金融市场基本面分析精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇金融市场基本面分析范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

关键词：异质期望；学习；演化；人工金融市场；非线性动力学

The Artificial Financial Market Based on Evolution of Agent’s Behavioral Heterogeneity

and Nonlinear Characteristics Analysis

MA Chao-qun , YANG Mi，ZOU Lin

(College of Business and Administration, Hunan Univ, Changsha, Hunan 410082, China)

Abstract: This paper explores the formation of financial market’s nonlinear characteristics from the standpoint of the evolution of investor individual’s heterogeneous behavior through an agent-based artificial financial market. In our market, agent will consider fundamental information and price tendency simultaneously relied on personal behavioral characters, such as mood, memory length and so on, make the trade-off between them based on empirical knowledge, then form price expectation and trading behavior to current market state. The adaptive updating of the weight represents the evolution of agent’s behavior, which is realized by the evolution of forecast rules with Genetic Algorithm (GA) and Generation Function (GF). Simulation testing shows that when the market fraction is composed of confident fundamentalist, chartists and adaptively rational agents, artificial financial market appears the same nonlinear characteristics--leptokurtosis, fat tail, clustered volatility, long-term memory and chaos, as real markets do, under a market maker scenario. This provides a computational experiment platform to study these behavioral factors, which cause the market to emerge nonlinear characteristics.

Key words: heterogeneous expectation; learning; evolution; artificial financial market; nonlinear dynamics

1. 引言

20世纪90年代以来，随着复杂性科学的兴起，Hsieh（1991）、Peters（1994）、Lux和Marchesi（1999）等研究发现，股票收益率呈“尖峰胖尾”分布，股票价格序列具有分形维、长期记忆性以及混沌吸引子等非线性特征[1-3]。传统的新古典金融理论在无法解释其形成原因的同时，也难以解释大量的“金融异象”（Anomalies），从而促使金融学研究范式发生了重大转变，从完全理性、有效市场与静态均衡到有限理性、自适应市场与非线性演化。

随之发展起来的计算金融学，正是建立在金融市场复杂自适应理论基础之上，采用“自下而上”的建模方法，利用计算机模拟技术构建基于Agent的人工金融市场，试图通过仿真研究揭示金融现象的产生根源与金融市场的演化规律，达到控制系统风险的目的。人工市场中，有限理性的Agent不断学习与进化，基于个人偏好形成自适应的异质预期与交易行为，在市场交易机制下相互作用，共同推进市场的协同演化。

人工金融市场的模型构建中，关键在于对Agent异质行为（预期）的形成与演化建模。目前，文献中存在两股研究热流：一股是以Brock和Hommes（1998）[4]为代表的异质行为人模型（Heterogeneous Agent Model，HAM）。模型中，持有异质信念的Agent分别采用与信念一致的行为策略来形成预期，根据各种预期及相应的人数比例得到对风险资产的总需求，在Walrasian均衡机制下生成资产的价格。随后，Agent会根据不同行为策略的市场表现来更新信念、转换行为；这个学习过程通过自适应信念系统（Adaptive Belief System，ABS）来实现，其直接表现为市场上异质信念Agent的比例变化。

同大多数模型一样，Chiarella 和He（2003）、Dieci et al.（2006）、Boswijk et al.（2007）、Anufriev和Panchenko（2009）等均在此理论分析框架内，构建仅由两类异质Agent---基本面分析者与技术分析者组成的市场，来分别研究Agent具有常（绝对/相对）风险厌恶偏好、有固定成分（自信的基本面与技术分析者）与调整成分（自适应理易者）的市场组成以及不同的价格生成机制（Walrasian均衡、做市商、指令驱动）下的人工市场中价格的动态行为[5-8]。这类理论导向型（Theoretical-oriented）模型采用解析的方法描述异质Agent的行为与信念更新，通过建立非线性动力学系统来模拟市场运行，在一定的参数条件下，能产生厚尾、投机泡沫和波动丛集性等“典型特征”与显著的混沌特征。

另一股是以Arthur et al.（1997）[9]为代表的Santa Fe人工股票市场（Artificial Stock Market， ASM）。市场中，短视的Agent根据各自经验规则集中在当前市场状态下的最佳预测规则形成对下期股价与股利的线性预期，产生异质的需求与行为策略；当总需求等于总供给时，市场达到均衡，股票价格生成。随后，Agent将更新被激活规则的预测精度，按照各自的学习速度利用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来进化个人预测规则；这个预期形成与学习过程通过包含三个基本要素的Holland遗传分类系统来实现，具体为：把市场状态信息映射到形成预期的预测参数的条件/预测规则集、判断预测规则好坏的适应函数以及基于适应值进行选择、交叉、变异来淘汰坏规则，保留并生成新规则的遗传算法。

这个计算平台建立了一个完全可控的实验环境，重现了现实金融市场的许多特征，比如：尖峰厚尾、波动持续性、交易量自相关以及崩盘等，一经推出就受到众多学者的关注，各种改进的人工股票市场不断涌现：Tay和Linn（2001）考虑Agent学习能力的有限性，采用模糊逻辑系统替代遗传分类系统来刻画Agent的学习进化机制；LeBaron（2001）考虑具有常相对风险厌恶偏好的Agent通过神经网络算法形成预期与行为策略的人工市场典型特征； Chen和Yeh（2001）加入了一个“管理学校”机制，市场上Agent在利用遗传规划算法进化预测函数的同时，能通过学校交流经验、学习策略，最终市场价格在超额需求的驱动下进行调整；LeBaron和Yamamoto（2007）在Chiarella和Iori（2002）建立的指令驱动型连续双向拍卖市场的基础上，考虑Agent之间的相互学习与模仿，采用遗传算法进化与传播行为策略，模拟出市场存在的长期记忆性等[11-14]。这类计算导向型（Computational-oriented）模型侧重于计算机实现，利用各种智能算法来描述Agent的预期形成和市场交易机制作用下的学习与进化，通过可控实验探寻金融市场的演化规律。

然而，站在Agent个人行为演化的角度不难发现，所有文献关注的仅是两个极端的情形：一方面，HAM 忽视了Agent面对复杂市场环境其决策行为的多样性。尽管模型捕捉到了市场中Agent的两种基本行为策略，并且能通过ABS在两者之间做出选择，但忽略了Agent的本质行为---基于交易经验在基本面分析与技术分析之间的自适应性动态权衡；另一方面，ASM忽视了Agent的个人行为特征与基本行为策略，为其策略的形成提供了太大的自由度。市场中Agent利用由价格与股利构成的预测方程形成预期，其所有参数范围内形成的策略都是可行的。尽管能通过GA进化行为策略，但这些策略均忽略了Agent的实际行为---基于个人情绪，记忆长度等行为特征的基本面与技术分析及权衡，而仅剩下了表面的数字含义。

融合以上两种建模方法，本文构建一个新框架来刻画交易者的行为本质。这个行为框架不仅包含了交易者的两种基于个人行为特征的基本行为策略，如HAM中所描述，而且考虑其基于经验认知在两者之间的权衡，通过加入生成函数的遗传分类系统来学习与进化权衡行为，同ASM中所设定。在此基础上，建立基于Agent的人工金融市场，试图从交易者个人异质行为演化的角度研究金融市场非线性特征的形成。

人工市场中，Agent基于个人情绪与调整速度进行基本面分析，同时基于记忆长度与外推速度进行趋势分析；针对当前市场状态，在个人经验规则集内选取最佳预测规则，利用预测参数---权重，形成价格预期与交易行为；其权衡行为的学习与进化不仅基于市场行情而且基于个人的交易经历，两种情形分别通过遗传算法与生成函数更新规则来实现。Yang et al.（2010）[15]研究了该人工市场中资产价格的形成与演化，通过实验方法证明：在做市商的价格生成机制下，只有当市场由自信的基本面分析者、技术分析者和自适应性理易者组成时才能生成与真实市场相同的“典型特征”，这与Taylor和Allen（1992）[16]得出的实证结论一致。模拟实验表明，基于这一市场组成的人工金融市场呈现出与真实市场相似的非线性特征---尖峰、厚尾，波动聚集性，长期记忆性与混沌特征。这为探究导致市场产生非线性特征的行为因素提供了一个计算实验平台。

