理解资产价格
金融市场的资产定价理解资产定价模型和方法
金融市场的资产定价理解资产定价模型和方法金融市场的资产定价：理解资产定价模型和方法金融市场是一个复杂而庞大的体系，资产定价是其中的核心问题之一。
理解资产定价模型和方法对于投资者、金融机构甚至整个市场来说都至关重要。
本文将介绍和讨论一些常见的资产定价模型和方法，帮助读者深入了解金融市场的资产定价机制。
第一部分：资产定价的基本原理在介绍具体的资产定价模型之前，我们首先需要了解一些基本原理。
首先，资产定价是根据资产的未来现金流量来计算其价值的。
通常，投资者对未来现金流量的预期会影响资产的价格。
其次，资产定价还受到风险的影响。
高风险的资产相对于低风险的资产具有更高的预期收益率，但也伴随着更高的风险。
最后，资产定价还受到利率水平的影响。
较高的利率会降低资产的价格，因为它增加了未来现金流量的折现率。
第二部分：资本资产定价模型（CAPM）资本资产定价模型是一个广泛应用于金融领域的经典模型。
它的核心思想是每一个资产的预期收益率应该等于Risk-Free Rate（无风险利率）加上一个与市场波动相关的风险溢价。
这个模型可以用以下的数学公式表示：E(Ri) = Rf + βi * (E(Rm) - Rf)在这个公式中，E(Ri)代表资产的预期收益率，Rf代表无风险利率，E(Rm)代表市场的预期收益率，βi代表资产的β系数。
使用CAPM模型，可以帮助投资者计算资产的预期收益率，并进行合理的定价。
投资者可以通过将资产的β系数与市场的风险溢价相乘，并加上无风险利率，来得出资产的预期收益率。
第三部分：期权定价模型（Black-Scholes模型）期权定价是金融市场中的另一个重要议题。
Black-Scholes模型是一个常用的期权定价模型，它基于投资组合的无风险套利原理，计算出期权的公平价格。
Black-Scholes模型的核心假设包括：市场是有效的、无套利机会、标的资产价格服从几何布朗运动。
根据这些假设，可以得出期权价格的数学公式：C = S0 * N(d1) - X * e^(-r * T) * N(d2)在这个公式中，C代表期权的价格，S0代表标的资产的当前价格，X代表期权的行权价格，r代表无风险利率，T代表期权的剩余到期时间。
资产评估师考试：资产评估价值的含义
资产评估价值是指评估⼈员根据资产现时状况，对市场进⾏合理预测⽽得出的资产在某⼀时点的“模拟”市场价值。
资产评估价值最终评估出来的价值是资产评估的最终结果和⽬的，价值在市场中接受检验，那么评估的价值和市场最终实现的交易价值越接近，⼯作做的越好，所以说，价值是⾮常重要的。
但是，价值的数量值⼜因为价值的报价、不同的类别⽽有所不同。
来源：考试⼤的美⼥编辑们
资产评估价值的含义
资产评估价值的含义可以通过以下⽅⾯理解。
1.资产使⽤价值决定资产评估价值，资产的效⽤是确定资产评估价值的重要依据。
2.资产评估价值与马克思《资本论》中所称的价值不是同⼀概念。
马克思《资本论》中所称的价值是指有社会必要劳动时间决定的商www.Ｅ考试就到考试⼤品的内在价值，它是以劳动耗费决定的，⼀经形成就具有确定性。
评估价值则是根据评估中的特定⽬的、价值类型和具体⽅法确定的，它是动态的。
评估价值反映的不是商品内在的价值，⽽是⼀般价值的表现形式。
所以说，马克思提到的价值是⼀种稳定的指导性的内在价值。
当然，如前所述，资产评估是⼀种个性的，动态的资产评估表现。
资产评估的价值类似于价格⼜不等于价格，因为实际价格的形成是在具体的条件下实际形成的结果，资产评估价值模拟市场过程的结果，还不是实际发⽣的结果，可见，资产评估是模拟价格。
3.资产评估价值与会计记录的价值也有很⼤差别。
资产评估价值是⼀个未来的预测值，资产评估是⼀种⽆意识的刻观数据值。
资产评估与会计计价的区别，区别的第⼆点是⼆者的⽬的不同，⼀个是历史的⼀种客观数据，另外⼀个是未来的预期效⽤，具有预测性。
海滨论道_资产收益与价格的关系
