【摘要】人們現(xiàn)在認識到數(shù)學已經(jīng)成為金融學研究領(lǐng)域中常見的關(guān)鍵技術(shù)，它給金融學的發(fā)展帶來了巨大的活力。數(shù)學在金融領(lǐng)域中的應用是可能的、必要的，但是也是有其局限的。金融數(shù)學自誕生以來經(jīng)過半個世紀不斷的擴充和修正，現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成為獨立的、具有理論研究價值和實踐研究價值的交叉學科。

【關(guān)鍵詞】金融數(shù)學 適用性 局限性

數(shù)學是一門古老的科學，具有悠久的歷史。同時數(shù)學還是一門應用性的工具學科，具有很強的適用性，許多的學科領(lǐng)域都引進了數(shù)學的方法來研究解決本學科的問題。數(shù)學的方法概括來說是利用理論模型引導人們的認識由未知走向已知，而金融學是一門從經(jīng)濟學中分化出來的應用性學科，實用性很強。它是利用理論模型把融通貨幣和貨幣資金從一種期望變成另一種期望，例如股票定價、期權(quán)定價模型，這些參數(shù)分別是期望紅利和期望收益變動率，具有不確定性。正是這種理論模型的設(shè)計和對未來預期的不確定性，使數(shù)學和金融學存在著密不可分的內(nèi)在聯(lián)系。

一、數(shù)學方法在金融領(lǐng)域中應用的可能性和必要性

金融學是以融通貨幣和貨幣資金的活動為研究對象的，在金融活動中存在著一定的數(shù)量關(guān)系，具有確定性、可計量性。金融活動同經(jīng)濟活動一樣既有外在現(xiàn)象的量的規(guī)定性，同時又有內(nèi)在的質(zhì)的規(guī)定性，這就決定了把數(shù)學方法應用于金融活動過程中是完全有可能的和必要的。金融活動中存在著大量的數(shù)據(jù)應用，比如證券、期貨交易等等存在著大量的數(shù)據(jù)，這就使定量分析、實證分析成為可能和必要。在金融領(lǐng)域研究中搜集和整理這些數(shù)據(jù)，并運用數(shù)學模型對融通貨幣和貨幣金融活動中的利率、匯率、貨幣供給與需求、收益率、價格指數(shù)、利率等數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計、分析，才能得出可靠的精確的結(jié)論。

數(shù)學具有邏輯和直觀、分析和推理、共性和個性的特征，表現(xiàn)出高度的抽象性、精確性和嚴密的邏輯性。由于數(shù)學具有抽象性的特點，所以在金融研究中可以很好地借助數(shù)學的方法，深入地透過金融的現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)金融問題背后的經(jīng)濟變量函數(shù)關(guān)系，使復雜的關(guān)系變得清晰可辨。由于數(shù)學的精確性，可以準確地描述金融活動過程中的數(shù)量關(guān)系，使人們可以輕易做出多少的判斷。嚴密的邏輯性使數(shù)學分析成為科學推理的主要手段，它可以對復雜難辨的邏輯關(guān)系進行簡潔明了的說明。如馬爾柯維茨運用了適宜的數(shù)學方法證明了“不要把雞蛋放在一個籃子里”的道理，從而使金融投資理念由傳統(tǒng)的經(jīng)驗型轉(zhuǎn)變成嚴謹?shù)目茖W。阿羅與德布魯同樣運用數(shù)學的方法證明了一般均衡的存在，從而驗證了斯密著名的“看不見的手”原理不再是一個假說，而是一個經(jīng)過嚴格論證的定理。

一般金融學理論研究中應用數(shù)學方法主要有理論模型和實證分析兩種形式。理論模型是用數(shù)學語言來表述金融學中某一理論的基本內(nèi)容，實證分析是運用實際的定量化的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來驗證金融學中某一理論判斷的正確與否和適用性。這兩種方法是互相補充、相輔相成的。數(shù)量分析是前提，質(zhì)的規(guī)定性是結(jié)果。只有定量分析，沒有定性綜合判斷；只有定性綜合判斷，沒有定量分析都是不可能得出正確科學的判斷和可靠的結(jié)論的。

二、數(shù)學方法在金融領(lǐng)域中應用的可行性

20世紀80年代末期和90年代初期，由于金融學和數(shù)學的交叉產(chǎn)生了一門邊緣性學科金融數(shù)學。金融數(shù)學就是現(xiàn)代數(shù)學和計算技術(shù)在金融領(lǐng)域中的應用，運用的主要現(xiàn)代數(shù)學理論和方法有隨機分析、最優(yōu)控制、組合分析、非線性分析、多元統(tǒng)計、數(shù)學規(guī)劃等，金融研究對象主要是針對投資、債券、基金、股票、期貨、期權(quán)等金融工具和市場的理論和實踐進行數(shù)量的分析研究。其核心理論是不確定條件下的最優(yōu)投資策略的選擇理論和資產(chǎn)的定價理論。其中套利、最優(yōu)和均衡是三個主要概念。金融數(shù)學學科的建立和發(fā)展，促進了金融工具的創(chuàng)新和對金融市場的有效運作，并且在公司的投資決策、開發(fā)項目評估和金融機構(gòu)風險管理中也得到了廣泛應用。

