资产定价理论(asset pricing theory)是金融经济学最重要的主题之一，它试图解释不确定条件下未来支付的资产价格或者价值，这里资产通常是指金融工具或某种证券，而价格是其市场均衡时的价格，即由市场需求与供给决定的价格。人们发现，低的资产价格蕴含着高的收益率，因此考虑用理论解释为什么某些资产的支付比其他资产平均收益要高。

简介

分类(1.演绎型资产定价理论 2.归纳型资产定价理论)

研究

资本资产定价模型的优缺点

学术动态(传统模型面临挑战 最新研究进展)

简介

在确定性的市场里，资产定价问题很简单，通俗地讲，用无风险的收益率或回报率去折现资产的未来收益可以直接得出此种资产的现时价格。但是，实际上金融市场中充满相当多的不确定性，从而形成了风险性，所谓风险是指资产价格的未来变动趋势与人们预期的差异。在不确定性条件下，资产定价必须考虑到投资者对风险的态度，还要考虑投资者在收益与风险之间的权衡，或者为了补偿投资者承受的风险而对其给予额外的报酬，这正是风险溢价问题。 为了对资产估值，必须说明资产支付的延迟和风险。然而，时间对资产定价的影响是不能不加以考虑的。另外，在确定资产价值中对风险的修正是极为重要的。例如，在最近50年里，美国股票获得了大致平均9%的真实收益。当中仅有大约1%的收益归功于利率，而剩余的8%~II是持有风险所获得的溢价。不确定性，或者风险修正促使资产定价成为吸引人的、而且富于挑战性的领域。

分类

资产定价理论按照其逻辑分析基础都可以分为演绎型和归纳型两大类。

1.演绎型资产定价理论

演绎型资产定价理论按照两条发展线索又可以分为演绎I型和演绎Ⅱ型两个亚类。演绎I型资产定价理论是指在演绎型资产定价理论中，第一类模型是指以实用性、可计算性为指导原则(或者叫发展线索)发展起来的一系列定价模型。在演绎型资产定价理论中，另外一类模型是指继承经济学中经典的瓦尔拉斯一般均衡传统、从理性人假设出发、在一般均衡框架下发展的各种资产定价模型。把沿着这条理论发展线索所建立的模型归类为演绎Ⅱ型资产定价理论。

2.归纳型资产定价理论

在资产定价理论的庞大家族中，除了基于演绎逻辑所发展起来的演绎型资产定价理论之外，还有一大类基于归纳逻辑发展起来的模型。将这类模型统称为归纳型资产定价理论。

研究

资产定价理论在经济学的其他领域中被分为证实表示形式和规范表示形式。这一理论揭示出现实市场运作的方式，或者现实市场应该运作的方式。人们可以观察到许多资产的价格和收益，期望可以用一种明确的理论尝试认识价格，或者收益为什么就是它们所表现的那样。一方面，如果现实市场没有遵从模型预测的方向演变，那么人们决定对这种模型进行修改。然而另一方面，人们也会认为市场出现了差错，某些资产被市场错误定价，从而给精明的投资者提供了一种获利的交易机会。对于后一种现象。可以利用资产定价理论解释大多数获利交易机会得以存在的普遍性以及实践上理论的可应用性。 特别地，大概也是最重要的，对于不确定性条件下的未来收益而言，许多资产或权益的价格是不可能观察到的，如政府投资项目或私人投资项目、新的金融证券、全部收买机会以及复杂的衍生证券等。

所有资产定价理论都基于一种简单思想：资产价格等于未来收益的预期折现；或者以无风险收益率去折现未来的收益，再加上一个代表风险溢价的误差因子。为此，资产定价理论中最重要的问题是如何将表示整个市场的变动情况或系统风险总体变动的随机变量暴露出来。目前存在着两大类资产定价方法，通常称为均衡定价与套利定价。选择哪一类定价法取决于所讨论的资产与研究的目的。

均衡定价法企图找出隐藏在价格背后的风险来源，也就是挖掘出风险溢价的根源，它总是分析考察影响经济结构的宏观变量，例如消费者的消费偏好、投资者的效用函数、政府的经济政策等。

均衡定价法在学术界比较流行，优点是在原理上解释一些结构性的问题，例如外部环境变化时价格如何变动。基于消费的定价法与基于一般均衡分析的定价法是此类方法最完美的事例。通过求解一定假设条件下投资者的选择最优化问题，或者市场处于一般均衡条件下的一组方程，就可得出资产价格的表达式，诸如资本资产定价模型。但这类模型在实证上遇到很多困难。

