The NBER's Asset Pricing Program wa

The NBER's Asset Pricing Program was created in 1991. Today, it has more than 130 members who present and discuss their research findings at three annual meetings. These meetings take place in the Midwest in the spring, on the east coast in the summer, and on the west coast in the fall. It has been my honor to serve as Program Director for the past three years, which have been particularly interesting as the financial crisis has challenged some of the conventional wisdom about the workings of asset markets. During this time, the Program's members have produced an impressive collection of more than 300 NBER Working Papers.

This report focuses specifically on quantitative structural asset pricing models. In recent years, the AP members have been researching models that can provide unified explanations of a wide range of phenomena in financial markets. Even before the financial crisis, some of these models provided an important base for understanding financial institutions, frictions in financial markets (such as credit constraints), liquidity, investor heterogeneity, and the potential presence of investor irrationality in some markets. Of course, since the crisis, AP Program members have intensified their analysis of models with such features.

Understanding Returns on Average and over Time

A well-known stylized fact about financial markets is that average returns on stocks, long government bonds, and corporate bonds are higher than the return on short bonds. Why do investors demand high compensation for such investments? In a frictionless model with optimizing investors, there are two possible answers: either households are highly risk averse, or they perceive these investments to be very risky.

Another well-documented stylized fact is that the returns on certain long-short strategies are predictable: low current stock valuations relative to fundamentals (for example, dividends or earnings) tend to be followed by high subsequent returns. The returns on currency carry trades are predictable based on interest rate differentials. The carry trade involving only domestic bonds is predictable based on the slope of the term structure.

Why don't investors simply borrow and buy some more stocks when expected returns on stocks are high? An economic explanation of return predictability needs a mechanism that discourages investors from doing just that. If investors were to buy stocks in anticipation of high returns, then these purchases would drive up stock prices today, destroying return predictability.

There are two ways to discourage investors from buying in a frictionless setting with rational expectations. First, investors may be more risk averse in times when expected returns are high. In bad times, when stocks are trading at low prices, investors could be well aware that prices are likely to go up, but they may worry about taking on the extra risk associated with holding more stocks. Second, investors may be facing more risk in times when expected returns are high. During the financial crisis, for example, the Dow dropped below 7000, and still households did not want to buy more stocks. A plausible explanation is that they were worried about losing their jobs and preferred holding cash.

The early work on quantitative asset pricing asked whether models could explain one or maybe even a few of the above stylized facts in isolation. Over the last couple of years, the focus has been on whether the models can explain a wide variety of phenomena in financial markets simultaneously. This recent research has made important progress: we now have a much more consistent explanation of the size and time variation of risk premiums across different asset classes. By carefully documenting dimensions along which existing models don't perform as well, we also have made significant progress in understanding where the theory needs improvement.

Some of the analysis of financial market equilibrium is done in a frictionless setting, where standard optimization conditions ("Euler equations") describe household behavior, but there are many reasons to believe that these Euler equations do not hold. For example, rich households may have financial advisors who manage their money for them, in which case the advisors' incentives may play important roles. Or, frictions such as credit constraints may be preventing households from borrowing precisely when they need the extra cash. For example, during the financial crisis, it may have been harder to get a new car loan or mortgage. In that case, optimality conditions may lead to Euler inequalities. Finally, households may not have rational expectations. As a consequence, Euler equations may hold, but under beliefs that do not represent a rational assessment of past evidence. In particular, households may not be aware when expected returns on stocks are high, and so they have no reason to buy them. I describe recent work on models with such features later in this report.

Kết quả (Việt) 1:

The NBER's Asset Pricing Program was created in 1991. Today, it has more than 130 members who present and discuss their research findings at three annual meetings. These meetings take place in the Midwest in the spring, on the east coast in the summer, and on the west coast in the fall. It has been my honor to serve as Program Director for the past three years, which have been particularly interesting as the financial crisis has challenged some of the conventional wisdom about the workings of asset markets. During this time, the Program's members have produced an impressive collection of more than 300 NBER Working Papers.This report focuses specifically on quantitative structural asset pricing models. In recent years, the AP members have been researching models that can provide unified explanations of a wide range of phenomena in financial markets. Even before the financial crisis, some of these models provided an important base for understanding financial institutions, frictions in financial markets (such as credit constraints), liquidity, investor heterogeneity, and the potential presence of investor irrationality in some markets. Of course, since the crisis, AP Program members have intensified their analysis of models with such features.Understanding Returns on Average and over TimeA well-known stylized fact about financial markets is that average returns on stocks, long government bonds, and corporate bonds are higher than the return on short bonds. Why do investors demand high compensation for such investments? In a frictionless model with optimizing investors, there are two possible answers: either households are highly risk averse, or they perceive these investments to be very risky.Another well-documented stylized fact is that the returns on certain long-short strategies are predictable: low current stock valuations relative to fundamentals (for example, dividends or earnings) tend to be followed by high subsequent returns. The returns on currency carry trades are predictable based on interest rate differentials. The carry trade involving only domestic bonds is predictable based on the slope of the term structure.Why don't investors simply borrow and buy some more stocks when expected returns on stocks are high? An economic explanation of return predictability needs a mechanism that discourages investors from doing just that. If investors were to buy stocks in anticipation of high returns, then these purchases would drive up stock prices today, destroying return predictability.Có hai cách để khuyến khích các nhà đầu tư mua trong một khung cảnh frictionless với sự mong đợi hợp lý. Trước tiên, nhà đầu tư có thể là rủi ro không thích trong thời gian khi dự kiến lợi nhuận cao hơn. Trong thời gian xấu, khi cổ phiếu giao dịch ở mức giá thấp, nhà đầu tư có thể nhận thức rõ rằng giá có khả năng để đi lên, nhưng họ có thể lo lắng về việc tham gia vào rủi ro phụ liên kết với nắm giữ cổ phiếu thêm. Thứ hai, nhà đầu tư có thể phải đối mặt với rủi ro hơn trong thời gian khi dự kiến lợi nhuận cao. Trong cuộc khủng hoảng tài chính, Ví d ụ, Dow giảm xuống dưới 7000, và vẫn còn các hộ gia đình không muốn mua thêm cổ phiếu. Một lời giải thích chính đáng là họ đã lo lắng về việc mất công việc của họ và ưa thích giữ tiền mặt.Tác phẩm đầu vào định lượng tài sản giá hỏi cho dù các mô hình có thể giải thích một hoặc thậm chí có một vài trong số các sự kiện cách điệu trên trong sự cô lập. Trong vài năm qua, tập trung trên cho dù các mô hình có thể giải thích một loạt các hiện tượng trong thị trường tài chính cùng một lúc. Này nghiên cứu gần đây đã có những tiến bộ quan trọng: chúng tôi bây giờ có một lời giải thích nhiều hơn nữa phù hợp với kích thước và thời gian các biến thể của tiền đóng bảo hiểm rủi ro qua các lớp tài sản khác nhau. Bởi cẩn thận tài liệu về kích thước cùng mà mô hình hiện tại không hoạt động là tốt, chúng tôi cũng đã thực hiện tiến bộ đáng kể trong sự hiểu biết nơi lý thuyết cần phải cải thiện.Some of the analysis of financial market equilibrium is done in a frictionless setting, where standard optimization conditions ("Euler equations") describe household behavior, but there are many reasons to believe that these Euler equations do not hold. For example, rich households may have financial advisors who manage their money for them, in which case the advisors' incentives may play important roles. Or, frictions such as credit constraints may be preventing households from borrowing precisely when they need the extra cash. For example, during the financial crisis, it may have been harder to get a new car loan or mortgage. In that case, optimality conditions may lead to Euler inequalities. Finally, households may not have rational expectations. As a consequence, Euler equations may hold, but under beliefs that do not represent a rational assessment of past evidence. In particular, households may not be aware when expected returns on stocks are high, and so they have no reason to buy them. I describe recent work on models with such features later in this report.

Kết quả (Việt) 2:

Chương trình Vật giá tài sản của NBER đã được tạo ra vào năm 1991. Ngày nay, nó đã có hơn 130 thành viên trình bày và thảo luận về kết quả nghiên cứu của họ tại ba cuộc họp hàng năm. Những cuộc gặp gỡ diễn ra tại miền Trung Tây trong mùa xuân, trên bờ biển phía đông vào mùa hè, và trên bờ biển phía tây vào mùa thu. Nó đã được vinh dự của tôi để phục vụ như là Giám đốc Chương trình trong ba năm vừa qua, đã được đặc biệt thú vị khi cuộc khủng hoảng tài chính đã thách thức một số hiểu biết thông thường về hoạt động của thị trường tài sản. Trong thời gian này, các thành viên của Chương trình đã sản xuất một bộ sưu tập ấn tượng của hơn 300 NBER Papers. Báo cáo này tập trung cụ thể vào các mô hình định giá tài sản cơ cấu định lượng. Trong những năm gần đây, các thành viên AP đã nghiên cứu mô hình có thể đưa ra giải thích thống nhất của một loạt các hiện tượng trong thị trường tài chính. Ngay cả trước khi cuộc khủng hoảng tài chính, một số các mô hình cung cấp một cơ sở quan trọng cho sự hiểu biết các tổ chức tài chính, xích mích trong thị trường tài chính (chẳng hạn như hạn chế tín dụng), thanh khoản, không đồng nhất nhà đầu tư, và sự hiện diện tiềm năng của sự phi lý nhà đầu tư trong một số thị trường. Tất nhiên, kể từ khi cuộc khủng hoảng, thành viên chương trình AP đã tăng cường phân tích của họ về mô hình với các tính năng như vậy. Returns Hiểu biết về trung bình và hơn Thời gian Một thực tế cách điệu nổi tiếng về thị trường tài chính được rằng lợi nhuận bình quân trên cổ phiếu, trái phiếu chính phủ dài, và trái phiếu doanh nghiệp cao hơn so với sự trở lại vào trái phiếu ngắn. Tại sao các nhà đầu tư yêu cầu bồi thường cao cho các khoản đầu tư như vậy? Trong một mô hình ma sát với các nhà đầu tư tối ưu hóa, có hai câu trả lời có thể: hoặc hộ gia đình đang rất sợ rủi ro, hoặc họ cảm nhận được những khoản đầu tư là rất nguy hiểm. Một thực tế cách điệu cũng như các tài liệu là lợi nhuận trên một số chiến lược dài ngắn có thể dự đoán: thấp định giá cổ phiếu hiện tại liên quan đến nguyên tắc cơ bản (ví dụ, cổ tức hoặc thu nhập) có xu hướng tuân theo lợi nhuận sau cao. Lợi nhuận trên thực hiện giao dịch tiền tệ được dự đoán dựa trên chênh lệch lãi suất. Carry trade chỉ liên quan đến trái phiếu trong nước được dự đoán dựa trên độ dốc của các cấu trúc ngữ. Tại sao không chỉ đơn giản là các nhà đầu tư vay và mua một số cổ phiếu hơn khi lợi nhuận kỳ vọng trên cổ phiếu là cao? Một lời giải thích kinh tế trở lại dự đoán cần có một cơ chế khuyến khích các nhà đầu tư từ làm việc đó. Nếu nhà đầu tư mua cổ phiếu với dự đoán lợi nhuận cao, sau đó những vụ mua bán sẽ đẩy giá cổ phiếu ngày hôm nay, phá hủy lợi nhuận dự đoán trước. Có hai cách để khuyến khích các nhà đầu tư từ mua trong một khung cảnh không ma sát với kỳ vọng hợp lý. Đầu tiên, các nhà đầu tư có thể có nhiều sợ rủi ro trong thời gian khi lợi nhuận kỳ vọng cao. Trong thời gian tồi tệ, khi cổ phiếu được giao dịch ở mức giá thấp, nhà đầu tư có thể được nhận thức rõ rằng giá sẽ đi lên, nhưng họ có thể lo lắng về việc tham gia vào các nguy cơ thêm liên quan nắm giữ cổ phiếu nhiều hơn. Thứ hai, các nhà đầu tư có thể phải đối mặt với nhiều rủi ro hơn được trong thời gian khi lợi nhuận kỳ vọng cao. Trong cuộc khủng hoảng tài chính, ví dụ, chỉ số Dow Jones giảm xuống dưới 7000, và vẫn còn các hộ gia đình không muốn mua cổ phiếu hơn. Một lời giải thích hợp lý là họ đã lo lắng về việc mất công ăn việc làm của họ và ưa nắm giữ tiền mặt. Các tác phẩm đầu về định giá tài sản định lượng được hỏi liệu mô hình có thể giải thích một hoặc thậm chí là một vài trong số những sự kiện cách điệu trên trong sự cô lập. Trong vài năm gần đây, sự tập trung được vào việc các mô hình có thể giải thích một loạt các hiện tượng trong thị trường tài chính đồng thời. Nghiên cứu gần đây điều này đã đạt được tiến bộ quan trọng: bây giờ chúng tôi có một lời giải thích nhiều hơn nữa phù hợp với kích thước và thời gian biến động của phí bảo hiểm rủi ro trên các loại tài sản khác nhau. Bằng cách cẩn thận ghi kích thước dọc theo đó mẫu xe hiện tại không thực hiện là tốt, chúng tôi cũng đã có những tiến bộ đáng kể trong sự hiểu biết nơi mà lý thuyết cần cải thiện. Một số phân tích cân bằng thị trường tài chính được thực hiện trong một khung cảnh không có ma sát, nơi mà điều kiện tối ưu hóa tiêu chuẩn (" Euler phương trình ") mô tả hành vi của hộ gia đình, nhưng có nhiều lý do để tin rằng các phương trình Euler không giữ. Ví dụ, các hộ gia đình giàu có thể có các cố vấn tài chính người quản lý tiền bạc của mình cho họ, trong đó có trường hợp ưu đãi của các chuyên gia tư vấn có thể đóng vai trò quan trọng. Hoặc, xích mích như hạn chế tín dụng có thể được ngăn chặn từ các hộ gia đình vay chính xác khi nào họ cần thêm tiền mặt. Ví dụ, trong cuộc khủng hoảng tài chính, nó có thể là khó khăn hơn để có được một khoản vay xe mới hoặc thế chấp. Trong trường hợp đó, điều kiện tối ưu có thể dẫn đến sự bất bình đẳng Euler. Cuối cùng, các hộ gia đình có thể không có những kỳ vọng hợp lý. Như một hệ quả, phương trình Euler có thể nắm giữ, nhưng theo những niềm tin mà không đại diện cho một đánh giá hợp lý các bằng chứng trong quá khứ. Đặc biệt, các hộ gia đình có thể không biết khi lợi nhuận kỳ vọng trên cổ phiếu là cao, và do đó họ không có lý do để mua chúng. Tôi mô tả công việc gần đây trên các mô hình với các tính năng như sau này trong báo cáo này.