著名经济家眼中的金融危机:重新发现凯恩斯-第6章
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决定预期改变过程的基础。 。。
理性预期假说（3）
完全理性假设的应用反映在“代表性主体”模型的广泛使用。既然所有的主体都是理性的，掌握着同样的信息，那么整个经济就应该被看成一个个体决策的结果，这样就大大方便了数学的使用。最近的一些研究对这一假设的严谨要求有所放松。但是，经济学的研究生和博士生很少会冒险投入现实世界，研究异质化的经济主体。
理性预期假说的信奉者并无意于用它来描述人们的真实行为，罗伯特·卢卡斯一直强调他的模型中虚构的成分。理性预期模型的预测性是出了名的差，发展这一理论是为了解决一个抽象问题：要达到市场完全有效需要什么样的信息条件？效率永远是经济的规定目标。如果达到市场有效的信息条件可以被明确，而且通过一段时间可以被实现，那么贫穷就会被消灭，政府在经济中的作用也就自然消减。所以经济学家要创建的是一个具有完全效率的柏拉图王国，要求有人类的计算能力和事态的稳定特性做足够的保障，为建立经济理论铺设一个可靠的基础。可惜，大多数的政策制定者甚至大多数经济学家都不会区分逻辑陈述和现实描述之间的差异，理想预期假说恰恰顺水推舟地接纳了这一模糊性。
尽管主流经济学家都坚守理性预期假说，但他们的信仰程度有所不同。在“严格”的理性预期假说中，所有的资源总是被充分利用的，没有非自愿失业这一说，只有对工作或休息的选择。我们可以看到，这个观点对政策产生的重要意义是，政府“刺激”政策不仅不会产生刺激，它们甚至会造成更坏的结果。新凯恩斯主义者也接受理性预期假说，但他们同时还承认“摩擦”的存在，摩擦会阻碍市场及时调整到新的状态，这也就使得他们会提倡政府干预以改善结果。
在思想发展史上，理性预期假说混合了启蒙运动的理想科学展望和美国民主的从众特征。理性预期假说是在18世纪“科学的”经济学刚刚开始萌芽时从经济学科中酝酿出来的，当时这一学科一心指望着用数学来赋予经济学以科学的生命。理性预期的演变还和美国梦的民主特点相关，代表着谋求自利的美国万众之意见的市场对民心的把握远远胜于政府，在美国，消费者即上帝。理性预期假说的追随者愿意强调理性诉求的民主性。大数规律告诉我们，群体人数越多，它的平均数就越能代表最优选择，政府是不可能去改善大众智慧的。
持理性预期假说的经济学家一直很在意为维护市场的自由找到依据，然而，理性预期假说还是中央政府计划经济梦想的解决方案，回想一下20世纪60年代苏联数学家们设计出了庞大的线性规划，为的就是让他们的计划经济具有理性。理性预期假说的关键假设不是完全竞争，而是完全信息。如果当时苏联有能力集中现在在开放的市场随处可见的所有信息和计算力量，那么在技术上就没有理由指责苏联用理性预期假说推断的决策不具备理性。
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真实经济周期理论
真实经济周期理论家接受纯粹的理性预期假说，认为市场总是平衡的，需求总是等于供给。但如果市场总是平衡的，我们为什么还需要经济周期呢？理论界前辈的解释是工资和价格对“经济休克”的回应比较缓慢。消费的改变使经济背离了原有的均衡，但工资和价格的粘性使得经济又一时难以达到新的均衡。虽然工资和价格不能做出及时调整，但总产量能。理性预期假说声称这种调整是极为迅速的，所以真实经济周期理论家认为周期的发生不是因为暂时偏离了最优的产量水平，而是因为潜在产量水平发生了波动。经济周期中的波动是因为贯穿整个经济体系的生产力出现波动而造成的。经济衰退和经济繁荣是市场对真实经济环境中出现的变化在做有效的反应，这也是为什么这个理论被称做“真实”理论的原因。这些变化可能包括石油价格变化、政策变化、气候变化等。
