21世紀(jì)經(jīng)濟報道記者 吳霜
11 月 22 日，為凝聚行業(yè)智慧、探尋發(fā)展新路徑，由南方財經(jīng)全媒體集團指導(dǎo)、21 世紀(jì)經(jīng)濟報道主辦的 “第二十屆 21 世紀(jì)金融年會” 在北京盛大召開。在下午的“財富管理的低利率之問”分論壇上，國家金融與發(fā)展實驗室財富管理研究中心主任王增武以《應(yīng)對低利率的不確定性溢價之策——非線性數(shù)學(xué)期望視角》為主題發(fā)表演講，從理論工具創(chuàng)新與實踐應(yīng)用結(jié)合的角度，為低利率環(huán)境下的財富管理與資產(chǎn)配置提供了全新思考維度。
王增武直言，當(dāng)前經(jīng)濟金融運行邏輯已從線性轉(zhuǎn)向非線性，2008 年全球金融危機引發(fā)的 “伊麗莎白女王之問”——“為何學(xué)界未能預(yù)判如此重大的危機”，其核心答案便與非線性特征下的不確定性刻畫相關(guān)。
他指出，隨著經(jīng)濟進入高質(zhì)量增長階段，市場主體的投資、消費、出口意愿趨于謹(jǐn)慎，根源在于經(jīng)濟金融環(huán)境中的不確定性顯著增大，傳統(tǒng)基于確定性或可量化風(fēng)險的決策框架已難以適配 “看不見未來” 的市場現(xiàn)狀。
“投資的核心是在不確定性中尋找確定性溢價，而非線性數(shù)學(xué)期望正是刻畫這種不確定性的關(guān)鍵理論工具。” 王增武解釋道，傳統(tǒng)投資決策中追求的 “風(fēng)險溢價”，僅能覆蓋可量化的風(fēng)險部分，而當(dāng)前市場更多面臨的是 “模糊性”—— 即已知資產(chǎn)漲跌兩種可能，但無法精確判斷其發(fā)生概率，如漲勢概率在 60%-70% 區(qū)間卻難以確定具體數(shù)值，這種模糊性正是不確定性的核心構(gòu)成，也是非線性數(shù)學(xué)期望的主要刻畫對象。
他進一步溯源理論根基，提及凱恩斯 1921 年《概率論》中對不確定性的邏輯概率解釋，以及芝加哥學(xué)派創(chuàng)始人富蘭克林?奈特的觀點。“勇于擁抱不確定性的市場參與者才能獲得超額收益”。王增武強調(diào)，在低利率環(huán)境下，投資者若能正確認(rèn)知并合理運用工具應(yīng)對這種不確定性，就能將其轉(zhuǎn)化為超額收益的來源，這正是非線性數(shù)學(xué)期望視角的核心價值。
為讓理論更易理解，王增武通過數(shù)學(xué)表達式對比了不同場景下的收益邏輯：定期存款與連續(xù)復(fù)利對應(yīng)的是時間價值與絕對收益，傳統(tǒng)風(fēng)險資產(chǎn)投資疊加了風(fēng)險溢價，而在非線性框架下，資產(chǎn)收益還應(yīng)包含 “均值不確定性溢價” 與 “方差不確定性溢價”。
他指出，當(dāng)前財富管理的核心優(yōu)化方向，在于通過有效分類資產(chǎn)，識別不同資產(chǎn)的不確定性類型，將其納入投資組合以捕捉額外溢價。
在實踐應(yīng)用層面，王增武提出低利率環(huán)境下的三大應(yīng)對路徑：一是拓展服務(wù)邊界，覆蓋客戶全生命周期需求，強化個性化服務(wù)、數(shù)智化賦能、集團化資產(chǎn)配置與精細(xì)化風(fēng)控；
二是拓展資產(chǎn)邊界，除傳統(tǒng)權(quán)益、黃金外，積極納入 Reits、ABS、利率互換、可轉(zhuǎn)債、綠色科創(chuàng)資產(chǎn)、跨境資產(chǎn)、數(shù)字人民幣資產(chǎn)及數(shù)據(jù)資產(chǎn)等創(chuàng)新品類，其中數(shù)據(jù)資產(chǎn)作為 AI 時代繼土地、勞動、技術(shù)后的新型生產(chǎn)要素，未來必將成為資產(chǎn)組合的重要組成部分；
三是拓展策略邊界，運用投資組合優(yōu)化、杠桿操作、套期保值、套利套息、紅利策略、波動性管理等多元工具提升收益空間。
尤為值得關(guān)注的是，王增武特別強調(diào)了 “精細(xì)化風(fēng)控” 與 “波動性管理” 的重要性。他認(rèn)為，歷次股債市場大幅波動中，多數(shù)機構(gòu)未能前瞻性預(yù)判風(fēng)險，本質(zhì)是對非線性環(huán)境下風(fēng)險的度量、識別與刻畫不足，而非線性數(shù)學(xué)期望恰好能填補這一空白。
“波動性本身并非確定不變，連續(xù)交易中的波動性不確定性，正是均值不確定性溢價與波動不確定性溢價的重要來源。” 他表示，若能通過工具創(chuàng)新將這種不確定性轉(zhuǎn)化為正向收益，就能有效應(yīng)對低利率帶來的收益壓力。
最后，王增武總結(jié)道，非線性數(shù)學(xué)期望為低利率環(huán)境下的資產(chǎn)價格刻畫、風(fēng)險度量提供了全新的數(shù)理基礎(chǔ)。在人工智能時代，機器學(xué)習(xí)等工具已成為普及化的分析手段，投資者可借助這些工具，將經(jīng)濟金融環(huán)境中的 “不確定性” 逐步降維為 “模糊性”“風(fēng)險”，最終找到可把握的 “確定性”，實現(xiàn)財富的保值增值與有效傳承。
“這并非要求所有從業(yè)者精通專業(yè)理論，而是希望在策略制定中納入非線性視角，讓資產(chǎn)刻畫更貼合市場本質(zhì)。” 他補充道。
本文鏈接：王增武：以非線性數(shù)學(xué)期望破解低利率下的不確定性溢價http://m.sq15.cn/show-3-159785-0.html
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