我们所作的工作就是从各种金融资产的价格中去提取信息。举个例子，我们从股票期权市场价格中可以提取隐含波动率。B-S告诉我们，如果我们知道股票价格、利率、红利、期限和期权价格，只有波动率不知道，那么用反函数就可以求出来。在这个图上就是红色线，隐含波动率是对它未来波动率的预测。图上还有已经实现的历史波动率。对比这两个波动率你就知道这个隐含波动率的预测准不准。是不是差距很小？所以市场只要充分有效，它是对未来的预测就相当准确。所以金融市场是非常重要的，在中国对金融市场了解的人不多，对金融本质了解的人就更少了。所以金融危机一来，大家就说，哇，不要去搞金融创新了，太危险了。其实金融市场对于一个经济体是非常非常重要的，我们学经济学就是要对资源进行优化配置，而这就要金融市场来完成。金融市场越发达，资源配置效率就越高。金融市场不发达，靠中央拍脑袋决定，四万亿投向这里，就这里，投向那里，就那里，是很糟糕的。金融市场发展太快不行，但是不发展就更不行，这样中国永远成不了金融强国，也就成不了经济强国，最多只是个经济大国。
金融学有两个非常重要的任务，一个就是资产定价。资产定价就是运用经济金融学的各种理论和方法为新产品定价，比如中国马上要推出的股指期货，在市场上没有给股指期货定价之前，我们理论界有责任为它定价，合理的价格应该是多少，给市场一个参考。这种理论大家都很熟，假定没有无套利成本，假定没有税收……，得出价格应该是多少，你们不要笑，这个有用的，虽然和现实有一定距离，但是它给出一个标杆，这样的价格是个相对合理的价格。大家知道B-S公式，10个假定，和现实离得十万八千里，虽然算出来的价格和现实世界的价格有偏差，但不是很离谱。所以理论很有用，大家在这里主要都是学理论。资产定价是种规范经济学，你们以为马克思主义经济学才是规范经济学，西方经济学都是实证经济学，其实不是，资产定价就是规范经济学，它告诉你应该是什么，应该是什么价格。如果与现实有冲突，那就要进行解释了，是我模型错？还是你不理性？如果我模型没错，那就是你非理性。像中国的权证投资者，是绝对的非理性，他们也是全世界“最英勇”的股民，明知到期前会暴跌，还是前赴后继冲进去…… 以上是第一个任务。

我们现在做的是第二个任务，信息提取，这是过去中国学者很少关注的一个领域，现在我们团队正在做这个事情。我们就是从各个金融市场价格中去提炼隐含信息，提炼出来之后进行再加工，再分析。我先讲提炼，首先信息提取有什么原则？它是实证研究，不同于资产定价，市场价格是已知，我就要把它翻译成我们可以读懂的信息。这样的价格反映出什么？这个不能加上自己的主观意愿，要求“原汁原味，准确翻译”。我用“翻译”这两个字，大家知道把英文翻译成中文，首先要忠实原文，不能随意乱加工。这样的话你才知道市场的真实状态，只有这样才能知道非理性有多大，这是后续工作。方法上面要少用假定，少用模型。举个例子，期权价格翻译成隐含波动率，根据BS公式，用单变量求解就知道结果，这里用了BS定价模型，所以这样翻译出来东西就不准。其实你们学过金融工程的就知道，其实波动率有“波动率微笑”，为什么会有微笑，是因为假定和现实世界不符合，所以去年我一个博士生就用“无模型”方法来算隐含波动率。要少用模型，少用假定，其最高境界就是“无模型”，这样最接近现实。“无模型”不是不用数学，不是简化模型，我们是用更复杂的工具，越不用假定就越接近现实，要需要大量信息，要从所有人身上提取信息，综合信息。