赵迪E-mail ：海滨论道WISDOM ·VIEW资产收益与价格的关系荫银河证券李海滨所有的资产都是有价格的，所有资产价格都是变动的。
大多数资产都能够带来收益，但也有不少资产根本不产生收益。
传统的资产定价理论，都把定价的基本原理确定为与资产收益的关系，但事实告诉我们，完全依赖于收益的定价理论，是不全面的。
股票是一种具有广泛代表性的资产，相对复杂。
因此，本文讨论的顺序，把股票放在最后来进行。
我们不妨先从一些属性简单的资产来讨论资产的价格及其与收益的关系。
房产，是最简单的资产形式。
房产，严格意义上说，或者说理论意义上说，包括两个方面，一是房屋，二是房屋赖以矗立的土地使用权利。
作为房屋本身，从建成之日起，其价值应该是逐步下降的，只是因为其牢固性很强，下降的速度比较缓慢。
如果房屋所有人不把房屋作为商业使用，那么，房屋就是一种消费品，不会产生任何收益，价值必然呈现下降趋势。
但是，如果房屋被用作商业使用，情况就不同了。
这个时候，房屋定期给所有人带来收益。
在房屋给所有人带来租赁收益的情况下，房屋的价值也不一定是上升的，因为，很有可能，租赁的收益总和，并不能大于所有人购买房屋所付出的资金及其同时间内存放于银行获得的利息总和。
当然，也存在另一种可能，就是租赁收益远远超过所有人的支付总成本。
即使是后者，也不能确定房屋价值一定是升值的。
工厂里的机器，也能够带来超过成本的收益，但最后还是报废了。
因此，房屋本身，作为一种资产，无论是否用于商业，无论是否产生收益，都不一定能够促使房屋的价值上升，所以并不能决定房屋的价格。
因此，传统的用租金高低来确定房屋价值高低的方式，可能不是正确的模式。
能够让房屋价值提升的，很显然，是房产的另一项权利方面，即土地使用权利。
土地使用权利通过房屋的形式，实现了其价值。
无论是用作商业，还是用作居住，房屋的使用者真正依赖于房屋的，是使用权利，而不是房屋本身。
由于土地的紧缺性与不可替代性，在经济不断上升的地区，土地的资源价值自然不断地上升。
如何理解资产评估的价值类型
如何理解资产评估的价值类型如何理解资产评估的价值类型, 根据《国际评估准则》并从资产评估和资产价值实现的角度可以把价值类型分为哪几类,资产评估的价值类型(一)价值类型的作用价值类型是指评估价值的含义，是评估价值质的规定。
价值类型在资产评估业务中具有重要的作用，表现在:1、价值类型是影响和决定资产评估价值的重要因素。
资产评估价值是某项资产在特定条件下的价值表现，其价值含义不同，结果也不一样。
而不是资产本身的特定价值和内在价值。
例如，一台机器设备，用于投资行为的评估和用于销售变现行为的评估，其价值含义不同，评估值也不一样。
用于销售变现行为，该资产的使用价值取决于市场的交换条件和需求者对其使用价值的判断;用于投资行为的评估，则只是考虑该机器设备在新投资企业中是否有用及其有用程度。
显然，这时需求者及其市场条件就会产生差异。
2、价值类型制约资产评估方法的选择。
价值类型实际上是评估价值的一个具体标准，为了获得某种标准的评估价值，需要通过评估方法获得。
国际上通行的评估方法主要有三种:市场法、成本法和收益法。
在现实工作中，我国更多地采用的是成本法，市场法和收益法的应用相对较少。
事实上，评估方法本身只是估算评估价值的一种思路，价值类型确定后直接制约着方法应用中各种指标、参数的判断和选择。
3、明确评估价值类型，可以更清楚地表达评估结果，可以避免报告使用者误用评估结果。
任何评估结果都是有条件的，不同的，评估目的、市场条件决定其价值含义是不同的，评估价值也不相同。
评估师在评估报告中明确其提出的评估价值的类型，可以使委托方更清楚地使用评估价值，这样也可以规避评估师的责任。
(二)价值类型的类别价值类型的种类或表述，有代表性的观点有两种:一种是将价值类型分为现行市价、重置成本、收益现值和清算价格，这是我国理论界比较早的具有代表性的观点。
另一种则是根据《国际评估准则》，将价值类型区分为市场价值以及市场价值以外的价值类型。
现在，第二种观点在现实中得到广泛应用。
理财中的资产估值技巧
理财中的资产估值技巧在理财过程中，准确评估资产的价值是至关重要的。