本文的结构安排如下：第二部分人工金融市场建模，构建Agent的价格预期模型与异质行为演化机制，以及价格生成模型；第三部分模拟实验与特征分析，在实验设计的基础上模拟市场运行，检验仿真价格时间序列的尖峰、厚尾，波动聚集性，长期记忆性与混沌特征；第四部分结论与展望。

2. 人工金融市场建模

本文结合文献[6]中异质行为人模型与文献[9]中Santa Fe人工股票市场，构建基于Agent异质行为演化的人工金融市场。市场中，Agent依赖个人行为特征，如：情绪、记忆长度等，来同时考虑基本面信息与价格趋势，针对当前市场状态，基于经验认知权衡二者后形成价格预期与交易行为。权重的自适应性更新揭示了个人行为的演化，其通过遗传算法与生成函数进化预测规则来实现。

2.1 基本模型

假设市场中存在两种公开交易的资产：债券与股票。债券无限供给，其无风险利率为 ；股票的股利 服从一阶自回归过程：

为股利的均值， ， ，且 ，满足i.i.d.条件。

市场上有 个短视的Agent，具有相同的常绝对风险厌恶（Constant Absolute Risk Aversion，CARA）效用函数：其中， 是财富规模， 是绝对风险厌恶系数。众所周知，在股价与股利服从高斯分布的情形下，Agent通过最大化其期望效用函数能确定最佳的股票需求份额：

其中， 为 时刻的股票价格， 和 分别为Agent对股价与股利条件均值与方差的预期 。

2.2 Agent的价格预期模型

不同于异质行为人模型中仅通过ABS在两种基本行为策略之间进行简单转换，人工市场中每个Agent针对当前市场状态，利用依赖个人行为特征的基本面分析与技术分析得到相应价格预期， 和 ，基于经验认知在两者之间权衡，形成最终的加权价格预期：

其中， 为Agent依赖两种基本行为策略的权重， 。

下面，将具体介绍Agent其基于基本面分析与技术分析的价格预期模型。假设 时刻的股票基本面价格 为市场上的公开信息，等于长期基本价值 。然而，考虑到噪声信息、个人心理因素等各种情况的影响，Agent对 时刻基本面价格的估计将偏离基本价值，满足：

其中，偏离程度 满足i.i.d.条件，其均值 为Agent个人情绪的平均度量（ , 乐观;, 悲观）， 为偏离基本价值的方差。

从基本面分析的角度出发，Agent相信股价最终将回复到基本面价格，即使存在短期的偏离。因此，其基于基本面分析的价格预期为：

其中， 为基于Agent个人判断的股价调整速度， 。

同时，Agent也希望把握股价的变动趋势，利用基于个人记忆长度的平均收益率来外推股票的价格预期：

其中， 为外推系数，其符号标志着Agent是趋势（ ）或反向（ ）投资者； 为个人记忆长度，在交易者之间服从独立的均匀分布； 为记忆长度 内的平均收益率，具体表示为：

综上，Agent对 时刻股价与股利的预期为：

2.3 Agent的异质行为演化机制

本文采用加入生成函数的遗传分类系统来刻画Agent基于经验认知在基本面分析与技术分析之间的动态权衡，其权衡行为的学习与进化不仅基于市场行情而且基于个人的交易经验，两种情形分别通过遗传算法（GA）与生成函数（GF）更新规则来实现。同时，其权重的选取与自适应性更新揭示了价格预期的形成与个人行为的演化。

2.3.1 权重的选取

类似于Santa Fe人工股票市场，每个Agent在 时刻同时拥有 条预测规则，每条规则包括三个部分：市场条件，预测参数---权重，以及预测精度。市场条件由12位二进制代码组成，反映两类市场信息：基本面与技术面信息，具体设置参见文献[9]。规则被激活，当且仅当其市场条件与当前市场状态 相匹配。一旦有多条规则被激活，Agent将选择其中预测精度最高的规则来形成价格预期。

假定Agent的第 条规则为 时刻的最佳预测规则，记为： ，其中， 与当前市场状态相匹配， 为选取的权重，用来形成价格预期 ，以及 ，被激活规则中的最小预测方差（即：预测精度最高），用来预测条件方差 。

市场上所有Agent均利用式（2）计算各自的最佳需求份额，同时传递给市场。做市商根据市场上的超额需求来调整股票价格，生成下期的股价 。当新一期的股利 已知时， 时刻被激活的所有规则，其预测精度将被更新：

其中， 。

2.3.2 权重的更新

在 期初，每个Agent将总结第 期的个人交易经验，生成一条新规则 ，其意味着市场状态 下使得预测方差最小的最优权重。这是一个自我学习的过程，生成最优权重的函数 被称为生成函数。

对于Agent，计算最优权重 ，通过等式

于是，Agent的第 条规则记为： 其中， ，为市场状态 下被激活的规则中最小的预测方差。

市场中，Agent不仅通过每期在预测规则集中最佳预测规则的选择以及新规则的生成，实现从个人交易经验中的快速学习，而且通过平均 期不同步的利用遗传算法进化预测规则集，基于适应值进行选择、交叉、变异来淘汰坏规则，保留并生成新规则，实现基于市场行情的缓慢学习，具体设置参见文献[9]。

对于Agent， 期后其规则集中拥有 条规则。表现最差（即：适应值最低）的 条规则被淘汰，同时在保留的规则基础上，通过交叉与变异生成新规则，使得其在 时刻重新拥有 条规则。Agent的第 条规则的适应值定义为：

其中， 为规则的特征值 （即：市场条件部分被设定状态的位数和）的成本。

2.4 价格生成模型

假定股票零供给， 时刻的超额需求等于市场上所有Agent的需求总和。在做市商的价格生成机制下，得到下期的股票价格：

其中， 为价格调整速度，噪声项 ，满足i.i.d.条件。

3. 模拟实验与特征分析

为验证人工金融市场的有效性，在Agent的个人行为特征与学习速度均不发生调整的简单情形下，设计实验、设定参数，按照流程图模拟Agent自适应性动态权衡的交易行为与市场运行，检验人工市场生成的仿真价格时间序列的非线性特征---尖峰、厚尾，波动聚集性，长期记忆性与混沌特征。

3.1 模拟实验

3.1.1 实验设计

人工市场中，Agent的个人行为特征，如：情绪、记忆长度、调整速度以及外推系数等均在所服从的分布范围内随机选取；Agent在保持平均学习速度的前提下彼此不同步的进化预测规则集；且结合文献[15]的研究，在做市商的价格生成机制下，设定市场由自信的基本面分析者（即：），自适应性理性投资者（即： ，具有异质行为演化能力）和技术分析者（即： ）按照 的比例组成，具体参数设置见表1。

3.1.2 流程图

基于Agent异质行为演化的人工金融市场建模流程如图1所示：

3.1.3 运行结果

基于设定的市场组成比例以及各类Agent的交易与学习机制，按照流程图，利用Matlab语言对人工金融市场进行仿真实现。在不同的随机生成数下模拟运行10次，每次交易10,000期，让市场中Agent得到充分的学习，记录随后的1,000期。市场运行一次所生成的仿真价格时间序列与仿真对数收益率序列见图2。

3.2 特征分析

国外实证研究表明，金融市场的价格时间序列与收益率序列存在显著的非线性特征。国内学者史永东（2000）、王卫宁等（2004）、马超群等（2008）均证实中国股票市场也不例外[17-19]。本文选取1997.1.1～2007.5.24上证综指和深圳成指日收盘价（经对数线性趋势消除法处理[19]）与仿真价格序列进行比较分析。此期间，市场经历了两次熊（牛）市，蕴涵了丰富的动力学特征；且剔除价格随经济和通货膨胀而增长趋势的指数序列与不存在太多白噪声扰动的仿真价格序列更能体现系统的非线性结构，更具可比性。

