泡沫?什麼泡沫?-席勒2013諾貝爾論文(上)

在2020年的3月,我們看到SP500暴跌了34%左右,然而在隨後的幾個月內,又看到美國股票暴漲了45%,其中3月24到26的時候,SP500總共連續三天漲幅高達17.6%,是美國80年內最大的連續三天漲幅,我們不禁好奇:「股票市場的價格是如何形成的?這是一連串泡沫嗎?」,我想,不如我們從經濟學來找答案吧。

在2013年的時候,三位諾貝爾經濟學獎得主因為他們在金融市場的研究而共享了諾貝爾經濟學獎,這三個人,很有趣的來自三個不完全不同甚至是對立的領域,這三人分別是:尤金.法瑪(Eugene.F.Fama)、拉爾斯.彼得.漢森(Lars Peter Hansen)以及羅伯.席勒(Robert Shiller)。法瑪的研究領域主要是資產價格定價 、效率市場以及三因子模型,而漢森的研究領域則是探討不確定性在金融計量的運用,而席勒則是在行為金融以及超額波動性(Excess Volitility)上面有著重大的研究,而席勒的研究其實某種程度上面跟法瑪是不同的立場的,尤其在效率市場方面。假設市場是完全有效率的,那麼所謂的泡沫不過是假議題,因為市場理應為吸收所有的資訊,因此並不存在泡沫,只有根據現有資訊反映出來的市場價格而已。然而,席勒卻認為,泡沫的存在其實並非單純反映市場的資訊而已,而這篇文章就主要以席勒的觀點,來探討到底泡沫以及資產價格是如和鍊成的,基本上大部份會出於席勒本人在2013諾貝爾經濟學獎的演講論文,“投機性資產價格(Speculative Asset Pricre)”以及我個人的看法。

左:尤金.法瑪、中:拉爾斯. 彼得.漢森 、右:羅伯.席勒

泡沫是什麼?

在談論泡沫如何而來以前,我想更重要的事情是先定義清楚何謂泡沫,第一本把金融市場上面一堆人追著價格跑的行為描述為泡沫並且提供精彩絕倫故事的人或許是1852年的蘇格蘭記者查爾斯.麥凱(Charles.Mackay),在其書“Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds”中提到了鬱金香泡沫、密西西比泡沫以及南海泡沫,而我們所知有關許多有關於泡沫的記載很多都來自於這本書,例如:一個巴黎的駝子在密西西比泡沫期間把自己的背當作交易桌而獲利、小朋友都在問股票的事情等等….所謂的擦鞋童理論其實很大程度源自於這位記者的故事。然而,這些故事很多都是過分渲染的,甚至連“泡沫”一詞都並不能精準的代表資產價格由於投機而產生的漲幅,金融史學家Peter Garber在1990年的“著名的第一代泡沫”(Famous First Bubbles)對於這一點有充分的討論。

事實上,泡沫這一個詞非常的戲劇化,但是這個詞並不能精準地表達投機性資產價格產生的過程,“泡沫”這一詞象徵著資產價格最終會泡掉以及很難回去,當然,1929,2000以及2007的美國股票都很符合這個定義,但是投機性資產價格的下跌並非總是如此戲劇化的,很多時候,投機性資產價格的下跌是緩慢的,例如1970年代的美股市持續下跌但是速率是相對緩慢的,另一放面,泡沫可以是起起伏伏的,例如鬱金香泡沫其實就是一連串的鬱金香價格的起起伏伏,而不單單只是泡沫破了就消失這麼簡單。我承認,泡沫是一個非常適合新聞記者報導的事物,因為它容易吸引讀者的目光,如同記者往往都可以報導:「美股又創新高了。」,但是對於研究金融市場的人來講,美股創新高是在正常不過了,更何況這種「美股又創新高。」的報導往往都沒有經過通膨題整。

我想既然要討論泡沫了,那麼依照記者過分渲染的故事來定義以及講述泡沫會有很大的誤解,因此我採用席勒在非理性繁榮(Irrational Exuberance)的定義:

「一種股價上漲新聞透過心理因素刺激投資者情緒並且從一個人船到另外一個人的狀況,在這種過程中,有關於證實股價上漲的故事被人們除見放大並且帶來越來越多的投資人。這些投資人,儘管懷疑這項投資真正的價值,依然把錢投進去,一部分的原因在於嫉妒他人投資成功,另一部分則是因為身為賭徒的刺激」

根據席勒的定義,泡沫的形成並非是因為投資人瘋了或者不理性,而是因為心理上面的回饋反映,當你因為嫉妒而懷疑自己以及想要賭一把的心態而進去的回饋反應夠大的時候,泡沫就會形成了。

