点，随后1998年家庭金融资产组合风险值达到了高点；2002年和2007年的风险资产收益达到低点，同年家庭金融资产组合风险风险值达到了高点。
三、家庭金融资产风险与宏观经济波动的协动性关系
本文将正态Copula分布函数作为居民家庭金融资产风险的测度指标，与宏观经济指标GDP增长率、利率和居民消费价格指数CPI的波动性相比较，分析居民家庭金融资产组合的风险变动与宏观经济指标之间的协动性关系。将Copula分布函数、GDP增长率、CPI和利率做标准化处理，然后作图观察它们的变动情况（如图3所示）。在图中，居民家庭金融资产组合风险的波动要比宏观经济指标更频繁，90年代初和2010年左右，家庭金融资产组合风险与宏观经济指标的波动基本是吻合的；而在1994年至2007年期间宏观经济经历了一次从峰顶到谷底再到峰顶的变化，即宏观经济经历了衰退、萧条、复苏的一个经济周期，并且萧条期持续了持续了5、6年之久，而在这一时期，家庭金融资产组合风险则经历了两次高位和低位。为了更好地说明家庭金融资产组合风险与宏观经济指标之间的协动性关系，本文试图对Copula分布函数、风险资产收益对数经验分布函数、无风险资产收益对数经验分布函数与gdp增长率、利率、CPI之间做格兰杰因果关系检验。在做格兰杰因果关系检验之前，先通过单位根检验考察各变量的平稳性（如表3所示）。单位根检验的结果表明，除了利率和CPI是一阶平稳的，其余变量都是0阶平稳的。由于格兰杰因果关系检验是以变量平稳为前提条件的，所以分别在Copula分布函数、风险资产收益对数经验分布函数和无风险资产收益对数经验分布函数与GDP增长率、利率变化量、CPI变化量之间进行格兰杰因果关系检验。检验结果整理如表4所示，居民家庭金融资产组合风险的变化会影响未来5年的利率变化量和CPI变化量；居民家庭的风险资产收益变动会影响未来2至3年的宏观利率的变化量。居民家庭金融资产的收益和风险与GDP增长率的变化都没有关系（见表4）。
四、结论
关键词：期权理论；财务功能；管理功能
中图分类号：F8文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）10-0245-02
1 期权及其特征
期权实质上是一种选择权，是指期权卖方在收到一定的期权购买费用（权利金）之后，承诺给期权买方一份在特定的期限内以特定的价格从期权卖方购买（看涨期权）或卖给期权买方（看跌期权）一定数量相关标的资产的权利，而非义务的合约或合同。期权的价值包括履约价值和时间价值两个部分：履约价值是指期权被立即执行时的标的物市价与履约价格之间的差异，履约价值最低值为零；时间价值是由于标的物价格波动的不确定性而带来的超过期权履约价值以上的额外价值。期权价值主要受标的资产价格、期权执行价格、到期时间、标的资产价格波动率、无风险利率、标的资产收益率等六种因素的影响，但不管受到何种因素的影响，期权价值总是在一定的上、下限范围内波动。期权的下限是期权的履约价值；期权的上限分为买权价格和卖权价格两种，买权价格上限是标的资产的价格，卖权的上限是执行价格。
期权与其他衍生金融资产有所不同，其特征主要有：
（1）期权作为一种衍生金融产品，体现的是一种合约关系。期权的交易对象是一种权利，即买进或卖出特定标的物的权利，但并不承担一定要买进或卖出的义务。这种权利具有很强的时间性，超过规定的有效期限不行使，期权便会自动失效。
（2）权利与义务的不对称。在期权交易中，买卖双方的权利、义务是不对等的。买方支付权利金后，就获得买进或卖出的权利，而不负有必须买进或卖出的义务。卖方收取权利金后，负有买方要求，必须买进或卖出某一确定标的物的义务，而没有不买或不卖的权利。
（3）风险与收益的不对称。期权买方的风险是已知的，仅限于支付的权利金，不存在追加义务，但是其潜在的收益在理论上是无限的；期权卖方的收益是有限的，其收益值就是收到的权利金，但是风险损失在理论上是无限的。由于期权卖方承受的风险很大，为取得平衡，设计期权时通常会使期权卖方的获利的可能性远大于期权买方。
（4）期权具有以小博大的杠杆效应。在期权交易中，买方面临的风险和损失是有限、可预知的，其最大损失就是权利金，因此，期权买方无须缴存保证金；卖方在期权卖出后至履约前，处于某种商品或金融资产空头，面临的风险是无限的，但只需向交易所缴存一定数量的保证金，一般为合约金额的一定百分比，因此，期权具有较强的杠杆性和投机性。
2 期权理论在企业中的应用
2.1 期权的财务功能
（1）套期保值功能。
期权的套期保值功能是指通过设立一个与现货数量相等、方向相反的期权头寸：买进现货时，同时持有卖权（看跌期权）；卖出现货时同时持有买权（看涨期权）。这样对冲组合的总价值将会保持不变。
资产保值的思路是：无风险状态可以通过资产权利与义务的分离来实现。其保值的公式为：无风险资产价值=看跌期权+风险资产现行价值-看涨期权价值。财务含义是持有风险资产与卖权多头、买权多头的组合，具有保险的功能，是一份无风险资产的复制品。
①买入套期保值：（又称多头套期保值）是在期货市场中购入期货，以期货市场的多头来保证现货市场的空头，以规避价格上涨的风险。
例：某油脂厂3月份计划两个月后购进100吨大豆，当时的现货价为每吨0.22万元，5月份期货价为每吨0.23万元。该厂担心价格上涨，于是买入100吨大豆期货。到了5月份，现货价果然上涨至每吨0.24万元，而期货价为每吨0.25万元。该厂于是买入现货，每吨亏损0.02万元；同时卖出期货，每吨盈利0.02万元。两个市场的盈亏相抵，有效地锁定了成本。
②卖出套期保值：（又称空头套期保值）是在期货市场出售期货，以期货市场上的空头来保证现货市场的多头，以规避价格下跌的风险。
例：5月份供销公司与橡胶轮胎厂签订8月份销售100吨天然橡胶的合同，价格按市价计算，8月份期货价为每吨1.25万元。供销公司担心价格下跌，于是卖出100吨天然橡胶期货。8月份时，现货价跌至每吨1.1万元。该公司卖出现货，每吨亏损0.1万元；又按每吨1.15万元价格买进100吨的期货，每吨盈利0.1万元。两个市场的盈亏相抵，有效地防止了天然橡胶价格下跌的风险。
（2）套期谋利功能。
套期保值功能是通过期权机制与期货机制相结合。对于期权买方来说，买权多头与期货空头的组合、卖权多头与期货多头的组合；对于期权卖方来说，买权空头与期货多头的组合、卖权空头于期货空头的组合。
套期谋利的公式是：看涨期权价值=风险资产价值-无风险资产价值+看跌期权价值。财务含义是负债投资与一个卖权多头、一个买权空头的组合，具有价值增值的功能，是一份看涨期权的复制品。
例：假设“龙山”的股价是20元，一张“龙山”的认购权证可以认购1张“龙山”的股票，认购价格为25元，而认购权证的市价（即期权费用）为5元。故拥有1张“龙山”的认购权证，等于是用5元的代价来投资25元（认购价格）的股票，今若“龙山”的股价上涨到38元，则其报酬额为38-25-5=8（元）（未考虑交易成本），即使去掉交易成本，也应该是赚钱的。
（3）价值定位功能。