3.2.1 尖峰、厚尾与波动聚集性检验

检验结果如表2所示，全体仿真价格时间序列均与上证综指、深圳成指的价格序列具有相同的分布特点，呈现出显著的尖峰、厚尾（峰度大于3）与波动聚集性（ARCH-LM检验，在5%的显著性水平下拒绝原假设），且向右偏（偏度大于0）。在此基础上，将进一步检验人工金融市场是否与中国股票市场一样具有长期记忆性和混沌特征等非线性动力学特征。

3.2.2 长期记忆性检验

作为判断时间序列是否为有偏随机游走的重标极差（ ）分析方法[2]，以其稳健、非参的特点作为重要的研究工具被用来检验金融时间序列的长期记忆性。其导出的Hurst指数 表明，当 时，序列为随机游走过程；当 时，序列具有反持续性，即均值回复过程；当 时，序列是持久的，具有长期记忆性。同时， 分析能发现时间序列的非周期循环，估计平均循环长度，为人工金融市场的混沌检验提供重要参数支持。

从表3可知，全体仿真价格时间序列的Hurst指数均值 ，平均循环长度 ；同时，图3显示了Hurst指数最小的仿真序列1的 分析过程，其指数为0.721，显著大于0.5，且非周期循环的平均长度估计为169期。以上数据标志着人工金融市场具有显著的长期记忆性，存在非周期循环，这与上证综指、深圳成指的价格序列具有长期记忆性和分形性质的结论一致[20]。此外，人工金融市场较中国股票市场具有更强的记忆性，究其原因，不存在外部环境中经济与政治因素的冲击，以及市场中全体Agent同时基于个人记忆长度进行技术分析，使得价格影响的持续性更久远。

3.2.3 混沌特征检验

对初始条件的敏感性依赖以及存在分形维的吸引子，是一个混沌系统具备的基本特征。采用相空间重构技术来计算金融时间序列的最大Lyapunov指数和相关维，是通过度量对初始条件的敏感程度和混沌吸引子的维数来检验金融市场是否存在混沌的有效方法。利用表3中的平均循环长度，根据WOLF法则，本文采用相同的小数据量算法和G-P算法[21]来计算人工金融市场的混沌特征量---最大Lyapunov指数 和相关维 ，使之与中国股票市场的混沌特征更具可比性。

表4中结果显示，人工金融市场的最大Lyapunov指数在95%的置信度下显著为正，均大于上证综指、深圳成指的指数值。这说明市场存在混沌，且对于初始条件比真实市场更敏感。收敛到2.36相关维表明，人工金融市场存在与中国股票市场同样的低维混沌，并且同样可以用最少3个变量为市场的运动建立动力学模型。

通过尖峰、厚尾与波动聚集性检验、长期记忆性检验和混沌检验可知，在一定的参数条件下，基于Agent异质行为演化的人工金融市场呈现出与真实市场---中国股票市场相似的非线性特征。这为从交易者异质行为演化角度探究金融市场非线性特征的形成与演化提供了一个有效的计算实验平台。

4. 结论与展望

真实市场中，交易者并不是简单的在基本面分析者与技术分析者这两个角色中转换。他会依赖个人行为特征同时考虑基本面信息与价格趋势，权衡二者，依赖其对市场状态基于直觉与经验分析得到的自适应性权重来形成价格预期。我们把这整个过程被称之为“交易者行为”，其自适应性权重的动态更新表示交易者行为异质性的演化。

本文的主要工作是在这个刻画交易者本质行为的新框架上建立了一个人工金融市场，在反映市场中交易者真实行为的同时，验证了在做市商的价格生成机制下，当市场由自信的基本面分析者、技术分析者和自适应性理易者组成时，人工市场能产生与真实市场相同的非线性特征。这为从交易者异质行为演化角度探究金融市场非线性特征的形成与演化提供了一个有效的计算实验平台。在此平台上，交易者个人行为特征与学习速度变化对市场的冲击以及导致市场出现非线性动力学特征的序参量挖掘，将成为下一步的研究方向。

参考文献

[1] D. A. Hsieh. Chaos and nonlinear dynamics: application to financial markets [J]. The Journal of Finance, 1991, 46(5):1839-1877.

[2] E. Peters. Fractal market analysis: applying chaos theory to investment and economics [M]. New York: John Wiley & Sons Inc., 1994.

[3] T. Lux and M. Marchesi. Scaling and criticality in a stochastic multi-agent model of a financial market [J]. Nature, 1999, 397:498-500.

[4] W. A. Brock and C. H. Hommes. Heterogeneous beliefs and routes to chaos in a simple asset pricing model [J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 1998, 22(8-9):1235-1274.

[5] C. Chiarella and X. Z. He. Heterogeneous beliefs, risk and learning in a simple asset pricing model with a market maker [J]. Macroeconomic Dynamics, 2003, 7(4):503-536.

[6] R. Dieci, I. Foroni, L. Gardini, and X.Z. He. Market mood, adaptive beliefs and asset price dynamics [J]. Chaos, Solitons & Fractals, 2006, 29(3):520-534.

[7] H. P. Boswijk, C. H. Hommes, and S. Manzan. Behavioral heterogeneity in stock prices [J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2007, 31(6):1938-1970.

[8] M. Anufriev and V. Panchenko. Asset prices, trader’s behavior and market design [J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2009, 33(5):1073-1090.

[9] W. B. Arthur, J. Holland, B. LeBaron, R. Palmer, and P. Tayler. Asset pricing under endogenous expectations in an artificial stock market [C]. The Economy as an Evolving Complex System II, Addison-Wesley, 1997, 15-44.

[10] N. S. P. Tay and S. C. Linn. Fuzzy inductive reasoning, expectation formation and the behavior of security prices [J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2001, 25(3-4):321-361.

[11] B. LeBaron. Evolution and time horizons in an agent based stock market [J]. Macroeconomic Dynamics, 2001, 5(2):225-254.

[12] S. H. Chen and C. H. Yeh. Evolving traders and the business school with genetic programming: a new architecture of the agent-based artificial stock market [J]. Journal of Economic Dynamics and Control, 2001, 25(3-4):363-393.

[13] B. LeBaron and R. Yamamoto. Long-memory in an order-driven market [J]. Physica A, 2007, 383(1):85-89.

[14] C. Chiarella and G. Iori. A simulation analysis of the microstructure of double auction markets [J]. Quantitative Finance, 2002, 2(5):346-353.

[15] M. Yang, C. Q. Ma, and L. Zou. Asset pricing under evolution of agent’s behavioral heterogeneity in an artificial financial market [C]. The 2nd International Conference on Information Engineering and Computer Science, Accepted.

[16] M. P. Taylor and H. Allen. The use of technical analysis in the foreign exchange market [J]. Journal of International Money and Finance, 1992, 11(3):304-314.

[17] 史永东. 中国证券市场的股票收益持久性的经验分析[J]. 世界经济, 2000, (11):29-32.

[18] 王卫宁, 汪秉宏, 史晓平. 股票价格波动的混沌行为分析[J]. 数量经济技术经济研究, 2004, (4):141-147.

[19] 马超群, 邹琳, 李红权. 股票市场的非线性结构与混沌效应检验：基于BDS方法与CR方法[J]. 湖南大学学报(自然科学版), 2008, 35(5):85-88.

[20] C. Q. Ma, H. Q. Li, L. Zou, Z. J. Wu. Long-term memory in emerging markets: evidence from the Chinese stock market [J]. International Journal of Information Technology & Decision Making. 2006, 5(3):495-501.