信息提取的途径有哪些呢？可以从股票市场、债券市场、远期期货市场、期权市场、互换市场、信用衍生品市场提取，现在国外的市场越来越发达，你可以提取的信息就越来越多，你想想这是个多么广阔的研究领域？！可以提取的信息也非常多，比如隐含的违约概率，要研究经济周期，要分析信用状况，是不是要知道违约概率？它和计量方法的差别就是，计量最害人的地方是外推法。我讲个笑话，新疆德隆现在倒掉了，当初没倒的时候我就说它必倒无疑…… 有人给我说很多外国投资者要买这只股票，说收益率很高，天天在涨，收益率天天都是正的，很平稳，高收益低风险，他说经过统计分析发现，它是中国最好的股票！因此有人要买。我不信，但过了半个月，果然有外国基金买这只股票，后来才知道，他们是自己掏钱，委托别人来买……所以计量方法有很大的缺陷。一个样本十年的数据够不够？其实根本不够。我给你十年的黄金市场统计样本，你根据它分析出来的规律，肯定要被害死，因为黄金这十年来一直在涨，它的分布，它的收益率都很好，一买进去，“三十年河西”到了，可能就进入十年的熊市。所以我们要运用直接面向未来的东西来判断。所以有隐含的波动率，隐含的相关系数，隐含的无风险利率……　国债无风险吗？其实也不是。国债收益率有时候很低，但国债可以当资金的避风港，危机时大家都买，价格飙升，收益率降低。无风险利率对资产价格非常重要。其实一个市场存在无风险利率与否，对资产定价有至关重要的作用。通过隐含波动率，可以发现很多不可能发生的事情，得知很多非理性的投资。提取信息，可以判断市场是否有效，如果未来预测和未来的实际情况相差很大，就说明市场混乱，市场无效，需要治理。如果市场是有效的，特别是欧美市场，那么这样提取出来的信息，对宏观政策的制定是非常重要的。所以我今天做的工作是，为未来大家的工作开辟一个新领域。那我们现在举一些例子，有的内容比较深，有的内容比较不重要，最重要的是前面这些思想，这些角度很新颖，后面这些你们能听懂多少都可以，重在思想。
首先，从股票价格里可以提取违约概率信息。股票可以看做公司资产的期权，假如今天我有１０００万，我注册一家公司，我去银行贷款，正常的话，我负债５０％，我可以向银行再借１０００万，这样我公司的资产就是２０００万，我可以管理这些资产去进行投资。假设我还款期限是１年，在这１年里我去做期货，我赚了２个亿，或者２０个亿，１年之后，我还给银行不是２个亿，２０个亿，而是１０００万，剩下都是我的。１年之后，如果我的资产低于1000万，我就跟银行说，我运气不好，只好把企业交给你，这样我最多亏１０００万。这就是期权，付了期权费之后，未来的回报一定是大于等于零。所以股票对公司所有者来说就是期权。按这样理解，股票里面就可以估计出隐含违约概率，ＥＤＦ。为公司资产价格建立随机过程，如果我知道资产波动率，就可以画出资产价值在1年后的概率分布，再到公司财务报表查到一年后的本息和，如果未来资产价格低于本息和，公司就破产。如果资产均值与本息和中间的距离是３个标准差，违约概率就是0.5％，这是风险中性违约概率，在现实世界里，就要用预期收益率。资产预期收益率是多少？这个很尴尬，遇到效用函数，我们就干瞪眼。Ｂ－Ｓ伟大在哪里？他们用风险中性定价法为期权定价，但得出来的期权价格与现实世界是一样的。为了期权定价的目的，我可以从现实世界跑到风险中性世界，出来的结果不受影响。但隐含波动率和现实世界是不一样的。这两个是什么关系？风险中性世界与现实世界隐含波动率的值是不一样的，但他们的排序是一样的。穆迪公司就利用这个原理和他们的数据库，将风险中性违约概率转化成现实世界的违约概率，算出EDF，结果为它赚很多钱。