价值定位功能是通过供求双方对标的物未来价格的预计来确定期权的执行价格，这个价格是双方达成的市场均衡价格，给现货市场的标的物价值定位提供了方向。另外，权利金的确定为资产所附属权利的价值提供了衡量方式，也为如何把不确定性转换为经济价值提供了可行性。
价值定位的公式是：风险资产价值=无风险资产价值+看涨期权价值-看跌期权价值。财务含义是风险资产价值由既定的无风险资产价值和风险行动的价值所构成，持有一个无风险资产与一个在买权多头和卖权空头上风险行动的组合，具有价值定位的功能，是一份风险资产的复制品。
例：2002年4月，深万科发行总额为15亿、5年期、面值为100元、票面利率1.5%、每年付息一次的可转换债券，债券契约规定债券持有人可以按转换价格12.10元降可转换债券转换位公司的普通股票并可上市流通。发行时万科的股价是11.57元，股价的历史波动率为21.89%，市场的无风险利率为2.15%（以9905国债5月29日价格计算），与该可转换债券信用等级相同但不附转换条款的同类债券的市场收益率假定为5.5%（取同期的五年期银行贷款年利率）。
（1）万科可转换债券期权价值C的确定。
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
万科转债每份期权的价值为：
c(t)=StN(d1)-Xe-rf(n-t)N(d2)=S0N(d1)-Xe-rfnN(d2)=2.534
由于转换比率R=P/X=8.26，所以每张可转换债券转换权在发行时点0的价值为：
C(0)=R×c(0)=8.26×2.534=20.94
（2）万科转债市场价值M的确定。
由假设条件可知r0=5.5%，万科转债在时点0的直接债券价值为：
B(0)=∑3i=1Ii+pi(1+r0)i=82.92
其中，pi，Ii分别为时点i时债券本金和利息的支付额。
万科转债在时点0的价值为：
M(0)=B(0)+C(0)=82.92+20.94=103.86
2.2 期权的管理功能
（1）期权的激励功能。
现代公司典型特征就是公司所有权与管理权的分离，由此产生了，经营者如何才能实现股东价值最大化，在公司的管理中产生了股票期权激励制度。在股票期权制度中，经理人可以在规定时期内以股票期权的行权价购买本公司股票，这个购买过程称为行权。在行权以前，股票期权的持有人没有现金收益行权以后，其收益为行权价与行权日市场价之间的差价。经理人员可以自行决定在何时出售所得股票。股票期权的收益主要取决于价格因素，股票未来价格的高低直接影响经理人的收益。可见企业引入股票期权制度以后，经理人员能够享受本公司股票增值所带来的利益增长并承担相应的风险。这样经理人的个人收益与其经营业绩和企业的未来发展建立起一种正相关关系，从而鼓励经理人更多地关注企业的长期持续发展，而不是仅仅将注意力集中在短期财务指标上。由此，企业价值最大化成为股东和经理人员的共同目标。
（2）期权的投资决策功能。
期权理论完善了传统投资决策的中的净现值决策方法和内含报酬率决策方法。在期权法下，管理者决策的价值将被考虑、得到评估，这正体现了期权理论与传统投资决策方法相结合的现实意义，能给投资者未来继续投资提供可选择性。因此引入期权后，投资项目的价值=传统的NPV+期权价值。传统净现值法孤立考虑每个阶段的投资，有可能使公司丧失许多宝贵的投资与成长机会。而现实中许多项目的建设需要多期投资才能完成，这类投资决策都可以看作对复合期权的选择，每阶段完成后，企业就具有了是否完成下阶段的期权。投资决策转化为如何最有效执行期权的问题，把整个项目各阶段结合起来进行评价，将使决策更加科学。
参考文献
［1］邵函，苏海燕.期权理论在企业财务风险管理中的应用［J］.财会通讯（理财版），2006，（12）.
【关键词】PPP模式；物有所值；折现率
PPP模式（Public-Private-Partnership）是指政府与私人组织就某种公共物品和服务的提供形成的合作关系。而物有所值评价（ VfM） 则是用来计算节约成本和评估PPP 项目可行性的过程。
VfM评价通常有两部分组成： 定量和定性评估。在定量部分国际上常用的物有所值的评价方法主要有两种， 一种是成本效益分析法， 即比较项目的全部成本和效益来评估项目价值； 另一种是应用公共部门参照标准，即根据项目的实际情况制定出的政府提供项目的标杆成本，将PPP 模式下与此成本比较得出是否更加物有所值。VfM 定量评价均需要对成本进行实点估算，因此折现率的选取必不可少并对评估结果影响巨大。
一、国外现率的选取
折现率的选择主要包括资本资产定价模型折现率、资本的社会机会成本、社会时间偏好折现率、无风险利率等模式。
1.资本资产定价模型
资本资产定价模型是证券市场常用的资产收益率，也被美国弗吉尼亚用来三种可选择的折现率之一。即风险资产的收益率=无风险资产的收益率+风险溢价，风险溢价=（市场整体收益率-无风险资产收益率）×β，无风险资产收益率一般采用到期国债利率，而对于系数β的选取则需要根据具体情况而定，在这种计算模式下，折现率的选取较为严苛，需要证券市场完备而精确的数据记录与分析。
2.资本的社会机会成本
美国弗吉尼亚州则根据项目类型使用政府借贷成本或资本资产定价模型或市场比较法来定折现率。其中政府借贷成本是以资本的社会机会成本计算的典型。由于物有所值评价基础是以采用政府支出为主体进行对比，政府借贷成本作为折现率反映了资金的机会成本。但政府借贷成本因地区而不同，并政府借贷成本受当时的经济环境影响，并且由于根据主体标准不一，其横向对比性不强，因此可操作空间很大，不利于公众评估的公平公正。
3.社会时间价值偏好
采用社会时间偏好折现率以英国为代表，在英国一般以实际折现率计算，用于返还现金流量的折现率取3. 5%； 若使用名义折现率计算，折现率取6. 09%。此种折现率的选取简单明了，具有易于操作的特点，但是于此同时，对于不同项目均采用规定利率，不能反映项目的个体特点。
4.无风险利率
澳大利亚基础设施中心在政府承担全部风险的情况下，建议采用无风险利率作为折现率。所谓无风险利率是指将资金投资于某一项没有任何风险的投资对象而能得到的利息率，一般采用到期日期等于投资期的国债的利率。这是一种理想的投资收益。PPP项目具有风险性是肯定的，对于其风险的评估也是项目评估的重要内容。由此无风险利率的选取是保守的，对于短期的估算是具有适用性的，现有建筑市场上采用无风险利率，在 PPP项目上则过于简单，选取哪一时点的无风险利率更为合理成为进一步需要探讨的问题。
二、国内市场折现率的选取情况
1.资本市场折现率
根据资本资产定价模型，股票市场折现率=国债收益率 +β值× （指数收益率-国债收益率），根据金融教授达摩・达兰提出的“多元β值回归计算法”：β值 = 0.9832+0.08×营业利润波动系数-0.126×红利收益率+0.15×负债资本比+0.034×每股收益增长率-0.00001×总资产，其中营业利润波动系数计算可以反应该资产所在行业性质，资产、负债资本比、每股收益增长率的计算可以更好的反应投资个体的资产规模、经营风险、盈利能力等情况。
2.建筑市场折现率
