马科维茨和资产组合选择理论
在现代金融的开端，微观方法和宏观方法之间的紧张关系是很明显的——从我们的现代金融大爆炸开始——我认为我们都同意将1952年哈利. 马科维茨在《金融期刊》发表的《资产组合选择》作为现代金融的开始。马科维茨在这片意义非凡的论文中第一次对模糊的术语给出了一个精确的定义：风险和回报。
具体地说，马科维茨定义了收益或者说回报为一项投资的预期价值或未来可能的收入的加权平均值，风险为那些在围绕在均值上下的收入的方差或标准差。这段日子以来金融的专业人士本能地用均值和方差来定义收益和风险，而不是观察表面的。今天人们对风险的共同看法关注于损失的可能性——即大众认为的“下行”风险，而不是仅仅关注收益的波动性。
马科维茨选择方差来衡量风险，在很多时候看起来有悖常理，但结果是令人鼓舞的。这不仅归于对风险的感性认识——因为在实际的正常或至少正太分布中，下行风险本质上是颠倒的镜像——但这也是金融发展过程中发现的重要属性。通过用均值和方差定义收益和风险，马科维茨用强大的代数数理统计来研究资产组合选择。代数的直接贡献是著名的公式——随机变量的方差和等于方差的加权和加上两倍的加权协方差和。我们的金融住在这个公式里,字面上的意思,已经超过四十年了。这个公式表明，在其他事情上,对个人投资者,有关分析的单位必须始终是整个投资组合,而不是单个的股票。单个股票的风险不能被定义为除了与整个组合有关系，特别的，还与组合中的其余股票的协方差有关。协方差，不仅仅与所持证券的数量有关，风险的降低得益于证券的多元化。
马科维茨的均值—方差模型是我所说的商学院或微观金融流派的完美例子。但是具有讽刺意味的是，马科维茨的论文是源于是在芝加哥的经济部门的学业论文。马科维茨甚至指出，米尔顿。弗里德曼，事实上，投了反对票，最初的理由是这篇论文的背景不是真的经济学。
事实上，被马科维茨形象化了的均值—方差模型，的确不是经济学。马科维茨认为投资者在实际应用这个模型挑选自己的投资组合是，会利用过去的数据和个人判断来选择需要的均值，方差和协方差。
对于方差和协方差，至少过去的数据可能会提供至少有一个合理的起点。这种估计的精度始终增强切割的时间间隔越来越小间隔。但是什么是均值呢？简单来讲是对过去若干年的收益求平均，沿着马科维茨的论文中例子中的线（和后来的书）不会产生可靠的预期回报估计。通过计算算法运用这些不可靠的方法来估计均值会导致怪异的，陷入困境的组合，难以看出假设收益的多元化，任何已经安排好投资组合选择模型的金融教师可以证明这一点。
如果马柯维茨均值方差算法对选择最佳的组合没有用的话，为什么我会将他这篇论文的发表作为现代金融的起点呢？因为被商学院采用的马柯维茨的本质模型被威廉。夏普。林特纳和简。摩斯转化成具有巨大覆盖面和能力的经济部门的模型