第二个是从债券价格里面去提取信息。这个其实非常多，我这里主要讲主要的。我们可以提取风险中性违约概率，公司债和国债的差异就是公司预计损失部分。由于预计和实际的违约有很大不同，存在风险。存在风险就需要风险报酬，但我们现在并不知道人们的风险报酬是多少。所以第一步，我不对风险报酬做假定，我们先到风险中性世界中，提取风险中性世界的违约概率。在这样的情况下，我可以算出违约风险概率是多少。根据这样的方法，根据巴西主权债券的价格，可以提取巴西风险中性违约概率随时间变化的过程，随经济状况的改变，风险违约概率也在改变。还有，新旧国债收益率之差，它可以反映市场流动性状况。新发行的国债需求量很大，他的流动性就好一点，价格高一点，收益率低一点，反之也成立。市场流动性是个很综合的东西，需要各种信息的提取和综合。还有随机贴现因子，他的期望值可以被提取。博士阶段会学到，随机贴现因子的期望值一定等于随机贴现的期望值。
第三个，从远期和期货价格中可以提取哪些信息呢？对于中国的模拟股市期货来说，它和现实期货不一样，现实期货有风险报酬，模拟股市期货只有预测，和风险溢酬无关。市场往上的时候，这个市场反应人们越来越乐观，所以可以做行为金融研究。越来越乐观到一定程度，市场就会走向反面，一路往下走，差距不断缩小，最后反而低于现货价格，反应市场相当悲观，悲观到极点以后，又开始向上走。一会上一会下，反应市场多空双方分歧不会一边倒，多空分歧越大越好，市场越平衡，最怕一边倒，风险会不断累积。而3个月欧洲美元期货可以补充这个LIBOR期限结构，由于3个月欧洲美元期货的标的资产为欧洲美元同业存款，且期限长达10年，而LIBOR的期限通常较短，因此我们就可以从3个月欧洲美元期货价格中提取信息来补充中期的LIBOR期限结构。利率期限结构对资产定价更为重要，我们这个团队在最早几年，从2002年到2007年做了大量固定收益研究。
第四个领域是从期权和权证市场上提取信息。可以提取隐含波动率、隐含波动率的期限结构、波动率微笑、波动率曲面等等。标的资产未来波动率的估计对于资产定价和风险管理都至关重要，过去人们主要从历史波动率来估计未来波动率，这种用历史来推断未来的做法存在很大的缺陷。而期权价格中则包含着市场对未来波动率的估计，因此我们就可以通过期权价格来提取未来波动率的信息。由于其他变量的值在市场上都观察得到，因此实务界就将期权价格代入B-S期权定价公式，反求出波动率。这样求出来的波动率被称为隐含波动率。下图是美国芝加哥商品交易所(CBOE)根据S&P500指数期权价格计算的波动率指数（VIX）。从1993年该指数公布以来，它就是全世界衡量投资者情绪和市场波动的最重要指数。从图中可以看出，随着金融危机的加剧，市场预计的S&P500指数波动率不断攀升。正常时候在10％——20％之间，到危机时候到了60％，在历史上都是极少见的情况，反映市场极度悲观。我们可以用任何一家标的资产，比如花旗银行的股票价格和期权交易，算出该股票的波动率微笑，也就是协议价格与隐含波动率之间的关系（如图所示）。我们可以证明，在正常情况下，看涨期权和看跌期权提取的隐含波动率应该相等，否则可以套利。在现实生活中我们发现不一样，向一边倾斜，这反映出市场情绪是看跌，大家认为跌的空间更大。越是低价，波动率越大，一旦跌就是暴跌，到很低价。因为收益率用连续复利，收益率可以趋于负无穷，价格趋于零的时候满足。所以市场向下看的很空，情绪弥漫整个市场。所以从期权市场可以看出当时人们对花旗银行未来股票的看法，但是这个仍然是BS公式提取的。这个只是初步的提取。我们也可以提取隐含波动率期限结构。同一天给定协议价格，利用它不同的到期期限，我们就可以提取它相应的各种期权的隐含波动率，也是一样的。市场很悲观。但是期限越长，隐含波动率就越小，这反映出未来会有个均值回归过程。