资产估值技巧是帮助投资者判断资产价格的方法和工具。
本文将介绍几种常用的资产估值技巧，以帮助读者更好地理解和应用于实际投资中。
一、市场比较法市场比较法是一种常用的资产估值方法，通过对同类或相似资产的市场价格进行对比，来确定待估价资产的价值。
这种方法适合于那些有频繁市场交易的资产，例如房地产、股票等。
通过对比市场上类似资产的成交价，可以获得一个相对准确的资产估值。
二、收益法收益法是一种用于估值收入产生资产（如租金、利润等）的方法。
这种方法基于预期未来现金流的折现值，计算资产的净现值（Net Present Value，NPV）。
通过确定资产未来的收入流，结合预测的利率，将未来现金流折现到现在的价值，从而得出资产的估值。
三、成本法成本法是一种基于资产重建成本进行估值的方法。
这种方法假设在当前市场条件下，如果重新建造或购置相同或相似的资产，需要投入的成本是资产的估值。
成本法侧重于资产的实际物理价值，适用于无法通过市场交易获得准确参考价格的资产。
四、市场预期法市场预期法是一种利用市场对资产的预期来进行估值的方法。
这种方法主要基于市场参与者的情绪和市场预期对资产进行估值，预测未来市场对该资产的需求和供应情况。
市场预期法适用于高风险、高回报的资产，例如新兴产业、创业公司等。
五、专家评估法专家评估法是一种依赖专业人士的意见和经验对资产进行估值的方法。
通过请专业评估师或相关领域的专家对资产进行评估，综合专家的知识和经验，得出一个相对准确的资产估值。
专家评估法适用于那些无法用其他方法估值或估值方法不可行的复杂资产。
通过运用不同的资产估值技巧，投资者可以更准确地评估资产的价值，从而做出更明智的投资决策。
然而，需要注意的是，资产估值始终存在一定的不确定性。
因此，在应用这些估值技巧时，投资者应该综合考虑多种因素，包括市场情况、行业前景、经济变化等，以减少估值误差，降低投资风险。
论人民币和人民币资产的定价——价值观决定资产定价，计算模型只有价值观的量化而已
论人民币与人民币资产的定价价值观决定资产定价，计算模型只是价值观的量化而已国人现在很困惑，为什么外资一夜之间变了脸，像有人指挥的合唱团一样齐声高唱“我们看空中国，我们看空H股，我们尤其不看好中国的银行股，我们理由是什么呢？真正的理由是只可意会，不可言传的。
能说出来的理由肯定跟估值有关，言下之意，中国的银行股不值现在这么多钱，所以银行股还要跌。
中国的银行股为什么忽然之间不值那么多钱了呢？因为美国和英国的银行估值又被下调了！中国人会争辩说，美国英国日本的经济进入衰退，而中国还要继续增长8%，怎么能把你们企业的估值作为标杆来评估中国同行的价值呢？欧美日走下坡，中国走上坡，此消彼长，不是应当卖掉欧美的银行股买中资的银行股吗？我是中国人，所以我赞同中国人的看法。
可是，掌管欧美日基金的不是中国人，他们有他们的看法，并且他们的看法马上会变成市场行为。
所以，大家看见中资银行股在香港跌啊跌啊。
至于要跌到什么时候为止呢？外资当然不会告诉你，让我告诉你吧：英国基金心目中的价位是，工行建行中行的PB应当低于汇丰，法国基金心目中的价位是应当低于法国银行，日本基金心目中的价位是低于日本银行，德国基金心目中的价位是低于德意志银行，瑞士基金心目中的价位是低于瑞士银行，澳大利亚基金的心理价位是低于麦格理银行。
因为，欧美银行现在的PB（PE已经没有用了，因为亏损）很多低于1，而中资银行的PB有的还高于2，所以，在外资的心目中，中资银行还要跌一半！我们可以用自己的观点说服外资吗？我认为是不可能的。
十几年前我在XX华尔街大行工作的时候，有一件事情觉得奇怪，为什么公司的研究报告中总是假定人民币每年贬值（不是升值）5%。
当时在华尔街工作的大陆人不是很多，碰巧，公司的中国经济学家是清华毕业的，我们两人都觉得人民币未来应该是升值而不是贬值，因为贸易帐户和资本帐户都是顺差，双顺差下货币怎么会长期贬值呢？当时的研究部主管是英国人，我相信我们两人的经济学训练都比她好，对中国经济的理解当然更不用说了。