目前在建筑市场的造价核算中，短期工程通常采用8%和10%两种基准利率进行核算，并结合公司财务和当时项目选取。对于长期项目如高速公路行业，除采用资本资产定价模型外，还有项目采用净资产收益率法，净资产收益率法是指参照同行业上市公司净资产收益率的方法。如在高速公路行业即可参照收费公路上市公司净资产收益率反映的是公司所有收费公路项目的赢利能力， 如将所有上市公司的净资产收益率进行平均， 基本上可以反映出我国收费公路项目的一般收益率水平。
三、PPP项目折现率的选取
由于PPP项目具有长期性和资金密集型等特点，加之目前新型融资模式的采用，PPP项目应更需要考虑资本市场运作，而不仅仅考虑建筑市场的规律。PPP项目折现率的选取应综合反应资本的时间价值和收益风险，折现率应反应投资回报率并要考虑通货膨胀因素，并对于行业特征、项目长期运营能力均要有一定的反应。国外的折现率选取中对于资金的时间价值、机会成本、风险因素均有不同程度的侧重，但不足以反应其全部的要求。我们需要我国PPP项目的特点对其进行修正，以反映通货膨胀、行业特点等因素，这有待于进一步研究和实践。
参考文献：
关键词 无套利均衡分析法 期权 金融工程
中图分类号：G624.41 文献标识码：A 文章编号：1002-7661（2016）19-0002-02
金融工程，是一门新兴的交叉学科，是一门集金融、数学、工程、计算机等多学科、多专业的复合型学科。现在很多金融学专业、金融工程专业、金融数学等相关专业都开设了这门课程。衍生产品的定价是其金融工程的重要内容之一，而其理论价格是投资者参与套期保值、套利和投机的依据。 无套利均衡分析，作为金融工程的基本分析方法，是金融衍生产品定价的核心技术，其实质就是简单、基本的现金流复制技术。运用无套利均衡分析法给期权定价是金融工程教学中的一个重点但同时也是一个难点，大部分教材在讲这一块时，都没有讲的很清楚，只是简单地给出一个构建的组合，比如给欧式看涨期权定价，就可以构建一个由一单位看涨期权空头和一定单位的标的股票多头，这样就可以给期权定价了。这让很多学生无所适从。因此需要对无套利均衡分析法在期权定价中的运用的教学设计做全面的分析，让学生一目了然地掌握期权的定价，同时培养构造、创新的思想。
一、无套利均衡分析法的基本思想
金融产品在市场的合理价格是这个价格使得市场不存在无风险套利机会，这就是无套利定价原理。无套利，简而言之，金融市场不存在套利机会，也即金融市场是有效的。在有效的金融市场如果存在相应的套利机会，也非常短暂，套利者就可以构造相应的套利组合实施套利，原来价格高的卖的人多了，价格回落。原来价格低的买的人多了，价格上升。所以套利行为的实施使得市场又重新回到无套利均衡状态。因此，不存在无风险套利机会是金融产品定价是否合理的根本依据。而我们所要寻求的金融资产的合理价格，也就是这个金融产品的价格应该是使得市场上不存在任何套利的机会。
所以，无套利均衡分析法，简单地理解为，作为定价者唯一要确定的是：当金融市场上其他金融工具价格给定的时候，某种金融工具的价格应该是多少，才使市场中不存在任何套利的机会？
二、传统的运用无套利均衡分析法给期权定价时的教学设计
为了便于表述，我们定义以下符号的含义：f为看涨期权的价格。下面我们来看一个给欧式看涨期权定价的实例。
例题1：假设一只不支付红利的股票现在的价格是20元，预计3个月后涨到22元或是跌到18元，并且假设无风险利率为12%，求执行价格为21元的该股票欧式看涨期权的价值。
为了找到该期权的价值，可以构建一个由一单位看涨期权空头和单位标的股票多头组成的组合。为了使该组合在期权到期时无风险，必须满足下式：
22-1=18，求得=0.25。由于该组合在期权到期时其价值恒等于4.5元，因此是无风险组合，其现值为4.37。所以有20？.25-f=4.37，求得f=0.63。
三、对以上欧式期权定价案例教学设计的改进
我们要给欧式期权定价，首先要对期权这类金融衍生工具其未来的现金流特征进行分析。期权到期的价值取决于股票未来的涨跌状况。我们可以画一个简单的图形来看。
在分析了标的股票和期权到期的现金流状况以后，接下来我们就要试图运用无套利均衡分析法给期权定价。首先通过上述图形我们发现，股票和期权未来价值与其上升状态和下跌状态有关。其次，通过对期权的理解，如果未来股票价格超过其执行价格，则期权可能被执行，就有价值，否则，期权不会被执行，作为投资者损失的是少量的期权费。结合期权的特征，以及无套利均衡分析法的关键技术即“复制技术”，下面我们就考虑如何复制。因为期权和标的股票未来都有两种状态也就是未来的现金流不确定，所以一种资产不能完全复制，因此这里还要借助其他的金融工具即无风险资产。两种状态用两种金融资产就可以进行复制了，接下来我们分别从两个不同的角度进行复制。
（一）用股票和无风险资产的组合复制看涨期权
可以构造一个与看涨期权的收益相同的投资组合：x单位股票并投资y元到无风险资产上。首先在期初时刻该组合的现金流是20x+y；在3个月后即到期时刻该组合的现金流分为两种情况：一是当股价上身到22元时，该组合的现金流为22x+ye0.12？.25；一是当股价下跌到18元时，该组合的现金流为18x+ye0.12？.25。运用无套利均衡的分析方法，如果复制组合与被复制组合的未来损益即现金流相同，则当前的价格应该相等，否则会出现相应的套利行为。所以要保证这两个组合的终值相等，因此可以得到如下关系式：
解得x=0.25，y=-4.37，所以持有0.25单位的股票多头与4.37单位无风险债券空头的组合与一单位看涨期权组合的损益相同，则在初期两个组合的当前价值应相等即：f=20x+y，则有f=0.63。也就是说，当该看涨期权价格为0.63时，市场上不存在无风险套利机会。
（二）用股票和看跌期权的组合来复制无风险资产
我们也可以构造如下组合：n单位股票和m单位欧式看涨期权组成复制组合，而被复制组合由一单位无风险资产构成。分析该复制组合的现金流特征：在期初时刻该组合的现金流为20n+mc；在期末即到期时刻其现金流也分两种情况，一是当股价上升到22元时其现金流为22n+m，一是当股价下跌至18元时其现金流为18n，运用无套利均衡的基本思想，保证这两个组合的终值相等，必须使得以下关系式成立：
解得n=0.0572，m=0.2288，所以持有0.0572单位的股票多头与0.2288单位的看涨期权空头头构成的组合与无风险债券构成的组合的损益相同，即有：1=20n+mf，则有f=0.63。
四、结论
对于一个有效的金融市场来说，如果市场上存在套利机会，则会有相应的套利活动出现，这时对于投资者来说，如何判断是否有套利机会，必然涉及到某种金融产品的定价是否合理，从而做出相应的投资活动。通过对无套利均衡分析法的基本思想进行分解，把它简化为通过复制，找到复制组合与被复制组合。如果复制组合与被复制组合未来的损益相同，则当前的价格应该相等，即“同损益同价格”。所以，通过构造不同的组合，都可以帮助投资者对衍生金融产品期权的市场价格作出一定的判断，从而做出相应的投资行为，另外在构造组合的过程中，也给出了如果存在套利机会，投资者如何套利获得无风险利润的方法，这对金融市场的参与者来说有一定的现实意义。
参考文献：
[1]郑振龙，陈蓉.金融工程[M]. 北京：高等教育出版社，2012，15-17.
