《家庭金融》翻译(共23页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上Household Finance家庭金融John Y. Campbell摘要家庭金融的研究正日益受到挑战，因为家庭的行为很难衡量，并且家庭还受到论文中的模型之外的限制。参与（participation）、分散化（diversification）和抵押贷款再融资（mortgage refinance）的证据表明许多家庭的投资很有效率，但是还有少数家庭的投资面临着重大失误。这些家庭比较贫穷，并且受教育程度不高。有证据表明，家庭意识到这些问题，并试着避免他们不擅长的金融策略。一些金融产品涉及从不高明家庭到精明家庭的交叉补贴（cross-subsidy），这会抑制能提高社会

2、福利的金融创新。家庭金融研究的是家庭如何使用金融产品来实现其目的。家庭金融问题有其特有的特征：家庭金融的计划必须是长期而有限的；他们拥有重要的非交易资产即人力资本；他们持有非流动性资产即房产；他们面临购买力的约束；他们不得不面对税收问题。当然，家庭资产的需求对资产定价也很重要。本文中，富裕的并且容忍风险的家庭对均衡的资产回报有着不成比例的影响。金融研究可以是实证的或规范的（positive or normative）。实证分析描述了经济主体实际在做什么，而规范分析描述了他们应该做什么。经济学家曾经假定实际和理想的行为一致，或通过选择一个适当模型使其一致。家庭金融提出了新的挑战。许多家庭从金融规

3、划师或其他专家那里寻求建议，然而一些家庭制定的决策很难和这些建议或标准模型一致。一种方法是保持实际和理想行为会一致的假定不变，考虑带有偏好的非标准行为模型，该模型包含了损失厌恶和心理账户。另一个方法是考虑家庭非最优偏好。我采取第二种方法。我比较了我们所知的家庭实际做什么实证的家庭金融和我们了解的家庭应该怎样做规范的家庭金融。这种比较不是一无是处。第一，实证的家庭金融要求高质量数据，这很难获得。第二，规范的家庭金融要求超出教科书上的金融理论。我认为对于多数家庭，观察到的和理想的行为之间的差异相对不大，可以通过被标准金融理论忽略的小摩擦而使其合理化。对于少数家庭，特别是贫困的和受教育水平低的家庭，

4、这种差异较大。我认为这些差异，或投资失误，才是家庭金融研究领域的核心。考虑到金融规划问题的复杂性和令人迷惑的金融产品，一些家庭会出现投资失误。一个重要的问题是什么决定了金融产品。该领域被称作是均衡家庭金融。我认为金融创新被向家庭宣传的成本拖累了，以及金融产品专利保护的无力。如果家庭的投资失误，金融学家要为之努力以减少这种情况。我呼吁广泛的金融教育。本文的结构如下。第I节总结了研究者研究家庭金融要面临的经验的和理论上的两个挑战。第II节讨论了家庭参与和资产分配决策，第III节研究了风险资产持有的多样化。第IV节使用抵押贷款的选择，即家庭必须做的一个最重要的金融决策，来说明家庭金融的主题。第V节考

5、虑了创新的障碍，第VI节是结论。I.家庭金融的两个挑战A测量家庭金融的实证分析研究的是家庭实际怎样投资，难点在于数据难于收集。一个原因出于家庭保护隐私的目的，并且许多家庭的金融决策很复杂，他们在不同的金融机构开立不同的账户。对家庭金融进行实证分析的理想数据库至少要具有五个特征。对美国金融财富进行的研究最理想的数据库是SCF（Survey of Consumer Finance美国消费者金融调查），但SCF也有缺陷。因此有些文献对数据进行了处理，或者采用替代的数据来源。（略）。B建模家庭金融的规范分析研究的是家庭应该如何投资。这个问题比较难回答，因为实际的家庭决策还包含一些被经典理论忽略的问题。