马尔可夫模型在金融风险评估中的使用方法(Ⅱ)
马尔可夫模型在金融风险评估中的使用方法马尔可夫模型是一种基于状态转移概率的数学模型，广泛应用于金融领域的风险评估中。
在金融市场中，风险评估是至关重要的，而马尔可夫模型可以帮助金融从业者更好地理解市场风险的变化规律，从而更好地制定风险管理策略。
本文将从马尔可夫模型的理论基础、金融风险评估中的具体应用以及存在的局限性等方面进行论述。
马尔可夫模型的理论基础马尔可夫模型是由俄罗斯数学家安德烈·马尔可夫于20世纪初提出的，它是一种描述具有随机变化过程的数学模型。
在马尔可夫模型中，系统的状态可以由有限个状态之一表示，并且系统在任意时刻的状态转移只依赖于它的前一个状态，而与其更早的状态无关。
这种“无记忆”的特性使得马尔可夫模型在描述许多实际问题时具有较好的适用性。
在金融市场中，资产价格的波动也可以被看作是一种具有随机性的状态变化过程。
而马尔可夫模型正是可以很好地描述这种状态变化的随机模型。
通过建立马尔可夫模型，可以更好地理解资产价格的波动规律，从而为金融风险的评估提供理论基础。
金融风险评估中的具体应用在金融风险评估中，马尔可夫模型可以被用来描述资产价格的变动。
以股票市场为例，股票的价格变动可以被看作是处于不同状态之间的转移。
假设股票的价格可以分为“上涨”、“下跌”和“持平”三种状态，那么马尔可夫模型可以用来描述股票价格在不同状态之间的转移概率。
通过收集历史股票价格数据，可以建立马尔可夫模型，从而计算出股票在不同状态之间的转移概率。
这些转移概率可以被用来预测未来股票价格的变动，从而帮助投资者更好地制定投资策略。
同时，马尔可夫模型还可以被用来计算不同状态下的收益率期望值和方差，从而帮助投资者更好地评估投资风险。
此外，马尔可夫模型还可以被用来分析金融市场中不同资产之间的相关性。
通过建立不同资产之间的马尔可夫模型，可以得到它们之间的状态转移概率，从而帮助投资者更好地理解不同资产之间的关联关系，为投资组合的风险管理提供帮助。
基于大数据分析的资产定价模型研究
基于大数据分析的资产定价模型研究1. 引言资产定价模型是金融领域的重要研究课题之一，它能够帮助人们理解资产价格的形成机制和预测未来的价格走势。
随着大数据技术的迅速发展，大量的数据可供分析，为资产定价模型的研究提供了新的机遇和挑战。
本文将探讨基于大数据分析的资产定价模型的研究前景和方法。
2. 大数据在资产定价模型中的应用2.1 数据获取与处理大数据时代，数据的获取变得更加容易和广泛，投资者可以通过各种渠道获得各种类型的金融数据，包括市场数据、公司财务数据、社交媒体数据等。
然而，大数据的应用需要处理庞大的数据量和多样的数据类型，需要运用数据挖掘和机器学习等技术来提取有效的信息。
2.2 数据分析与模型建立在数据获取和处理的基础上，可以通过大数据分析方法来发现隐藏在数据背后的规律和特征，进而建立资产定价模型。
传统的资产定价模型，例如CAPM、Fama-French三因子模型等，可以结合大数据优化并改进，考虑更多的因子和变量，提高模型的解释能力和预测准确性。
同时，还可以利用机器学习算法构建预测模型，通过训练数据来预测未来的资产价格走势。
3. 基于大数据分析的资产定价模型研究方法3.1 因子选择与变量构建基于大数据的资产定价模型研究需要充分考虑各种因子和变量的选择。
一方面，可以利用统计学方法分析历史数据，找出与资产价格相关性较高的因子；另一方面，可以通过文本挖掘和自然语言处理技术，提取社交媒体和新闻等非结构化数据中的信息，探索其与资产价格的关联。
3.2 模型训练与验证在建立资产定价模型之后，需要使用历史数据进行模型训练和参数估计，并通过交叉验证等方法来验证模型的拟合程度和预测能力。
大数据时代，可以使用更多的数据来源来进行模型的训练和验证，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3.3 模型评估与改进建立好的资产定价模型需要进行进一步的评估和改进。