[21] 李红权, 马超群, 邹琳. 中国证券市场的混沌动力学特征研究[J]. 中国管理科学, 13(专

篇(2)

业内人士认为，经历上周末减仓暴跌之后，市场在外盘及周边商品期货带动下暂时性企稳，而预计近期市场焦点仍主要集中在全球金融市场，稳定之后，棉花的基本面变化将进入市场的关注视野。

“目前来看，在新棉即将上市、国储抛棉尚未结束的情况下，国内棉价短期仍将震荡走低，但在新棉收购价格的成本支撑下，郑棉不会回调太多，毕竟仍处长期牛市之中”。南华期货分析师钟益强表示。

供需矛盾将持续

今日国内股市再次昂首向前，而商品期货充分反映出国际环境的异动性与国内本身市场的矛盾性关系：由于上周末美联储（FED）突然调低贴现率，并再次增加对市场资金的投放额度，刺激欧美股市和国际商品期市大幅反弹，激励国内今日市场纷纷走高，单股票市场本身由于影响性一直有限，今日收复近期的失地重上4900点毫不为奇。首创期货人士表示。

“商品期货今日尽管表现不一，豆类、油脂、白糖大幅攀升，其它平稳略有反弹，但却有二个共同的特点；其一，尾盘大幅度减仓，日内短线交易较为频繁，分析个中原因也毫不为怪，由于国际金融市场上周末戛然而止，但市场普遍预言能否稳定仍存在较大的不确定性，从而带来基金操作动向不稳，会不会继续引导国际商品期货市场就此止跌，今日国内商品上午盘增仓与下午盘的减仓行为可谓是对这种矛盾性的很好解释，隔夜不确定性带来资金避嫌需求增强；其二，今日行情表现也再次表明国内相对较好的基本面市场，从很大程度上而言，上周四尤其是周五国内期货市场的普跌乃来自于国际金融市场的动荡所致”。期货人士表示。

据发改委报告，棉价走势从大幅上扬转为逐渐走稳，8月13日国内标准级棉到厂均价为14530元/吨，虽然比7月初上涨767元/吨，但比7月31日仅上涨23元/吨。7月国内标准级棉到厂均价14163元/吨，较6月上涨808元，涨幅达6.05%。此外，棉花进口明显低于去年水平。数据显示，7月份我国进口棉花22.9万吨，同比下降21.1%。今年1－7月则进口140.5万吨，同比下降48.8%。

一经纪公司分析师称，基本面上，传言热带风暴Erin可能损及德克萨斯州和俄克拉荷马州的作物单产，令周二棉花市场上的抛盘兴趣受限。同样，“美国东南部的大部分区域正遭受过度高温天气，8月初至中旬，国内中部地区为高温天气主导。”

就目前国内商品期货而言，豆类未来依旧拥有较好的基本面环境支持，未来将可能展开补涨行情；棉花市场则由于前期看好的两个要素即供需基本面和基金操作动向，均在近期一个月或者更近阶段发生了很大改变，从而带来市场多空分歧的加剧，经历上周末市场的大幅减仓，再次令投机做多资金望而生畏，这也是对后市棉花行情最为担心的地方。

价值投资机会显露

据海关总署最新统计，2007年7月份我国共进口棉花22.9万吨，较上个月减少2.34万吨，减幅9.27%；较去年同期减少6.14万吨，减幅21.13%。据统计，2006/07年度前11个月（2006.09-2007.07）我国累计进口棉花仅201.94万吨，较去年同期减少180.63万吨，减幅47.22%。另据统计，2007年前七个月累计进口140.52万吨，较去年同期减少133.71万吨，减幅48.76%。

业内人士指出，我国棉花缺口大，对外依存度高，根本解决之道在于转变棉纺织经济低水平盲目扩张的增长方式，加快产品结构调整步伐。

该分析师表示，近期棉花期货遭遇卖压，也令美国棉价较全球价格更具竞争力。

他指出："因此，我们预期接下来的数天及数周，美国出口步伐将会加大。"一市场技术分析师称，技术面上，基准12月期货价格仍然处于自7月触及的高点68.80美分大幅下跌的趋势。上周五价格触及两个月新低56.90美分。收盘价格需要高于坚实技术阻力位60.00美分才能给予多头一些新的上档技术动能。

今年的籽棉收购价格在3元/斤左右，以此计算，设棉籽价格为0.75元/斤，依分率为38%，每吨棉花加工成本为500元，则皮棉的成本价为14000元左右，较去年高出不少。

此外，国际棉花咨询委员会（ICAC）分析预计2007／08年度全球棉花产量略减，消费继续小幅增加，贸易量增长较多，期末库存大幅减少，库存消费比降至近五个年度最低。预计2007/08年度全球棉花产量为2514万吨，同比减少20万吨。预计美国产量下降为410万吨。而印度产量会达到创纪录的467万吨。全球棉花消费量将增长1.95%，达到2669万吨。贸易量增长9.43%，达到913万吨。预计全球棉花期末库存下降10.8%，为1019万吨。库存消费比38.16％，为2002／03年度以来的最低值。

篇(3)

[关键词]次贷；次贷危机；抵押贷款；金融；国际经济

次贷危机又称次级房贷危机，它源于美国，是一场因次级抵押贷款机构破产、投资基金被迫关闭、股市剧烈振荡引起的风暴。次贷即“次级按揭贷款”，美国次级抵押贷款市场是随着住房市场的繁荣而兴旺起来的。次级抵押贷款市场风暴的直接原因是美国的利率上升和住房市场持续降温。

1 次贷危机产生的原因

美国次级抵押贷款市场风暴的直接原因是美国的利率上升和住房市场持续降温。在美国信用是申请贷款的先决条件。依据信用的高低，放贷机构对借款人区别对待，“次”是与“高”、“优”相对应的，指信用较低的借款人，从而形成两个层次的市场。达不到申请优惠贷款条件的借款人，只能在次级市场寻求贷款。由于次级贷款的利率高于优惠贷款利率，受利益驱使，放贷机构在放贷时不按规定要求借款人预付定金，不认真核实借款人的收入状况，次级市场一旦出现问题就迅速影响抵押贷款市场，继而向金融市场和经济基本面蔓延。

2　次贷危机对国际经济的影响

美国是全球最大的经济体，必然会对世界很多国家产生经济方面的影响。摩根大通分析师指出，此次全球信贷危机，很可能会在未来10年时间里继续影响市场，因为美国次贷还贷的高峰期是2008年下半年至2009年上半年，因此现在所暴露出来的次贷损失，只是世界金融体系总体损失的一小部分，次贷危机并未触底。

2.1次贷危机导致美国贸易进口萎缩

次贷危机酿成全球危机的渠道之一是国际贸易，美国经济下滑和市场疲软将通过国际贸易渠道影响全球经济。

美国是全球最重要的进口市场，美国经济陷入衰退将会降低美国的进口需求，这将导致其他国家出口减缓，进而影响到这些国家的gdp增长。以我国为例，2007年，由于美国和欧洲的进口需求疲软，我国月度出口增长率已从2007年2月的51.6％下降至12月的21.7％。同时，由于我国经济增长放缓，社会对劳动力的需求小于劳动力的供给，增加了社会的就业压力。

2.2导致全球主要金融市场出现流动性不足危机

全球经济危机的根源在于全球资本主义的经济扩张所导致的生产过剩，而虚拟资本经济的疯狂扩张是导致本轮经济周期拐点出现的主要原因。虚拟经济的疯狂扩张导致了周期性繁荣顶点的过早到来，虚拟经济资金链的断裂是这次金融危机的直接诱因。

篇(4)

【关键词】 金融工程人才培养创新

一、金融工程的特点

金融工程是一门研究运用各种金融工具和策略来解决金融财务问题的新兴金融学科。它将工程思维引入金融科学的研究，综合地运用各种工程技术的方法，设计、开发和实施新型的金融产品，创造性地解决各种金融问题。

作为一门前沿学科，金融工程融合了金融学和投资学的相关理论，同时又吸收了数学和系统科学的精华。从理论上讲，它是一门融现代金融学、信息技术与工程方法于一体的交叉性学科；从教学方面讲，它是一门由现代金融理论支撑、以实务操作为导向的高科技金融学科。