6、其中最明显的是，家庭的金融策略必须是长期的。Merton (1971, 1973)提出了在随着时间变化的投资机会下的长期金融规划，他认为长期投资者不仅要考虑财富风险，还要考虑财富生产率的风险，即再投资财富的回报率。因为Merton的理论比传统的投资组合选择的均值-方差分析更难，直到20世纪90年代，Merton模型得以才实现。该相关文献的一个分支主要研究对实际利率的冲击，假定风险溢价是不变的(Campbell and Viceira (2001), Wachter (2003)。另一分支集中研究股权溢价（equity premium），并假定其服从外生时间序列过程如AR（1）(Kim and

7、Omberg (1996), Campbell and Viceira (1999)。这些模型的一个显著特征是他们能够解释均值-方差分析的预测结果和对家庭金融规划的建议之间的显著差异。例如Canner, Mankiw, andWeil (1997)指出，与Tobin (1958)提出的共同基金理论不同，金融规划师一般建议保守的投资者持有大量债券和少量股票。这些文献的一个重要主旨是实际权重与名义权重之差。例如，长期名义债券的风险主要依赖于对通过膨胀的观察。如果通货膨胀被控制了，则名义债券对长期投资者而言是安全资产，否则这些资产具有高度风险。因为通货膨胀的冲击是持续不断的，从长期来看，实际债券和名

8、义债券之间的差异更重要。Merton的模型传统上假定所有财富都以流动的，易交易的形式存在。然而，对于大多数家庭来说，财富的绝大部分是不能交易的人力资本。换言之，家庭获得劳动收入，但不能出售该收入的要求权。如果劳动收入和交易资产一致，并且家庭能卖空这些资产，那么家庭能规避劳动收入风险(Bodie, Merton, and Samuelson (1992)。实际上，劳动收入风险很大部分具有异质性，因此是不可规避的。该风险有效增加了风险厌恶程度，从而导致家庭的投资更谨慎(Heaton and Lucas (2000), Viceira (2001)。另一方面，对较差的投资回报，一些家庭在一定程度上能

9、增加劳动供给，如延长劳动时间或推迟退休，这种增加的可变性使得家庭愿意冒金融风险 (Bodie, Merton, and Samuelson (1992), Farhi and Panageas (2005) 。关于劳动收入风险属性一直很有争议。一些作者发现劳动收入能刺激对风险资产的投资(Cocco, Gomes, and Maenhout (2005)；另一些作者认为劳动收入和资本收入在长期会共同变化（covary）(Benzoni, Collin-Dufresne, and Goldstein (2005),或者异质的劳动收入风险的变动和股票收入的变化相反(Lynch and Tan (20

10、04), Storesletten, Telmer, and Yaron (2004)，从而导致劳动收入替代股票市场的投资。房屋对中产家庭来说很重要。房屋是长期资产，能提供给所有者一系列的住房服务；在这种意义下，房屋和长期债券很像，并能用于规避房屋价格的变化和非房屋消费(Pelizzon and Weber (2005), Sinai and Souleles (2005)。但房屋也是非流动资产，因此房屋所有者发现，根据经济波动来调整住房服务的消费很贵。这种非流动性会抑制房屋所有者的所有权和风险。家庭金融的另一个重要方面是借贷限制（borrowing constraints）。家庭必须考虑到他

11、们未来的消费不仅取决于他们的财富和投资机会，同样还取决于他们的净未来收入。与那些已经积累了退休储蓄的年长家庭相比，借贷限制对年轻的家庭更重要。家庭金融的生命周期使得标准理论更加复杂，因为一个人不可能使用固定的长期的模型，相反地，随着家庭年龄的增长和金融资产的累积，要使用更复杂的、符合金融策略变化的、有限时间的模型。最后，家庭决策必须要考虑税收的复杂性和非中立性。包括针对名义利率而不是实际利率的税收，税收优惠的退休金账户的有效性，抵押贷款利率的税收可推断性，资本获得的税收等。一个典型的例子是可调利率抵押贷款（ARM）和固定利率抵押贷款（FRM）的选择。可调利率抵押贷款实际上是家庭发行的浮动利率票