从期权价格里面还能提取相关性风险信息。如果你做资产组合，就会发现相关系数的重要性。那么在所有书上都假定已经知道相关系数，可是现实世界我们不知道，这个是常数还是时变的？是严重时变的！我们都知道“不要把所有鸡蛋放进同一个篮子”，结果金融危机来了，我们发现，糟糕，原来相关系数是0.2，现在是0.9，你买10支股票和买1支股票没有区别，全部暴跌。所以相关系数有很大的时变性。原来只有从历史数据中提取。现在有人可以做多维相关系数，很复杂的计算过程。计算机都要跑很久。我们现在可以用期权价格里提取相关系数。投资组合的波动率取决于各种资产的的方差和协方差，后者取决于相关系数。这样的相关系数很简单，直接从价格中提取，而且是前瞻性的。危机以来，隐含相关系数反映最新信息，不需要假定，方法很先进。从期权价格里也可以推导出风险中性的违约概率，因为期权可以看做资产价值的期权的期权，这样的话，这是资产价值，这是股票价值的协议价格，然后用最大熵的办法可以估计出违约概率。他可以反应现实违约概率，非常灵敏。比CDS还敏感。看这个，上面是CDS的违约概率变化，看得出来它更领先。CDS是场外交易，不是很准确，价格容易失真。去年3月14日，可以算出当时对贝尔斯登严重的分歧，这个期权价格反映出市场心态，一周之后，贝尔斯登不是死就是活，停留原地的概率很小。至于这种心态正确与否是另一回事，但它能看出目前市场的情绪。
然后我们从互换里面也可以提取很多信息。比如说互换利率和其他利率之间的关系，当浮动利率等于贴现利率的时候，这个时候互换利率就是到期收益率的概念，这个我们没有时间推导了，如果你们感兴趣可以推一下。但是当浮动利率和贴现利率不一样的时候，互换利率就等于即期利率和远期的参照利率的加权平均数，你看，这就是参照利率的利率，这个是权重，这个利率是贴现利率的期限结构决定的。所以它是两种利率的结合体。这种关系是我有一次偶尔推导发现的。如果知道两个，就可以推导另一个信息。其实学金融理论，越学到后面你就越明白各种变量之间的关系，越来越复杂，越来越深，它不会告诉你这个等于多少，而是告诉你他们是什么关系，就是教给大家各种理论和方法，告诉你们怎么求解，而且要尽量运用科学的方法，从而知道因果。那么互换和国债收益率之差可以反映违约风险，比如说流动性溢酬，国外有人做了研究。同样是互换和国债收益率之差，可以分解成很多部分。可以从差价里面提取很多信息，进行研究。只可惜国内研究的人太少了。以前我们从历史数据中提取，我们现在从现有的市场参数中提炼，这种信息本身反映未来，更好。还可以当即检验政策效果。所以不论你们学宏观金融，还是微观金融，你们都要懂得使用市场信息。还有信用违约互换，其实就是保险，是场外交易，是为了规避监管。CDS其实就是保费，违约风险报酬。我买它违约的保险，贷款利率扣掉保费，可以复制出无风险的贷款。所以发明金融工具绝对不是金融学家没事找事做，发明出一些神经病的东西，抛向市场，是华尔街利益熏心，而要辩证的看，其实金融衍生品都是为了规避风险而存在的。这就是CDS保费的变化，CDS反应了对未来违约概率的判断。危机开始时候保费急剧上升，结束以后就下跌了。中国现在太平盛世，中国人民会越来越自豪，金融危机中国没事，很多人忘乎所以。其实中国最危险的时候在20年后，我预计那个时候中国本土会有严重的金融危机，没有人可以幸免，一夜之间从亿万富翁变成万元户（笑），就像现在的美国。 一定要经历。如果你想幸免的话，有办法，其实就是买CDS就够了。现在不要买呀！冰岛过去几年金融业集聚发展，危机一来三家银行全完蛋，他们好的时候保费当时很便宜，每年千分之一，危机发生时候，保费最高的时候每年46%！这个说明如果你有先见之明，等你成为亿万富翁时候要防范风险，要买保险，赚了那么多钱花千分之一买保险，可以忽略不计，但危机爆发时候你的保险就发挥效力了，即使没有破产，千分之一，升到46%，你直接卖掉，460倍，100万变4.6亿。所以CDS是防范危机的好办法。