1、金融工程具有应用型交叉学科的基本特征

首先，金融工程是金融科学的工程化，是一门从实际情况出发针对实际问题的应用型学科。其次，金融工程集合了金融学的基础理论和工程学的基本分析方法并且又具备自身的特征――强调学科间的相互渗透和交叉。除了运用数学和统计学知识为主要分析手段外，金融工程还引入了最新的计算机技术、仿真技术、人工神经网等前沿技术，也运用到了决策科学和系统科学的有关理论。

2、金融工程是一门具有量化特色的学科，重视模型化和最优化

金融工程的一个突出特点就是广泛运用定量分析的方法来解决金融实务中的各类问题。量化分析的第一步是把没有数量特征的各种实际对象转变成具有数量特征和某种相关关系的变量。在数学模型提出来后，接下来的任务就是针对不同类型的模型进行分析、求解、推导和论证。金融工程在数学方法上的特点是需要将实际问题的不确定性和提炼问题的最优化紧密结合，因此关于优化理论的学习和研究在金融工程中是贯穿始终而至关重要的。

3、金融工程重视创新思维

创新是金融工程的灵魂，金融工程的创造性特点主要体现在两个方面：一是运用各种工程分析手段对收益和风险特征进行量化、分解和组合，创造性地改变收益和风险结构，实现新型金融工具的引入和运用；二是通过对各类金融要素的重新组合和创造性的变革实现解决方案的优化、市场范围的拓展和金融服务的创新。

二、国内金融工程应用现状

目前，国内金融工程应用主要分为两大块，一块是风险控制，另一块是量化投资。前者多见于保险和商业银行业，后者主要应用证券业和投资银行业。在量化投资的方法上，以券商为例又可以分为从基本面出发和从金融数学理论出发两个角度。

大多数券商的金融工程研究方法选择了基本面角度，他们对于行业财务指标进行遴选，从基本面、资金面双重角度出发，最终做出基于ROE、PE、PEG、EPS等的投资组合。例如，东方证券的EPS增长模型应用的就是这类方法，海通、中信这样比较大的券商的金融工程报告也常是如此。考虑到国内金融工程研究刚刚起步，这是可以理解的。

另外，也有不少券商将金融工程论应用到市场中，做出了一些成果。比如，长江证券在考虑市场的实际情况后，在研究报告中分析了短期反转和成交量这两项因素与收益率的关系。

目前，国内金融工程研究的瓶颈在于与实际市场的结合。中国的证券市场是一个不成熟而且有着高度投机特性的市场，市场的波动与货币流动性多少高度相关。因此，把基于理想化市场假设的金融工程理论应用于中国市场得到的结论，通常与市场实际情况有较大背离。另一方面，金融工程理论具有较强的专业性，即使是证券从业人员，如果没有经过系统化学习，也无法理解其中的演算原委，这种知识上的隔阂导致反馈的缺失。

比较美欧成熟市场，国内金融工程领域的研究才刚刚起步，未来的前景十分广阔。未来的研究方向将是基本面、技术面、资金面以及金融数学原理的结合，通过金融工程的建模、金融市场的反馈，最终找到适合于中国市场特性的金融模型。

三、国内金融工程教育现状和人才培养目标

我国高等院校开展金融工程教育的时间虽然不长，但发展非常迅速。目前我国已有40余所高校设立了金融工程专业，开设金融工程课程教学的高校达60多所。但是总的来说，我国对于金融工程尚处于系统介绍和初步研究的阶段，需要我们对金融工程的研究和人才的培养给予更多的关注。

在金融人才的培养方面，我国金融教学主干课程的主要内容都是宏观经济学与国际经济学内容的一部分，还没有从金融工程的高度来设置相应的课程；同时，金融教学基本以描述与定性方式为主，缺乏应有的数理分析和定量分析内容，而且与实际联系不紧密，所培养出的人才实际运用能力差。上述问题成为金融工程在我国发展的主要障碍。可以说，我国的金融创新和发展明显滞后于整个经济的改革和发展。

根据金融工程的特点和国内金融市场的发展现状，我国金融工程专业的培养目标应立足于使学生熟练地运用已有的金融产品定价和风险管理模型，并具有一定的金融产品开发能力的应用型人才。

1、理论基础

金融工程的专业人才应该具有比较扎实的经济、金融理论基础，尤其要系统掌握现代金融经济学的基本理论。熟练掌握金融工程的基本理论框架，熟悉公司财务、金融市场与证券投资以及银行经营管理等方面的理论知识，具有相应的基本运作技能。

2、相关专业的知识

金融工程的专业人才应该熟悉与金融工程学科相关的原理性知识，并有较高的数学、统计学、外语与计算机操作水平。具备扎实的数理分析基础和运用数学模型的能力，能够对金融、经济问题进行科学的分析和处理；能够熟练地使用计算机进行信息处理。为了适应国际金融市场的激烈竞争，金融工程的专业人才不仅要具备较高的外语水平，还应该熟悉会计、税务等方面的原理性知识。

3、金融实物工作能力

金融工程的专业人才应该具备一定的从事金融实务工作的能力。能够灵活运用掌握的理论知识和技术方法开展工作，进行调查研究、分析和解决实际问题，从事资产评估、风险管理以及金融产品设计与开发等方面的实务工作。

4、较强的实践能力

金融工程的专业人才应该具有较强的市场经济意识、创新思维能力和社会适应能力。金融工程的产生和发展是与金融市场密不可分的，金融工程研究开发的每一项结果，都是为了满足金融市场的需要，而推出的一项创新的金融产品，这就要求金融工程的专业人才具有金融创新的意识和思维。

四、金融工程课程设计设想

1、强调基础的经济金融理论教学，培养学生具备扎实的经济金融理论素质

金融工程本科专业的设置必须立足于经济金融理论，这是培养合格的金融工程专业本科生的基石，这些理论应包括基础的经济学、金融学、管理学等学科以及一定的现代金融理论，如开设货币银行学、国际金融、公司财务、投资学、金融经济学、金融风险管理等课程。另外，还应辅之以保险、税收、金融法等方面的知识。

2、适度开设数学类课程，培养学生掌握比较全面的数学和统计学的技能

为培养各类专门的金融工程人才，使学生掌握比较全面的数学和统计学的技能已经成为必需。为此我们开设了微分方程与动态经济学、概率论基础、数理统计、运筹学、应用随机过程、金融时间序列分析等课程。此外还有随机分析、决策分析、经济数学模型等课程供学生选修。这些课程的教学大纲不仅体现数学课程本身的内容，而且充分结合金融工程的需要，强调数学方法在金融领域的应用。

3、体现金融计算、数学建模的重要性

培养学生具备数值计算、建模技巧及数据分析的能力。通过使用计算机及软件对金融数据进行分析，研究金融运行规律是当今金融信息全球化的重要手段，为此我们设置了如数值计算、经济数学模型、计算机C语言程序设计、数据分析应用软件、金融实证分析等课程，培养学生能够从复杂的金融环境中分析出关键因素并设计建模方案的基本素质，以及具备通过数值计算对金融问题进行数据分析和检验解决问题的可能方案的能力。

4、构建金融工程的专门化课程，培养学生成为复合型的金融工程人才

围绕金融工程我们开设了如衍生金融工具、金融工程学、金融工程案例和应用、金融风险的量化分析、金融产品设计与开发等课程，学生可以通过教学了解金融工程的核心以及运用相关金融工具和策略解决金融问题。

五、应用型为主的金融工程师教育

从学科性质来看，金融工程属于应用型的学科，这一性质决定了在金融工程学科建设中，必须充分强调实际应用能力的教育和培养。

1、开设实践类和信息类课程

利用金融实验室进行金融市场、金融交易模拟实践；采用分散性现场参观与观摩的形式感受真实交易的氛围；通过互联网访问中央银行、大型商业银行网站，了解金融中介业务运作。实践性教学的目的是增强本课程理论与实践结合的紧密程度，增加学生对所学知识的感性认识，培养学生的实践能力和知识技能的应用能力。引导学生养成通过网络、媒体积极吸收市场、经济和技术信息的习惯。丰富的信息是学习的动力，也是创新和应用的源泉，现代社会对信息的敏锐程度和吸收能力已经成为人才竞争的重要元素。

