一 引言

长期以来，资产定价（Asset Pricing）被认为是现代微观金融学的核心内容。尽管经历了种种拓展，现代金融学的重要内容之一始终是运用各种理论和方法对未来的现金流进行合理定价，以实现市场均衡与资源的最优配置。然而，现代资产定价理论的不足之处在于：它是在对资产收益未来分布、市场环境和投资者行为等作出种种假定的基础上，得到各种金融产品“应该”价值几何的判断。当假设不成立时，这种规范经济学的研究范式就可能难以给出精确合理的价格。其中最重要的假设为“完全市场”（the Complete Market）^[1]假定。在一个完全市场中，我们可以根据现有产品的价格来推断其他产品“应该”值多少，否则就可以进行无风险套利，从而推动市场价格向合理价位回归。但如果市场是不完全的，等价熵测度和随机贴现因子就不是唯一的，对新产品的定价结果就不是唯一的。遗憾的是，在现实世界中，金融市场几乎总是不完全的。金融学家能够做的，只能是通过各种方法寻找尽可能地接近理论价值的定价结果。^[2]

近年来，一个新的金融研究视角逐渐发展起来，这就是对金融资产价格信息含量的提炼。尽管尚未形成系统的研究领域，但2000年以来大量的金融学文献致力于从各种金融资产的市场价格中准确提炼出市场对各种风险和价格走向的预期，把看似无规则的价格准确“翻译”成人们易于理解的信息，其中包括市场风险（如利率风险、汇率风险、股票价格风险等）、信用风险、流动性风险、波动率风险、相关性风险^[3]以及价格预期等。

事实上，金融资产价格的信息提炼并非全新的课题，但现代金融理论、方法与现实市场的发展为其赋予了新的内容与意义。金融市场本来就是市场参与者信息的集散地，交易则是信息的综合反映。例如，从股票价格中估计beta，本质上就是提炼系统性风险的信息。但2000年后，在现代金融理论、研究方法与金融市场创新的推动下，金融资产价格的信息提炼研究获得了前所未有的进展。例如，我们可以同时从债券市场、股票市场、股票期权市场和信用违约互换（Credit Default Swap，CDS）的价格信息中提炼得到风险中性违约概率的信息，尽管它并不等于现实世界的违约概率，但它的排序和变化趋势对推断现实世界的违约概率却有着重要意义。同时，为了降低模型风险，研究者们以无模型（Model-Free）信息的提取为追求的目标，尽量减少对模型和假定的依赖，以真实展现价格背后所隐含的各种丰富的信息。^[4]此类深层次信息的无模型提炼，都是早期金融学研究不曾涉足的领域。

透视金融学研究的发展脉络，金融资产价格信息含量的研究兼具重要的学术价值和应用价值。从学术价值来看，信息提炼相关研究的发展，为资产定价等金融理论赋予了新的意义。如前所述，由于现实市场往往与理论模型前提条件不符，资产定价的规范研究常常难以与现实接轨，成为理论进一步发展的限制。金融资产价格的信息提炼则往往以资产定价理论的基本思想为指导，从价格信息中巧妙解读种种风险和预期的深层信息，在现实市场与理论之间搭建起了重要的桥梁。另一方面，金融资产价格的信息提炼属于实证经济学的范畴，与资产定价的规范研究正好形成重要的互补关系：资产定价理论为信息提炼提供了重要的研究思路，而从市场价格中提炼得到的各种信息和市场参数，反过来又为资产定价提供了重要的输入变量，从而推动了理论的发展。从这个意义上说，资产定价与信息提炼，将构成现代金融学研究的两大核心内容。

就应用价值而言，此次发源于美国华尔街的金融海啸则向我们展现了金融市场信息含量研究的重要意义。首先，运用信息提炼的多种方法，我们可以发现，在危机爆发前，国际金融市场多种证券和衍生品的交易价格中所揭示的风险和预期信息已对危机有明显的预警作用，包括信用风险、市场风险、流动性风险和相关性风险等。其次，危机爆发后，无论是国际货币基金组织、国际清算银行等国际组织还是美联储、欧洲中央银行等各国货币当局，均在其政策报告中充分利用从各种金融市场中提取的信息，对危机的严重程度和影响程度、市场的反应和状况、危机的传导机制、救市政策的有效性等作出判断，对症下药。这表明，在现代金融和经济波动和危机中，除了宏观经济等指标，由于市场就是所有