比如，我们假设技术变革的速度开始放缓，工人的边际生产力就会下降，当这些发生时，工人的实际工资也会下降。人们会对这种变化做出理性的反应，要么继续拿着低工资做同一份工作或换一份工作，要么就花更多的时间陪伴家人。因此，实际的波动就会通过经济主体对经济环境变化做出的有效反应形成周期的起伏，这种模式会持续更长一段时间。当一系列新的创新或发明出现时，实际工资就会上涨，人们又会更多地从事工作，产量也就随之上升。当技术发展步伐放缓，工资就会下降，人们就会选择减少工作，从而导致产量下降。这就是我们所看到的经济繁荣和衰退。和理性预期假说一样，真实经济周期理论也标榜市场即使是在没有规整的条件下也是有效的，很明显，对市场的规整越少越好。最近几年来，经济学家投入了大量的精力开发所谓的真实经济周期动态随机一般均衡模型（DSGE），其主要的特点就是引入更加复杂的数学为决策建模。
我们可以从下面这组对话中找到盘踞在真实经济周期理论学家脑中的对“真实”波动做出“有效”调整的例证。这段对话发生在真实周期理论的高调倡导者罗伯特·卢卡斯和荷兰学者克莱默（ Klamer）之间，时处20世纪80年代初，当时美国的失业率是：
克莱默：“送我来这里的出租车司机，尽管是个会计，但他在开车，因为他找不到工作。显然他很懊恼。似乎很多人都这样。”
卢卡斯：“如果他现在在开车，我就会把他叫做出租车司机。”（笑）
克莱默：“但他是一个懊恼的出租车司机。”
卢卡斯：“可是，这就是命，我们有的时候抽到好签，有的时候抽到坏签。”
卢卡斯接着继续解释，严重的失业最可以套用信息模型：
如果我们回顾一下1929~1933年这段时间，人们做过很多决定事后非常懊悔；有很多人辞了职，但他们后来希望当初应该继续熬下去；有很多人拒绝了提供给他们的工作，因为他们觉得薪水太低了，但3个月之后他们觉得当初应该抓住这个机会。失业的会计错过了出租车司机这份工作，现在他只能坐在大街上看着他的同行开着出租车，所以他希望当初接下这份工作。人们一直在犯类似的错误。
但是卢卡斯却很难理解为什么这些“错误”不会相互抵消。3
有效市场理论（1）
有效市场理论假说很简单，安德鲁·史密瑟斯安德鲁·史密瑟斯，《重估华尔街：不完全市场和不称职的中央银行家》，2009，第57页。 写道：“股价永远是被正确定价的。” 我们并不容易理解，为什么一个未来都已知的世界，也就是一个没有风险的世界，还需要有金融市场的存在。所有的交易都是在无风险利率下完成的，有效市场理论看到了这一问题，所以提出了对信息的要求：现在所已知的未必就一定是未来所发生的，但发生的风险，是可以被测量的。有效市场理论说认为，股票、债务等金融工具的价格是对这些资产拥有权所附带的风险的最佳预测，把所有可获取的公共和私人信息都考虑在内了，这意味着不同的金融工具可以根据它们的风险给出不同的回报率。有效市场理论是这次金融危机的最大受害者。
英国金融服务管理局（Financial Services Authority）以令人称道的诚实态度描述了它们近年来监管思路的“学术假设”：
市场价格是经过理性估测的经济价值的良好指标。
在创造新的且更流动的市场基础上，信用证券化的发展提高了效率分配和金融稳定性。
可以从数学分析中得出有力的交易风险定量估测，以推断金融市场的风险特征。
市场规律可以被用做约束承担不良风险的有效工具。
可以认为，金融创新是有益的，市场竞争会把那些不产生附加值的创新淘汰出局。4
由此得出：
市场总体来说能自我纠正，市场规律是比监管和调节更为有效的工具。
管理风险的主要责任在于每个企业的高管层和董事会……
对消费者最好的保护不是靠产品规范，也不是靠直接插手市场，而是确保批发市场尽可能透明，不受束缚……5