2、重视实际的技术能力培养

这主要是指诸如SAS和Matlab等课程的开设。金融工程的大部分问题都需要通过软件技术加以解决，比如：数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等，因而技术能力也反映了学生在实际工作中的应用水平。在国外的金融工程人才培养中，不少大学将Matlab作为必修课之一，从而保证学生能迅速的将金融问题转化为技术问题并加以解决。

3、强化案例教学

案例教学有助于巩固和提高学生基础理论知识，拓宽学生的视野，培养学生的动手能力、实践能力和应用能力。不仅如此，案例教学对于培养对金融工程至关重要的“创造性”的思维，也是非常有用的。在数十年的发展过程中，金融工程应用已经积累了很多创造性地解决金融问题的案例，这些案例在一定程度上是一种思想财富。案例教学是学习、培养和提高这种能力的重要组成部分。

4、积极发展实习教学

在美国是否提供实习机会，是许多开展金融工程教育的学校吸引优秀生源的重要手段之一。事实上，在我国，由于金融人才的缺乏，金融工程的实习教学对于学校和实业界来说是一个双赢的策略，学校应加强同实业界的交流与合作，为学生提供实习机会。

六、金融工程师职业教育和创新思维培养

金融工程师的称谓起始于上世纪80年代初的伦敦金融界，区别于传统的金融理论研究和金融市场分析人员，金融工程师更加注重金融市场交易与金融工具的可操作性，将最新的科技手段、规模化处理方式（工程方法）应用到金融市场上，创造出新的金融产品、交易方式，从而为金融市场的参与者赢取利润、规避风险或完善服务。金融工程师通常受雇于投资银行、商业银行、证券公司、金融中介机构以及非金融性质的公司。

因为金融工程师具有一系列专业化的、仅凭技术所无法达到的素质，并且由于金融创新的速度超过了市场产生称职金融工程师的能力，金融工程师总体上供不应求，其就业机会显得格外光明，并且毫无疑问，其工作带来了丰厚的回报。

有专家认为，金融工程师更为广阔的天地在东方，尤其是在金融市场正处于开发并具有巨大发展潜力的中国。伴随着中国经济的高速发展，中国金融市场变得越来越复杂多变。加入世贸后，金融市场的开放和外资金融机构的进入，将使中国金融业面临前所未有的挑战。因此，培养一批懂得现代金融原理，掌握现代金融技术的高级人才显得十分紧迫和重要。尤其是掌握金融创新与风险管理技术的金融工程师将成为金融行业的急需专业人才。未来的国际金融中心上海将为金融工程师搭建广阔的展示平台。

国内金融工程师的职业教育还处于起步阶段，将专业教育和职业培训结合是金融市场发展的必然，在为职业培训提供新方向的同时，也提出了新的要求：不仅需要更专业的培训机构和专业技能更强的培训师，而且需要符合中国市场发展的培训方式，从而为我国金融工程专业人才的发展提供良好的教育培训环境。

金融工程自身的特点要求有一定的创新能力。首先，金融工程的基本职能是创造，就是在金融市场中根据客户的需要来创造新的产品以实现收益和规避风险。因此，一个成功的金融工程师必须“常常能迅速理解和接收新的观念，并能轻易看透细节进而把握基本结构的各个部分；他们还倾向于倡导智力上的开放以避免封闭式的思维扼杀创造性。与大多数人不同，他们不认为金融世界是由一定的事物构成的，当他们被告知模式不能做或无法做时，他们的最先反应是问为什么。其次，由于金融工程师要解决的问题往往超出个人的知识基础而需要进行小组工作，以处理复杂的金融、法律、税收、会计、产业、计算技术、市场营销等方面的问题。因此，作为小组核心的金融工程师，合作的精神、沟通的技巧和协调的能力是必备要素之一。

总之，在金融工程领域的教学和科研过程中，从发展的趋势来看，金融工程将不仅仅作为一门技术性的学科，而是将逐渐成为一种创新和开放的思想方法，日益渗透到金融、经济乃至整个社会生活中来。

（注：本文受以下项目资助：2008年度上海师范大学文科原创与前瞻性项目《基于鞅定价的结构金融衍生品创新研究》，项目编号：DYW806。2008年度上海师范大学理工科科研项目《非对称信息下基于鞅定价的金融衍生品创新研究》，项目编号：SK200887。2009年《上海师范大学金融工程重点应用文科》，项目编号：DZW912。）

【参考文献】

篇(5)

拉登之死若要真的对世界实体经济部门基本面产生影响，唯一可行的途径是美国统治集团以此为由宣布十年反恐战争胜利结束，避免美国国力过度耗竭，只有这样世界经济和美国经济才能更快更好地摆脱失衡，美国经济和美元汇率才能获得可持续的长久支持。

美国追杀本·拉登十年，终于得手，已经在金融和大宗商品市场上引起了显著的反响，美元汇率上升而商品价格有所下跌。但通观全局，本·拉登之死还不足以深刻影响国际经济全局。

之所以如此判断，首先是因为本·拉登影响力较大的地区在全球经济中所占份额较小，在实体经济部门产出中所占份额更低。本·拉登及其的实际影响力集中于中东北非国家，而根据国际货币基金组织2011年4月号《世界经济展望》数据，这一地区在2010年全球实际GDP中所占份额不过5.0％，即使这一地区全部陷入全面混乱，直接影响的也不过是全世界5.0％的产出，更何况本·拉登及其还没有这般神通呢!因此，本·拉登之死的经济影响将主要是集中在金融市场、虚拟经济部门，而不是实体经济部门。

本·拉登之死若要真的对世界实体经济部门基本面产生影响，唯一可行的途径是美国统治集团以此为由宣布十年反恐战争胜利结束，真正大幅度减少在海外过多过滥的军事干预，避免美国国力过度耗竭。只有这样，世界经济和美国经济才能更快更好地摆脱失衡，美国经济和美元汇率才能获得可持续的长久支持。问题是，世界唯一超级大国地位所引发的道德风险，加上多年来滥用军力的实践，已经在美国内外孳生起来一个强大的利益集团，他们力图把美国继续固定在目前这条滥用军力的轨道上，却全然不顾此举是否会导致美国国力过度耗竭而最终不可持续。看看美国国内主张肆意干预外部事务的强硬势力，看看世界上有多少国家的所谓民主派、反对派把夺取政权的希望寄托在美国干预之上，看看他们为此在美国展开了何其强大的游说，我们就不难明白这个利益集团左右美国走向的势力多么强大。在利比亚战争中，尽管美国高层起初坚持不作军事卷入的立场，到头来却不得不步步后退，尽管对利比亚反对派心怀疑忌却提供了数千万美元军事援助，未来完全有可能如同美国逐步陷进越南泥潭、苏联步步卷入阿富汗那样重蹈覆辙。由此看来，即使美国领导层中的明智之辈有心收缩过度扩张的战线，保养国力，其国内外利益集团也已经使其欲罢不能了。

即使在金融市场、虚拟经济部门，单有本·拉登之死本身也不足以引爆大规模的市场逆转，只有与美国货币财政政策根本逆转结合在一起，才能十倍百倍地放大其冲击力。根据国际货币基金组织测算，美国实际利率意外上升约5个基点，相对于那些对美国没有直接金融风险暴露的经济体，有这种风险暴露的经济体(平均暴露为16％)净资本流动将在季度内下降GDP的0.5个百分点，且这种额外的负面效应不断增大。净资本流动对美国货币紧缩的敏感性随对美国直接金融风险暴露水平提高而增加，并在全球融资环境(利率，风险偏好)宽松时更加强烈；拥有较深国内金融市场和强劲增长表现的受冲击较小。这样，如果此时美联储宣布结束宽松货币政策、开始加息，而且加息幅度可观，那么我们可望看到本·拉登之死引起的商品市场波动演变成商品价格雪崩，美元则将一飞冲天；问题是美联储刚刚结束的会议决定其第二轮量化宽松政策将如期于6月份结束，目前货币政策保持稳定。这样，等到美国货币政策真正开始逆转的时候，本·拉登之死效应恐怕已经消散得差不多了。所以，基于上述分析，尽管本·拉登死讯传出后美元汇率小幅上扬，但这种影响只能是短期的。

