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专家观点

Expert Opinion

信息角度下的金融市场与实体经济

文章来源:复旦大学经济学院

时间:2021-06-11    /    作者:杨立岩(专访)

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 杨立岩,著名金融经济学家,多伦多大学罗特曼商学院金融学讲席教授,康奈尔大学经济学博士,主要研究领域为金融市场、资产定价和行为金融。杨教授是Fellow of the Accounting and Economics Society以及Fellow of Luohan Academy。其学术成果发表在众多国际顶级学术期刊,如Journal of Economic Theory, Journal of Financial Economics, Journal of Finance, Review of Financial Studies等。杨教授还担任Journal of Finance, Journal of Economic Theory, Management Science, Journal of Financial Markets和Journal of Dynamic and Economic Control多本期刊的副主编。其学术研究获得众多科研奖项,如2016 JFQA William F. Sharpe Award for Scholarship in Financial Research, the 2016 Bank of Canada’s Governor’s Award, 2015 Roger Martin Award for Excellence in Research等。


杨立岩教授于 2020 年秋季为复旦学生讲授了蒋学模经济学讲座课程“Financial Market with Information Frictions”,之后我们很荣幸对杨教授进行了专访。


本期记者:韩瑜、陈辉耀、吴娴

审阅: 王永钦





一、一脉相通:经济学理论应用于金融市场研究

 






请问您认为传统经济理论和当今金融市场对于信息的研究有何联系与区别?




我认为两者本质上并无太大的区别。作为经济学博士,从更广义上说,我认为经济学是一种方法论,其道理放之四海而皆准。金融学则是该方法论在金融市场中的应用。具体到信息领域,逆向选择和道德风险在经济学理论中成立,在金融市场中同样适用。例如,我们在课程中曾提到一个问题:金融市场中的私有信息如何影响市场流动性?私有信息的存在产生逆向选择问题,原因在于,交易者在交易资产过程中并不知道对手方的态度。这是一个典型的“柠檬(lemon)问题”。

信息经济学中的这两个经典问题,即逆向选择和道德风险,在人与人的互动中产生,在商品市场(如二手车市场)、要素市场(如劳动力市场)和金融市场(如保险市场)中都是适用的,并无本质区别。以金融市场为例,资产交易过程中面临逆向选择问题,事后行为的不确定性即为道德风险,从金融角度分析信息作用的优势在于,金融市场数据较容易获取,有助于分析现实。另外,实证分析中发现的新现象也会推动经济学理论发展。



二、时异势殊:机构化与社交网络对金融市场的新影响

 

● “机构化”未必增加市场信息含量





请问您如何看待机构化对金融市场信息含量的影响?




机构化是近期非常活跃的研究问题。例如,我最近和合作者在JET发表了一篇论文,“Institutionalization, delegation, and asset prices”,对机构化多个层面的问题进行了探讨。首先,如何定义机构和个人。通常,我们认为机构和个人有如下三点区别:第一,机构的专业程度更高,体现在其掌握更多的信息;第二,机构管理资金规模大,因此交易量大,其交易行为更具策略性,既依据市场价格进行交易,也同时考虑自身交易行为对市场价格的影响;第三,机构与客户之间存在委托代理问题,例如,共同基金和对冲基金将分散投资人的资金汇集成资金池进行投资,基金经理不愿承担过多风险,致使机构投资行为趋于保守。

但是,近期发生的事件挑战着大家对机构的传统认知。首先,过去我们认为机构相对个人有绝对优势,但美国GameStop事件的发生,表明媒体可以促进个人之间的团结与协作(coordination),使诸多散户近似形成一个机构。另外,机构是否为市场带来更多信息也存在争论,换一种说法,个人是否给市场带来更多噪音?与传统观点不同,近期研究表明个人投资者也掌握大量信息。例如最近有学术研究表明,中国金融市场中真正拥有信息的交易者并不是机构,而是大散户。

