耶鲁金融市场第9课

在1987年10月，有巨大的资金确实流入到国库债券。 于是，股票越来越便宜，而债券越来越贵。 在这种情况下，你会做什么呢？ 你当然买便宜的，卖出贵的嘛！ 但是，那时的养老金和基金做了什么？

如果你去查看一下他们的资产配置年报，（就会看到，）在1987年6月，他们的股权配置比十五年来所配置的都高。

在七十年代，是投资股票的糟糕时期，到1982年才开始出现牛市，有五年的时期都是牛市，面对这个事实，人们兴奋起来，股市就一路攀升，股权配置就达到十五年来的高点。

然而，钱必须是有来处的，所以，债券配置就是十五年来的低点。

很快就要到1988年的6月30日了，这时股票配置已经下降，不仅是配置下降，而且比起1987年10月19日股市暴跌时股价下降的跌幅还大！而债券配置增加了，增加速度比起在这一年过程中所能解释的债券价格增加速度还快！

由此你能够推导出来的唯一结论是，这些被认为富有经验的机构投资者，在11月、12月和1月卖出股票，是由于他们担心；而他们在10月、11月和12月买进债券，可能是由于他们担心，或者可能是由于他们贪婪。

情绪支配着决策，而不是（依靠）理性的经济计算，（由此产生的）成本费用是巨大的，不只是从卖出股票到买进债券的即时成本费用，还包括，这些机构直到1993年，整整六年时间，才把他们的债券配置恢复到1987年崩盘之前的比重水平。

这就是史上最旺牛市（bull market）之一的来龙去脉。

你肯定要估量从1982年到2000年的这个牛市，有些人会说，2000年只是一个点，我们还是处于牛市中。

但是，不管你怎样进行估量，这整整的六年时间，正是处于这个牛市的中段部位，各个学院和大学都做了过度配置，将收益固定在1987年6月所做的配置上。

由此得出的教训是避开市场时机（选择）。

隐藏在市场时机选择决策后面的潜在的驱动力，似乎是情绪化的—包括恐惧、贪婪、追逐性地操作等等，在股市上涨之后就买进；在某些情况下跌之后，沮丧失望，就卖出。 与此相对比，理性行事的做法是，当某些事情显现出相对吸引力并过于偏重时，就要学会逆风而行，将那些良好运作的资产也要卖出去。

收益来源的最后一点是证券选择。 前面已经讲过，证券选择是一个零和博弈。

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某人能够增持福特汽车公司（Ford Motor Company）在市场里的股票，其唯一途径，就是找到另一个人，他有一个仓位，正要减持福特汽车公司的股票。这两方只有一方将会是对的，而随后的运作就看出，赢家赚到的钱数等于输家损失的额度。

但是，在这个交易过程，产生了大量的成本费用。（也就是说，）事实上，交易过程的成本费用是增长的，这些费用包括支付给投资经理和对冲基金的。

因此，在考虑到市场冲击、佣金和各种费用之后，这个零和博弈就变成了一个负和博弈。当你看到金融机构的收益时，所看的正是你所期望的收益。

以下是来自佛兰克.罗素公司（Frank Russell Corporation）十年价值的数据，是基准威尔希尔5000指数（the benchmark Wilshire 5000），截止到2005年6月30日共十年的时间数据。 数据表明，年收益为9.9%；而主动管理型股权基金的年平均收益为9.6%，落后30个基点。

所以，可能所有机构平均都会损失30个基点，而这就是沃比冈湖效应（Lake Wobegon）（注：沃比冈湖是设想的一个所有孩子的智力都高于平均水平的地方，在心理学把这种情况就称为沃比冈湖效应--即高估了自己），大家都相信自己好于平均水平，由此就认为会克服（落后的）30个基点的，认为这不是多大的障碍。

当你查阅由主动型经理们创造的这些历史收益时，你需要考虑到存在着这样一个非常重要的现象。确实如此，不论你是研究我们可能接触到的每一个共同基金经理们个体的普遍性，或是研究那些机构的数据，正如刚引用过的数据那样情况，这个现象就是生存偏差（survivorship bias 注：生存偏差是指在基金绩效研究中，不考虑已退市基金的做法，可能会导致人们对基金绩效的错误估计）。

那些显示出十年踪迹的唯一数据，只能是与还在营业中得那些公司相关的数据。 在这十年期间，大概有一些公司已经倒闭，你们想想，哪些公司会倒闭呢？当然不会是产生良好业绩的公司啦。

当你在研究共同基金时，（会发现）这个问题是甚至更加严重，因为共同基金管理公司会玩一个偷梁换柱的把戏。

如果他们有一支运作差的基金，有时就会让这支基金体面地终止，然而这样的情况不会常发生。

他们经常采用的做法是，把这支运作差的基金合并到另一支记录良好的基金中，突然之间，那支运作差的基金就消失了，那些资产都放到了记录良好的基金里，具有这样一个记录的基金就可以实际销售了。