关键词：城镇家庭资产；家庭消费；消费行为：分位数回归模型
中图分类号：F830
文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2017）05-0115-08
一、问题的提出
自Modigliani提出生命周期理论之后，关于财富对消费的影响更激发了学者们的研究兴趣。Elliott分析了家庭金融财富、非金融财富与消费支出之间的关系。发现非金融财富对消费支出的影响不显著。Davis和Palumbo采用美国宏观数据进行研究，认为居民总资产若增加1美元，其总消费会随之增加3-5美分，但金融资产和非金融资产对消费的影响各不相同。Dynan和Maki使用1983-1989年美国家庭微观调查数据进行研究，发现持有股票的家庭其消费支出会跟随股票价格变化而同方向变化。但不持有股票的家庭其消费不受股价影响。Case等分别从美国国家层面和州层面对金融资产、住房资产与消费支出之间的关系进行了研究，认为住房资产对家庭的消费性支出具有显著影响。且影响大于金融资产。Bostic等将美国的两个微观调查数据库进行匹配，研究了金融资产与住房资产的消费效应，结果表明住房资产对消费的弹性系数为0.044-0.065，而金融资产的消费弹性系数为0.007-0.023，住房资产对消费的影响更大一些，且家庭的耐用品消费与非耐用品消费行为存在差异。Bonis和Silvestrini利用1997-2008年间11个OECD国家的宏观数据进行研究，发现居民金融资产的边际消费倾向比住房资产的边际消费倾向大。Sousa对1980-2007年欧元区的情况进行了研究，认为金融资产对消费的影响较大且显著，而住房资产对消费的影响效应接近于零且不显著。Peltonen等使用14个新兴国家的数据对家庭财富与消费关系进行研究，发现亚洲国家的房产财富效应正在不断增加，在股市资本化程度高的国家金融资产财富效应较强，而收入水平或者金融发展水平较低的国家房产财富效应更显著。
骆祚炎采用城镇居民1985-2005年的宏观年度数据，分析了我国居民金融资产与住房资产对消费的影响，认为住房资产对消费的影响大于金融资产对消费的影响，但二者的影响效应都较为微弱。魏锋基于误差修正模型，分析和对比了我国股票市场以及住房市场的财富效应，发现房地产市场具有扩张的财富效应，而股票市场具有收缩的财富效应。邹红和黄慧丽使用我国城镇家庭1999-2009年季度数据。分析了居民资产对消费的影响，结果显示我国房地产市场对居民消费影响显著，其财富效应远远大于股票市场的财富效应。田青对我国2001-2009年的居民金融资产与实物资产进行了估算，并分析了二者对消费的影响，认为家庭资产会对消费产生积极的促进作用，其中实物资产对消费的影响作用较强，居民储蓄和股票资产对当期消费会产生挤出效应。而其他类型金融资产对消费的影响不显著。乐长根和辜宏强运用2003-2010年季度数据，使用误差修正模型分别对居民股票资产、储蓄资产、住房资产与消费变动之间的关系进行检验，发现股市存在微弱的负财富效应，住房市场的正财富效应相对显著，储蓄资产从短期来看具有负财富效应，在长期则有正财富效应。谢垩采用我国健康与养老追踪调查数据，首次在微观层面上探究了家庭资产对消费的影响，认为对于拥有自有住房者而言，房产的消费弹性明显大于金融资产的消费弹性。张大永和曹红使用我国家庭金融微观调查数据，分析了家庭住房资产、金融资产及其他实物资产对消费的影响。研究结果表明，拥有自有住房与否、住房的价值和金融资产规模等因素都对家庭消费产生显著影响，且住房资产对消费的影响大于金融资产。进一步分析认为，无风险金融资产对非耐用品消费产生较大影响，而风险金融资产对耐用品消费影响更大。陈训波和周伟使用2008年的我国家庭动态跟踪调查数据，分析了我国城镇不同类型家庭财富对消费的影响，认为家庭各类资产对居民消费的影响显著，且金融资产的边际消费倾向高于房产。家庭人口数量和户主特征等因素也对城镇居民消费产生显著影响。李涛和陈斌开基于微观家庭数据，区分和比较了家庭生产性固定资产和非生产性住房资产对居民消费的影响，考察了家庭资产对居民消费的“资产效应”和“财富效应”。研究发现，家庭住房资产主要呈现出消费品属性，只存在微弱的“资产效应”而不存在“财富效应”。相反，家庭生产性固定资产具有明显的“资产效应”和“财富效”。张屹山等分析了我国居民收入与金融资产结构，结果发现，无论城镇还是农村家庭，财产性收入对消费的促进作用都不显著，原因是我国居民财产性收入在总收入中的占比较低。李波利用我国家庭金融调查数据，从理论和实证角度论证了金融风险资产对消费支出的财富效应与风险效应，认为两者存在替代关系，随着家庭金融资产的持有权重提高，资产财富的边际消费倾向增加，资产风险的预防性储蓄倾向也随之增加。
上述研究的结果表明，不同国家、不同家庭的财富对消费的影响各不相同，尤其在我国，利用微观数据进行这一领域的研究近几年才展开，研究的内容还有待进一步深入。本文拟利用我国家庭金融调查数据（China Household FinanceSurvey，CHFS），研究我国城镇家庭金融资产、住房资产以及非住房实物资产对家庭消费的影响，特别地，本文将采用分位数回归模型，重点研究不同收入水平家庭的消费影响因素。并将家庭金融资产细分为无风险资产、风险资产和社保账户资产，分别研究不同类别的金融资产与家庭消费之间的关系，回答家庭特征变量对家庭消费的影响程度。
二、样本选择、变量定义及描述性统计
（一）样本选择
本文使用的数据来源于CHFS 2011年的全国基线调查数据。CHFS是西南财经大学我国家庭金融调查与研究中心进行的一项全国性的全面系统的入户追踪调查，涵盖了全国25个省（市、区）、80个县、320个社区共8 438户家庭，个人信息的样本量为29463人，具有广泛的地域代表性及大样本性质。CHFS针对性较强，拥有居民家庭各项金融资产的详细信息，全面客观地反应了当前我国家庭金融的基本状况。通过与国家统计局公布的可比数据进行对比，CHFS调查数据与国家统计局公布的数据基本一致，说明CHFS调查数据的高质量与可信度。
在数据处理过程中。首先将存在缺失值和异常值的家庭剔除，然后根据以下原则对样本进行筛选：（1）户主年龄限制在20-65岁，这部分家庭是当前社会主要消费群体，且数据缺失较少。（2）部分低收入家庭的收入仅来源于政府补贴，不具备代表性，因此，将收人最低5%的家庭剔除。最终获得有效样本2888个。
（二）变量定义
结合CHFS的数据，本文给出变量定义如表1所示。
（三）描述性统计分析