篇(6)

此次的日元升值大致是从2007年8月开始的，尤其是2010年5月初以来日元的升值趋势逐渐加快，一度达到1美元兑83日元，已经接近1995年4月创下的最高历史记录。面对此次的日元升值，有很多人感到非常困惑，好像传统的经济学理论很难对此作出合理的解释。因为就日元汇率的基本面情况而言，日本的经济增长乏力，日元的收益率低下，国内通货紧缩问题突出，人口的老龄化和少子化现象严重，政府债务远远超过警戒线水平，贸易顺差缩减等等。因此，有不少市场人士认为，按照上述的基本面情况以及历史状况，日元兑美元的汇率应该在1美元兑130日元才对。

日元快速升值的主要原因

首先，从经济基本面的角度来看，美元、欧元、日元这三大国际通用货币，在基本面的好坏方面存在着相对性，日元走强是金融市场“矮中选长”的结果。尽管日元的基本面并不好看，但是美元和欧元的基本面也同样是非常不尽如人意。就美元的基本面而言，尽管美国经济已经从最严重的金融危机中走了出来，但却始终没有得到真正的复苏。至于欧元的基本面，受债务危机的拖累，欧元区的经济仍然比较惨淡。目前，欧元区化解以希腊为代表的一些成员国的债务危机的方法还是财政援助。但如果多个国家都面临同样的财政援助问题，财政援助将会力不从心，到时候欧洲央行将不得不开动印钞机，该项隐忧将成为欧元的一个重大负面因素。而在日元的基本面方面，尽管日本经济增长乏力，但已经摆脱了此前的负增长局面，据国际货币基金组织最新预测，2010年的日本的经济增长率将为2.4％，2011年将为1.8％。此外，日本依然保持着经常项目顺差和外汇储备丰厚的地位，2009年的经常项目顺差为2.8万亿日元，外汇储备规模为1.02万亿美元。所以，如果将美元、欧元、日元的基本面进行比较，在经济增长低迷方面都具有共性，但是日元相对而言具有经常项目顺差和国际净债权国地位的支撑，也没有受到自身引发的经济危机的影响。而美国和欧元区都曾经先后发生严重的金融危机和债务危机，美元和欧元相对于日元来说，其前景可能更加难以预料。

其次，从国际短期资本流动的角度来看，存在着诸多客观上有助于日元升值的因素。

日元套利交易资金的平仓导致大量投机性资金回流日本所谓日元套利交易是指对冲基金等投资主体通过借入低息的日元资金，将其转换成以其他通货计价的高息资产，以博取利差的交易活动。日元套利交易盛行主要依赖于日元的长期超低利率政策以及日本与外部金融市场内外利差的长期存在等背景。大量套利交易新筹码的建立会导致资金流入国产生货币升值和资产价格上涨的压力以及日元的贬值。反之，大量套利平仓盘的出现，会引起资金流出地国家货币的贬值和资产价格下跌的后果以及日元升值。由于各国为了刺激经济纷纷降低利率，导致日元与其他国际货币的利差逐渐收窄，国际投机势力不得不对日元套利交易进行平仓，即卖出非日元资产，买回日元并归还日元贷款，从而引发对日元的大量需求。

避险资金的方向发生了改变，大量的避险资金不断涌入日本由于美国和欧洲都存在着严重的财政赤字和政府债务问题，对美国和欧元区的挥霍感到恐慌的投资者们在抛售美元和欧元以后，总得买点什么。相比之下，日元资产似乎可以值得买一点。为什么日元可以值得买一点?因为一方面日本尽管也有比较严重的财政赤字和政府债务问题，但是日本的国债几乎都是内债，遭遇大规模做空的风险较低；二是虽然从表面上来看，日本国债的收益率也很低，不到1％，并未显示出对美国国债收益率的优势，但是日本有比较严重的通货紧缩，目前的通货紧缩水平大约在1.5％左右。因此实际收益率存在着通货紧缩的溢价。从总体而言，国际金融市场认为日元资产相对比较安全，因此加快了避险资金的流入。

美国人为的弱势美元政策，直接诱导了美元贬值和日元升值奥巴马政府在当前的经济形势之下，继续推行布什政府的“弱势美元”政策，其目的无非有两大项：一是稀释巨额债务，二是刺激商品出口。由于美国目前的累积债务已经达到13万亿美元，其中大量的是外债，因此诱导美元贬值，等于变相地赖债。同时，美国贸易赤字严重，令美元贬值有助于扩大出口，削减贸易逆差。在美元存在巨大内在贬值压力的情况下，日元和人民币等就不得不相对升值。

中国外汇储备多样化的策略，对国际外汇市场产生了支持日元的心理作用2010年前四个月，中国增购了5410亿日元，2005年的2.1倍。2010年5月份，新买入的日本国债金额再创新高，达7352亿日元。中国增购日本国债、无非是想进一步分散外汇储备的风险，原先是通过增持欧元资产进行风险分散，由于欧元区经济缺乏希望，于是日本国债便成为一个选择。这在一定程度上产生了提升日元的心理作用。

日元升值对日本经济的影响

日元汇率的变动对经济影响的大小因条件的不同而不同。

第一个条件就是“初期条件”，即汇率变化前的出口金额与进口金额的比率。日元升值的负面效果是通过出口体现出来，而正面效果是通过进口体现出来；反之，日元贬值的正面效果是通过出口体现出来的，而负面效果是通过进口体现出来的。所以，出口金额超过进口金额的程度越高，日元升值的负面影响越大，正面影响越小；反之，日元贬值的正面影响越大，负面影响越小。日本一直是贸易盈余国，出口金额一贯超过进口金额，日本国内将日元升值理所当然地看成是对经济总体的负面因素，而把日元贬值看成是对经济总体的正面影响，这恐怕与目前的“初期条件”有关。

第二个条件是对出口价格的转嫁率(以美元计价的出口价格的上升率／日元升值率)，这主要是考虑如果日元升值的话，对出口价格的影响。日元升值的时候，出口价格的变化可以考虑两种极端的情形。一种情形是为了确保日元的收入，以日元计价的出口价格维持不变，在这种情况下，以美元计价的出口价格就要以日元升值的比率上升。另一种情形是为了维持海外市场的出口竞争力，以美元计价的出口价格保持不变，这样以日元计价的出口价格就要以日元升值的比率下降。这两种情形都是极端的情况，实际的出口价格总是在处于这两种情况的中间。具体变动的程度有多大，取决于转嫁率，前述的第一种情形的转嫁率是100％，而第二种情形的转

嫁率是0％，实际的转嫁率总是在0％到100％之间。如果转嫁率很高，即使日元升值，只要以美元计价的出口价格能够同比率上升，出口商的收益就不会受到影响。所以转嫁率越大，日元升值的负面影响就越小，转嫁率越小，日元升值的负面影响就越大。而从实际情况来看，随着亚洲新兴工业国以及中国经济的发展，日本工业产品受到的国际竞争越来越激烈，转嫁率的降低是大势所趋，由于日元升值无法转嫁，所以负面影响不可避免。

所以，尽管日元升值能给日本的进口原材料带来好处，但由于“出期条件”即日本的出口比重远高于进口比重，再加上转嫁率下降，所以日本无法因日元升值而在整体上获益，反而会受到较大的负面影响。对日本而言，比较理想的汇率水平应在1美元兑95到105日元之间。假如日元升值无法控制，其直接的后果必然是所谓的日本国内产业空洞化，进而影响日本的经济复苏和国内就业的改善。