（一）金融數(shù)學發(fā)展歷史

金融數(shù)學發(fā)展的歷史最早可以追溯到1900年法國數(shù)學家巴謝利耶（Bachelier L）的博士論文“投機的理論”，文中首次運用了布朗（Brown）運動來描述股票的價格變化，標志著金融數(shù)學的誕生。1952年，馬爾柯維茨（H.Markowits）在他的博士論文中提出了資產(chǎn)組合選擇的均值方差理論。其意義是將人們原來期望尋找“最好”股票的想法引導到風險和收益的量化和平衡的理解上來。后來，夏普（William F Sharpe）和林特納（Lintner J）進一步拓展了馬爾維茨的研究工作，提出了資本資產(chǎn)定價模型（簡稱CAPM），緊接著米勒提出公司財務理論（MM理論），引發(fā)了第一次“華爾街金融革命”。馬爾柯維茨、夏普和米勒因為他們?nèi)嗽诮鹑跀?shù)學中開創(chuàng)性的貢獻獲得了1990年諾貝爾經(jīng)濟學獎。1973年，布萊克（Fisher Black）和斯克爾斯（M.Scholes）用數(shù)學方法給出了期權(quán)定價公式，后來，默頓（Merton R）對該公式進行了發(fā)展和深化。這使得金融交易者和銀行家在衍生金融資產(chǎn)的交易中帶來了便利，推動了期權(quán)交易的發(fā)展，成為第二次“華爾街金融革命”。斯克爾斯-默頓因此獲得了1997年諾貝爾經(jīng)濟學獎。馬爾維茨、夏普理論和布萊克、修斯公式一起構(gòu)成了金融數(shù)學的主要內(nèi)容，同時也奠定了研究新型衍生證券設(shè)計的新學科金融工程的理論基礎(chǔ)。

（二）金融數(shù)學主要理論

1.投資組合理論。就是選擇哪些資產(chǎn)進行投資以及每項投資所占的比例，使得在一定的風險下預期收益率最高，或者是在一定預期收益率的前提下風險最小。或者是由風險與收益率相匹配而形成的效用最大。馬爾柯維茨用正態(tài)分布理論解決了投資組合問題，他用均值表示收益率，方差表示風險，將投資組合問題變?yōu)榫怠讲铌P(guān)系的優(yōu)化問題。

2.CAMP理論。在馬爾柯維茨的均值方差投資組合理論的基礎(chǔ)上，夏普、林特納和默頓研究了均衡競爭市場中金融資產(chǎn)的價格形成，提出了資本資產(chǎn)的定價理論，簡稱CAMP。該模型意義為，證券投資的回報率與風險之間存在一定的定量關(guān)系，即因承擔風險而得到風險報酬的定量關(guān)系；所有投資者都在證券市場線上選擇證券，所選中的投資組合是投資者的有效函數(shù)與證券市場線的切點。夏普評價的關(guān)鍵就是求切點。這個理論在證券股價、投資組合的績效測定、資本預算和投資風險分析中得到了廣泛應用。

3.Black-Scholcs期權(quán)定價公式。1973年，布萊克和斯克爾斯在論文“期權(quán)定價與公司負債”中提出Black-Scholcs公式（簡稱B—S公式）。他們證明了期權(quán)的合理價格不依賴于投資者的偏好，即風險中性原則。由于B—S公式具有較強的實用性和可操作性，所以被廣泛用來制作各種金融衍生品的價格，是開發(fā)新金融產(chǎn)品的工具。同時也為套期保值與風險管理開辟了新的研究空間。

4.鞅理論。當金融市場是有效假定的情況下，證券的價格可以等價于一個鞅隨機過程。由于鞅理論和方法在現(xiàn)代金融理論中的應用，使得利用等價鞅測度的概念研究衍生證券定價的理論問題，得到的結(jié)果不僅深刻地揭示了金融市場的運行規(guī)律，而且還提供了一套有效求解復雜金融衍生品的定價與風險管理的算法。

5.最優(yōu)停時理論。最優(yōu)停時理論是概率論中一個具有很強實用性的領(lǐng)域。運用該理論研究具有固定交易費用的證券投資決策問題，能夠給出具有兩個風險證券投資決策問題的簡化算法和精確的數(shù)值解。這種在金融領(lǐng)域中的研究已經(jīng)取得了可喜的研究成果。