由我国城镇家庭关键指标的描述性统计结果可知，从金融资产上看，我国城镇家庭金融资产均值为86030.00元，其中风险金融资产为28926.20元，无风险金融资产为57103.80元，即大多数家庭持有的无风险资产远高于风险资产。此外，家庭拥有的社保账户资金不容忽视，达到23220.60元；从实物资产上看，城镇家庭拥有的住房资产价值达632283.00元，远高于其他实物资产的价值；①此外，样本中的家庭规模基本符合我国大多数城镇家庭为三口之家的状况；约有16%的家庭户主具有大学本科及以上学历；户主中68%为男性，89%已婚。
（二）有房家庭消费支出的分位数模型估计及影响结果分析
根据模型（3）估计家庭资产对有房家庭支出的回归结果如表2所示。由表2可知：
第一，家庭金融资产显著影响家庭消费，并随收入水平的提高影响程度逐步下降。金融资产的消费弹性在1%显著水平下显著为正，说明有房家庭消费明显与家庭金融资产有关，从数量上看，收入水平越低的家庭对财富越敏感，收入水平越高的家庭，财富对家庭消费的影响越小。
第二，住房资产显著影响家庭消费，且住房资产对消费的弹性大于金融资产对消费的弹性，随着收入水平的提高住房资产对家庭消费影响程度逐步下降。住房资产对于消费支出的弹性在1%显著水平下显著为正，说明不论高收入还是低收入家庭的消费支出都与其所拥有的住房资产显著正相关，越是低收入家庭，住房资产对消费的影响越强烈。与金融资产相比，无论哪一类收人群体，其家庭消费都受住房资产的影响更大。我国城镇有房家庭的住房资产均值为632283.00元，远高于金融资产均值86030.00元的水平，因此，笔者认为，住房资产的保障作用对消费的影响明显大于金融资产对消费的促进作用。
第三，家庭可支配收入是影响家庭消费的关键因素，家庭的收入消费弹性随收入增加而减小。所有变量中，消费的收入弹性最大，且都在1%显著水平下为正。随着收入的增加，家庭消费的收入弹性渐次变小，这正如凯恩斯消费理论所述，边际消费倾向随着收入的增加而减少。
第四，非住房类实物资产对家庭消费的影响高于预期，且随着家庭收入的增加，对家庭消费的影响随之增加。非住房类实物资产大致包括汽车、相机、空调或奢侈品等众多耐用品以及字画等艺术品，这类资产对家庭消费的影响比我们预期的要大，仅次于收入对消费的影响，并且随着家庭收入的增加，对家庭消费的影响随之增加。
第五，中等收入家庭的消费支出受家庭规模的影响大于低收入和高收入家庭。家庭规模对家庭消费的影响在五个分位点上均显著为正，其中在Q50分位点的系数最大为0.071，总体呈现倒u型状态。消费支出与家庭成员人数正相关毋庸置疑。对于中等收入家庭来说，家庭人员增加相的消费支出必然增加。但对于高收入家庭来说，家庭成员增加多出的开支对家庭总体消费的影响不大，换言之，’增加一个人的开支占家庭总消费中的比重相对较小：对于低收入家庭来说，也许多一个孩子的投资仅限于多了基本的生存性消费，占总体家庭消费的比重也不大。因此，表现出家庭规模对家庭消费的影响随着收入水平的提高呈现倒u型状态。
第六，户主学历对最高收入家庭的影响不显著，对其他收入水平家庭的影响差别不大。估计结果显示，户主学历高的家庭其消费支出也高，这是由于学历高一般伴随着收入水平高。相应地消费水平也高。但对于特别高收入的家庭来说，其收入水平或者由于创业、机遇和继承等原因，其学历水平已不是主要因素。
第七，中低收入的男性户主家庭消费低于女性户主家庭，高收入家庭的户主性别对家庭消费影响不显著。这是我们根据模型估计结果得出的一个有趣的结论。户主性别对家庭消费的影响在Q10、Q30和Q50分位点均显著为负，在Q70、Q90分位点上则不显著，即男性户主低收入家庭的消费比女性户主低收入家庭的消费少16.6%，次低收入和中等收入男性户主家庭相对女性户主家庭少消费7.4%和3.9%。
在我国传统中，家庭户主通常为男性，户主为女性的家庭更多为离异和未婚家庭。在高收入家庭，户主性别不影响家庭消费容易理解，但在中低收入家庭中，笔者认为产生前述现象可能有两个主要原因：一是女性户主如果离异，她很可能需要进入下一段婚姻，在这期间就需要保持一定的“面子”消费，并且不需要为下一段婚姻积累资金。而如果是离异的男性户主，他为了下一段婚姻则更可能需要积累资金，节俭消费。二是女性户主如果再婚。通常她就是家庭住房的拥有者，而她又处于中低收入家庭，很可能意味着她的家庭住房是靠相对有钱的娘家资助的，在有外来经济资助情况下，家庭消费支出可以更高。
第八，正常婚姻状态对中低收入家庭的消费具有促进作用，对高收入家庭影响不显著。估计结果显示。户主婚姻状态对家庭消费的影响在Q10、Q30和Q50分位点上分别为0.108、0.212和0.136（在Q70和Q90分位点上不显著），也就是说，婚姻状态正常家庭的消费水平要高于离异、未婚家庭，而高收入家庭则不受户主婚姻状态的影响。婚姻状态正常的中低收入家庭一般来说收入来自于夫妻双方，高于离异或未婚家庭，从数据上看，消费增加在10%-20%左右。
（三）无房家庭消费支出的分位数模型估计及影响结果分析
根据模型（3）估计家庭资产对无房家庭支出的回归结果如表3所示。
由表3可知：
第一，家庭金融资产显著影响家庭消费，高收入无房家庭对金融资产相对更敏感。由估计结果可知，消费支出的金融资产弹性都显著为正，说明无房家庭消费同样与家庭金融资产有关。样本数据显示，有房家庭的平均收入和平均金融资产比无房家庭分别高出23%和50%，也即我国的无房家庭通常是收入相对较低的家庭。无房家庭中的高收入家庭最有可能购房。这类家庭必须攒钱购房，所以对财富最敏感。
第二，家庭可支配收入是无房家庭消费的最重要影响变量。与其他变量相比，无房家庭的消费收入弹性最大，且明显高于有房家庭的消费收入弹性，但无房家庭的消费与收入之间没有呈现明显的由收入引起的变化，甚至高收入家庭的弹性相对较大。这也是因为无房家庭大部分属于相对低收入家庭，没有足够的资金用于购房和消费，对收入敏感。
第三，非住房类实物资产对无房家庭消费的影响较大。非住房类实物资产对无房家庭消费的影仅次于收入对消费的影响，但影响程度并未随着家庭收入的变化成规律性变化。
总体来看，无房家庭与有房家庭的消费支出都受收入、实物资产和金融资产的影响，但影响强度却不同。有房家庭的消费支出与我们对现实的认知更吻合，而无房家庭中不同收入水平家庭的各个变量系数没有呈现规律变动。从模型对各变量不同分位点上的系数斜率相等检验结果可以看出，不同分位点上的系数（D1除外）都不能拒绝斜率相等的假设，也即各分位点上的系数斜率可以认为没有显著差别。虽然无房家庭的收入有高低之分，但由于普遍收入较低、金融资产较少、又都没有住房资产，因此，无房家庭普遍需要节俭开支、压缩消费、攒钱买房，总体上他们处于同一消费水平，属于同一种消费群体。
