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“错误”的行为：行为经济学关于世界的思考，从个人到商业和社会 [:1704586916]
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“错误”的行为：行为经济学关于世界的思考，从个人到商业和社会 第23章 价值股比成长股的风险更大？
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有效市场假说中，“没有免费的午餐”意味着，我们的投资组合是不可能跑赢大盘的，但我们的研究结果却证明了“输家”的回报率的确高于大盘。那么，只有一种方法可以拯救有效市场假说。支持有效市场的同人们只能依靠一个重要的技术细节：如果因为承担了很大的风险而跑赢大盘，就不算违背有效市场假说。可是，如何衡量风险就成了难点。
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对这一微妙细节做出阐释的第一人是尤金·法玛。他正确指出，所有针对“没有免费的午餐”的检验实际上都是对两种假设的“联合检验”，即有效市场假说以及风险和收益模型。例如，假设某人发现新公司的股票收益高于老公司，这看起来是对有效市场假说的反驳。但这并不是对有效市场假说的决定性反驳，因为有人可能会提出合理的辩解，即新公司比老公司承担的风险大，更高的收益只是理性投资者在承担更大的风险时所要求的补偿。
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这种联合假设的论点可以用于解释任何违背有效市场假说的现象，包括宣扬价值投资法的格雷厄姆、巴苏、德勒曼等人的做法。如果我们的输家组合比赢家组合承担的风险高，那么观察到的高回报率可能是理性投资者在投资高风险投资组合时所要求的补偿。所以核心问题在于，是应该接受我们对研究结果的解读，将其看作错误定价[1]的证据——违背有效市场假说，还是应该将其归因于风险呢？
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要回答这个问题，我们首先需要衡量风险。毫无疑问，输家组合中的股票若单独来看都是有风险的，其中有些公司甚至可能会破产。但是，在我们的研究中，我们已经将这种风险考虑在内。如果任何一个投资组合中的股票从纽交所退市（比如因为公司破产），我们的计算机程序会假设以任何可能的价格将该股票“卖出”，或者将此项投资记录为损失。所以，我们的研究并没有对公司破产、股票退市这种风险存在的可能性视而不见。
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不过，输家组合中的股票看起来确实有风险。这些看起来风险很大的股票，比如股价跌停的股票，难道不需要更高的回报率（风险溢价）吗？你可能会这样认为，但是这种想法并不符合现代金融经济学的理论。当时，衡量股票风险的正确方法是使用资本资产价格模型（CAPM），该模型由金融经济学家约翰·林特纳和威廉·夏普建立。
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根据资本资产定价模型，在理性世界中，唯一需要补偿的风险将通过股票收益与大盘的相关性进行衡量。如果你的投资组合由股价波动幅度很大的高风险股票组成，而且每只股票的股价波动独立于投资组合中的其他股票，那么投资组合本身的风险就不会很大，因为各只股票的股价波动可以相互抵消。但是，如果这些股票的收益呈正相关关系，也就是说它们会同时上涨或下跌，投资组合的风险就会很大，而持有投资组合的多元化益处则不大了。在这种情况下，根据资本资产定价模型，正确衡量股票风险的方法就是计算单只股票与大盘的相关性，即“贝塔值”（Beta）[2]。粗略地说，如果一只股票的贝塔值为1.0，那么它的波动与大盘是同步的。如果贝塔值是2.0，当大盘涨或跌10%时，单只股票的价格（平均来说）就会涨或跌20%。如果股票与大盘完全不相关，那么它的贝塔值为0。
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如果输家股票的贝塔值很高，根据资本资产定价模型来衡量其风险也很大，而赢家股票的贝塔值较低，风险也很小，那么有效市场假说与我们的研究结果不会发生矛盾。但我们已经验证了这一点，并在论文中阐明了结果，实际上我们发现的规律恰恰与此相反。比如，我们以三年期建立了赢家和输家组合，赢家组合中各只股票的平均贝塔值为1.37，而输家组合中各只股票的平均贝塔值为1.03。所以，赢家组合实际上比输家组合的投资风险更大。运用经济学的标准方法调整风险后，我们的研究结果显得更加异常！