威廉·夏普和资本资产定价模型
更加讽刺的是，威廉·夏普是在讲马科维茨的适用于商学院的模型转变为适用于经济部门的模型时做出了重大贡献。马科维茨将他的论文提交到经济部门，这是一个记忆，但是夏普一直是商学院的教员，而且他早期的工作一直是管理科学/操作研究领域。夏普还在一直保持着积极的咨询实践中建议其投资组合选择问题中的养老基金。然而，他的资本资产定价模式是几乎完美的一个例子，你可以找到一个宏观经济学家的那种我所描述过的规范模式。夏普开始想象这样一个世界，每一位投资者是一个马科维茨均值—方差组合的选择者。此外他进一步假设，这些投资者都有着相同的期望回报，方差和协方差。但是，如果投资组合选择的输入是相同的，那么每一个投资者将持有就是风险资产组合。而且，因为所有的风险资产必须有人持有，也就是暗示每一个投资者所持有的就是“市场组合”，也就是说，在流通的每一风险证券的份额的比例都是可以整除的。
当然乍一看，每个人持有相同的投资组合的假设似乎不太现实。但是，先印在脑子里，该命题指适用于持有风险资产。但它不假设每一位投资者对风险有相同程度的规避程度。
投资者可以随时通过市场组合持有无风险债券和风险股票来减少他们所承担的风险程度；他们可以通过卖空无风险资产来增加风险，也就是说，借入资金，利用杠杆来持有市场组合。
第二，市场组合投资的想法已经不再陌生。大自然模仿艺术，因为就是这样。很快，在夏普的工作完成出现后，市场就创造出容纳了市场中流通比例的所有股票的共同基金。这种所谓的指数基金，或“被动”投资战略，现在已经被大量的且不断增长的投资者所采用，特别是美国的养老基金。夏普的CAPM模型的基本假设缺乏现实主义从来引起被当作业内激烈争论的主题，不像莫迪利亚尼和米勒后来才被考虑的议题。业内，从一开始就完全采用了弗里德曼的实证主义观点：最重要的不是假设中文字的精确性，而是模型的预测性。
在夏普的模型的情况下，这些预测性确实是惊人的。CAPM模型表示所有风险资产的预期回报率的分布是一个单变量的线性函数。即每个资产的敏感性或与市场组合的协方差，β，已经成为衡量证券风险的方法。科学的目的是用很少的东西来解释很多的问题，而且在金融或经济学中这样做的远远超过CAPM。
资本资产定价模型不仅对风险的本质提出了新的和强大的理论见解，而且对于一个新兴领域的发展，比如金融，CAPM模型提供了一个令人钦佩的深入实证的研究调查。而它的好处也不只局限于狭义的金融领域。大量的关于CAPM的实证研究引发了理论和应用经济学的重要创新。
虽然单一的β- CAPM的承受住了超过30年激烈的计量经济学调查，但当前业内的共识是：一个单一的风险因素尽管花费了我们很长的路程，但是不够描述预期回报的横截面。对于普通股来说，除了市场因素，其他两个普遍的风险因素已经被定义了。
一个是规模效应，小公司似乎平均能赚取比大公司获得更高的回报，即使对β或市场敏感性进行控制。另一个是仍然没有完全理解的因素，但这个因素似乎合理地与一家公司的会计账面价值与其市场价值的比例有关。长期来看，控制规模的情况下，账面价值与市场价值比率高的公司平均比那些账面价值与市场价值比率低的公司赚取更高的收益。
三因素模型已经多少显示出比单因素CAPM要好，当然，我们必须感谢CAPM在资产定价上的巨大影响。

金融的重组
我推测未来没有进一步对这些和其他令人兴奋的前景。让我们先来看以下问题：我会建议一个德国金融协会的年轻成员去从事什么？如果我今天开始踏入这个领域我会研究什么？
好吧，我当然不会进入资产定价或者公司金融方向。那些子领域的研究已经达到收益递减的阶段了。代理理论还是最好留给法律专家，行为金融最近交给心理学家。所以，当冒着听起来有点像电影《毕业生》的特点的风险的时候，我会将我的建议减少为一个词：期权。
当涉及到研究期权的潜力时，管理科学/商学院流派和经济流派两者都能做出贡献。实际上，当1952年马科维茨的意义深远的最初突破性进展后，金融领域无疑得到重建，对于两方学者来说产生了大量的研究机会。我预测金融的重心向期权的这一转变会受到德国金融协会的特别欢迎。我记得德国金融研究开始的时候趋向于用德国的数据来代替美国的研究。但是当我们来到一个相对新的领域时，比如期权，我们都大致站在同一水平的起跑线了。相比之下，在这方面，德国学术严谨和精确的训练可能更有优势。
毫无意外，我相信德意志证券交易所（或欧洲期货交易所，正像与瑞士交易所合并后的现在这样）在法兰克福会议后八年凭借高科技跻身于世界期货交易所的领先地位。在法兰克福会议上，哈特姆特。施密特、费舍尔。布莱克和我力图劝说德国金融组织允许期货和期权交易不会威胁德国经济。
硬件和电子交易是DTB成功的关键，但我不明白为什么德国学术界不能复制在抽象领域的研究，包括金融。
无论这是否能在第25届年会前明确下来，我都只能感到遗憾不能去见证那快乐的时刻。


有点晦涩和不通顺

当然借助翻译器了