于是，当我们查阅统计资料时，我们所看到的是，这支基金里大部分资产运作良好，而那支合并进来运作差的基金没有任何痕迹。

生存偏差有多重要呢？

如果你查看罗素公司的数据，刚才引用了截止到2005年6月30日共十年收益的数据，

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所以，这个周期起始于1996年。

而在1996年，有307位经理人报道了收益；到了2005年，只有177位经理人报道了收益，这样就有130位经理人消失了。

实际上，失败的经理人超过130位，因为除了生存偏差，还有称作回填偏差（backfill bias）的因素。（注：回填偏差也译为回填偏见，或称为即时的历史偏见，与生存偏差和自我选择偏差密切相关，都会造成指数歪曲。当某指数计算体系中，包含了其新成分的过去表现时--往往倾向于添加过去表现优良的成分，回填偏差会造成该指数曲解，一般倾向于高估该指数绩效--在对冲基金指数中表现尤为明显。） 这就是说，在每一个十年周期开始，每出现一位新的经理人，数据库不仅要输进新的数据，也要将这位新的经理人的历史纪录输进去。

那么，这些数据会朝着哪个方向变化呢？

当然，也会让这些数据膨胀起来，因为只有经理人爱举起手并说道，嘿，我找到这个有趣的新方法啦！用这个方法管理地方股权，或者管理无论哪种资产类别，都获得过成功。 你用生存偏差消除了那些差的记录，又用回填偏差加进了那些好的记录，这两点都会使主动型管理基金的收益显得比实际要好。

因为其中有许多因素，在一般的经历中并没有任何作用，在上面的例子情况中，如机构投资者。

有时候这些数据会非常激动人心，如2000年就是市场上流动性很大的一年，因为当互联网泡沫破裂时，当时的国内股权收益，在2000年时公布的平均收益是负的3.1%；再看2005年公布的数据，这时说2000年的平均收益是正的1.2%！

所以，在生存偏差和回填偏差的共同作用下，对这同一年的数据，造成了4.3个百分点的差别！

在2000年公布的数据是负的3.1%，而如果你去查2005年公布的数据，由于差的记录已经消失，又加入了好的记录，突然之间，这一年的平均收益就升到了正的1.2%！ 这真是太重要啦！因为当你查看这些数据时，刚才说过基准数是9.9%，而平均经理人的净费用只损失30个基点，也就是0.3%。

你会说，那是一个游戏，我不介意玩一玩。

那么，如果你用生存偏差来调整一下，其结果就不是0.3%的赤字，实际为2%！ 换句话说，如果你相对市场能够赢得一或两个百分点，而得到的是减去2个百分点的平均值，那是非常令人沮丧。

以上就是生存偏差和回填偏差在相对成型的国内股权资产类别中的问题。

当你研究相对新一些的事情，比如在对冲基金的领域，上面说的问题就会更加严重。

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为什么会是这样呢？

如果对冲基金在十五年前就先成为主流，那你在历史资料中能查阅到什么呢？ 你能查阅到的十五年前的唯一历史资料，将是表明这些基金产生了极佳的收益，而这些数据全都是在事后进行过标定的。

起码是在国内股权领域内，对于你所查阅的十年之前的数据，你会获得一个非常稳定的基础数据。

所以，在对冲基金领域，生存偏差和回填偏差会是一个非常非常严重的问题。 伯特.麦基尔（Burt Malkiel）写过一本书，叫做《随机漫步华尔街 Random Down Wall Street》。 如果这本书没有列入你们的阅读清单，那应该加上，看一看。因为这本书读起来实在有趣，而且也具有非常深刻的见解。

其中关于对冲基金领域的生存偏差和回填偏差，作者考察了一组对冲基金，是1996年时期的331支基金，到8年后的2004年，其中的75%都消失了。通过考察这个特殊的样本群组，作者估算出生存偏差为每年4.4%；回填偏差为每年7.3%。

因此，所讨论的这一组基金，总的来说，大概产生了低于10%的收益，而他得出的（结果）是每年11.7%，这是加入了生存偏差和回填偏差。

罗治.伊博森（Roger Ibbotson）研究了更大的基金样本组，是十年期间的3500支基金，算出生存偏差为每年2.9%，回填偏差为每年4.6%。

所以，数量巨大的机构基金和个体基金都要进入到对冲基金的领域。

你查阅一下过去5到10年期间，所公布的对冲基金的收益，在总体上，大都为每年12%、13%、14%。

在伯特.麦基尔德数据中，年收益超过11%；而在罗治.伊博森的数据中，年收益则在7%和8%之间。这都可以用生存偏差或回填偏差来解释。

如果你从那些公布的数据中减去这些偏差值，那么，在当时投资者的投资中，实际投入到这些基金中那部分投资的收益是低的，可能只有个位数（mid-single digits），远远低于人们的期望值，而人们对主动型经理人的这种特殊群体却承担了很大的风险。

我要讲的关于证券选择的最后一点，实际上是，由于时机不同会有一些差别。 这就是说，一旦你决定了要成为一名主动型经理人，并努力践行跑赢市场的策略，那你将如何决定在哪些方面投入时间和精力呢？

我觉得，从逻辑上讲，如果你想要跑赢市场，那你就是在最佳的时机跑赢了市场，而最佳的时机在哪里呢？

时机最佳点就是资产最少有效定价的时候。

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