可以通过比较实际观测值和模型预测值的差异，计算误差指标来评估模型的准确性。
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3.3 对短期可预测性的后续研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4 长期可预测性
13
4.1 方差比检验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2 理论背景
为了给介绍获奖者的贡献作些铺垫，本节将回顾一些基本的资产定价理论。
2.1 竞争交易的启示
一些基本的观点可以追溯到 19 世纪，它们都源于竞争性交易的一个基本假设： 不存在套利机会。套利机会的是一个“摇钱树”，它可以在不承担任何风险的情况下
4
Hale Waihona Puke 理解资产价格5赚到任意数量的钱。举一个小例子，假设有两项资产，安全回报率分别为 Ra 和 Rb，且 Ra > Rb。如果两种资产都可以卖空，也就是持有负值，那么就可以卖空 b 资产，用所 得买进 a 资产来获得套利回报：这样就可以获得安全利润率 Ra − Rb。因为这棵摇钱 树可以在任意规模下操作，显然它不符合均衡原则。在竞争性市场中，Ra 和 Rb 一定 是相等的。任何安全的资产必须具有相同的回报 Rf（f 代表安全），这也是任何安全 资产的未来回报的“折现”率。
今年的诺贝尔经济学奖颁给了旨在理解资产价格如何确定的实证研究。Eugene Fama、Lars Peter Hansen 和 Robert Shiller 提出了相关的方法，并将其用在了应用工作 中。虽然对于金融市场如何运转还没有完整和公认的解释，本次获奖者的研究还是 大大加深了我们对于资产价格的理解，并揭示了一些重要的经验规律，以及能够解释 这些规律的一些因素。
3 短期回报可以预测吗？
8
3.1 短期可预测性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2 事件研究 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
5.4 扩展 CCAPM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
6 过度波动性与可预测性：行为金融学方法
24
6.1 Robert Shiller 与行为金融学 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
资产价格是否可以预测呢？这个问题十分古老，却又非常核心。如果能够以较高 的确定性预测一个资产将比另一种资产增值更快，那就有钱可赚了。更重要的是，这 样的情况意味着一个相当基本的市场机制失灵了。然而在实际中，投资资产会带来 风险，可预测性也成了一个统计上的概念。特定的资产交易策略可能会带来很高的 平均回报，但根据有限的历史数据，能不能就此推断它具有超额回报呢？此外，较高 的平均回报可能要付出较高风险的代价，因此可预测性可能根本就不是市场失灵的 标志，而只是对冒风险的公平补偿而已。因此，对资产价格的研究必然要涉及到风险 和决定风险的因素。
这套简单的逻辑可以推而广之，尤其可以处理不确定的资产回报。可以通过证
明不存在套利机会，来论证任何交易资产的价格，都可以写作下一时间不同自然状态
下资产支付额的加权或折现和，其中权值与资产无关（参见如 Ross, 1978 和 Harrison
and Kreps, 1979）。因此，在任意时刻 t，任意给定资产 i 的价格都可以写作 ∑
7.2 CAPM 异象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
7.3 Fama-French 三因子模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
Pi, t = πt+1(s) mt+1(s) xi, t+1(s).