进一步,机构化如何影响金融市场价格信息含量?我们考虑机构化的两种表现。第一,我们的JET文章发现,金融机构(如共同基金等)收取的单笔交易费用降低,依靠增加交易量而非提高交易费用单价创造收益,该模式下委托代理问题是影响金融机构交易行为的主要因素。机构交易动机发生改变,由追求风险收益转变为减少不确定性,交易行为更加保守。即使机构相较个人拥有更多信息,趋于保守的交易行为使得机构传递给市场的信息量下降。第二,市场中的被动投资者(passive investor)数量增加,如指数型基金等。从直观角度看,活跃投资者(active investor)是收集信息的主力,被动投资者是信息接受者,因此被动投资者增多会降低信息含量。但有些实证研究发现截然相反的现象,被动投资者比例的上升会增加价格信息含量。该现象发生的原因之一是实体投资的反馈作用。如果某企业股票因纳入指数等原因被更多被动投资者持有,则其资金成本降低,会吸引更多投资者购买。该影响传导至实体层面,导致企业投资增加,随即导致产出波动增加,因此其他主动投资者更有动力收集该企业信息,使得企业股票价格信息含量上升。总体而言,机构化的不同表现形式对价格信息含量的影响各异,需要更为细致和深入的理论模型与实证分析。


● GameStop事件启发:媒体与社交网络协调金融市场行为






结合最近发生的GameStop事件,请问从信息角度,您如何看待社交网络对金融市场的影响?




我曾研究过社交网络在金融市场中的作用,UC Irvine的David Hirshleifer教授是该领域的专家。过去观点认为社交网络在金融市场中起到信息传播的作用,但在此次GameStop事件中,Reddit社交论坛的与众不同之处在于,它并没有为投资者提供更多GameStop的基本面信息,而是更多地起到组织与协调(coordination)作用。回顾GameStop事件过程,起初是部分小散户因为游戏情怀对做空者的无序攻击。逐渐地,Reddit社交论坛成为散户聚集地,散户们在论坛上抱团形成类似机构的强大力量,从而推高GameStop股票价格。从Morris 和 Shin提出的全局博弈(Global Game)理论角度,Reddit社交论坛不仅提供了GameStop股价上升的公共信息(public information),建立起做空者在散户心中的负面声誉,而且促成散户投资者之间的协作,共同做多股票。

另外,机构投资者也可能与团结起来的散户合作,在泡沫成长过程中利用泡沫(ride the bubble)为自己谋求收益。



三、兼顾则明:信息视角下的政策外部性

 

 货币政策可能降低金融市场效率






08年金融危机之后,各国央行时常干预货币市场。央行作为货币市场的重要参与者,其首要目的是稳定市场,但是否存在副作用?比如扭曲信息生产、破坏市场信息效率等问题。




的确,任何事情都具有两面性,央行干预货币市场既带来直接的积极影响,也具有消极的副作用。副作用体现在两方面,首先,我和朱昊翔老师发表在RAPS的文章“Strategic Trading When Central BankIntervention Is Predictable”中讲述了市场参与者的“碰瓷”行为。由于央行通常在经济状况差时进行政策干预,当市场中的投资者和企业预计到央行会进行货币政策干预时,便不会通过主动调节资产负债结构和调整生产进行“自救”,而是等待央行的政策援助。因此市场参与者有动机使得市场状况变差,套取央行政策优惠获益。这是央行与市场博弈的均衡结果,央行即使知道市场的“碰瓷”行为,也无法改变,只能达到“次优”状态(second-best),无法达到市场效率最大化的“最优”状态(first-best)。但是,市场受益于政策优惠只是短期的,从长远来看不利于金融市场发展。第二,普林斯顿大学的熊伟教授提出,资产价格中的政策信息与市场信息是互相替代的,过多的政策信息对市场信息有挤出作用。由于政府频繁的救市行为,投资者在获取市场基本面信息之外,着力收集政府政策制定的信息,专注于猜测政策走向而不是分析基本面状况。


 政策生效的信息渠道:协调作用 






中国作为发展中国家,其金融市场不完全,表现为信息加总能力有限。作为替代,中国政府采用一种特殊的政策工具,即设置GDP目标,地方政府根据中央的目标,制定每个地区的GDP目标。如中国北大汇丰商学院Pettis教授所言,中国GDP并不只记录经济活动,而是具有前瞻性特征,协调市场行动。请问杨老师如何看待该经济协调行为?协调过程中的权衡(trade-off)是什么?




从理论角度,这与GameStop事件中Reddit社交论坛的作用类似,都在全局博弈中提供了公共信息,承担协调市场行动的功能。信息协调过程存在两个方面的权衡。首先,协调性质是积极的还是消极的,即具有正外部性还是负外部性。GameStop事件中散户抬高股价的“轧空”行为(short squeeze)使股票价格严重偏离基本面,降低市场信息效率;而中国政府设置GDP目标有利于协调各部门生产,具有正外部性。第二,公共信息与私人信息之间存在替代关系。协调过程依赖于公共信息,将导致市场参与者过度使用公共信息,对私人信息的利用程度下降,价格信息含量减少,降低市场整体的信息效率。






政府设立的GDP指标作为一个笼统的发展目标,并不涉及具体行业,这对信息效率的破坏是否更少?