所有的银行风险管理模型都是以有效市场理论为基础的，它们把未来可能发生的事件建立一系列概率。从技术上而言，过去回报率的分布会给未来的回报率提供一系列不确定性，这种分布或者说结果的不确定性，可以通过标准差或方差来体现。
这些模型中包含的主要假设是风险分布可以通过高斯钟形曲线来描述，钟形曲线正是以它的发明人卡尔·弗雷德里奇·高斯（1777—1855）命名的。我们俗称的“正态分布”指的是标准的情况，平均值也是共同值，数值集中在中段，用图形来表示“正态分布”就像一个两边拖着“细尾”的钟铃。给我们大多数人的解释：曲线以下面积是所有概率之和，所以等于1。曲线以下、两点之间的面积代表的是两点之间事件发生的概率。X轴均值两旁被分成若干标准差或者西格玛，标准差对应的是事件均值偏离总均值的距离。正态分布指的是在均值一个标准差上下发生某个事件的概率是68％，在两个标准差之间事件发生的概率是95％，依此类推。换言之，出现的大多数事件都被认为较接近均值。我们已知所有概率总和为1（曲线以下面积），而且概率高度集中在均值两旁，这就是说分布尾部的面积非常小，“细尾”是极端事件发生的可能性非常之小的统计描述。
图2…1高斯钟形曲线
凭着对这些模型的基本信念，投资分散化就会有助于我们减少风险：当我们手持很多种资产时，各类资产特有的风险因为之间没有连带关系而相互抵消。风险管理模型忽略了风险波动过程中可能产生的相关性和惯性，这在经济繁荣和崩溃时显得相当典型。2008年发生的危机就是10％的风险突然间变成了90％的风险，甚至更高，而且几乎是同时发生的。 电子书 分享网站
有效市场理论（2）
风险模型之所以会失败，最常被提及的理由是它们所参考的历史数据太近。用格林斯潘的话来说：“如果不把恐慌期包括在内，主要或者仅仅通过经济周期而预测出来的概率分布会低估极端价格波动的可能性……而且，不包括恐慌期在内的联合概率分布预测也会低估恐慌期时资产回报之间的相关性。”6格林斯潘承认的唯一错误是他自以为高级管理层会好好管理风险，不会将自己的企业推进危险的深渊。
但是格林斯潘对模型失灵的解释不怎么能站得住脚。模型失灵不只是数据带有局限性的问题，最终，它是应用带有局限性的问题。我们不能把保险模型套用到不可保的产品上，虽然精算和微观预测模型都是依赖历史数据，但将寿险、财产险和伤亡险的精算模型和复杂的金融衍生品的保险相提并论是错误的。保险市场也有失灵的时候（劳埃德保险公司在20世纪80年代末就遭过此劫），但保险公司总体上没有像如今的投资银行一样受到如此惨重的损失，因为它们承担的风险基本上是可测量的，寿险公司掌握着可靠的、不断更新的人均寿命统计数据，能够准确地为其保费定价，用于平衡它们的支出。在它们看来，未来是历史的统计反映。但是保险公司错误地进行了类比，把业务扩展到了一个无法精算风险的领域，它们开始向所有风险提供担保——信用风险、流动性风险、市场风险、法律风险、灾难风险、规范风险、政治风险、承诺风险、名誉风险——凡此种种，它们声称能和计算寿险一样准确地计算出其各自的风险。大银行和养老基金机构纷至沓来，因为它们对这个故事深信不疑。我们与其说“政治风险”，不如说政治不确定，我们根本不知道俄罗斯经济和政治政策的未来走向会有哪些可能性。用“风险”一词来涵盖不可保的突发情况不免带有虚假的精确性，也许能给市场带来些许慰藉，但却毫无科学依据。
承担风险管理职责的银行管理层和董事会中应该很少有人能理解风险管理模型中的数学分析，但这并不妨碍他们向大众或者自己兜售这些模型，其中被广泛应用的期权定价模型，也就是布莱克—斯科尔斯模型，是以“正态分布”为基础的，其忽略了极端事件发生的可能性。现在，由于黑天鹅的出现，那些管理者和董事发现他们的期权已掉进了“黑洞”布莱克—斯科尔斯的谐音。——译者注 。
前文提到的英国金融服务管理