12、据，而固定利率抵押贷款是长期的名义债券，拥有着看涨期权使得家庭按照面值偿还借款，并且在利率的变动允许的前提下可以进行转按揭贷款。在金融理论中，浮动利率票据比起长期名义债券是一个更安全的工具；其拥有的固定值几乎不会受利率变动的影响，而长期债券值对利率很敏感。然而金融规划者一般把ARM看做是具有风险的。解决该矛盾可以通过家庭金融问题的两个特征进行。第一，家庭的计划要是长期的。如果实际利率变动，ARM就会使家庭要面临实际购买成本上升的风险。家庭可以通过使用长期固定利率抵押贷款规避该风险。实现该目的的理想工具是通货膨胀指数抵押贷款（inflation-indexed mortgage），但是如果通货膨

13、胀的风险适中，FRM也是一个合适的选择。第二，如果未来收入暂时性地减少，家庭会愿意借贷；如果未来房屋价格下降，则家庭就不会这样做。如果考虑到未来的借贷限制，即使实际利率不变，ARM也会变得有风险。为了说明此观点，考虑当预期未来通货膨胀上升会发生什么。名义利率上升，因此对ARM的月度付款也上升，即使价格水平还没有上升。还款的加速上升补偿了借款人因为未来通货膨胀而造成的损失。这对那些通过借款还款ARM的家庭没有影响，但是会降低具有借贷限制的家庭的消费。Campbell and Cocco (2003)解出了一个家庭抵押贷款选择的模型，认为当通货膨胀的风险和实际利率风险相关时，ARM对没有限制的家庭

14、具有吸引力；对有潜在借贷限制的和低风险厌恶度的家庭，ARM也有吸引力。对风险厌恶的有借贷限制的家庭不具有吸引力，特别是那些与收入相比拥有高抵押贷款债务的家庭。本文中，附录A提出一个简单的分析模型，该模型中有类似的观点。规范分析面临的一个基本的议题是如何界定家庭效用函数。通常假定家庭拥有时间分离式幂效用（time-separable power utility）或Epstein-Zin (1989) utility，因此他们的相对风险厌恶不随他们的财富变动。然而一些证据表明，相对风险厌恶随着财富的增加而减少。例如Carroll(2002)提出一个模型，在模型中遗赠效用比消费效用的曲度更低，因此随

15、着家庭不断积累财富，风险厌恶降低。习惯构成（habit formation）模型(Campbell and Cochrane (1999)或消费承诺（consumption commitments）(Chetty and Szeidl (2005)模型说明风险厌恶随着财富短期波动而变动。II.参与和资产分配家庭在现金市场、债券、股票、房产等方面该如何分配他们的资产？具体地说：有多少家庭参与到这些市场中？如果他们决定参与，他们会给每个类别分配多少资产？并且随着年龄、财富等特征的不同，家庭的投资行为该如何变化？根据Bertaut and Starr-McCluer (2002), Haliasso

16、s and Bertaut (1995), and Tracy, Schneider, and Chan (1999)，我现在对与这些问题相关的2001年SCF的数据进行概括性总结。图1描述的是财富分布图。图1图1中横坐标代表把家庭总资产按从小到大排列后的百分位分布。纵坐标代表的是对美元取对数后的结果。图中有三条线分别代表总资产、金融资产、资本净值。总资产包括金融资产和非金融资产（总资产包括耐用品、房产、私人企业股票等，不包括养老金和人力资本）。资本净值是总资产减去负债（包括抵押借款、住房贷款、信用卡负债等）。从该图可以看出大部分的家庭只持有少量的金融资产（因为该线在最下面）。即使是中等财富水

17、平的家庭只有35000美元的金融资产，而资本净值有86000美元，总资产是美元。该图还说明了财富分布是极度偏斜。图右端的那些富裕的家庭在统计上有举足轻重的影响。这些家庭和中等富裕的家庭的行为非常不同，我们无法得出一般家庭的金融决策：同样地，富裕家庭的行为对资产定价模型有着重要影响，而家庭金融更关心的是一般家庭的行为和福利。A.财富效应图2图2表示拥有不同财富水平的家庭的参与决策。横坐标如上图，纵坐标表示参与投资某特定资产的家庭的比例。这里把SCF中的资产分为安全资产（safe assets）、汽车（vehicles）、房产（real estate）、公开股权（public equity）、私人