套利定价法现已成为资产定价理论的重要框架之一。其定价思想为：在不存在套利机会的无摩擦市场里，当市场均衡时，资产价格与其未来收益一定存在某种必然的内在联系，即定价规律。此种规律正是资产定价的基本定理。套利定价法的优点是：这类定价模型对资产定出的价格比均衡定价模型给出的价格更具有可观察性，假设要求的信息也比较少，例如布莱克-斯科尔斯期权公式，仅仅要求几个容易观察的变量便可以推导出欧式期权定价公式。

最近，金融经济学家比较喜欢使用折现因子法或者广义矩法(GMM)研究资产定价的实证问题。研究表明，这些方法的主要优点是简单性和普适性。资产定价的核心任务是认识与测量导致资产定价的总因素的根源，或宏观经济风险。这也是宏观经济学的中心问题。对于充满好奇的研究者来说，这是一个令人兴奋的时代，许多实证性的工作提供了在宏观经济学和金融学之间合乎既定规律的事实及联系。例如，预期收益会跨越时间与各种资产而变化，它们与宏观经济变量或可预测宏观经济事件的变量相关联：存在一大类模型可以揭示出“经济衰退”或者“金融灾难”(指一个厂商即将破产)因素都隐藏于许多资产价格背后。然而，理论发展却滞后了，现在还没有描述良好的可以解释这些有意义的关系的模型。

资本资产定价模型的优缺点

资本资产定价最大的优点在于简单、明确。它把任何一种风险证券的价格都划分为三个因素：无风险收益率、风险的价格和风险的计算单位，并把这三个因素有机结合在一起。

资本资产定价的另一优点在于它的实用性。它使投资者可以根据绝对风险而不是总风险来对各种竞争报价的金融资产作出评价和选择。这种方法已经被金融市场上的投资者广为采纳，用来解决投资决策中的一般性问题。

局限性

当然，资本资产定价也不是尽善尽美的，它本身存在着一定的局限性。表现在：

首先，资本资产定价的假设前提是难以实现的。比如，在本节开头，我们将资本资产定价的假设归纳为六个方面。假设之一是市场处于完善的竞争状态。但是，实际操作中完全竞争的市场是很难实现的，“做市”时有发生。假设之二是投资者的投资期限相同且不考虑投资计划期之后的情况。但是，市场上的投资者数目众多，他们的资产持有期间不可能完全相同，而且现在进行长期投资的投资者越来越多，所以假设二也就变得不那么现实了。假设之三是投资者可以不受限制地以固定的无风险利率借贷，这一点也是很难办到的。假设之四是市场无摩擦。但实际上，市场存在交易成本、税收和信息不对称等等问题。假设之五、六是理性人假设和一致预期假设。显然，这两个假设也只是一种理想状态。

其次，资本资产定价中的β值难以确定。某些证券由于缺乏历史数据，其β值不易估计。此外，由于经济的不断发展变化，各种证券的β值也会产生相应的变化，因此，依靠历史数据估算出的β值对未来的指导作用也要打折扣。总之，由于资本资产定价的上述局限性，金融市场学家仍在不断探求比资本资产定价更为准确的资本市场理论。目前，已经出现了另外一些颇具特色的资本市场理论（如套利定价模型），但尚无一种理论可与资本资产定价相匹敌。 经过多、胎动漏红则非本方所宜。

学术动态

传统模型面临挑战

虽资产定价理论的研究可追溯到18世纪早期，但现代资产定价理论，准确地说，系统地以数学符号表达金融思想的资产定价研究始于20世纪50年代。70年代初的Black-Scholes期权定价模型将资产定价研究推到一个前所未有的高潮。到80年代中期之前，有关资产定价的核心结论包括：1) CAPM能够很好地描述风险，因此也能很好解释为何某些个股和证券组合与其他的个股和组合相比能提供更高收益；2) 股票收益不可预测。股票价格近似‘随机漫步’，其预期收益的变化无规律性可言。由此推论，技术分析只是些不可信的表面现象或骗局；3)不但股票收益不可预测，股票收益的波幅(volatility)同样不可琢磨; 4)考虑到风险因素后，职业经理如基金经理人的经营结果并不比一综合股价指数的表现好多少。少数基金经理在个别时期表现出色，但从总体和长远看，他们超出市场平均表现情况的出现与掷投硬币所得出的结果并无两样。这就是说，资本市场是信息上的有效市场(informationally efficient markets) 。