（四）无风险金融资产和风险金融资产对有房家庭消费支出的影响分析模型（4）的分位数回归结果如表4所示。
对表2和表4相同变量的系数变化进行比较可以发现，将广义金融资产划分为无风险金融资产、风险金融资产和社保账户余额后，估计的系数基本不变。趋势则完全没有改变，说明模型是非常稳健的。这里，我们仅分析家庭无风险金融资产、风险金融资产和社保账户余额对家庭消费的影响。
第一，无风险金融资产对家庭消费影响最大，且其弹性系数随收入的增加而减少。随着家庭收入水平的提高，无风险金融资产对家庭消费的影响程度渐次减小。从描述性统计分析即可以看出，我国城镇家庭无风险资产大致是风险资产的两倍，且低收入家庭无风险资产配置的比重更高，而高收入家庭风险资产的配置比重更高，①上述结论正是消费理论和我国家庭金融资产配置状况决定的，低收入家庭无风险金融资产对消费的保障作用更明显。
第二，风险金融资产对家庭消费性支出的影响微弱，收入越高，家庭消费的风险金融资产弹性越大。在家庭金融资产配置结构中，高收入家庭更倾向于配置风险金融资产，其数量更多、比重更高、种类也更丰富。本文的估计结果与实际情况完全相符。最低收入10%的家庭消费对风险金融资产不敏感，最可能的情况是这部分家庭没有或仅有极少的风险性金融资产。随着收入的增加，家庭消费的风险金融资产弹性渐次增大，在最高收入的10%家庭中，其风险金融资产对家庭消费的影响最高，弹性为1.6%。
第三，社保账户余额对消费的影响随家庭收入的增加而减弱。对于低收入家庭来说这是一笔不可忽视的财富，即使目前不能直接使用，但仍是可以预期的个人财富，对稳定当前消费具有重要作用。而对于高收入家庭来说，其家庭收入支付当前消费绰绰有余，社保账户余额不会对当前消费有任何影响。
四、结论及讨论
第一，无论是有房家庭还是无房家庭，家庭财富都是影响家庭消费的重要因素。有房家庭中的低收入者对财富更敏感；无房家庭中的高收入者对财富更敏感。我国家庭拥有无风险金融资产的比重两倍于风险金融资产，因此，无风险金融资产对家庭消费的影响更大。
第二，对有房家庭而言，无风险金融资产配置的比重随家庭收入的提高而递减，风险金融资产配置的比重随家庭收入的提高而递增。低收入家庭的资产结构中无风险金融资产比重最高，风险金融资产比重最低，风险金融资产的变动对家庭消费没有影响。高收入家庭正好相反，无风险金融资产对其家庭消费没有影响。
第三，社保账户资产在家庭财富中占有较大比重，大约占广义家庭金融资产的20%以上，占低收入家庭金融资产的比重更高达25%。虽然这是一笔不能当期使用的资产，但却是中低收入家庭良好的预期保障，因此，做好社会保障工作对提高我国城镇家庭消费支出具有重要意义。
第四，对有房家庭而言，不论高收入还是低收入家庭的消费支出都与其所拥有的住房资产显著正相关，且越是低收入家庭，住房资产对消费的影响越强烈。与金融资产相比，无论哪一类收人群体，其家庭消费都受其拥有的住房资产的影响更大。是否拥有住房、是否需要为购房积累资金，这些选择都会影响家庭消费支出。
第五，汽车、相机、空调或奢侈品等非住房实物资产通常具有消耗性，家庭拥有这类资产越多，基于该类资产的支出越多，但这些资产正是消费结构升级的趋势和方向。因此，政府还需不断在政策上向中低收入阶层倾斜，提高其收入水平和消费能力，进而促进全民生活水平和生活质量提高，最终提高社会总需求。
关键词：市政债券利益分割均衡
为迎接2008年奥运会，北京市将直接投资1800亿元人民币进行市政基础设施建设，由此带动的相关投资额将在3000亿元左右，2010年广州亚运会和上海的世博会需要市政建设费用分别为2200亿和3000亿左右。但经济发展居于全国前列的上述三市年地方财政收入也仅四五百亿左右。显然，单靠中央政府的财政支持和地方政府同期的财政收入不可能支撑如此巨大的资金流。而且，目前中国正处于城市化加速期，资金需求巨大，如何筹措每年数千亿元的城建资金，是亟待解决的关键问题。目前，从国债的发行来看，我国债务依存度（50%）已经远远超过国际公认的财政债务依存度的“安全线”（25%-30%），国际上一般认为国债偿还率应控制在10%左右，而我国1998年已超过24%，因此依靠国债发行来增加地方政府市政建设投资的空间也十分有限。
对此，欧美国家的经验是通过发行地方政府债券来解决城市化进程中资金缺口问题的，我国也可以在国情基础上借鉴国外先进经验。需要注意的是市政债券的推行宜疏不宜堵，否则很多地方政府会采取一些变通的办法，通过设立一些隶属于地方政府的投资公司，在公司的平台上进行发债和融资的活动等，反而不利于我国金融市场的规范化发展。
目前对这一问题的研究主要集中在三个方向：一是国外市政债券的运作经验及对我国的启示（徐世杰2001，罗雯2002，杨萍2004）；二是我国发行市政债券的必要性（2002，陶雄华2003，宋立2004）；三是对我国发行市政债券的风险及规模的测定（韩立岩等2003，王刚2003）。但是，对我国推行市政债券将面临的中央与地方政府之间以及各地方政府之间的利益分割这一敏感话题至今研究匮乏，此外，作为理性投资者，在引入市政债券之后，金融市场上将如何实现资源配置最优化也是值得关注。本文欲在这三方面尝试做开创性的探讨。
中央与地方政府之间的利益分割
地方政府的可支配收入主要有两种渠道：一是地方税收，一是中央补贴或转移支付。即使在分税制最彻底的美国，联邦政府仍给予地方政府一定的财政补贴。我国采取兼顾型分税制，所以中央政府对地方政府的财政补贴或者说地方政府对中央的依赖更为严重。而市政债券意义的实质在于中央可以减少对地方政府的直接或间接补贴，而将部分财政补贴转化为地方政府税收权益的适当扩大，以支持市政债券的发行从而增强地方财政独立。那么现在的问题是，中央所割让给地方政府的税收权益总额应该占未引入市政债券之前中央财政收入的多大比重，才能实现两者利益分割的最优化。
假设该比重为a；T为引入市政债券之后的综合银行存款利息所得税、投资股票、基金等的资本利得税、个人收入所得税等所有税率所构造的财富与税收的单增的连续函数；当地居民财富期初的税前总额为W0，t时期末税后财富总额为Wt；市政债券利率为rm，其他资产平均收益率等价于市场无风险利率r，则当地居民财富最大化函数为：
由此可见，在引入市政债券之后，中央所割让给地方政府的税收权益应该占发行市政债券之前中央财政收入的最优比重为a*才能实现中央与地方政府之间的利益分割最优均衡。因为，如果批准的市政债券占中央预算的规模过小，即a小于a*，则不能实现地方政府及当地居民建设充分发展的正当需要，无法起到支持市政建设的效果。而市政债券占中央预算的规模过大，即a大于a*，相当于中央对地方给予过量补贴，则不但中央税收权力过分流失而且容易滋生地方政府的惰性。