18、企业资产（private business assets）和债券（bonds）。该图的左边是贫穷的家庭，该图左面的家庭持有的金融资产较少，这些较贫穷的家庭很少参与投资风险金融市场。标准金融理论预测家庭应该至少持有一部分具有正期望收益的风险资产，但是该结论忽略了参与的固定成本，在财富水平不高的情况下，固定成本轻易就会超过从参与中获得的收益。图2说明了在财富分布1/4以下大部分的家庭只持有流动资产和汽车，只有少量家庭投资房产。沿着图2向右移动，随着总财富的增加，持有公开股权的家庭比例增加。参与风险市场也还不够普遍，甚至是那些比较富裕的家庭。该现象被Mankiw and Zeldes (1991),

19、 Haliassos and Bertaut (1995), and Heaton and Lucas(2000)所证实。富裕家庭的有限参与对金融理论提出了挑战，是家庭金融的一个普遍现象。在图1看出，在财富分布的第80百分位处，一个典型家庭持有大约美元的金融资产。而从图2看出，持有公开股权的家庭大约有80%，20%的家庭不持有公开股权。很多富裕的家庭都持有大量的私人企业资产。Gentry and Hubbard (2004)提出，私人企业主持有40%的总净资产，即使他们只占总人口的10%。这说明这些家庭对资产需求和资产定价都很重要。从图2看出，从第80百分位处，私人企业资产的持有比例从22%一

20、直上升至70%。Heaton and Lucas (2000)证明在富裕的家庭投资组合中私人企业资产可以替代公开股权。在第80百分位处，既不持有私人企业资产也不持有公开股权的家庭比例小于10%。因此私人企业资产能够解释富裕家庭不参与公开股权市场的原因，但是还有很多家庭不原意冒任何类型的股权风险。图3图3说明了不同财富水平的家庭的资产分配决策。横坐标如前面所示，纵坐标表示某种资产在总投资组合中所占的权重。该图说明了流动资产和汽车对于穷人很重要，房产主要是所有人占有的房屋对中等富裕水平的家庭很重要。公开股权对中等水平的家庭也比较重要，但从图的右半部分看出，公开股权成为富裕家庭投资组合的最大部分。图

21、3还说明了富裕家庭在投资上更愿意冒风险。这一部分上是富裕家庭广泛参与风险资产的结果，但是也是参与的家庭的高投资组合的结果。Carroll (2002)证明了该现象，并在一些欧洲国家得到了相似的结论。B人口统计效应财富不是影响家庭金融特征（可以预测他们冒金融风险的意愿）的唯一因素，收入、年龄、种族、受教育程度、对风险的态度也很重要，它们统称为人口统计效应。在理解这些效应的相对重要性之前，我们必须面对一个基本的识别问题（Heckman and Robb (1985), Ameriks and Zeldes (2004)）。在任意时刻t，一个人出生在b年，则他是at岁，at=t-b。因此不可能单独识

22、别年龄效应、时间效应和世代（出生年份）效应（cohort effects）对投资组合选择的影响。理论表明，随着时间的变化，如果家庭观察到风险资产的风险和预期超额收益的变动，则在投资组合选择上存在时间效应。理论还表明，如果投资机会随时间而变化，或相对于金融财富，年老的投资者比年轻的投资者拥有较少的人力财富，则在投资组合选择上存在年龄效应 (Bodie, Merton, and Samuelson (1992), Campbell andViceira (2002) 。因此，在研究投资者选择时很难区分时间效应和年龄效应。世代效应更是如此。世代效应主要由不同的劳动市场经验引起的，该劳动市场经验影响人