地方政府为了达到GDP增长目标,可能选择发展本该淘汰的“夕阳”产业,因此实体经济效率低下,导致信息效率下降。但即使GDP目标制存在诸多问题,也不能贸然取消。若取消GDP增长目标,地方政府经济政策制定缺乏导向,可能使当地经济发展方向陷入迷茫。



四、金融市场信息与实体经济:并非单向关系






请问您认为金融市场信息效率如何影响实体经济中的企业行为?




从信息获取的角度,企业的目的是从市场中学习不知道的信息。我和Itay Goldstein在JFE发表过一篇文章,"Good disclosure, baddisclosure"。在文中,我们认为,企业和市场在提供信息方面的比较优势不同。假设企业和市场同时拥有两种信息A和B,企业掌握更多信息A,市场对信息B更加了解,那么企业应该将尽可能多的信息A披露给市场,让市场专注于交易信息B。企业通过该交易策略可以从价格中提取信息B,与原有信息A形成互补,帮助企业决策。另外,企业信息披露程度取决于市场中非理性投资者的比例。如果市场中存在较多噪音投资者,企业应减少信息披露。因为信息披露不但无法获取有用信息,反而吸引市场中的噪音投资者,增加股票价格波动性。






大数据在当今经济发展中发挥着愈加重要的作用。Laura Veldkamp等学者的研究显示, 大数据企业产生数据,并利用自有数据,巩固其垄断地位。请问您如何看待大数据、垄断、与实体经济之间的关联?




大数据企业的独特之处在于它们将数据变成生产要素,形成垄断地位。传统垄断企业的特征是市场占有份额大,大数据企业的垄断特征是涉足领域广,对其监管方式也与传统垄断企业不同。这也是我最近思考的一个研究方向。



五、债券市场信息效率:潜在的研究方向






在过去三十年中,资产证券化快速发展,机构通过不断加杠杆成为债券市场中的边际购买者。理论上认为金融市场中价格反映边际购买者的观点,现实中债券市场价格的信息是否无法代表市场总体观点?




现有研究的确大多关心股票市场中的信息效率而非债券市场,这与二者的交易方式有关。股票市场采取场内交易,交易价格由集中竞价产生,每只股票同一时点仅有一个交易价格;而债券在场外市场交易,成交价格由交易双方协商决定,每只债券同一时点上拥有多个交易价格,价格信息效率不容易计算。目前很少有文章研究债券交易的价格信息含量及信息反馈效果,是潜在的研究方向。



六、研究方法与思维方式






最后您能否结合您的研究经历,为有志从事学术研究的同学们提出一些思维上的建议?




我自己体会较深的有三个方面,首先,同学们需要找到自己专长的方向。如果对某个领域感兴趣,尽可能多了解该研究方向,形成自己独特的标签。第二,多关注现实并将其放入自己的思维框架中思考,形成自己思考问题的框架和方法,例如课上从信息角度理解金融市场的方式,对问题进行逻辑自洽的分析。第三,多阅读经典文献,举一反三,同时及时关注核心期刊相关研究方向的文献。比如信息方面,需要对一些非常经典的文献,例如Grossman-Stiglitz模型以及Kyle 模型非常熟悉。总之,对于立志做学术研究的同学,目标是形成自己的框架,不断努力,争取成为该领域的专家!


相关文献

[1] Goldstein, Itay,and Liyan Yang. "Good disclosure, bad disclosure." Journalof Financial Economics 131.1(2019): 118-138.

[2] Huang, Shiyang,Zhigang Qiu, and Liyan Yang. "Institutionalization, delegation, and assetprices." Journal of Economic Theory 186 (2020): 104977.

[3] Morris, Stephen,and Hyun Song Shin. "Global games: Theory and applications." Advancesin Economics and Econometrics: Theory and Applications, Eighth World Congress,Volume 1. Cambridge University Press, 2003.

[4] Yang, Liyan, and Haoxiang Zhu."Strategic Trading When Central Bank Intervention Is Predictable." TheReview of Asset Pricing Studies (2021).

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