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貨幣的風(fēng)險溢價是指 市場風(fēng)險溢價是什么意思( 二 )

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進(jìn)一步，若將C-CAPM轉(zhuǎn)化為靜態(tài)模型，并假設(shè)投資者的消費全部投資于市場組合，那么均衡情況下，消費增長率即為市場組合的預(yù)期收益率，可簡化為我們常見的CAPM模型的形式：
CAPM模型從橫截面靜態(tài)的角度為我們提供了“風(fēng)險-收益”的線性相關(guān)關(guān)系：任意風(fēng)險資產(chǎn)的預(yù)期回報應(yīng)等于其對市場收益的敏感度和市場風(fēng)險溢價的乘積 。
但事實上，根據(jù)實際歷史數(shù)據(jù)測算的股權(quán)風(fēng)險溢價遠(yuǎn)高于C-CAPM模型隱含的理論水平，即學(xué)界常提到的“風(fēng)險溢價之謎”（Equity premium puzzle） 。股權(quán)溢價之謎本質(zhì)上是因為實際投資中存在許多宏觀因素和理論模型未納入考慮的變量和假設(shè)，同時投資者的心理也是復(fù)雜多變的，難以用傳統(tǒng)的預(yù)期效應(yīng)理論進(jìn)行模擬，因此表現(xiàn)為跨資產(chǎn)橫截面定價的異常 。
部分學(xué)者試圖從行為金融的角度對風(fēng)險溢價之謎提供解答 。Nicholas Barberies將投資者的財富變化引入預(yù)期效應(yīng)函數(shù)，發(fā)現(xiàn)若考慮到投資者的風(fēng)險厭惡程度受其前期的投資表現(xiàn)影響，投資者在持續(xù)低迷的市場環(huán)境中容易產(chǎn)生虧損、風(fēng)險厭惡程度更高（“house money effect”），這一假設(shè)的引入可以為高股權(quán)風(fēng)險溢價提供合理解釋 。此外，Benartzi和Thaler（1993）[1]提出投資者對投資虧損比盈利更敏感，盡管投資者的投資目標(biāo)是長期的，但仍無法避免其審視投資組合的表現(xiàn)時具有短視性 。這兩項行為特征導(dǎo)致投資者傾向于對短期的投資損失過度反應(yīng)（“myopic loss aversion”） 。伴隨投資者評估投資組合的周期延長，要求的風(fēng)險溢價水平也會隨之降低 。當(dāng)投資者評估投資組合的周期為1年時，正好對應(yīng)風(fēng)險溢價在6.5%左右 。
度量方法
? 歷史風(fēng)險溢價（realized ERP)
根據(jù)歷史上已實現(xiàn)的股債收益，我們可以計算長周期內(nèi)股市和債市的平均回報，其差值即為歷史風(fēng)險溢價 。但這種方法對于樣本選取較敏感、采用不同的資產(chǎn)收益率均值計算方式也會對風(fēng)險溢價產(chǎn)生影響，且超預(yù)期的市場變化可能扭曲歷史數(shù)據(jù)的定價規(guī)律，因此使用歷史風(fēng)險溢價作為對未來的先驗預(yù)期容易造成失真 。
? 預(yù)期（Exante）風(fēng)險溢價
不同于歷史風(fēng)險溢價的可觀測性，預(yù)期風(fēng)險溢價是投資者對于未來需承擔(dān)的風(fēng)險的預(yù)期補(bǔ)償，因此需要建立模型進(jìn)行估計 。預(yù)期風(fēng)險溢價對于指導(dǎo)投資決策和資產(chǎn)配置十分重要 。投資決策的本質(zhì)是判斷各類資產(chǎn)的預(yù)期收益，等同于判斷各類資產(chǎn)的風(fēng)險溢價 。本文中我們統(tǒng)一使用滬深300指數(shù)市盈率倒數(shù)與十年期國債收益率之差來度量風(fēng)險溢價 。
風(fēng)險溢價的影響因素
長期變量：儲蓄率、人口年齡結(jié)構(gòu)
? 儲蓄率提升，壓制風(fēng)險溢價中樞
根據(jù)C-CAPM，均衡水平下的風(fēng)險溢價為投資者風(fēng)險厭惡系數(shù)與資產(chǎn)收益率和消費增長率的協(xié)方差的乘積 。當(dāng)消費對資產(chǎn)收益的變化較為敏感時，投資者所要求的風(fēng)險補(bǔ)償相應(yīng)越高 。一般而言，當(dāng)儲蓄率降低時，消費對資產(chǎn)收益的變化越敏感，風(fēng)險溢價越高 。對應(yīng)我國，1991年以來，我國儲蓄率增速與上證綜指風(fēng)險溢價長期反向變動 。
圖表：股市風(fēng)險溢價與儲蓄率增速長期反向變動
資料來源：Wind，中金公司研究部
? 老齡化程度加深對于風(fēng)險溢價具有一定推升作用
根據(jù)海外國家發(fā)展經(jīng)驗，老齡化程度越高的國家，投資風(fēng)險偏好往往更低，風(fēng)險溢價更高 。Andrew (2003)[2]使用15個國家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)老齡退休人口增速與風(fēng)險溢價顯著負(fù)相關(guān)，且在這一關(guān)系在同時具有發(fā)達(dá)社保系統(tǒng)（well-developed social security systems）和欠發(fā)展的金融市場（less-developed financial markets）的國家更顯著 。從我國歷史情況來看，2003年以來伴隨人口老齡化進(jìn)程加快，勞動年齡人口增速下滑，同期上證綜指風(fēng)險溢價總體上行 。

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