23、们在每个世代持有的金融财富的比例，但该效应在美国现代社会中不太明显。世代效应也可以由不同的偏好所引起，或由不同的资产市场经验引起。在某种程度上该效应不能被未经建模的数据识别（或年龄效应和时间效应）。因此，我参考Heaton and Lucas (2000)以及其他人的文献，把世代效应设置为0，在该假定下，年龄效应就可以被估计了。在表I中，我根据2001年SCF的相关数据分析了这些人口因素对资产分配的影响。表格的左边面板反映了不同资产类型的参与对家庭收入、财富和人口特征的逻辑回归。表格的右边面板反映了在参与的条件下，投资组合对这些变量的回归。在每个面板中，第一个回归是关于公开股权的（包括在退休金

24、账户中持有的股权），第二个回归是关于私人企业资产的。标准差在每个系数下面表示出来，显著性水平小于等于10%的系数用*号标注。为了说明逻辑回归中每种效应在数量上是重要的，该表还反映了一个参照家庭的参与概率，每个虚拟变量从0变到1，或每个连续变量的每一标准差的变动都会引起该概率的变动该表格说明了在2001年的美国，年龄效应对公开股权市场的参与有微弱的负影响。这大概是由于在上世纪90年代年轻家庭参与的数量上升，以及财富和收入的回归控制对中等年龄的家庭较高的原因。因此，那些声称不能容忍投资风险的家庭不太可能持有公开股权。并且受教育程度、收入、财富对公开股权的参与都具有正效应。对私人企业资产而言，结果稍

25、有不同。年龄效应呈驼峰形，反映了年轻家庭购买而年老家庭出售私人企业资产的趋势。收入效应对私人企业所有权影响呈现U形，最小收入是美元，财富也有巨大的呈平方增长的效应，但是估计得不够精确。这些变量反映了最富裕和收入水平最高的家庭持有私人企业的强烈趋势。白种人家庭更愿意拥有私人企业，但是关于受教育程度效应不明显。考虑参与者的投资组合股份，主要影响是财富。公开股权和私人企业资产都呈二次形式，公开股权最低份额为70000美元，私人企业最低份额为85000美元。该形式反映了如果低财富水平的家庭参与风险市场，他们愿意持有大量的投资组合股份，但在财富分布的右半部分，投资组合股份显著上升。白种人和受良好教育的家

26、庭与其他家庭相比，在公开股权上拥有更高的投资组合股份数额。表I的回归忽略了其它文献中认为很重要的一些变量。Bertaut and Starr-McCluer (2002)证明养老金领取权增加了对风险资产的分配，自我雇佣减少了该项投资。根据Rosen and Wu (2004)的健康和退休的研究，健康状况不好的家庭会减少风险资产的分配。这些效应在参与决策中起到很大的作用，在一定程度上在参与的条件下对资产分配也有作用。Poterba and Samwick (2003)认为拥有高边际税率的家庭更愿意持有税收优惠的资产，例如股票和免税债券，并愿意在延期缴税的账户中持有资产。这些结果描述了在某一时点的

27、家庭资产分配。但是我不再介绍随着时间的推移，家庭的资产分配会如何演变。一些近期的研究文献发现了资产分配惯性的证据。退休金储蓄计划的参与者很少改变他们贡献的分配或投资组合的再权衡，违约选择权对投资组合也有长时间的效应(Agnew, Balduzzi, and Sunden (2003), Ameriks and Zeldes (2004), Choi, Laibson, Madrian, and Metrick (2002, 2004b), Madrian and Shea (2001)。Brunnermeier and Nagel (2005)研究了美国的调查数据发现，资本利得和损失同样很少会

28、引起这种再权衡。C解释说明我们如何理解上述结果？教科书上的金融理论暗示了所有的家庭，无论对风险的态度是怎样的，需要持有一些股权，只要股权溢价是正的。股权市场的有限参与一定是由于某一标准假定的错误。一个可能是一些家庭没有意识到股票作为一种资产形式的存在：据报道，超过35%的意大利家庭直到上世纪90年代才知晓股票(Guiso and Jappelli (2006)；然而，该比例在美国更小。家庭具有非标准的偏好或可能面临着固定成本的存在，例如一次进入成本或持续的参与成本。固定成本能够解释参与者为什么会随着财富的增加而增多，因为一个大的投资组合更有可能证实一个固定成本的支付会增加回报。一次进入成本意味