日本政府汇市干预政策和经济刺激政策的效果

日本政府干预市场后的日元走势将会何去何从，这也是国际金融市场普遍关注的问题。

尽管日本政府入市干预。但在中短期内日元汇率仍将在高位徘徊。日元升值的压力难以迅速得到遏制其原因有以下几个方面：一是从历史上来看，日本政府单独干预汇市的效果并不理想，通常需要与美国、欧洲联合干预方能明显奏效。目前，美、欧方面已经放风不满日本干预汇市，尤其是美国方面，认为日本干预汇市可能会干扰发达经济体敦促中国允许人民币升值的努力，所以目前日本指望获得联合干预几乎不可能。二是目前日元出现强势地位，关键性的原因还在于美元的疲弱，这种相对关系短时间内仍然难以改变。在主观性方面，美国毫无推高美元走势的意愿；在客观性方面，市场对美联储可能会进一步采取量化宽松的货币政策存在着强烈的预期。三是目前日元兑美元的日成交量高达5860亿美元，日本政府难以持续性注入巨资干预汇率，干预对市场的影响主要停留在心理影响层面，而非实质性的资金层面。

从长期的角度进行观察，日元升势要想得到扭转，关键在于日本的通货紧缩问题是否能够得到克服目前热钱流入日本是日元强势升值的直接原因，其在很大程度上是因为尽管日本与美欧一样都实行低利率政策，但日本较严重的通货紧缩使日元资产的吸引力相对上升。为了克服通货紧缩，日本政府有必要加强与日本央行的协作，要求后者推出强化日本自身的债务货币化的量化宽松货币政策，这样才能巩固对市场干预的效果。目前，日本的主要政党正在积极寻求共识，限制日本央行的独立地位，其中包括一项提议要求通过立法的形式，迫使日本央行接受2％至3％的通货膨胀目标。假定日本能够出现通货膨胀而不是通货紧缩，日元资产的吸引力自然下降，则日元的汇率有可能会回落到1美元兑90日元上方的水平。此次在日本政府的干预行动中，日本央行表示可能对财务省进行外汇市场干预时卖出的日元进行利用，暗示央行可能不会回笼市场中多余的日元。这种非冲销式的干预将会导致日本基础货币规模扩大，进而帮助减缓通货紧缩压力，所以日本央行已经开始配合政府的相关决策。

尽管日本政府对市场的干预受到国际社会的批判和压力，但是对于日元汇率往突破1美元兑80日元也不可能坐视不管因为过度的日元升值必然导致企业将生产工厂和研发基地移动至海外，日本政府为了预防企业业绩恶化和产业空洞化不得不出手干预。从历史上来看，日本政府也曾经有过长时间的汇市干预。比如在2003年至2004年，日本政府干预汇市的时间长达15个月，大举抛售了35万亿日元，以防止日元走强扼杀经济复苏。所以，投机势力对日本政府干预的心理压力是存在的，短期内日元汇率要想突破1美元兑80日元的大关也有相当大的难度。

刺激经济计划的效果比较有限2010年9月10日，日本政府公布了一份9200亿日元的经济刺激方案，以提振消费和创造就业，消除日元升值对本国经济的负面影响，并遏制通货紧缩的趋势。但是，由于该刺激方案的规模仅相当于GDP的1％，估计有望拉动GDP增长0.3个百分点，新增20万个就业岗位。所以，刺激经济计划的效果还是比较有限的，只能说“聊胜于无”，因此对日元汇率的影响也比较有限。如果日元在高位徘徊的话，即使有经济刺激政策，日本2011年的经济增长可能仍然会比2010年缓慢。

日元升值现象给我国的启示

面对日元升值的局面，我们一方面要分析其对我国经济的影响，以便做好应对之策；另一方面也要从日元升值的现象中吸取经验和教训，提出防止人民币过快升值的应对之策。

就眼前情形而言。如果日元升值热度不退。那么日本对于中国的海外投资将会有所增加而在日本企业中，中小企业比例较大，是日本对我国投资的主力军。目前我国沿海地区已经面临劳动力成本上升的问题，所以应当加快内陆地区投资环境的改善，提高接收日本中小企业的相关服务水平，吸引日本中小企业赴我国内陆地区投资。此外，亚洲地区的货币汇率存在着一定程度的联动性，日元过快升值也会增加人民币升值压力，我国对于日元升值千万不要推波助澜。

在很多情况下，日本的今天可能就是我国的明天日本在1985年广场协议后出现日元快速升值情况，导致泡沫经济破裂和经济长期低迷，这一经验和教训我们应当认真吸取。具体来说：一是要与美国等发达国家进行外交周旋，避免人民币快速升值，坚持人民币渐进升值的方针。二是要防止在人民币升值过程中，获得升值好处的产业资本过多地将其升值溢价其转化成为金融资本，导致资产价格发生严重的泡沫。三是要利用人民币渐进升值的缓冲过程，鼓励我国企业进行国际化的经营，推行“走出去”战略。同时积极提高产品的创新能力和差别化水平，提高我国产品出口时的汇率升值的转嫁能力。

篇(7)

上海股市今年的表现相当糟糕:横盘震荡与急速下跌轮番上演,上证综指年内已累计下挫20%。按理说,股市会根据经济预期作出反应。那么,上证综指的表现是否预示中国经济将出现崩溃?

答案可能是否定的。我们通常假定,股价反映的是市场对经济增长前景最合理的估计,但情况并非总是如此。它取决于市场所特有的投资策略的组合。一个有效且运转良好的市场主要有三类常常结合使用的投资策略,在决定市场表现以及市场所传达的信息方面,它们各自扮演着不同的角色。

第一类是投机性策略,它们要求了解会即刻影响股价的供需因素变化的信息。投机者提供流动性,并迅速把信息传播出去。

套利或相对价值策略利用的是某类资产定价的无效性,确保市场提供明确的定价信号并协调运转――而不是作为面向各类资产的彼此无关的多个市场。

最后是基本面或价值策略,依靠买入资产赚取其创造的经济价值。通过把资本从盈利能力较低的公司抽走,然后输送到盈利能力较高的公司,这类策略让市场具备了预测能力。基本面和价值投资者――沃伦•巴菲特等人是其中最著名的代表人物――把市场变成了一台机器,对长期现金流预期进行折现,并对未来做出预测。

上述三类策略需要的是不同类型的信息。在一个运转良好的市场中,这些不同的策略相互作用,确保市场具备适度的流动性、连贯性和有效配置资本的能力。但有些时候,流动性冲击或金融困境的大幅加剧,可能会削弱某些信息的价值――特别是基本面投资者所需的信息,从而将整个市场转入投机模式。

运转良好的金融市场也可能(而且确实会)崩溃,但当它们恢复稳定时,它们会很好地资本配置。但是若想让市场出色地履行这一职能,基本面投资者就必须拥有必要的工具和信息,以便从自己的资本配置决策中盈利。对基本面投资来说,最基本的要求是要有:优质的宏观经济数据,准确易懂的财务报表,稳定的监管架构,有限制的政府干预,以及对公司治理结构的清晰了解。

这些条件中国都不具备。宏观经济数据的质量虽在不断改善,但目前仍相当粗劣――在一个变化如此之快的国家,这一点或许应在意料之中。财务报表往往疑点颇多,这在很大程度上是因为中国的高等院校培养不出足够多的会计师来满足中国的需要。监管架构的变化和发展很快,而且方式常常出人意料。而政府在出于政策原因干预市场时,几乎没有丝毫的犹豫。

最重要的是,公司治理结构不透明。人们并不清楚,公司管理者是否采取了行动,尽可能提升股东价值、企业财富、当地就业,或是其他不以经济分析为转移的因素。所有这一切不确定性意味着,基本面投资者必须使用极高的折现率――实际上,除非市场处在极低的水平,否则他们会因为定价过高而被迫离开市场。

此外,作为唯一最重要的市场参与者,政府的行为方式往往不以经济分析为转移。如果你请基金经理们半夜出去饮酒,他们大多数人会毫不犹豫地承认,他们渴望得到的最有用的两条信息分别是:关于流动性基本状况变化的信息,以及关于政府希望市场何去何从的信息。