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要想拯救有效市场假说中的“没有免费的午餐”这一观点，必须有人找到一种方法证明输家组合比赢家组合的投资风险更大，对“价值”的任何测量也符合同样的道理，比如低市盈率或低股价账面价值比。资产的账面价值是一个会计学术语，原则上是指公司进行清算时股东可获得的金钱数额。不管用什么测量方式，“价值股”的表现都胜过“成长股”。还有一点令有效市场假说的支持者十分震惊，即用贝塔值计算，价值股的风险也更低。
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虽然像我们这样的异类、像德勒曼那样的投资经理，还有本杰明·格雷厄姆等已逝的投资大师都宣称，价值股能够跑赢大盘，但这些都没有用。直到有效市场假说的主要代表人物尤金·法玛及其同事肯尼斯·弗伦奇（Kenneth French）发表类似结果，这一事实才得到认可。弗伦奇比法玛年轻，后来二人经常合作开展研究。可能是因为我们最初的发现以及班斯提出的小公司效应，法玛和弗伦奇于1992年发表了一系列论文，指出价值股和小公司的股票收益确实高于资本资产定价模型的预测。1996年，他们二人发表了一篇论文，论文题目颇具震撼性，名为“资本资产定价模型的生死判决”（The CAPM is Wanted , Dead or Alive），正式否定了资本资产定价模型。
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虽然法玛和弗伦奇宣布资本资产定价模型已经过时，但他们并没有打算放弃有效市场假说。他们转而提出了“法玛–弗伦奇三因子模型”，其中除了既有的贝塔值，还加入了两个解释性因素，对小公司和价值股的高收益做出了合理解释。法玛和弗伦奇指出，各只价值股的收益是相互关联的，也就是说当一只价值股表现好时，另一只价值股也会有同样好的表现，小型股也是如此。不过，法玛和弗伦奇坦率地表明，他们找不到什么理论用于解释为什么规模和价值会成为风险因子。资本资产定价模型建立在投资者的理性行为基础上，是资本价格的一个规范性理论，与此不同的是，找不到理论来支撑规模和价值能够预测收益的结论。之所以引入这些因素，是因为实证研究证明了它们的重要性。
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时至今日，也没有证据表明小公司或价值股的投资组合比大公司或成长股的投资组合风险更大。1994年，约瑟夫·拉科尼肖克（Josef Lakonishok）、安德烈·施莱费尔和罗伯特·维什尼（Robert Vishny），发表了一篇名为“逆向投资、推断和风险”（Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk）的论文。在我看来，这篇文章彻底解释清楚了价值股是否风险更大的问题。其实，价值股的风险更小。这篇论文的三位作者对此深信不疑，后来还创办了一家极为成功的理财公司——LSV资产管理公司，所采用的投资方法就是价值投资法。
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虽然我认同这篇论文的结论，但法玛和弗伦奇并不相信。价值股究竟是像行为学家所说的那样发生了定价错误，还是像理性主义者所说的那样风险更大，多年来一直没有定论。现在，这一争论仍在继续，连法玛都不得不承认，无法说清楚价值股的高收益究竟是源于风险还是股市的过度反应。不过，有最新消息称，法玛和弗伦奇推出了新的五因子模型。在新加入的两个因素中，一个用来衡量公司的赢利性（预测高回报），另一个用来描述公司的投资力度（预测低回报）。巧合的是，赢利能力是本杰明·格雷厄姆做投资时判断公司价值的另一个指标。既然法玛和弗伦奇支持价值和赢利性，那么从某种程度上说，备受尊崇的格雷厄姆也得到了法玛和弗伦奇的认可。另外，确实很难证明收益高的公司比亏损的公司的投资风险更大。
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所以，自20世纪60年代夏普和林特纳发明资本资产定价模型以来，我们从只有一个因子的模型发展到了五因子模型，很多经济学家后来又在其中加入了第六个因子——动量，它指的是过去半年到一年中表现很好的公司，且其在接下来的半年到一年中还会保持这一良好的发展势头。不管是有5个因子还是6个因子，我认为在理性世界中，唯一重要的因素就是第一个，即经典的贝塔值，但贝塔值也被证明已不合时宜了。那么其他因素呢？在理性经济人的世界中，它们都是看似无关的因素。
