2017 年，哪些金融學論文讓你印象深刻？

12-27

類似問題：http://www.zhihu.com/question/264350874?utm_source=com.miui.notesutm_medium=social

註：2017看過的，不僅僅2017發表的。

我介紹的這篇文章是12年的，Jarrow老爺所作。兩個特點：短、嚇人。

CDS spread和reference entity的違約概率相關嗎？肯定相關……那麼能從前者得到後者的一個無偏估計嗎？很多人認為能，Jarrow老爺認為不能。

為什麼不能呢？無非就是要拆一下CDS spread。拆出來這麼幾個東西：

1.reference entity的違約風險的risk premium

2.XVA（原文其實只說了counterparty risk）

3.其他的friction

4.交pai易da策tui略的影響

然後Jarrow老爺說，我給你們講，人家保險公司也沒有拿壽險保費來倒算死亡率的。人家算死亡率還是靠歷史數據。就像別人保險公司用生命表來算保費，而不是用保費來算生命表一樣，你們也應該用歷史數據來算違約概率，進而算CDS spread，而不是倒過來。為了說明他說的是對的，Jarrow老爺推了個簡單的壽險模型，一層一層把前面說的料加上，然後一攤手：你看我就加這麼點料，就足以說明你按一般方法倒算的肯定不對了。

那麼這個問題怎麼解決？Jarrow老爺的看法是你們要好好做model validation。如果你的model用歷史數據跑出來valid，你拿它來倒算違約概率可能問題不大。這個情形下你倒算出來的違約概率和歷史數據應該是一致的。但是如果你從教科書上隨便抄一個toy model就拿去倒算，一定是錯的。

單就CDS而言，我覺得這個問題雖然看上去有方向，其實還是沒有解決。因為歷史數據沒有多到可以和保險精算用的歷史數據相比的程度，這是數量級的差距。另外，我覺得model在處理這個問題上是有邊界的。前面把CDS spread拆成四部分，1和2我比較確定可以靠model解決，但是3和4呢？

當然，這個文章除了讓大家對違約概率計算的一個技術問題警覺了一下，還能引起更多的思考，比如：

您平時工作里，算implied XXX算得多嗎？

您覺得您算出來的東西對嗎？

文章：Jarrow, R. A. (2012). Problems with using CDS to infer default probabilities. The Journal of Fixed Income, 21(4), 6-12.

*如果您想不起來Jarrow老爺是誰，請查一下HJM model的全稱。

Suleyman Basak, Georgy Chabakauri; Dynamic Mean-Variance Asset Allocation, The Review of Financial Studies, Volume 23, Issue 8, 1 August 2010, Pages 2970–3016,

Basak的大作。雖然已經是7年前的文章了，但是的的確確是17年9月份才開始讀的，斷斷續續讀了兩周終於把這個文章讀通。

現代金融學發展中有兩個奠基性的模型，1952年馬科維茨的均值方差模型和1969年默頓的最優投資消費模型。半個世紀以來，大量學者都曾試圖將均值方差模型推廣到類似最優投資消費問題的動態情形，但是無一完美的解決這個問題。因為均值方差目標並不滿足貝爾曼原理，經典的隨機動態規劃HJB方程無法直接使用，並且傳統意義上的最優概念也無法應用。退而求其次，Basak定義了子博弈完美納什均衡策略，又稱為時間一致策略，並使用全方差分解技術完美的給出了風險資產服從一般擴散過程下動態均值方差組合的策略顯式解。

這篇文章是我目前讀過的關於隨機模型的最富技巧性的文章之一，動態規劃，測度變換，Feynman-Kac公式，偏微分方程，幾乎應用到了隨機分析中的所有知識。當然，現在Tomas Bj?rk（2017）已經給出了關於一類時間不一致隨機控制問題的一般性理論，詳見

On time-inconsistent stochastic control in continuous time

牛文的好處就是可以引領啟發很多後續研究。Basak解決動態均值方差問題之後，很多做portfolio choice的學者照貓畫虎，把默頓擴展模型中的HARA族效用換成均值方差效用，灌了不下上百篇文章，目前我也正在加入這個隊列之中。

自問自答，拋磚引玉【手機打字真的是…手凍僵了…慢慢修改吧…

前言

本學期學了一門theory of asset pricing。看了基本理論，value and momentum，cross section evidence，mutual fund和hedge fund。自己又刷了一些別的文章，感覺有趣的是兩個部分，一是fund的幾篇，一是AQR系列的幾篇。

