金融博士论文范文代写：多维视角下的不确定性与中国股票市场资产定价

本文是一篇金融论文，本文首次从宏观经济不确定性、微观不确定性和政策不确定性三个维度系统性地研究了不确定性在中国股票市场的资产定价能力及其定价机制。

1   绪论

1.1 研究背景与意义

不确定性是一个模糊而宽泛的概念，它反映了社会中不同主体对未来可能性的不同观点，同时又覆盖了从宏观经济运行到微观个体行为甚至是自然环境演化中各类预期之外的现象。宏观层面的不确定性通常在重大政治、经济事件的驱动下出现大幅的上升。自2008年全球金融危机以来，全球范围内陆续经历了欧债危机、美联储量化宽松、叙利亚战争、英国脱欧、中美贸易战、新冠疫情等一系列的重大事件，各种事件的爆发与冲突不仅影响了全球政治经济格局，也通过其产生的不确定性冲击进一步引发了国际和区域金融市场的动荡（Bloom, 2009; Goodell＆Vähämaa, 2013; Baker et al., 2016; Beckmann＆Czudaj, 2017; Fernandes, 2020）。在经历了半个多世纪的全球经济一体化进程后，重大的不确定性冲击不仅作用于直接参与方，也会通过国际汇率机制、大宗商品供需、国际供应链体系等渠道传递至其他国家和地区。

近年来，各国政府和国际组织高度关注不确定性对全球经济增长、区域经济发展和金融市场运行的影响。2019年，联合国发布的《世界经济形势与展望》（WESP）中提到全球经济的不确定性与长期的贸易紧张局势加剧了全球经济活动持续的周期性放缓。对于大多数发达国家和发展中国家来说，近几年的贸易增长远远低于2012年到2017年之间的平均增长率，而2020年更是出现了全球范围的经济衰退。国际货币基金组织（IMF）在《世界经济远景》（WEO）中曾预计2020年全球经济增长率为3.0%，当时的预测中已经充分考虑了中国和美国经济增速的下行风险，然而现实再一次出人意料地让经济预测报告显得有些荒谬，在新冠疫情爆发后，IMF将全球2020年的实际经济增长下修至-4.2%。面对当前经济环境中的不确定性，联合国、IMF、世卫组织等国际组织呼吁世界各国努力抗击疫情，积极支持经贸活动，通过重振多边合作消除人为设置的不确定性来共克时艰。

1.2 问题的提出和研究内容

在梳理有关不确定性与资产价格的文献基础上，出于理论分析与实证检验的需要，本文的研究内容需要围绕以下问题展开分析：

（1）如何建立一个完整的体系来讨论不确定性的资产定价能力？

不确定性本身是一个宽泛的定义，在自然科学和社会科学的研究中都被广泛讨论，因此建立一种适合在经济学范畴内讨论的研究框架具有现实意义。现有研究一般仅讨论特定类别的不确定性对某一种资产的定价能力，尽管可能是受到了文献篇幅的限制，但综合各类文献来看，仍然很难梳理出关于特定资产在面对各类常见不确定性时所表现出价格变化特征的系统性研究。因此本文的研究首先需要聚焦于特定的一类资产，围绕研究对象的特征来建立相应的体系。

（2）哪些不确定性是中国A股市场的定价因子？对收益率的影响是什么？

现有文献已经刻画了各类不确定性并发现其中一些不确定性能够对金融资产定价产生影响。而本文关注的是其中哪一些不确定性能够显著影响A股市场的资产定价，并且在此基础上确定此类不确定性与期望收益率之间的具体关系。同时，在实证研究过程中，本文也需要关注不同类别的不确定性在定价能力上存在的差别以及相互之间的关联。

（3）不确定性起定价作用的机制什么？具体哪些因素会影响不确定性的定价能力？

在实证检验了定价能力之后，对不确定性定价机制的探讨是随之而来的问题。现有关于不确定性与资产定价的文献在针对不同市场和不同资产类别提出了一些理论层面的机制解释，但是绝大多数缺乏实证层面的进一步探讨。并且现有关于实证资产定价的研究存在一个有趣的现象，在针对美国金融市场的研究中经常会基于有效市场假说和理性人假说来解释相关的实证结果，而针对中国金融市场的研究更倾向于采用行为金融理论中投资人的非理性行为来进行解释，尤其是当同种不确定性在中国和美国表现出不同的定价特征时这一现象就非常明显，而这些结论通常仅仅是基于理论逻辑的自洽而非严格或者是起码的实证检验。因此，为了能够让机制分析的结论更具可信度，本文对核心变量的机制解释同时进行了定性和定量层面的讨论。

