俺曾经想翻译这篇文章来着，后来只翻了一个引言就作罢，留着也没有，不如也贴上：
资产定价的两大谜团及其对投资者的意义†
约翰 Y. 坎贝尔*
1. 引言
风险和回报的对换对于个人、机构和公共政策而言正变得越来越重要。事实上，伯恩斯坦（Bernstein, 1996）指出对风险的理性分析正是现代的定义性特征。
本文探讨股票市场总量投资中的风险和回报。这是基于较早的一些说明性和研究性的文献，特别是坎贝尔（Campbell, 1999, 2000, 2003），坎贝尔和科克兰（Campbell and Cochrane, 1999），坎贝尔和希勒（Campbell and Shiller, 2001），以及坎贝尔和维瑟拉（Campbell and Viceira, 2002）。
股票市场和货币市场的对比是令人吃惊的。例如，如果我们观察一下1947年2月到1998年4月间美国股票和短期国库券实际回报的对数值，我们首先发现，平均股票回报为8.1%，而平均债券回报为0.9%；其次，股票回报的波动性为15.6%，而债券的事后实际回报仅为1.8%。[1]
这些事实导致资产定价的两大谜团。第一个被梅拉和普雷斯科特（Mehra and Prescott, 1985）命名为股权溢价之谜：为什么股票的平均实际回报如此之高（相对于短期平均实际利率）？第二个可以被称作股权波动性之谜：为什么股票回报的波动性如此之高（相对于短期实际利率的波动性）？第二个谜团的经典参考文献是希勒（Shiller, 1981）。
经济学家已经尝试通过将资产价格和总消费联系起来解决这些谜团。这是一个很自然的想法，因为消费是边际效用最显而易见的决定因素（在简单模型中是唯一的决定因素）。因此，消费之间的协方差衡量了风险。并且，消费可以被看作是总财富的资产组合的红利。很自然就会在模型中把股票作为对消费流的要求权。
不幸的是，总消费的若干性质深化了资产定价的这些谜团。首先，实际消费增长很稳定，年度的标准误为1.1%。其次，消费增长和股票回报的相关性较弱（按季度算为0.23，按年度算为0.34）。再次，股票价格预测消费增长的能力很弱。消费增长对红利-股价比率对数的回归的R2统计量在1-4年的期界内从未超过4%。
经济学家也尝试将股票价格和红利支付行为联系起来，但并未假定红利等同于消费。这里也存在问题。季度红利的波动性较高（28%），但这要归因于红利支付的较强季节性。年度红利的波动性就只有6%。这一波动性远大于消费增长（1%），但远小于股票回报（16%）。股票回报和红利的相关性是要稍强于和消费的相关性，但在不超过四年的期界内的最大相关程度也只有1年期的0.34。最后，红利-股价比率预测红利增长的能力很弱。红利增长对红利-股价比率对数的回归的R2统计量在1-4年的期界内从未超过8%。
美国金融数据的这些特征在其他国家也很明显。坎贝尔（Campbell, 2003）总结了从摩根斯坦利资本国际公司（Morgan Stanley Capital International, MSCI）获得的股票市场数据和从国际货币基金组织的《国际金融统计》（International Financial Statistics, IFS）杂志获得的11个发达国家的宏观经济数据。他还报告了来自瑞典（始于1920年）、英国（始于1919年）和美国（始于1891年）的长期年度数据。他指出股票市场在几乎每个国家每个时段都能提供5%的平均实际回报。对此的例外出现在短期季度数据中，而且集中于规模相对于GDP很小的市场（意大利）或主要代表对自然资源的要求权的市场（澳大利亚）。另一方面，短期债很少能提供超过3%的平均实际回报。股票市场在每个国家都会波动，但总消费是平滑的，总红利的波动程度处于中等。
这些数字表明股权溢价和股权波动性之谜并非美国所独有，也是其他很多国家的特征。最近一些作者指出美国过高的平均回报可能被样本选择或生存偏差（survivorship bias）夸大了。如果经济学家研究美国是因为它拥有一个非同寻常的成功经济，那么美国股票回报的样本平均就可能夸大其实际平均。国际数据表明这不是一个很严重的问题。[2]
本文的结构如下。第二部分提出股权溢价格股权波动性之谜。第三部分指出股权波动性之谜是较难解决的一个，并提供了一些可能的解释。第四部分讨论对投资者的意义。
2. 股权溢价之谜和股权波动性之谜
我现在用随机贴现因子（stochastic discount factor, SDF）的方式表述股权溢价之谜。以这种方式来研究资产定价，起源于鲁宾斯坦（Rubinstein, 1976），布里登（Breeden, 1979），格罗斯曼和希勒（Grossman and Shiller, 1981）以及希勒（Shiller, 1982）的工作，并从汉森和雅格纳坦（Hansen and Jagannathan, 1991）的工作开始变得越来越有影响力。科克兰（Cochrane, 2001）以这种方式为资产定价提供了一种教科书式的统一处理。
考虑一个投资者k的跨期选择问题，……
†载于《美国经济学家》杂志2003年春季卷。*作者系哈佛大学Otto Eckstein应用经济学教授。本文源自作者2001年在剑桥大学的马歇尔讲座稿。[1]如果计算回报的简单平均（算术平均）而非对数平均（几何平均），股票和债券平均回报之间的差距会更大。在本文中我始终使用对数回报，但我会根据所研究的理论模型的需要调整平均对数回报。在实践中，这意味着在平均对数回报的差异中增加1.5倍方差，以将几何平均回报转换为算术平均回报。[2]乔里奥和戈兹曼（Jorion and Goetzmann, 1999）考察了从20世纪早期开始的国际股价数据，并认为股价的长期平均实际增长率在美国要比在其他地方更高。然而他们并没有红利收益的数据，这是总回报的一个重要成分，并且在混乱的战时欧洲尤为重要。蒂姆森、马什和斯汤顿（Dimson, Marsh, and Staunton, 2002）确实测度了红利收益并发现在20世纪早期，美国的总回报并未超过所有其他国家的回报。
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