以上仅仅是些例子，其实能做的还有很多。不同的信息还可以进行对比。看看不同的信息提取有什么差距。从国债价格、回购市场、利率互换、期货和现货价格之差、债券收益率与CDS Spread之差都隐含着无风险利率的信息。哪个更可靠？有时，我们需要从不同市场才会获得较全面的信息，如市场流动性状况。UCB就用8个指标来计算流动性指标：3个为下列买卖价差 (1) EUR/USD, EUR/JPY 以及EUR/GBP汇率， (2) Dow Jones EURO STOXX 50指数成分股，(3) on EONIA 1个月和3个月互换利率； 3个为下列收益率与换手率的比率 (4)上述50只成分股，(5)欧元债券市场，(6) 股票期权市场；最后2个为：(7) 经EDF调整后的欧元区高收益债券价差 (8) 欧元区银行同业拆放利率与回购利率的价差。用这8个指数来衡量是不是比较全面？它们综合反映了市场变化，统计报表肯定做不出来的。所以这次危机过去的这么快，跟中央银行的行动迅速有很大关系，就是因为金融市场很发达，为中央银行提供好的工具，全球步调一致，中国虽然反应迟缓，但醒过来的时候也加入全球的救市大军，起了作用。
最后要注意的是，今天我讲的这些其实都是风险中性世界的信息，而我们关注的是现实世界。这两个世界有什么区别？比如说从期货价格提取对未来的预期，但是期货是不是就等于未来的预期呢？很多人误以为期货价格反映的预期就是现实世界人们对未来的预期，包括很多决策部门。我们就要澄清这种观点。在风险中性世界中两者才相等。在现实世界中，只有当标的资产系统性风险等于0时，两者才相等，否则不等。对于系统性风险为正的标的资产，期货价格与现货价格是这样的关系，一比对就能发现，当标的资产系统性风险为正的时候，期货价格小于未来的期望值。它们的关系可以用这样的图形来表示，今天要对未来的现货价格做个预期，预期值肯定要大于标的资产今天的价格，两者的差距就是投资的预期报酬，它又可以分成两部分，一部分是时间报酬，一部分是风险报酬，期货与现货的差异就是时间报酬，未来现货的期望值与期货价格之差风险报酬，期货价格和现实世界中的预期的差距刚好等于风险报酬。有兴趣的同学可以去看陈蓉和我的论文“期货价格能否预测未来的现货价格？”。远期利率等于即期利率的预期吗？也不是。只有在以国债为记账单位的风险中性世界中两者才会相等。而国债风险中性世界中市场对未来即期利率的预期又等于现实世界中市场对未来即期利率的预期与利率风险溢酬因子的乘积。远期汇率也是一样的，也是在这个世界里对未来的预期。还有隐含相关系数，也是这个现实世界的预期乘以一个因子，都一样。同样，我们可以利用上式研究现实世界中市场对未来波动率的预期及其特点和准确性，以及波动率风险溢酬和时间特征，特别是在金融危机情形下的特征。如果假定风险溢酬是常数，或者能够从其它途径获取风险溢酬，我们就可以得到现实世界中市场对未来的预期。通过预期值与历史值对比的时间序列数据，我们可以研究预期的形成机制和特点；通过预期与未来已实现值对比的时间序列数据，我们可以研究预期的准确性。而如果能够从其它途径（如调研等）获得现实世界中市场对未来的预期，我们就可以得到风险溢酬，并研究其时间序列特征，特别是在金融危机情形下的特征。