以我這個智商基本看不懂理論，一直想刷intermediary asset pricing，然而並不配。所以我印象深刻的都是empirical的…

正文

fund方面的幾篇：不一定是因為寫得好，可能是覺得有一部分讓我很興奮就寫上了，甚至有幾個是看完覺得不是那麼好。但是這些文章的方法/idea很好。

1) Role of Managerial Incentives and Discretion in Hedge Fund Performance

【捧著星冰樂看了一下午的intro，看得很high。結果我看到identification的時候懵逼了，居然可以OLS！親眼看到了idea好就可以隨意回歸的文章…】

2) The Road Less Traveled: Strategy Distinctiveness and Hedge Fund Performance

如果fund return和同類fund(簡單來說就是long/short equity，convertible bond什麼的)的相關性很低，就說他的strategy有一定uniqueness。而如果有這種uniqueness，就很可能因為信息渠道比較好，manager skill比較好這種原因而有persistence。而那些隨大流的fund就會面臨：「crowded trading」和「leverage」。leverage的意思是如果有一家fund出現idiosyncratic的問題而liquidate，那麼這個strategy就會給所有fund帶來問題。

我覺得是intuition很好的文章。

【看完之後就有一個問題：不用holding數據，是不是有可能這個結果會受到其他institutional ownership的影響？我也沒想好。類似的前幾天看過一篇用network衡量fund holding的uniqueness，結果也不錯。儘管還沒有發表，我覺得應該是在審，挑了幾個問題。但是是一個很好的思路。】

3) Unobserved Actions of Mutual Funds

【朋友問我有沒有繼續做下去的必要，有沒有必要區分hidden cost和hidden benefit。我也不知道，因為文獻不熟悉…也不知道IPO影響有沒有做過。但是他這個measure也很好。】

4) Liquidity Risk and Institutional Ownership

不同institutional investor對liquidity risk影響不一樣，這個是肯定的。這個文章就是empirically investigate這些hypothesis。

【老師說以為能發的不錯的，結果只是journal of financial market。我覺得做的很細緻，之所以印象深刻，是因為知道了怎麼處理holding數據。當然也順便回顧了一點看過的liquidity的文章…重點是，我pre的呀…做ppt到3點半呀】

AQR系列：感覺這些文章越來越多的基於一個理論，再搞完所有可以測試的asset class…畢竟是有錢…

1) carry

2) quality minus junk

3) time series momentum

不以上了，再看一遍文章去…

今年陸陸續續讀了不少論文，有三篇留下了極深刻的印象

The Cost of Capital for Alternative Investments

作者指出Hedge Fund Index的return series和簡單地SP500 put writing strategy極像，再一次質疑Hedge Fund Industry尋找Alpha的能力

Expected Stock Returns and Variance Risk Premia

2009年的一篇論文，作者指出了VRP強大的預測能力，加深了我對volatility和其相關的strategy/risk的認識

Deep Value

AQR最近的一篇論文，和之前幾篇論文一脈相承。我認為AQR很巧妙地把擇時和diversification結合了起來，有較大的參考價值。

再夾點私貨，我前老闆/教授和他的博士生最近發了篇論文叫Manipulation in the VIX?我覺得也值得一讀。

中央人民銀行工作論文，三元悖論從等邊三角形到不等邊三角形的擴展，提出貨幣政策獨立性、資金自由流動、匯率穩定並不只是完全的三取二，而是三者之和加起來等於二，即貨幣政策相對獨立、宏觀審慎下的資本管制、具備一定靈活性的匯率浮動，對國內經濟現象的解釋力非常強，感興趣的朋友別錯過哦^_^

論文地址：http://www.pbc.gov.cn/yanjiuju/124427/133100/3253123/3282515/2017033010423718316.pdf