這種定義其實對我而言更為合理,因為我個人最為推崇的科學家之一,艾薩克.牛頓,其實就是這種情緒的受害者。我相信沒有多少人敢聲稱自己比這位物理學家更理性,而我想在當時也沒有什麼本益比更沒有什麼英格蘭央行利率過低這種事情,當年的金邊債券可還是很吸引人的。然而,牛頓還是在投資南海公司以後收手了不久再度投資,與其說是牛頓不知道南海公司是泡沫或者是牛頓不理性,倒不如說是牛頓在這過程中懷疑人生,明明自己這麼聰明的人,但是一堆傻瓜買南海公司股票都賺錢,我再來賭一把好了,反正一定有人比我更蠢,然而隨後牛頓就賠掉人生1/3的積蓄了…..並且留下那一句至理名言:「我可以計算天體運行的軌道,卻無法計算人們的瘋狂。」

效率市場與泡沫

現代金融理論的起源可以追溯到芝加哥大學,當時的馬可維茲、尤金法瑪以及莫頓米勒等人可以說是現代金融理論的奠基者,在這些大師當中,效率市場假說可以說是當中的基石之一。效率市場假說(Efficient Market Hypothesis),簡單來說,就是市場的價格能夠及時反應所有的資訊,因此市場價格應該都有他理性的“基本面”,因此根據效率市場假說,市場不應該存在“現在股價過高”或者是“現代股價過低”,因為股價已經把所有的資訊都反映出來了,無論“過高”或者是“過低”都是不存在的,事實上,“效率市場假說”在1970年代可以說是掀起一番金融學術界的革命,就連席勒本人的博士論文其實也是探討美國長期公債的效率。

然而,效率市場假說的問題在於,你要怎麼要驗證效率市場假說是正確的?其中最廣泛的方法,就是去測試過去的股價能不能夠預測未來的股價,例如你說你能夠判斷股價過高或找過低,那麼過去的股價應該能夠作為預測未來股價的基準,太高的股價勢必會下跌,太低的股價勢必會上漲。然而,研究卻發現,過去的股價預測未來股價的能力其實是很糟糕的,因此效率市場假說似乎是正確的。

如果你是一個效率市場的忠實信徒,你應該做的就是投資指數型基金,因為這種基金管理費用及低,而且由於你無法判斷是否處於泡沫階段,所以任何價位都是可以投資的價位,因為股價已經完全反映了現有資訊。而在這種理論下,其實許多的被動投資人,甚至是定期定額或者是定期定值的策略都是有其學術上面的支撐的。

但是問題在於,泡沫真的不存在嗎?股價真的沒有所謂的”過高“或者”過低“嗎?讓我們來看看另外兩位與法瑪童年得到諾貝爾獎得主的經濟學家是怎麼說的。

超額波動性

事實上,2013年的諾貝爾經濟學獎得主之一,漢森的研究其實其中一個重大的貢獻就是發現當你試圖預測股價的時間越長的時候,你的預測能力會越強大,例如你如果要用今年的股價來預測10年後的股價的話,預測能力通常會比用今天的股價來預測明天的股價來的準。許多人常常把天氣預報跟股票價格拿來類比,但這是兩者很大的不同,你要用過去的數據來預測未來10年後會是晴天還是雨天的準確度大概會很差,但是要預測明天會下雨機率的準確度則是會好很多,而股票剛好相反,要是能預測明天的股價的話,我想很多人都會很容易發大財,但事實上根本沒有人能做到這一點,而2011年的諾貝爾經濟學獎得主,西姆斯(Christopher.A.Sims)其實就提出了“短期預測不可能”(instantaneous unpredictability)的數學證明說明為何這一點是不可能的(詳見Martingale-Like Behavior of Prices and Interest Rates這篇文章)。

而針對這一點,席勒認為,用短期股價無法預測未來股價的這種方式來證明效率市場假說其實是一種效率較低的方式,他提出應該針對資產價格本身的波動來作為檢驗效率市場的有效性,而不是單純從預測能力來檢驗。

拿氣候播報來說好了,一個氣候播報員他可能報導明天的天氣是攝氏60度,但是後天的溫度是攝氏負20度,這是個很蠢的播報,因為太過偏差了,但是這隱含了關於天氣的資訊,也就是攝氏60度的時候天氣是炎熱的,而負20度的時候天氣則是寒冷的。這樣的預測有包含資訊,但是卻不代表預測完全反映資訊,因為如果預測單純反映資訊的話,那麼預測不應該偏離過去歷史的平均太多才對。