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[1]在此解释一个容易混淆的术语——错误定价。在本章和下一章，当我提到错误定价一词时，是指股价会按照投资者的预测上涨或下跌，即投资者可以利用这个机会得到“免费的午餐”。这是证明有效市场假说的两个组成部分相互关联的第一个例证。认为定价“过低”的股票最后会跑赢大盘是合理的，但我和维尔纳并没有确凿的证据证明输家组合的股价偏离了其内在价值，我们只是证明了输家的股票收益更高。
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[2]为了避免混淆，我应该说明，这里的“贝塔”与第12章中提到的β-δ模型中的“贝塔”没有任何关系。我只能说经济学家十分钟情于希腊字母，而贝塔又恰好位于字母表的前列。
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“错误”的行为：行为经济学关于世界的思考，从个人到商业和社会 [:1704586917]
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“错误”的行为：行为经济学关于世界的思考，从个人到商业和社会 第24章 价格并不都是合理的
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让我们回顾一下，有效市场假说包括两个部分：第一，我们无法跑赢大盘（即没有免费的午餐）；第二，价格是“合理的”。我和维尔纳的研究所挑战的主要是第一部分。与此同时，另一场有关大盘合理性的战争也在酝酿之中，这与有效市场假说的第二部分有关。1981年，罗伯特·席勒发表了一篇论文，文中的发现十分惊人。席勒现为耶鲁大学教授。
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要理解席勒的研究结果，我们可以先想一想股价应该由什么因素决定。假设某基金决定购买一只股票，并且一直持有。换句话说，他们永远也不会卖掉这只股票，所以他们能够从中获得的只有股票红利。这只股票的价值应该等于基金会自此以后获得的所有股票红利的“现值”，也就是在考虑到“今天的钱比明天的钱更值钱”这一前提下，所有流入资金的金额。[1]但是，因为我们并不知道某只股票在不同时间点的股票红利具体是多少，所以股价只是一种预测，即市场对未来所有股票红利的预期现值。
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合理预测有一个重要特性，即预测结果不能超过预期，股价的表现也应该如此。假设你试图预测新加坡白天的最高温度。这个东南亚城市国家的天气变化不大，一般来说，热时气温大约为32℃，最热时会达到35℃，“冷”时也只会降到29℃。明白我的意思了吧？预测每天的气温是32℃就绝对不会与实际气温相差太远。如果新加坡的哪位气象预报员喝得酩酊大醉，预测某天的温度为10℃（比史上最低温度还低），预测其后一天的温度为43℃（比史上最高温度还高），就会公然违反“预测结果不能超过预期”这一规则。
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席勒正是将这一原则运用到股市中并得出了惊人的结果。他收集了从1871年以来的股价和股票红利信息，然后从1871年开始，对每一年都根据历史数据预测未来的股票红利，即如果某人购买了那时的股票投资组合，预测他未来能够得到多少股票红利，席勒将此称为“事后合理”预测。席勒的计算方法是，通过观察实际支付的股票红利，并将其贴现到某一年。长久以来，股价呈上涨趋势，席勒调整了这一显著趋势后发现，股票红利的现值就像新加坡的温度一样稳定，但股价却波动很大。我们应该将股价解读为预测股票红利现值的尝试。具体结果如图12所示，那条近乎水平的线代表股票红利的现值，而那条弯弯曲曲的线则是实际的股价，正如喝醉酒的气象员所做出的天气预报一样，两条曲线都有了某种变动，消除了长期的上涨趋势。
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席勒的论文题目是“股价是否波动太大，此后的股票红利变化已经无法解释这种波动？”根据图12所示，答案是肯定的。席勒的研究在金融界引发了一场风暴。有很多论文都在攻击他的研究方法和结论，其中有一篇甚至被评论家幸灾乐祸地称为“席勒杀手”。（你也许还记得，其中一篇论文的作者是艾伦·克莱顿，我们在第17章中提到过这篇论文，它曾在芝加哥大学的那次会议上被讨论过。）
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