最新研究进展

从80年代中期以来的20多年时间里，随着计算技术的进步和主要金融市场研究数据库的建立，金融学家们从不同角度对金融理论进行了广泛的实证检测。新的研究发现从根本上否定了传统资产定价理论的结论。主要表现在以下几方面： 1．单个资产、资产组合、基金和投资策略的平均收益与其贝塔系数不相称。CAPM并非衡量风险的合适模型。 2．收益具一定程度的可预测性。首先，股息率、短期债券收益率、长短期国债收益率差、金边垃圾债券收益率差、商业周期指标等可预测股票收益的时序变化。这一方面的代表性研究包括Fama和French(1989), Lettau和Ludvigson(2000) 。第二，股票波幅随时间变化而变化。第三，按CAPM调整风险后，一些基金的表现超出大盘。尽管Carhart(1997) 的进一步研究结果表明基金的超常表现归功于机械性“特性”(styles), 而非来自基金经理的出色选股水平。第四，股票收益表现很强的中期动能和长期回归倾向。自从Jegadeesh和Titman(1993)年发现美国股票市场存在中期收益‘动能’以来，一些学者对美国以外的股票市场进行了众多的样本外测试，发现中期收益‘动能’ 和长期收益‘回归’倾向广泛存在于除少数新兴市场外的所有股票市场。 3．三因素、四因素资产定价模型对股票预期收益的变化具有较强的解释能力。这一方面具代表性的研究是Fama和French(1993)。他们证明了三因素模型(市场因子 (market factor)、规模因子(size factor) 和价值因子(value factor))能够解释70%-80%的美国股票收益变化。在其他市场也发现了类似的实证证据，包括中国在内的新兴股票市场。三因素模型的明显缺限是它不能解释收益动能现象。在三因素基础上加上动能因素，即四因素定价模型，便能增强资产定价模型对收益变动的解释能力。 尽管金融理论界普遍接受三因素、四因素模型，但对这些因素的解释上有很大的争议性。Fama和French认为其三因素代表的是风险因素，因此三因素模型属传统资产定价理论的延伸。但行为金融学派认为规模因子、价值因子以及动能因素反映投资者固有的行为偏差带来的结果。这方面的争议至今尚无定论。不过有一点可以肯定，动能很难与风险因素扯上干系。 从以上讨论可以看出，传统资产定价理论面临着缺乏实证证据支持的尴尬局面。在对学科进行审视和反思的过程中，运用心理学、社会学、行为学来研究金融活动中人们决策行为的行为金融学便成为了学界关注的焦点。行为金融学真正迎来其发展还是在二十世纪八十年代以后，在主流金融学模型与实证证据不断背离的困境中，伴随着这一时期由普林斯顿大学的Kahneman和斯坦福大学的Tversky所创立的预期理论(Prospect Theory)，金融学家们期望从行为金融学上寻找金融理论尤其资产定价理论发展的突破口。 传统资产定价理论中，把行为人预设为一个完全意义上的理性人，这样的理性人不仅具备理性，而且无论在何种情境下，都可以运用理性，根据成本和收益进行比较，从而做出效用最大化的决策。而行为金融学恰恰就在这最基础的预设上与主流金融学表现出显著的不同。行为金融学并不完全肯定人类理性的普遍性。人类的决策在很多时候不是建立在理性预期、风险回避、效用最大化等的基础上。行为金融学建立在两类基本的行为假设基础上：1) 深层心理偏差(heuristic-driven bias)，回避不确定性、过分自信、决策保守性；2) 框架依附(frame dependence)。人们决策受决策者的特定思维框架的影响，主要表现在规避损失、后悔等。 从包括Shiller(1981)发现美国股票收益超常波幅而推论投资者非理性等的几篇早期研究开始，建立在行为假设的基础上，金融学家们对资产定价问题进行了反思，并且丰富和发展了资产定价理论。例如Shefrin和Statman (1994) 提出的行为资产定价理论(BAPM)既有限度的接受了市场有效性，也秉承了行为金融学所奉行的有限理性。Barberis等（1998）建立了分析投资者情绪对资产价格影响的理论模型。Daniel等（1998）以行为偏差解释广泛存在的中期(3-12个月)收益动能和长期（3-5年）收益回归现象。 投资者行为偏差不仅影响股票等有价证券的价格，而且影响衍生品的价格确定。不过，学术界在这方面的研究尚处起步阶段。例如，研究发现深层心理偏差可能导致期权的隐性波幅(implied volatility)的图形出现“微笑”，即隐性波幅随期权的执行价格(strike price) 的增加而下降，而其理论上的隐性波幅应与执行价格无关。另外，投资者情绪也影响期权的价格或隐性波幅。例如，很多投资者相信买权/卖权比率(call/put ratio) 是衡量投资者情绪的一很好标志。而且，衍生品市场与股票市场类似，同样存在“过激反应”(overreaction)现象。Stein(1987)以实证证据表明股指期权市场反应过激。Wang和Yu(2003)发现在24个最为活跃的美国期货市场中普遍存在“过激反应”。