而金融市場也是如此,假設金融市場是有效率的,那麼金融市場的波動性不應該偏離歷史平均太多才是,原因在於金融市場的價格反映的是對於未來訊息的期望,而假設市場如同效率市場假說宣稱的一樣,極度有效率,那麼金融市場的波動性不應該太過劇烈才對。事實上,席勒在1981年的著名論文“Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Changes in Dividends?“裡面就針對美國股票來做測試,發現其中存在的波動性是可以拒絕效率市場假說的,這樣的背動性被席勒稱為超額波動性(Excess Volatility)。的確,股價反映了所有的資訊,但是股價的變化並不單單只是因為資訊而產生的,而席勒還針對金融市場上面的這種波動性作出研究,在其學術專書”市場波動性“(Market Volatility) 提出來其實在房價、債券價格也有同樣的問題,許多試圖預估房屋價格的人其實都跟那位預測氣候的播報員一樣,往往都有超額波動性的問題。

在2013年的出版的諾貝爾演講稿上面,席勒重新測試了這個理論,甚至還用不同的新古典金融模型來預測,然而這些模型跟真實股市的資料唯一一致的就是趨勢:都預測了向上的趨勢。但是,在波動性上面有很多的不一致,真實的股市是個遠比理論更有波動的地方。這不禁讓人想起了另外一位諾貝爾獎得主,後來轉戰投資銀行的布萊克曾經說過的名言“查爾斯河畔的市場似乎比起哈德遜河畔更有效率多了”(注:查爾斯河是麻省理工學院旁的一條河,哈德遜河則是位於紐約)

圖一:新古典模型的預測V.S真實市場數據波動

那麼,問題來了,既然市場存在著波動,而波動可以說明有些價格明顯過高有些價格茗險過低,那麼,為何市場上面賺錢的人還是少呢?席勒認為這跟所謂的聰明錢(smart money)以及一般投資人有關。

聰明錢與動物精神

我很喜歡的社會學家塗爾幹曾經提到過一個字彙叫做“集體意識”(collective consciousness)的事物,這種集體意識代表的是一個時代集體的道德觀,信念以及社會風氣,這樣的集體意識是屬於特定時代以及記憶的,每一代人或許都會有不同的集體意識。而在股票市場上面,這樣的集體意識也是存在的,經歷過2008金融海嘯的金融集體意識以及經歷2020年三個月暴漲40%的集體意識肯定是不同的,而隨著時間的推移,記憶中有過去的一些事實會逐漸被現在新的新聞給取代,儘管這些新聞有其根本的價值。事實上,原因在於人們對於近期發生的事件印象會比過去發生的事件來得高,甚至低估了過去事件對於市場的影響,我在“違反人性的長期投資-短期認知偏誤”一文中有詳細的描述。

這些集體意識,根據凱因斯的講法,被稱為動物精神(animal spirit),他並非是不理性的衡量股價,而是因為心理以及人性的因素,把現在的資訊比重放得過高,來判斷當前股價。在凱因斯另外一本書,機率論,裡面有提到人們衡量機率的方式其實是個遠比數學上面更為模糊的方式。打個比方,一個罐子裡面有70粒黑球,30粒白球,這個是舊有資訊,然後要你去賭抽出白球的機率以及根據其來下注,你當然會認定是30%的機率抽出白球,而也願意根據這個賠率去玩。那麼,罐子裡面如果放入了40粒白球呢?我想只要數學不會太差,都大概能算出現在抽出白球的機率是50%了,原因在於我們有新的白球40粒加入舊的白球30粒,問題在於人們的思考模式並非如此運作的,我們會過度放大加入40粒白球的這個資訊,而忽略原本還有70粒黑球這個對於賭白球獲勝機率不利因子的存在,因此而誤把抽出白球的機率提高到60%甚至70%,人們儘管知道黑球存在,但是在意識上面會降低黑球存在的這件事實的比重。用現實的例子來說,2020年六月的時候,特斯拉老闆發出的股東信提到了銷售業績成長,這就像是放入新的白球進去罐子裡面,你應該賭特斯拉股價上漲,但問題在於,舊有的黑球,也就是對於特斯拉股價不利的資訊,你是否考慮進去了呢?