地方政府之间的利益分割
除了中央与地方政府之间的利益分割问题，各地方政府之间也会存在利益分割问题。因为一旦中央政府允许地方政府发行市政债券，那么多个地方政府发行市政债券的时候，将会出现不同的市政债券发行主体在金融市场上彼此竞争的局面。因为当一个经济系统中存在多家市政主体时，市政债券发行的成功与否是与旺盛的市场需求密不可分的。而一定时期内，金融市场上融资总量和社会财富总量是既定的，某一地区融资增加是通过汲取其它地区居民财富转移实现的。所以，市政债券的竞争结果实质上是多个市政主体间零和博弈的过程。
这种竞争产生的效应是极其复杂的，最直接的体现为市政债券的发行的地理分割问题。而地理分割会导致市政债券市场上供给和需求特征的差异。尤其是从面向特定区域的债券的供给到面向全国的供给的发行中的市政债券收益方面的差异、公众投资者作为需求方对银行抵押担保要求的差异以及在市政债券利率方面，异地发行或购买时获取信息成本方面的差异等等。这些因素甚至可能对异地投资者产生收益可观的套利头寸，进而引起跨地区的套利活动。
发行者规模的分割是同地理分割密不可分的另一个问题，小的市政主体（即GDP相对落后及人口密度较小的市政债券发行主体）一般通过当地政府财政收入作担保将市政债券发售给当地投资者。而相比之下，大的市政主体除政府财政收入作担保之外，还可以通过实力雄厚的国际评级机构传递给投资者充分的信息和足够的信心，甚至通过国际保险商的辛迪加联合担保将国内异地投资者甚至国外投资者作为销售市场。大量事实表明，这样做虽然表面利率成本相对较高，但是销售市场的扩大而获得的好处足以超越成本的增加，从而带给发行人极大的便利和好处。
这一点从另一侧面来看，说明大城市和小城市发行市场债券的利率成本的约束函数是截然不同的。许多小型市政主体不找穆迪或者标准普尔来评级，原因有二：一是自身地方经济实力不足，纵然参与评级也很可能比经济实力雄厚的大城市评得较差结果，反而要支付高昂的评级成本及担保费用，即不具备可行性。二是因为他们能够在一个狭小的市场范围内发行债券，而不需为投资者提供其金融市场、经济环境以及地理特征方面的信息而支付额外的利率成本，即不具备必要性。评级费用和准备申请材料的成本通常超过这些地区发债的潜在收益，如果小城市在一个小范围的市场中发行，并且能够取代评级公司或担保公司而取得投资者的认可，那么不参与评级和担保，从而节省发行成本相对提高债券收益率是小市政主体参与市政债券市场竞争的一种生存方式。
投资者财富的最优分割
最后，考虑到作为投资者，除了市政债券及无风险资产之外，在金融市场上也将面临风险资产如股票，或银行存款等选择时，将如何抉择最为明智呢。我们来探讨引入风险资产后，投资者财富在各资产间的最优分割或者说配置问题。
假设a为投资者财富分配于风险资产的比例，b为投资者财富分配于无风险资产（此处以短期国债利率为代表）的比例，而剩余资产份额（1-a-b）投资于风险介于两者之间的市政债券；由于我国目前银行存款利率仅为1.98%，扣除20%的利息所得税与3.2%的通货膨胀率的影响，我国目前银行存款利率实质上是一种实际“负利率”的状态（1.98*80%-3.2%=-1.616%）。“负利率”的出现，意味着资产不但不能起到保值增值的效果，反而由于通胀而遭到贬值。所以，在本文中作为理性的投资者，暂不选择投资于这种资产。并假设投资者为风险厌恶型，则他对待风险资产的态度应该为倒“U”型，如图1所示：
因为以风险资产的代表：股票为例，随着风险资产收益率的增高，少数具有超前意识的投资者估计收益率曲线已经接近顶部，多数风险规避型投资者见好就收，赶在衰退之前趁高抛出股票，在这些人的带动下，产生羊群效应，使抛售风潮扩大化，所以投资者对风险资产的总体规模减持。而前不久，我国开放式基金的赎回狂潮也正是这一解释的最好注脚。当然，对于无风险资产则由于资产回报率无风险特性，使投资者资产配置规模随收益率的增加而增加的正相关函数。
我们不妨用数学模型概括为：a＝krz2而国债的收益率则为b=nr，k，l，n均大于0的常数。居民财富函数为：
本文讨论了我国推行市政债券将面临的中央与地方政府之间的利益分割、各地方政府之间的利益分割，以及作为理性投资者，在引入市政债券之后的财富最优分割（即如何实现各种资产配置最优化）等前瞻性问题。本文在这三方面尝试做开创性的探讨，以引发学者们更为深入而细致的研究。
参考文献：
1.宋立.市政收益债券:解决地方政府债务问题的重要途径.管理世界，2004
2.杨萍.国外地方政府债券市场的发展经验.经济社会体制比较，2004
3.陶雄华.地方政府债务债券化的可行性.经济研究参考，2003
4.韩立岩，郑承利，罗雯，杨哲彬.中国市政债券信用风险与发债规模研究.金融研究，2003
5.王刚，韩立岩.我国市政债券管理中的风险防范与控制研究.财经研究，2003
6.罗雯，韩立岩.美国市政债券市场概况及其对我国的借鉴.经济与管理研究，2002
摘 要 本文以20世纪六七十年代的经典资本资产定价模型为研究起点，这一时期提出的资产定价模型构成了资产定价理论研究的基本范式。后续很多新的资产定价模型都是在它们基础上派生出来的。进入90年代以来，资本资产定价模型主要是围绕解释CAPM异象来进行的，因此本文主要从模型修正方面来讨论这个问题。最后鉴于近几年来行为金融在解释资产定价异象上越来越有成效，本文又介绍了行为金融学方面的一些模型，并且指出传统金融学与行为金融学将进行结合来促进资本资产定价模型的发展。
关键词 资本资产定价模型 多要素CAPM 行为金融学
资产定价理论是金融理论的一个核心内容，是20世纪金融领域最受瞩目的前沿课题。著名的资产定价模型CAPM、APT和期权定价模型，它们为确立资产定价理论在金融理论的显赫地位奠定了坚实的基础。但是，在资产定价理论近半个世纪的发展历程中，还有很多重要的模型例如零贝塔CAPM、Merton（1973）的多要素资本资产定价模型等目前虽然在实际中还没有得到广为运用，但其理论价值却非常重大。同时各种资产定价异象的发现也同时促进了结合心理学、社会学等研究的行为金融的兴起。行为金融对建立在理假设基础上的传统资产定价理论的研究范式提出了严峻挑战。行为金融认为投资者并不完全是理性的，非理性投资可以影响资产价格。运用过度反应或反应不足等基本工具，行为金融从另一个视角对各种异象进行了全新阐释。进入90年代以来，传统资产定价理论的支持者和行为金融学家围绕资产定价异象的解释更是展开了激烈的论战。其他基于理性基础的资产定价模型或者行为模型可以取代CAPM在金融学中的地位吗？这些问题似乎不能简单地回答。基于这一点，本文尝试从资产定价理论演进发展的角度来探讨这些问题。因为只有比较全面地了解资产定价理论是如何产生和发展的，了解这些理论存在的缺陷及其实证检验上的限制，才可能中肯地得出一些结论。