6.微分對策理論。微分對策理論主要是用來研究期權(quán)定價和投資決策問題。當金融市場不滿足穩(wěn)定假定或出現(xiàn)異常波動時，證券價格往往不符合幾何布朗運動，這時用隨機動態(tài)模型研究證券投資決策問題在理論上和實踐上都存在較大偏差，用微分對策方法可以放松這一假設(shè)，針對最差情況進行優(yōu)化，可以得到很強的投資策略。運用微分對策理論研究金融領(lǐng)域中投資決策的重復對策、隨機對策、多人對策等前景廣闊。

7.智能優(yōu)化。智能優(yōu)化方法有遺傳算法、模擬退火算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分析等，把這些方法同傳統(tǒng)方法結(jié)合起來，應用于風險控制和投資決策領(lǐng)域中具有廣闊的研究前景。國際上在這方面已經(jīng)取得了初步成果，我國也開始注重這方面的研究。

（三）金融數(shù)學的發(fā)展趨勢

數(shù)學在金融領(lǐng)域研究中建立模型是需要許多假設(shè)條件的，可是在金融活動實際發(fā)展過程中，這些提前設(shè)定的假設(shè)條件有些與客觀事實會出現(xiàn)差距甚至抵觸，因此對實際問題的解決效果就不理想，范圍也十分狹窄，這就需要在數(shù)學方法上進行改進和發(fā)展。世界各國社會發(fā)展、金融背景和管理模式都不相同，要達到研究的目的，需要建立符合自己國情的金融模型和分析方法。例如CAPM只適合歐式期權(quán)而不適合美式期權(quán)。即使研究中假設(shè)條件比較合理，由于金融環(huán)境和社會需求不斷發(fā)生變化以及創(chuàng)新運動的發(fā)展，也為金融數(shù)學提出了越來越多的實際問題，因此我們不斷的進行探索和創(chuàng)新是金融活動客觀實際發(fā)展的需要。實證研究是金融數(shù)學的一個主要方向。實證研究的基本程序是從金融市場現(xiàn)實中取得數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并建立數(shù)學模型，然后揭示數(shù)據(jù)背后隱含的規(guī)律，最后返回數(shù)據(jù)和現(xiàn)實中檢驗結(jié)論的正確與否。如果在實證研究中離開了實際數(shù)據(jù)的支持和檢驗，單純從概念到概念進行定性分析，或者單純從模型到模型進行邏輯推理，那就很難深入客觀地揭示金融市場的發(fā)展規(guī)律。

金融系統(tǒng)由于存在著多因素、非線性、不確定性而成為復雜的系統(tǒng)，尤其是金融市場具有波動性、突發(fā)性、不完全性和不對稱性等特征，一般不可歸結(jié)為隨機問題，這就為金融數(shù)學的發(fā)展提出了較高的要求，因此這也成為金融數(shù)學發(fā)展面臨的重要課題。

三、數(shù)學方法在金融領(lǐng)域中應用的局限性

金融學所研究的對象一般具有復雜性、流動性、多變性、不確定性和不易計量的特點，同時還有許多非經(jīng)濟因素對其產(chǎn)生影響，其中包括政治的、軍事的、文化的、民族的、宗教的、道德的、制度的、心理的、歷史的等多種因素。而數(shù)學模型的表述意義和對現(xiàn)實的把握是相對的、有條件的，不是絕對的，一成不變的。建立數(shù)學模型的理論前提是需要一系列假設(shè)條件的，這些假設(shè)與現(xiàn)實金融活動過程在某些時候有可能是完全不吻合的、抵觸的。如果出現(xiàn)了這種情況，數(shù)學模型就失去了它的表述意義和分析能力，對未來結(jié)果的預測也就很難找到最佳值和最佳方案。例如新古典學派在對一般均衡理論進行數(shù)理分析時提出的十二個假設(shè)條件，在現(xiàn)實中很難完全滿足。再如次貸危機的產(chǎn)生、五大投資銀行的衰落，也都說明了這一點。

數(shù)學的方法不同與其他的研究方法，有其自身的獨特性。數(shù)學的方法能簡練準確地說明和表示一些金融活動過程中的現(xiàn)象，但是數(shù)學的方法也是有其局限性的，不是萬能的，并不是所有的金融問題都可以用數(shù)學方法來進行研究和解決，要根據(jù)具體的情況選擇好實用的范疇和研究對象。運用數(shù)學方法研究金融領(lǐng)域中的問題首先要以質(zhì)的分析為前提，數(shù)學方法的分析是居于次要地位的。所以無論數(shù)學方法的應用多么嚴謹科學、數(shù)量關(guān)系多么完備，數(shù)學終究只能作為一種輔助工具，任何夸大數(shù)學方法應用的做法都不是明智之舉。例如，20世紀90年代，一些經(jīng)濟學家試圖用隨機微分和非參數(shù)統(tǒng)計方法研究金融問題，時至今日研究效果也不理想，偏差太大，不能用于實際應用。還有金融的高階邏輯問題目前還不能在數(shù)理公理化體系中得到解決。

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作者簡介：楊曉玄，男，北京大學光華管理學院學生。