29、着正的年龄效应，因为一旦一个固定的参与成本已经支付了，那么家庭会继续参与；持续的参与成本导致具有弱年龄效应的有限参与。Haliassos and Bertaut (1995) and Vissing-Jorgensen (2003)认为适中的持续参与成本能够解释许多美国家庭的不参与，尽管不是最富裕的家庭。固定参与成本可以从以下几点来解释。一个是考虑为了投资于股票市场而必须支付的时间和金钱的固定成本。例如Vissing-Jorgensen (2003)指出股权所有权常常使税收回报准备变得复杂化。而固定成本可能是经济学家对心理因素的描述，该心理因素使得某些家庭对股权所有权感到不适。例如，Hong,

30、 Kubik, and Stein (2004)发现交往不多的家庭不太可能持有股票，这说明了家庭愿意和别人共同参与金融实践。同样地，Guiso, Sapienza, and Zingales (2005)发现那些不愿意信任别人的家庭也不太可能持有股票。据此，不参与被认为是一种投资失误，一个拥有较高固定成本的家庭更容易犯的错误。两种解释都必须面临教育对股权所有权的重要影响。表I说明了教育可以直接预测股权所有权，即使是控制了年龄、收入和财富。Guiso, Sapienza, and Zingales (2005)认为信任效应对股权所有权的影响对受教育家庭比较弱。这说明了受教育的家庭知道不参与是一个

31、投资失误，或者正如Haliassos and Bertaut (1995)指出的，“教育和信息的免费获取在克服由于无知和观察失误造成的股票持有障碍方面很重要。”而该论断可能是正确的、合理的，因为教育降低了股票市场参与的客观成本。因此，在下一节中我将介绍瑞典受教育的家庭会更高效地多样化他们的投资组合，以期获得参与的单位风险的高额回报。一个有趣的问题是股票市场的参与者与不参与者相比是否是更加偏好风险的。如果不参与者是相对的风险厌恶型的，那么少量的固定成本就足以使他们不参与。Carroll (2002)提出一个模型，在该模型中所有的主体都有一个共同的效用函数和倾斜的相对风险厌恶，作者认为该模型解释了

32、富裕家庭的高参与率和激进的资产分配。然而，Haliassos and Michaelides (2003) and Gomes and Michaelides (2005)提出风险厌恶的家庭拥有强烈的预防储蓄动机，这会导致他们积累更多的财富。如果风险厌恶中存在外生的横截面方差，预防储蓄效应就很强烈，这些富裕的家庭足以能够支付股票市场参与的固定成本，参与比不参与家庭更加厌恶风险。数据的另外一些特征可以由投资组合选择的背景风险效应来解释。自我雇佣的家庭和有大量私人企业资产的家庭要承担私人企业风险，这会增加他们的有效风险厌恶度，即使对于公开交易股权的回报是不正确的。如果对于公开股权风险来说是非常正确

33、的，那么私人企业风险对股权所有权有更强烈的阻碍效应。当我把公开股权参与回归中的私人企业所有权虚拟变量加入表I的模型中，发现该变量的影响是负的，并且不显著。健康状况差对资产分配的影响也可以被理解为背景风险效应；在本文中风险将要消耗需求而不是收入。III分散化家庭金融中的另一个重要的话题是家庭如何运用各类资产构成资产组合。精确测量在这部分内容中显得尤为重要，因为理想上我们想要测量各个资产的持有量，而且调查数据不会给出这些量的详情。但是，大量具有独创性的实证文献从调查（例如，关于任意一支股票的持有决策和持有数量）、纳税申报单（列出了公司支付的红利进而显示了单支股票的持有量）和证券公司的账户中提取信息

34、进而探讨了家庭股票组合的构成。这些文献的主要的结论如下：首先，对多数家庭而言，直接持有的股票数量相对较少。通过对SCF（消费者财务状况调查）的分析发现，对于那些直接持股的家庭，其股票持有个数的中位数为2，直到2001年才增加到3（Blume and Friend (1975), Kelly (1995), Polkovnichenko (2006)）。当然，很多的家庭并不是直接拥有股票而是通过公共基金或者退休账户，并且这些间接投资更趋于分散化 Curcuru, Heaton, Lucas, and Moore (2004)定义如果家庭在一个证券公司账户中持有的证券的50%以上小于10支股票，则