s
式中，s 代表某种自然状态，π 代表这些状态发生的概率，m 则是非负的折现权值。 x 是支付额，对于股票可以定义为下一时刻的价格加上股息：xi, t+1 = Pi, t+1 + di, t+1。在 一般情况下，所有这些项都取决于自然状态。注意折现权值 m 对于所有资产都是相 同的。1 因为 m 和 xi 都取决于 s，它只会影响个别资产 i 的价格。
一个相关的问题是如何理解不同资产之间回报的差异。就此而言，经典的资本 资产定价模型 (CAPM) 在很长一段时间内都提供了一个基本的框架，1990 年的诺贝 尔经济学奖因此而授予了 William Sharpe。该模型称，与整体市场相关性较强的资产 具有更高的风险，因此需要更高的回报作为补偿。在大量的研究中，研究人员都尝试 来检验这一论断。就此问题，Fama 提出了开创性的方法论，并进行了大量的检验。人 们已经发现，在加入了股票的总市值和市净率后，具有三个因子的扩展模型的解释力 要比单因子 CAPM 模型强得多。人们还发现，其他一些因子有助于解释资产间的回 报差异。在研究整体市场时，横截面方面的文献讨论了基于理性投资者的理论扩展 和行为模型来解释新的发现。
本文共分九节。第 2 节介绍了一些基本的资产定价理论背景，并给出了本文其余 部分的框架。第 3 节和第 4 节分别讨论了资产价格的短期和长期可预测性。之后的 两节讨论了用于解释和可预测性相关的一些发现的理论，以及这些理论的检验，第 5 节涵盖了基于理性投资者的理论，第 6 节讨论了行为金融学。第 7 节则介绍了横截面 资产回报的实证工作。第 8 节简要总结了重要的实证研究结果，并讨论了它对于市场 做法的影响。第 9 节则对本科学背景介绍作一总结。
7.4 股票回报横截面的理性和行为解释 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
8 对市场实践的影响
32
9 结论
34
参考文献
34
2
理解资产价格
3
1 引言
资产价格的行为对于许多重要的决策来说都十分关键。它不仅涉及到专业投资 者，更和大多数人的日常生活息息相关。要储蓄的话，是留现金、存银行、买股票还是 买栋房子呢？这种选择取决于一个人对于不同储蓄形式带来的风险和回报的看法。 资产价格对于宏观经济也至关重要，因为它为那些关乎实体投资和消费的重要经济 决策提供了关键的信息。虽然金融资产价格常常看似体现了基本面价值，但历史上 却有许多让人震惊的反例，这些事件就是通常所说的泡沫和崩溃。资产的错误定价 可能促成金融危机，而且正如最近的经济衰退表明，这种危机可能会破坏整体经济。 既然资产价格在许多决策中的作用都如此重要，那么它又是由什么决定的呢？
The original version of the article is to be found on the webpage of the Royal Swedish Academy of Sciences, http://www.kva.se/Documents/Priser/Ekonomi/2013/sciback_ek_en_13.pdf. This is NOT an official translation given by the Royal Swedish Academy of Sciences. This translation is made by Jia Lao and published for free distribution by courtesy of the Royal Swedish Academy of Sciences.
2013 瑞典国家银行纪念阿尔弗雷德·诺贝尔经济学奖的科学背景
理解资产价格
UNDERSTANDING ASSET PRICES
瑞典皇家科学院经济科学奖评审委员会 编 劳 佳 译
2013 年 12 月 20 日
原文见瑞典皇家科学院网站 http://www.kva.se/Documents/Priser/Ekonomi/2013/sciback_ek_en_13.pdf. 本文不是瑞典皇家科学院给出的官方译文。本文由译者自行译为中文，并经瑞典皇家科学院 许可予以公开，允许免费分发。
4.2 股票回报的可预测性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
4.3 其他资产市场的可预测性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
5 理性行为者模型中的风险溢价和波动性
3
理解资产价格
4
可以预测的。平均而言，市场在价格（比如用公司盈利归一化后）高的时期之后趋于 向下走，而在价格低的时候会向上走。
从长期来看，对风险的补偿应该在回报中占有更大的比重，而可预测性可能反映 了对风险的态度，以及市场风险随时间的变化。因此，需要根据风险和资产价格之间 的关系理论来解释和可预测性相关的结果。对于这一点，Hansen 首先做出了基础性 的贡献。他开发出了一种计量经济学方法，也就是在 1982 年的一篇论文中提出的广 义矩方法 (GMM)，让处理资产价格数据的特定特征成为可能，然后把它应用在一系 列研究上。他的研究结果大致支持 Shiller 的初步结论：资产价格波动太大，无法和以 所谓消费资本资产定价模型 (CCAPM) 为代表的标准理论吻合。这一结果引出了一 大波新的资产定价理论。一派将 CCAPM 拓展为更丰富的模型，并保留了理性投资者 的假设。另一派就是通常所说的“行为金融学”，它们受到 Shiller 的早期著作启发，把 着眼点放在行为偏差、市场摩擦和错误定价上。