2   文献综述

2.1 关于不确定性的理论研究

关于不确定性的研究可以追溯到Knight（1921）的著作——《风险、不确定性与利润》。Knight（1921）认为不确定性是不可度量的，不确定性事件状态的概率分布结果是事先未知的，人们应对不确定性的判断能力是不均衡分布的，而成功的企业家通常需要具有一种明智的判断力才能在企业发展的方向管理层任用等问题上做出良好的决策，企业利润则是对这种天赋的回报。在另一篇经典文献中，Alchian（1950）认为不确定性应当被纳入经济分析的公理，经济分析从完全的不确定性开始并在建立分析模型的过程中增加预期和动机等元素是不失一般性的，相反从确定性出发的分析方法会在认识到不确定性后放弃分析的基本前提。至此，不确定性确立了其在经济学研究中的重要地位。

此后关于不确定性的研究日益增多，不确定性常以随机项等形式被引入到跨期模型中。Lucas＆Prescott（1971）将“调整成本”类型的投资理论扩展到涉及需求不确定性的情况，从时间序列上研究了需求不确定性条件下竞争性行业中投资、产出和价格的变化。Merton（1969）以Samuelson（1969）为基础，在连续时间模型中运用布朗运动刻画跨期经济活动中资产收益率的不确定性，他发现在一定风险水平下，低风险厌恶的行为人愿意通过减少当期消费来获取更高的未来消费水平，而高风险厌恶的行为人总是倾向于增加当期消费。Sandmo（1970）通过两期模型研究了行为人在面对不同不确定性时的储蓄行为，当未来收入的不确定性上升时行为人会增加储蓄获取未来更高的期望价值，而在面对资本收益的不确定性时，储蓄的增加会导致未来消费均值和方差同时上升，因此使收入效应和替代效应产生冲突。

上世纪七十年代起，随着行为经济学的兴起，不确定性与心理学的结合使得理性人的假设被逐步放宽。Tversky＆Kahneman（1974）的经典著作总结归纳了人们在不确定性条件下进行判断的三种启发式方法——基于归属代表性的判断、基于案例场景相似性的判断和基于数值进行锚定调整的判断，这些判断方法通常是经济并有效的，但也会导致系统性和可预见的错误，更好地理解这些启发式方法及其所导致的偏见可以改善不确定情况下的判断和决策。

2.2 关于不确定性的度量方法

在2008年全球金融危机后，不确定性成为了学术界和业界研究的热点。早期受限于数据获取和计量方法的限制，不确定性通常仅以随机项的形式进入模型进行理论层面的推导，而Bloom（2009）的研究激发了学术界构建不确定性代理变量的热情，并且利用其中一些具有连续时间序列特征的代理变量展开了大量实证研究。

得益于过去几十年信息化程度的提升，针对不确定性的数据采集和计量方法有了很大的提升。Bloom（2009）将股票市场的真实波动率和隐含波动率作为经济不确定性的代理指标，他认为股市的波动率序列和税前利润增长、股票收益率、全要素生产率等一系列代表不确定性的截面指标高度相关，在此基础上用向量自回归模型（VAR）分析了经济活动和不确定性间的关系。随后Bekaert et al.（2013）在研究不确定性与货币政策的联动以及Caggiano et al.（2014）对不确定性与失业率动态关系的研究中都跟随采用了股市隐含波动率（VIX）作为衡量不确定性的代理变量。

Bloom（2014）从不确定性的事实出发，归纳了过去衡量不确定性的几种方式，常见的偏宏观指标有股票市场、债券市场、外汇市场和GDP的波动率，又或是分析师的预测分歧、媒体中出现关于不确定性的词频等，而这些指标通常表现出了逆周期的特征；在微观层面，行业企业的产出增长差值、制造业销售额增长的离散程度和工资收入的波动率也表现出了同样的特征，同时他认为衡量不确定性的指标不论是从不同期限上、不同类型上或是不同内涵上都有很大的提升空间。

在宏观层面，Jurado et al.（2015）在大数据的环境下通过提取经济数据中未被预测到的成分来衡量时变的宏观经济不确定性，他们的估计结果和其他指标相对独立，并且发现重要的不确定性事件出现的频率远低于常见的不确定性代理变量所显示的频率，但当它们发生时规模更大，持续时间更长，并且与实际经济活动的相关性更高。王义中和宋敏（2014）采用GARCH（1,1）模型将实际GDP变化率的条件方差作为衡量中国宏观经济不确定性的指标，研究了宏观经济不确定性、资金需求与公司投资之间的关系。鲁晓东和刘京军（2017）基于Barndorff-Nielsen＆Shephard（2006）所使用的非参数双幂次变差检验获取了各国金融资产收益率方差的跳跃点，以此来研究不确定性与中国出口增长的关系。