那些考慮舊有資訊並且根據新舊資訊一起等比例衡量的稱為聰明錢,smart money,而忽略了就有資訊的則是一般投資人的動物性精神,而席勒透過數學公式證明了事實上市場上面如果同時存在著聰明錢以及動物性精神的話,過去的股價的確無法當做預測未來股價的依據,而聰明錢可以透過仔細研究市場以及其他投資人的心態來獲利。

然而,效率市場擁護者會說,但是那些聰明錢的人會越轉越多,而當這些人的資產越來越多的時候,市場上面的資產不就都是屬於聰明錢的人了嗎?那麼最終市場的價格還是會反映所有的資訊,因此效率市場理論才是正確的。而席勒對於此的回應則是:「聰明錢的人一開始其實都沒有很多錢,而當這些聰明錢的人需要花很多年的時間才能累積龐大的財富,而當他們累積到一定財富的時候,往往都是要退休,或者是失去興致繼續追求這些超額報酬了,因為他們已經累積足夠的錢來讓自己過得挺舒服的。市場會足夠有效率使得擊敗市場的優勢以及報酬變的微小最終不足以支付這些聰明錢的人的體力去做擊敗市場這種事情,他們會花同樣的力氣去做更有意義的事物:管理公司、拿個金融博士、或者其他更有趣的行為,而持續把市場留給一般人去玩。」,而席勒最後還補充,位於一般人而言要找到有這種聰明前技巧的投資人其實很困難,一來是這種技巧需要很多年來驗證,二來是你找到的時候這些人差不多都準備要退休或者沒意願繼續擊敗市場了。

個體有效率與總體無效率

那麼,這些聰明的錢要如何擊敗市場以及有可能在何處出沒呢?答案是個股出現聰明投資人的機率會遠比指數來得高,我在另一篇“股市真的反映基本面嗎?”其實有提到席勒對於這方面的研究,也就是個股會遠比大盤有效率的觀點。事實上,真正歸類於聰明錢的投資人,根據席勒的研究,並非是透過預測總體經濟來獲利的,而往往都是透過分析個別產業來獲利的,因此這些人或許會持有一部分的指數型基金,但是很大部位的獲利會來自於個別產業的獲利,而席勒認為,這些產業受到泡沫的影響反而相對而言不大,因為這些產業會相對有效率,也就是效率市場認為的泡沫並不存在。

從這個觀點來看的話,巴菲特以及查理蒙格對於投資的建議其實也算正確,那就是找到特定的幾檔類股,而這些類股在大部份聰明錢投資人的情況下,是不存在泡沫這件事情的,原因如同效率市場建議的那樣,價格會充分反映那些股票的訊息。

但是要注意的事情在於,這是處於那些小公司,也就是參與者大部份都是聰明錢投資人的前提下,大公司例如Apple或者是Amazon也可能陷入這種總體無效率的情況,原因在於這些公司雖然會吸引那些聰明錢的進入但也會因為短期上漲的關係湧入大量的一般投資人,而這些一般投資人的情緒將推動股價上揚,進而形成個股股價的泡沫。

而從這邊,讓我們回到一開始的問題,也就是2020疫情影響下的美股算不算是處於一個泡沫的階段,我想根據總體市場的無效率以及對於消息的過度反應這兩點來看,目前美股或許可以歸類在泡沫的上漲週期裡面,然而對於美股到底是處於泡沫的哪一個階段,沒有任何一個人能夠有100%準確的答案,但席勒倒是有提供一個可以解釋總體市場泡沫形成的原因,而他以及後來2019年諾貝爾經濟學獎得主理查.泰勒(Richard Thaler)兩人開創了名為行為金融(Behavior Finance)的科目來解釋,理解行為金融,或許能夠理解我們正處於資產上漲週期的哪一個階段。

下一篇,就來講述席勒在金融學上另外一個重大的貢獻:行為金融,以及如何透過行為金融來判斷我們正處於資產上漲的哪一個週期。在此以前,先來總結一下這篇的幾個重點:

1.泡沫並非很好定義資產價格上漲的行為,資產價格事實上會起起伏伏的,更好的定義或許是上漲週期。

2.效率市場假說認為泡沫並不存在,因為股價勢必反映了所有的資訊,然而席勒的超額波動性檢驗證明了泡沫的存在,而席勒認為這跟人們對於消息的反應以及動物精神有關。

3.泡沫存在於總體市場裡面,但個股會因為聰明錢的關係比較少出現泡沫。

4.由於前面三點,投資上面有關於“任何時候都是買點”的觀點其實運用在美股大盤會是個比較差的策略,因為泡沫的存在會有的美股“過高”或者“過低”的可能性,但是運用在個股會是一個不錯的策略,因為個股普遍充滿效率,如果你有認真研究這檔個股的話,任何時候都是不錯的買點。

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