孙涤专栏

行为经济学开始登堂入室— 行为金融学进展的里程碑(1)

孙涤

时间:2019-10-28

塞勒教授获本年度的经济学诺奖已近两个月了,现在才来讨论似乎有点炒冷饭。不过,从他作为一个经济学界的异端分子而独享殊荣来看,意义非比寻常。塞勒致力开拓的行为经济学,从核心理念到方法工具,正颠覆着百年来经济学界苦心孤诣来营造的公理假设系统,标志着新的经济诠释范式在登堂入室。

行为经济学四十年来的探索极富成果,主要结论之一是指明了,解释人类经济活动的一个核心公理假设,“经济人”(Econs)原本就不存在,而被理论所舍弃的“常人”(Humans),在现实中始终承担选择和决策的主角,通常被称作“变态”(anomalies)的选择行为却是常人的常态(normality)。而眼下被说成“新常态”的人的行为,是两百万年来智人在生存进化中铸就,尤其是近一万年来定居农耕文明所塑造的,我们常人的本性。常人回归到常态,塞勒帮助其正名,可以说是具有里程碑的意义的。无独有偶,这百年以来人们前仆后继执意要建立的理想社会,也因为违背常人的本性,代价浩大而终无成果。

塞勒之获奖或许应该更早若干年。2012年的诺奖颁给了法玛和席勒两位教授,平分秋色倒更像是“各打五十大板”,颇引起人们的嘲讽,因为那两家的学说,从途径到旨趣,实在是南辕北辙的。瑞典经济诺奖评委的首鼠两端,表明了当时的学界对经济研究的范式是否在发生转换还拿不准。旧范式的裂隙早已呈现出来,2002年的经济诺奖就已颁给了一个“局外”的心理学家卡尼曼教授。卡尼曼在推进行为认知科学上居功厥伟,他和塞勒有多年的合作,他们追随1978年诺奖得主西蒙教授的“有限理性”学说的指引,在三个“有局限”(bounded)的层面——有局限的理性、有局限的认知计算能力、有局限的自利追求,展开探索而成果丰饶,才有了眼下的进展。

好在塞勒2015年的一本著作,已有了中译本《‘错误’的行为》(中信出版社,2017年),其中记述了行为经济学探索和完善的历程,许多故事掌故娓娓道来有如行云流水一般。

书中有一则故事,谈到了塞勒在网络泡沫在2001年爆裂的前夜给出了精准预测。人们通常认为,对网络泡沫最先提出警告的是席勒教授(2012年经济诺奖得主)。席勒在1995年给美联储作报告时的分析,引起了当时联储主席格林斯潘的警觉反思,格老的名言“非理性繁荣”也因此成了席勒1996年的畅销名著的书名。值得注意的,是塞勒并没因为自己的准确预测而洋洋自得,他反倒是下了决心,自己以后再也不做诸如此类的预测了。因为他知道这种预测是十分困难的,其正确性很值得质疑,而误导的影响往往更加厉害。纵然你的预测最终得到印证,也不等于在投资上就能成功。假设你当年要是依凭席勒的预言来做空的话,多半是熬不过四年(1996-2000),在市场崩盘之前就会被迫“割肉”出局的。

既然做不到“领先市场半拍”来逆势操作,我们又如何是好呢?塞勒在他的书里有不少忠告,我想大家都有兴趣来了解,这是我向各位推荐阅读这本书的理由之一。顺便说,塞勒自己创建的公司投资理财的业绩表现十分出众,长期列在“晨星”评价的五颗星机构。

塞勒承认得很坦率,行为经济学的成效最有效的应用竟然落在了金融市场,委实是他和所有的同行始料未及的。在学理上,金融领域最符合理想条件的自由市场,最适于经济分析,然而这个市场区隔的吊诡之处是如此之多,以至于成为新旧两种范式的竞技试验场,从而判别孰优孰劣。塞勒认为,金融投资市场的“变态”,以及“有效市场假设”的偏误之所以能被捅穿和证伪,乃得力于计算机处理和收集数据的巨大能力,亿万次的交易结果能被实时揭示出来。

依我个人的浅见,经济理论的模型并没有把信贷经济这个至关重要的部分涵盖妥当。一般的市场模型(为了分析的简便)往往割裂生产者和消费者,彼此不能转换、至少不能无时滞地转换,也大致符合市场交易的现状。然而在金融投资市场,供方和需方两重对立的角色往往由一身兼任,瞬间就能切换,对冲操作更是同时集两种角色于一身。索罗斯的“反身性原理”所指的,就是同一投资人群体内部的“正反馈”激荡,供求力量的竞逐有时不但不能相互制衡反而会彼此推波助澜更加剧了失衡的状态。凡唱过卡拉OK的人都会这种体验,当麦克朝向喇叭箱时会激起刺耳啸叫;在金融投资,“正反馈”的激荡甚至可能酿成市场的熔塌!

对于这类时不时发作的金融危机现象,早已有人认清了并进而驾驭之。譬如,投资理论巨匠格拉汉姆把它比喻成“市场先生”,巴菲特等实战大师更趁着市场先生癫狂之际,捧着澡盆来接盛“天上掉下来的金雨”。要是没有市场先生这种愚蠢的时常发作,巴菲特戏称说,“我将沦落成沿街乞讨的穷汉!”

大家或许知道,凯恩斯有选股犹如选美的妙喻。他认为在股市投资乃人际的博弈,如何优选投资对象,要点不在于你自己的喜恶,而在于你怎样来判断投资大众是怎样看待那只股票的。凯恩斯的“选美”诠释是否真的具有实战价值?塞勒曾做过很有趣的心理测试。

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