35、该家庭的投资是单一的。根据SCF的数据，他们发现单一投资家庭的比例在下降，从1989年占持股家庭总数的1/3下降为2001年的14%，拥有的股份也从21%降为12%。Polkovnichenko (2005) 也强调了在家庭投资组合中购买公共基金与直接投资个别股票的共存性。因此，直接投资的集中化（只投资于个别股票）对家庭投资组合风险是否会产生较大的影响尚不清楚。第二，在综合数据中发现了对于地方公债的区域性偏差或偏好（French and Poterba (1991), Cooper and Kaplanis (1994)）。这种区域性偏差或偏好同样在家庭层面上的数据中显示出来，相比于外国投资投

36、资者更倾向与国内投资，而相对于外地的公司更倾向投资本地公司。Huberman (2001) 使用公司记录发现，个体投资者偏好持有当地的电信公司。运用证券公司账户的数据，Zhu (2002)发现那些不持有国际股票的投资者表现出更明显的区域性偏差，这说明在两种形式的区域性偏差之间存在联系。Feng and Seasholes (2004)则发现中国投资者不仅过多持有当地公司的股票，还包括那些在当地交易所上市的公司的股票，他们认为熟悉导致了区域性偏差。第三，很多美国家庭持有大量所在公司的股票，尤其是在他们的401(k)退休储蓄账户中（Mitchell and Utkus (2003)）。Benart

37、zi (2001)发现，尽管某些人的这一行为是由于公司管理层的政策导致的，但是相比分散化的可选方案，仍然有大量不受公司政策限制的员工会买入自己公司的股票。当所在公司的股票比过去10年都要表现良好时这一结论就会尤为明显，这说明家庭会外推雇主过去的表现 但是 Choi, Laibson, Madrian, and Metrick (2004a) 发现， 401(k) 计划的参与者通过卖出股价上涨的公司股票再分配他们的组合，这与与处置效应一致。第四，打折证券公司的顾客交易更频繁（Odean (1999) ,Barber and Odean (2000)）。这一发现与在退休储蓄计划研究中找到的在资产分

38、配上的惯性相反，这可能是因为打折证券公司的顾客更具有股票交易的特殊爱好。证券公司的顾客也表现出处置效应，也即他们具有变现收益持有损失的倾向。Odean (1998)指出证券公司的顾客认识到收益的倾向远大于认识到损失，除了在12月的时候为避税而变现投资亏损的行为逆转了上述关系。变现收益可能是一种使得过分集中的投资组合重新分散化的方式，但是对持有损失却很难给出合理的解释。这种不合理不仅是因为持有损失会导致税收无效率（多缴税）而且就股价的动量效应这个方面上来说持有损失会继续降低税前的收益。最后，各个家庭表现出来的这些效应的强度具有异质性。例如，Puri and Robinson (2005)指出，那

39、些对预期寿命持乐观态度的家庭会为直接购股安排一个很高的组合权重，尽管证券在他们的投资组合中没有占很高的权重。更深层次的，Graham,Harvey, and Huang (2005)发现，那些宣称对投资产品感到舒服的投资者也会倾向于更频繁的交易而且在全球范围内更加分散化自己的投资。学者们对投资组合的表现进行了积极的辩论。Odean (1999)发现，证券公司的客户购买的股票的表现不如这些家庭卖出的股票。Zhu (2002)则提出那些区域性偏差相对较弱的即拥有更高的收入和专业背景的家庭的表现优于那些区域性偏差较强的家庭。另一方面，Ivkovic and Weisbenner (2003)发现家庭

