迪迪埃·索内特教授:金融市场崩盘是否可被预测?

  瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）经济管理与技术学院、地球科学学院、物理学院讲席教授迪迪埃·索内特。（赵冬帅 供图）

　　迪迪埃·索内特教授：金融市场崩盘是否可被预测？　

　　股票市场崩盘是重大的金融事件，学术界以及金融从业者都对这一现象非常感兴趣。根据标准的金融学术教科书的观点，市场是有效的，并且只有在来自外部的突发性的信息被揭露时，才会引发市场崩盘。但在现实中，即使是最全面的事后分析，往往也无法确定原始的触发源到底是什么。投资者对于崩盘的恐惧，是永恒的压力来源。

　　崩盘事件一旦开始，就可能导致一些人的事业遭受灭顶之灾。解释崩盘的大多数方法都试图在非常短的时间尺度内（几小时，几天，或最多几周内）找到其产生机制或者可能导致的结果，比如可能的重大事件。同时，还有一些研究人员的研究揭示了市场的崩盘可能是因为有内生的原因。与这些相关的一个问题是，资产价格的时间序列是否存在某一类独特的统计学特征能够刻画市场发生的崩盘或者大幅下挫？我们应该认为市场崩盘事件是单纯的“异常值（outlier）”，还是某一种“龙王”事件（具有某一类极端统计特征的事件）呢？

　　金融市场并非唯一具有极端事件的系统。金融市场像许多像其它系统一样具有复杂组织或者相似行为动态。这些系统具有大量可以相互作用的组成部分。这些组成部分通常对外界环境开放，内部结构动态过程以自组织的方式形成，并且有时能够形成极为新颖的甚至令人惊讶的某些宏观特征。这一现象在复杂系统学科中被称为“涌现（emergence）”。

　　复杂系统的研究方法不仅要研究系统的宏观表现，还需要研究其各个组成部分的特征，特别是系统内部的具体连接结构以及其相互关系。复杂系统的研究方法在现代工程设备以及商业管理中广泛存在，其在众多科学分支中扮演的重要的角色越来越被人们所认识。比如生物学范畴的生物网络、生态、进化、起源、免疫系统、神经生物学、分子生物学等领域，地理学范畴的板块构造、地震及火山运动、侵蚀与景观、气候与天气、环境等领域，经济以及社会科学范畴的认知、分布式学习、互动智能体等领域。人们越来越认识到，要想在有关人类福祉和日常生活中许多重大问题上有所突破，需要系统地使用复杂系统以及跨多个学科的方法来进行研究。这种研究方法有取代传统“解析分析”方法的倾向。传统的分析方法一般将系统分解为一个个组件，并希望通过对每个组件的详细理解，从而帮助理解整体系统的功能。这样的传统方法往往不能够将各个组件有机的联系在一起，从而出现各类问题。

　　在对复杂系统科学的十多年研究中，我们的研究成果对“股票市场是有效的并且无法预测的”这个标准经济观点发起了挑战。要理解股票市场，必须要充分理解几个市场中的关键概念。这些关键因素包括群体的相互模仿、羊群效应、自组织合作以及正反馈效应等。这些都导致了系统内生的不稳定性。根据这一理论，利率上升、新的税法、新的管理条例等等局部效应仅仅只是刺破那些成熟的泡沫的因素之一，而不是导致泡沫破灭的根本原因。我们认为泡沫形成及其破灭的真正原因在于，不断自我强化的过度乐观预期的基础上，资产价格不可持续的泡沫化增长。随着投机性泡沫的发展，金融市场这个复杂系统慢慢变得不稳定并且对外部扰动因素逐渐变得敏感。

　　在金融泡沫的形成过程中，投资者和参与者的行为是基于其对未来资产价格迅速增长带来的利润预期，而非当时经济的实际状况。历史告诉我们所有对未来不现实的预期而产生的泡沫最终都会破灭。每一次泡沫形成的因素总是相似并且简单的，而同样的规律总是一次又一次被证明。市场形成泡沫的阶段总是从某个具有非常强的基本面的、成功的市场或者行业开始。之后信用开始扩张，资金流动更容易。例如，上世纪90年代日本泡沫的峰值时期，日本的银行借给房地产公司资金去购买价格超过实际价值的土地，并且期望价值未来能够快速上升。当更多的钱流入市场后，价格进一步增长。更多的投资者也因此被吸引，并且期望资产价格增长更快。泡沫进一步扩大，直至破灭。换句话说，在最初有充分根据的经济基本面的驱动下，投资者通过模仿、羊群行为而发展出一种空中楼阁似的自我满足的热情。