雖然2017年讀了很多paper，但還是主要說說2017發表的或者是最新的一些working paper. 個人的研究領域是empircial asset pricing以及behavioral finance，所以想說的paper也是這兩個領域為主. 手機打字，會慢慢補
1. Optimism Propagation
個人最近很喜歡的一篇paper，主要想法是實證了optimism （proxied by manager forecast）如何diffuse across supply chain network. Empirical methodology很嚴謹，causality也處理的不錯，研究的問題也很重要.
2. Price and Volume Dynamics in Bubbles
這篇文章是yale今年job market candidate的jmp. 非常巧妙的結合了extrapolation以及disposition bias，解釋了bubble時期price and volume dynamics，同時用深交所的數據實證了2015年A股的bubble. 雖然empirical部分偏弱一些，idea還是很喜歡.
3. Betting Against Correlation/ Absolving Beta of Volatility" Effect
這兩篇文章算是隔空開戰了，第二篇是用IVOL完全吃掉了Beta Anomaly. OK然後AQR進一步把Beta decompose成correlation以及IVOL，說兩部分都有price effect，雖然correlation的經濟意義感覺解釋的沒有很清楚.
4. Mispricing Factors/ Long ans Short Horizon Behavioral Factors
兩篇都是從msipricing角度來做factor model. 第一篇其實很早就讀過，第二篇其實個人感覺蠻神奇的也是唯一一個沒有用SMB的factor model，而且用PEAD做factor蠻counter intuition. 不過個人覺得把anomaly按react period分類其實是有insight的
5. A Tug of War：Overnight vs Intraday Expected Returns
雖然是挺早的一篇paper但是今年剛讀到，很喜歡. Dong Lou老師很喜歡capture institutional trading evidence，比如像comomentum，這篇結果很striking.
6. Replicating Anomalies
真是一篇龐然大物，不知花了多少人力物力的paper （當然也就不知道背後有沒有差錯了）主要想法其實是說drop mini cap stocks會讓大部分anomaly insignificant. 印象最深的是其實最robust anomaly居然是seasonal effect.
7. Contrast Effects in Financial Markets
Gambler"s Fallacy 在金融市場的evidence，很喜歡這個setting，結果也比較robust，感覺值得有follow up的paper.
8. The Effect of Superstar Firms on College Major Choice
Econ味道很濃也很有野心的一篇paper，主要是說stock market industry level sallience 影響labor market mobility. 越來越多的學者開始把connect labor market and stock market，很多人開始用linkedin數據做一些empirical tests.

慢慢再寫，Shleifer 以及follower extrapolation相關的paper在今年也是很火的.

有多少的比特幣用於毒品和性交易 - Sex, Drugs and Bitcoin

6月份，去巴黎參加一個workshop 講自己寫的一篇關於 dark pool 的paper。

那是個很小型的workshop ，在座一共大約 15個人，在discussant當中有一位叫 Sean Foley的，來自於悉尼大學的senior lecturer。我之前就知道這個人，是因為他有一篇 JFE 是關於 dark pool trading。果不其然，Sean 在下面滔滔不絕的給了我5 點paper 的修改意見，句句在理啊。

到了晚上有一個小的gala dinner，一張桌子大約7，8 個人，吃飯時 Sean 就坐我對面。整個dinner ， Sean 一直在講話，講他的research和life，整張桌子都在聽他講。其中給我印象最深刻的是他講到他最新的一篇RFS 的R R 是一篇研究比特幣非法交易的文章。我們都知道比特幣交易是不可追蹤的，但是Sean從監管部門拿到了一部分比特幣非法交易的數據，然後利用這一部分的非法交易的數據去估計在整個dark net 下面約有多少比特幣的交易是非法的（ Sean 反覆強調比特幣非法交易的數據全世界只有他和他的coauthor 有）。

我後來並沒有在網上找到這篇文章，Sean的ssrn 下面也沒有，但是有幾家媒體報道。或許Sean的這篇比特幣的文章不是contribution 最強的，但肯定是最有regulatory implications的。這篇文章不論從data 還是 methodology都很有創新。坐等這篇文章刊登出來吧。

附上這篇比特幣文章的媒體報道：

How much illegal activity is financed through bitcoin?

Sex, Drugs and Bitcoin: Cryptocurrency used to finance illegal activity

另外Sean Foley 真的是一位非常有魅力的學者，我再附上他的一個油管的presentation，是關於stock exchange speed bump的： https://www.youtube.com/watch?v=MN8g622KiXwt=880s

小後記：

這篇文章另外的一個作者Talis Putnins 有好幾篇JFE，人很nice。我後來又聽說這篇比特幣的文章被RFS rejected，具體的也不知道是怎麼回事。只能繼續等了。

如果只讓自己印象深刻的話，LSE幾個搞asset pricing的人今年上半年follow的最多，其他文章看了很多但是印象都沒怎麼深入研究...

比如Ian Martin的所有文章，此人文筆極好...而且其asset pricing論文已經發表於econ top5, fin top1 (AER PP, JF, JPE, RES, ECTA, AER, QJE)，各一篇...不知道是偶然還是有意而為之...讓我們看看他最近一篇(what is the expected return on the stock)是發在哪裡...我猜是RFS或者JF.

Ian Martin, LSE

其他人有

Christian Julliard，用資訊理論的一些技術處理一些asset pricing問題。

Christian Julliard"s Research Page

看過一篇用density matrix 評估信用風險的。。。堪稱神文。。。具體名字記不清了

中金行研報告