最后有几点思考，市场虽然也会发生一些错误，但市场在不断发生的错误中逐步走向成熟。市场是最好的试验场。因为我们今天讲的首先是从市场提取信息，市场有个逐步成长的过程，今天就是告诉大家一个成熟的市场是多么重要。市场越完全，我们可以获得的信息就越丰富。金融创新是市场走向完全的决定因素。特别在中国，要推出融资融券，这是提高市场效率的关键因素。完善的金融市场和丰富的金融工具是抵御金融危机的最好武器。所以这次金融危机发生在美国，但是美国股市恢复的很快，已经突破11000点了，离最高点14000点也不到30%。所以呢，市场有自我纠正的能力，自我修复功能。我们中国政府，在他们眼里，市场永远是孩子，自己是父母官。带着这样的心态，就永远不相信市场。这是文化的差异，导致政府和市场的关系有很大不同。
我们正在做的工作有：权证市场的信息含量，外汇远期的信息含量，互换市场的信息含量，模拟股指期货的信息含量，利率风险价格，汇率风险价格，波动率风险价格，金融资产价格信息含量与金融危机预警与监测等等。其中有的已经完成，其中大部份在我的个人网站上面都有，如果大家对相关研究感兴趣可以去看。最后做个广告，你们每年有很多西财的学子考到我们那里，我每年也都招西南财大的学生，西南财大的学生综合素质也是相当好的，所以以后欢迎优秀的学子到厦大去念硕士博士，厦大有最漂亮的校园……
最后有什么问题，可以提问。

学生提问：
1.        在现在中国金融市场还不是很完善的情况下，做这些金融资产信息提取的研究有什么意义？
郑教授：这个问题很好，刚才我们说过，市场越完善，信息越真实。我们中国人做研究也可以研究全球的事情。我们可以用国外的数据，可以帮助检测全球的金融市场，为国家的宏观政策做出建议。其次，中国的金融衍生品市场不发达，但是有很多东西我们已经有了，远期汇率市场我们已经有了，还有NDF市场完全在国外，这里面隐含的大量信息可以去研究，可以看出市场是否成熟，还可以反映人们对未来的看法。中国的利率不但有远期，也有隐含的期权。互换也是中国行为金融研究的圣地，很多学者以中国为样本做研究。模拟股指期货也有，这里由于不是真实的投资，就没有风险报酬，基本根据投资者对未来的判断，这是个非常特殊的市场。我一直强调金融思想的重要性。
2．中国的股市没有卖空机制？您认为在中国股市引入卖空机制是利弊如何？
郑教授：从全球来说，卖空机制从市场的波动性来讲是有利于股市的稳定的。更重要的是，金融非常重要的原则是无套利原则，如果没有卖空机制的话套利行为无法实现。市场决定有两种力量，一个是投机者，另一个是套利的力量，这是稳定市场非常重要的力量。最后决定市场价格是套利力量来决定的。如果市场足够完善，套利的力量是趋于无穷大的，他的力量会主导市场，而前提就是卖空机制。而中国有自己的国情，高层对金融本质并不了解，推出是个时间问题。
3．刚才您提到相关性风险，如果不是两个，而是多个之间的相关性该如何提取？
郑教授：好问题。比如说整个指数有几千只股票，我从指数可以推导出指数的方差，从个股的期权导出个股的方差，那么这样的话就含有很多相关性。首先，指数是由行业指数构成的，先做第一级，行业之间可以做，再细分下去，比如成分指数。我们在具体操作的时候，不需要所有的相关性，要基于我的研究目的，我要研究哪几个股票之间，我就寻找相应的期权去计算。目前还做不到所有的两者相关系数都可以做出来，大部分的都可以做出来，主要问题都解决了。所以只有随着市场的发展，我们获知的信息越来越多，相关性的研究也就越来越发展。
……


                              整理人：西南财经大学金融学院研究生  陈之阳