　　从数学上来讲，大型股票市场的崩盘可以用统计物理学中所研究的“临界点（critical points）”在社会学的金融市场中作一个类比。统计物理学中的临界点广泛存在于磁学、融化过程，以及物质在固体、液体、气体和其它物质状态之间的相变过程中。股市崩盘是建立在交易者相互模仿所导致的逐渐增加的市场合作行为上的共振效应。这种投资者相互影响的结果通常会表现为市场价格在崩盘前的几个月甚至几年内不断加速增长的现象。根据这一理论，崩盘产生的原因是因为势能的积累让市场进入到了一个不稳定、不可持续的阶段，任意一个小的扰动都可能触发整个系统的危机。

　　想象在你的手指上竖直着立一把尺子，那么这把尺子处于一种非常不稳定的位置状态，并最终会因为手中微弱的震动（或是震动不足），或是微小的空气流动而掉落。尺子的掉落本质上是由不稳定的位置状态导致的，而掉落瞬间的扰动原因则是次要的。同理，市场价格在接近临界点时敏感度的增加以及市场自身的不稳定性的增强也可以解释为什么价格局部崩溃的原因总是多样化的。本质上讲，一旦系统达到临界状态，任何触发因素都是可能引起动荡甚至崩塌的。在这种观点下，崩盘本质上是市场内部因素引起的，外部的冲击仅仅是压倒骆驼的最后一根稻草罢了。

　　因此，崩盘的原因比通常人们所认为的原因要微妙得多，因为它是由整个市场在自组织过程中逐渐构成的。从这个意义上说，崩盘产生的原因实际上就是系统本身具有的不稳定性。这就可以使我们在微妙的自组织合作情况下可以捕捉到市场释放的一些可以被观察到的“先兆”，从而把握市场被预测的可能性。这些“先兆”可以被“对数周期幂律奇异性（Low-Periodic Power Law Singularity， LPPLS）”模型所描述。这一模型所描述的美妙规律的背后实际上是将分形的概念在虚数维度上进行数学推广的过程。我所写的《股市为什么会崩盘？》这本书中对此有详细的解释，同时书中也展示了很多实证检验和事前预测的案例。例如，我们预测1999年日经指数可以在年底增长50%，这和大多数经济学家因为看到日本经济指标下降而预测的日经指数会继续下跌形成了强烈反差。最终到了年底，日经指数上涨了49%证明了我们的观点。我们也成功预测了多次短期的美股以及日本股市的调整。当然，我们不可能百分百地精确预测市场，就像天气预报不能绝对预测周末的天气一样。但是我们的预测会在我们不断地调整改进模型后变得更加准确。

　　我们的集体行为理论能够准确并且稳定地预测金融市场投机阶段的泡沫，无论是加速上涨的泡沫（正泡沫）还是下跌中的泡沫（负泡沫）。这些先兆出现之后灾难性后果随之出现的规律已经在发达国家市场以及新兴市场国家的崩盘中被证实。

　　股票市场崩盘经常是出乎绝大多数人预料的，尤其是经济学家们。预测复杂系统非常困难的原因之一是我们必须关注全局，而非个别局部情况，但是却很少有人这样做。我们的研究方法试图避免这些陷阱。比如郁金香泡沫中，一只郁金香可以价值数十万美元，却在数月之内变得分文不值。2000年，同样的事情在几个世纪后仍然反复重演。这个时代，我们有了电子商务，但是恐惧和贪婪却是相同的。今天的与17世纪一样，人性仍然拥有同样的特点。

　　总之，泡沫与崩盘是人类社会经济活动过程中的一个普遍现象：人类总是很难被现状满足，我们倾向对于未来过度乐观。作为社会动物，我们无论对错总是在人群中寻找安慰。这导致了人类活动总是被泡沫及其破灭所困扰。泡沫可能来自于对未来新科技所创造的高回报的预期，例如探索太阳系，或是生物领域的突破，或者互联网信息科技以及新的技术的进展。我认为这种特质使我们成为一个独特的物种，能够不断承担风险，并也因此创造出了许多伟大成就。因此，泡沫以及崩盘，作为人类的标志，可能是发展中最具建设性的洗牌过程。当然，这也可能破坏我们对稳健发展的追求。因此，我们必须为我们这个组织中内生存在的系统不稳定性做好充分准备，并且适应它。当然，这个系统的不稳定性导致的震荡也有可能会在未来的岁月中以更加极端的形式再次发生。（文/迪迪埃·索内特  翻译/赵冬帅，瑞士苏黎世联邦理工学院博士研究生吴柯，瑞士苏黎世联邦理工学院博士后）

　　作者：迪迪埃·索内特教授（Professor Didier Sornette），瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）经济管理与技术学院、地球科学学院、物理学院讲席教授，全球金融危机监测站主任，瑞士金融研究所（Swiss Finance Institute）金融学教授。索内特教授在国际期刊发表800余篇论文，出版9本专著，谷歌学术引用次数超过39000次，H-index引用指数99。索内特教授曾在多家世界知名航空航天企业、银行、基金和再保险公司担任过专家顾问等角色，包括美国银行首席风险顾问，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室专家顾问，法国再保险SCOR科学基金会董事会成员等。

责任编辑：李园