一、 Sharpe（1964）、Lintner（1965）和 Mossin（1966）的资本资产定价模型（CAPM）
在 Markowitz 的资产组合理论基础上，Sharpe（1964）、Lintner（1965）和 Mossin（1966）分别独立地提出了著名的资本资产定价模型，即CAPM。CAPM的本质是存在无风险资产和无限卖空的资产组合理论。它不仅仅考虑了单个投资者的决策，还考虑了加总他们确定市场均衡。在资产组合理论中，资产的价格外生地给定，且不受任何投资者的影响。给定这一价格，投资者形成他的概率分布，并且允许投资者的预期不相同，但是CAPM也有很多缺陷，概括起来主要有以下几点：一是CAPM是一个静态的单期模型，在现实情况中，投资者往往面临的是动态的多期的情况，假设与现实严重不符。二是资产收益率必须是线性相关的是CAPM 的一个隐含假设，排除了一种日益重要的金融工具－衍生证券的定价。因为衍生证券的收益率往往表现出很强的非线性关系。三是CAPM 中还有一个假设仍然受到批评：即假设所有资产是可市场化的。虽然由外国法规问题导致的某些投资限制在国际CAPM中得到了考虑，但是，诸如人力资本是不可市场化的。因此，市场组合不能准确的确定。
二、Black（1972）零贝塔 CAPM
Black考察了最初的CAPM，他发现，无论是无风险资产的存在还是投资者以无风险利率借款和贷款的要求都不是该理论成立的必要条件。然而，当不存在无风险资产时，就会产生CAPM的另外一种不同的形式。他的观点如下：无风险资产的贝塔为0。由于无风险资产的收益不存在波动性，因此它不会随市场一起变化。假设能创造一个与市场无关的投资组合，那么它的贝塔就是0。可以说零贝塔CAPM比CAPM前进了一步，但是0贝塔组合必须依靠卖空才能实现，在现实中，并非所有的投资者都可以进行卖空的操作。许多机构投资者是被禁止卖空或者在卖空方面受到限制。
三、Fama 和 French 的三因子模型
CAPM 在实证检验上的连续受挫使得很多人对传统单贝塔CAPM理论的正确性产生了怀疑。尤其是70年代末以来，盈余报酬率效应、规模效应、账面市值比效应等大量异象的发现更是对这一理论造成了严重的冲击。这些研究发现很多贝塔之外的变量尤其是公司特征的变量可以更好地预期收益率。相关研究还表明，股票收益率在特定时间段显示出某种变化规律。如“长期收益率反转效应”和“短期惯性效应”。由于传统的CAPM明显不能通过贝塔差异解释上述现象，因此它们被称为“异象”。Fama和French 以1963－1990为样本期运用横截面回归法研究贝塔与收益率的关系，结果发现两者之间并不相关，甚至在控制了规模变量后，贝塔与收益率的关系仍然不显著。而股本市值和账面市值比两个变量联合起来可以更好地解释股票平均收益率的横截面差异。CAPM异象的一个重要的解释是CAPM 错误设定了。Fama和French首先研究了这一问题。他们认为，CAPM异象之所以存在，是因为CAPM中缺乏考虑其他必要的风险因子。基于FF（1992）得出的股本市值（ME）和帐面市值比（BE/ME）变量可以更好地解释股票平均收益率横截面差异的结论，他们在随后1993年的论文中进一步证实了CAPM 异象可以用一个三因子模型来解释。这三个因子分别是（1）市场超额收益率（Rm-Rf）；（2）股本规模因子（SMB）；（3）帐面市值比因子（HML）。
四、行为金融学对CAPM异象的解释
（一）“规模效应”和“价值效应（或帐面市值比效应）”的行为解释
Barberis和Huang（2001）以“损失厌恶”和“心理帐户”的概念来解释个股收益率行为。他们考虑了两种情况：第一种情况是投资者关心个别股票，对于个别股票价格的波动有损失厌恶的倾向，而且决策会受到前一次的投资绩效所影响。他们将这种情况称为个别股票的心理帐户。第二种情况是投资者关心整个投资组合，对于整个投资组合价格的波动会损失厌恶，决策会受到前一次的投资绩效所影响，他们将这种情况称为投资组合的心理帐户。他们认为个别股票的折现率是股票过去的绩效的函数，假如股票过去的绩效很好，因为私房钱效应，投资者会认为这个股票风险较低，而用较低的折现率折现未来的现金流量。在这种情况下，因为较低的折现率会推升价格股利比，所以导致下一期的报酬较低，这也使得股票收益率波动变大。
（二）“短期惯性效应”和“长期收益率反转效应”的行为解释
行为金融学家通常运用过度反应或反应不足理论对“收益率反转效应”和“惯性效应”作出解释。最早提出市场长期过度反应概念的是De Bond和Thaler（1985，1987）。他们认为新信息出现时，投资者并没有依照贝叶斯所提出的客观方法调整他们的预期，而是高估新信息的重要性，低估旧有的与较长时期的信息，换言之，他们对结果的概率评估，是根据所谓的“代表性原则”，而不是根据历史概率所作的客观计算。结果股价不是涨过头就是跌过头，不论收益、股利或其他客观因素发生什么变化，反弹都必然可期。Shiller也认为资产价格所具有的过度波动，其实就是市场过度反应的现象。
主流金融学对于资产定价理论的检验以及资产定价异象的解释陷入困境时，行为金融学的出现及发展无疑为新的金融研究提供了思考方向。利用展望理论，行为金融能比较好地解释传统预期效用理论与实证结果的分歧。另一方面，行为金融认为投资者的非理并非是随机发生的，市场发挥套利机制的作用相当有限，因此，传统金融理论赖以生存的基础――有效市场假说并不成立。无疑，自展望理论和有限套利理论提出之后，行为金融的影响力及地位日益提高。利用这两个工具，考虑到非理决策的影响，行为金融为解释资产定价异象也提出了很多新的资产定价模型。应该注意的是，行为金融不应该与传统金融相排斥和对立。行为金融理论过于专注个体行为而忽略了市场的客观条件，而传统金融理论则着眼于客观的市场状况，忽略了“人性”。因此，适当与平衡地结合二者是未来金融研究的一个可行且合理的发展方向。在资产定价研究方面，金融学家Shefrin和Statman提出的BAPM已经朝这一方向迈开了第一步。相信未来会有更多这样的研究出现。
参考文献：
[1]威廉.F.夏普著.投资组合理论与资本市场.胡坚译.北京:机械工业出版社.2001:94-141.
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