3 理论分析、研究假设与研究设计 .............................. 26

3.1 理论分析 ................................................. 26

3.2 研究假设 ................................................... 33

3.3 研究设计 ........................................... 35

4 宏观经济不确定性与A股市场收益率 .......................... 44

4.1 引言 ................................................... 44

4.2 数据、变量与方法 ...................................... 46

5 微观不确定性与A股横截面收益率 ............................ 74

5.1 引言 ............................................ 74

5.2 数据、变量与方法 .................................. 77

6   政策不确定性与A股横截面收益率

6.1 引言

一直以来，国内外各类政策层面的消息总是受到人们的高度关注，而政治嗅觉敏锐的资本市场在察觉到政策动向后会立即展开解读并对政府已经或可能要实施的行动作出反应，并引发一系列资产价格的变化。例如，在欧债危机、英国脱欧、中美贸易争端、抗击新冠疫情等一系列重大国内外事件上，各国政府的应对政策常常引发数千亿甚至上万亿美元市值的剧烈波动。尽管资本市场本能地倾向于在最短时间内作出正确的应对方式，但是由于政策不确定性的存在，往往要到事后才能知道应对措施的正确与否，因而在做出对政策判断的同时也不得不将政策不确定性纳入考量。

政策不确定性往往伴随着一系列客观事件而产生。一般而言，政策不确定性可能包含政策选择的不确定性、具体实施过程中的不确定性、政策效果的不确定性等等，而市场对于政策不确定性的讨论也通过各类信息渠道贯穿整个事件的发展始终，随着对不确定性忧虑的加深或缓和，相应的讨论和曝光也随之增加或减少。受此启发，Baker et al.（2016）通过衡量新闻媒体中的与政策、经济、不确定等关键词相关的词频构建了经济政策不确定性指数，而Davis et al.（2019）和Huang＆Luk（2020）也基于中国大陆地区的报刊采用类似方法构建了不同的中国经济政策不确定性指数。政策不确定计量的发展使得研究其对资产价格的影响成为了可能。现有研究已经发现，美国的政策不确定性带来了风险溢价，在经济疲软的情况下其风险更大（Pástor＆Veronesi，2013），随后的研究（Brogaard＆Detzel，2015）提供了进一步的证据，表明经济政策不确定性（EPU）会在美国股市产生负的溢价，并且这种影响在近百年的美国股市历史上都有据可循（Arouri et al., 2016）。国际层面的研究发现，股票市场通常会充当经济政策不确定性的输出源头进而影响其他金融市场，境外金融市场会对中国大陆金融市场产生显著的风险传染（杨子晖等，2020）。来自中国股市的经验证据表明，经济政策不确定性对总体股市期望收益的时间序列变化具有负面影响（Chen et al., 2017），而横截面收益上则会产生正的溢价（Li，2017）。经济政策不确定性升高还会导致股价崩盘风险上升，尤其是对陷于财务困境的公司和内部控制质量较差的公司影响更加显著（李彩玲和林东杰，2019）。

7   结论与展望

7.1 研究结论

在不确定性广受关注的背景下，本文基于实证资产定价的范式建立了一个涵盖宏观、微观和中观层面的研究框架，从多维度的视角讨论了不确定性和中国股票市场资产定价之间的关系。本文首次从宏观经济不确定性、微观不确定性和政策不确定性三个维度系统性地研究了不确定性在中国股票市场的资产定价能力及其定价机制。本文主要得到了以下结论：

在宏观层面，本文的研究发现中国宏观经济不确定性（CMU）对A股市场收益率具有显著的正向预测能力，CMU的上升预示着中国股票市场期望收益率的上升，并且这种预测能力不能被其他常见的宏观预测因子所解释。这一结论也得到了样本外预测分析结果的支持，CMU在样本外的预测能力显著优于基准模型的表现。本文的研究结论不同于美国的实证发现，美国宏观经济不确定性（AMU）在美国股市会产生负的溢价。本文进一步研究发现在投资者情绪高涨时，CMU和A股市场期望收益率之间的正相关关系仍然存在且更加显著；而在投资者情绪低落时，CMU对A股市场期望收益率的预测能力不再显著。相比过去研究不确定性的文献，本文的研究并不仅仅揭示了不确定性本身对中国股市收益率的影响，还发现了CMU在不同投资者情绪环境下的时变特征。同时，本文认为CMU和AMU定价能力相反的原因是由于中美之间宏观经济不确定性存在周期性差异：中国宏观经济不确定性主要表现出顺周期特征；而美国宏观经济不确定性则主要表现出逆周期特征。以往文献倾向于认为不确定性在中国股市的定价表现与散户投资者的非理性行为高度相关，而本文的研究提出了不同的观点和新的证据。这也表明由宏观经济数据构建的不确定性代理变量其定价能力更局限在本土金融市场。最后，在稳健性检验中，本文发现尽管AMU与CMU相关性较高，AMU并不能预测A股市场收益率，即使AMU能够单向溢出至CMU，CMU对A股市场的正向预测能力也无法被AMU所解释；而在控制了经济周期的代理变量后，CMU对A股市场期望收益率的预测能力仍然显著为正，但显著性有所下降，这一检验也支持了宏观经济不确定性定价能力与经济周期有关的观点。 

参考文献（略）