40、对当地的投资的表现优于他们的外地投资，而Ivkovic, Sialm, and Weisbenner (2004)则发现对于那些富有的家庭而言，尽管集中化的投资具有更高的风险和更低的夏普比率，但是比起分散化投资仍然具有更高的平均收益。所有这些研究使用的都是来自证券公司的账户层面的数据。A.瑞典家庭的风险暴露无法直接度量家庭风险暴露是本文的一个缺陷。调查问卷无法识别个股或者共同基金，而证券公司的账户不会透露全部的组合。在与Laurent Calvet和Paolo Sodini的合作研究（Calvet, Campbell, and Sodini (2006)）中，我们使用了瑞典的数据以便更直接的观

41、察瑞典家庭投资组合的非系统风险。我们认为系统风险能够被收益补偿，而非系统风险则不能，因此承担非系统风险是一种投资错误。由于我们手头资料的时间区间较短，我们无法直接度量瑞典家庭的投资组合的表现。瑞典的数据与美国的数据在资产分配方面广泛的一致：宏观方面，房地产占家庭资产的70%以上，银行存款和货币市场基金占11%，直接持有的股票和基金各占6%，剩余的是债券、衍生品和资本保险产品。在2002年底，62%的家庭通过持有除银行存款和货币市场基金以外的金融资产参与金融市场。我们构建了一个包括个家庭的样本并且度量了2002年底他们的投资组合的组成，一直分解到股票和共同基金的水平。我们通过估计瑞典家庭持有的股

42、票和共同基金的收益的方差-协方差矩阵，进而计算出了这些组合的风险属性。如果一个家庭h拥有组合权重向量，那么该家庭投资组合的收益的方差则为。这一过程计算出了家庭投资组合在某一时点的风险，并且没有跟踪该家庭在一年内的交易决策。样本中，家庭风险资产的标准差的中位数为21%，其中部分来自于全球的产权投资市场的系统风险暴露，另一部分则源于非系统风险。作为一种系统风险的度量，我们用每一个家庭投资组合收益对以美元记的MSCI世界指数的超额收益进行了回归，进而计算出拟合值的标准差。对中间的家庭来说，该系统的标准差为14%，残差的标准差对非系统风险进行了度量为16%。这说明超过一半的瑞典家庭的投资组合的方差是异

43、质的。尽管瑞典家庭在进行国际投资时，可以通过对冲他们的汇率风险暴露来获得国际股票的美元超额收益，但是这可能是一种不切实际的基准，因为在瑞典被广泛推广的国际股票基金并没有被外汇对冲。如果我们使用以瑞典克朗计算的对MSCI世界指数的超额收益重复上述的计算，我们发现接近一半的瑞典家庭的投资组合的方差是异质的。尽管家庭风险组合收益的标准差的中位数为21%，各个家庭的该项数据还是有很大的不同。一些家庭主要持有债券基金，从而承担低风险；另一些则承担高风险。95%的家庭的风险组合的标准差小于51%， 99%的家庭小于70%。风险位于该水平的投资组合通产具有大于1的beat值，但他们所具有的异质风险相对系统风

44、险而言同样比例极高。采用典型的对称模型，即家庭h的投资组合中的所有资产拥有相同的异方差和相关关系数，对分析组合中的非系统风险是有利的。该模型能够直接给出家庭投资组合的异方差，只要满足 （1）其中是对所有组合的集中化程度的度量。令表示对人口的平均值，则 。令且，将公式（1）对数线性展开得 （2）分解以后将非系统的组合标准差的对数值与组合中资产的非系统标准差的平均值的对数值、组合的集中化程度以及组合资产间的相关系数的均值联系起来。上述分析中对组合中的所有资产不论股票还是共同基金均平等对待。另一种发法是假设共同基金是完全分散化的，其非系统风险为0。令表示直接持股占持有风险组合的比例，并且令，表示组合

45、中股票所占的份额。那么 （3）其中下标s表示组合中直接持有的股票的特征。此种分解方法把非系统风险归因于组合中股票的比例大于基金、不稳定的股票、集中化程度较高的股票组合以及同时持有相互关联的股票。在瑞典的数据中，我们发现了非系统风险高的投资组合中直接持股的比例较高，直接持有的组合通常集中在一到两只不稳定的股票上。但是，集中化程度是一个很容易使人误解的统计值；很多拥有较低非系统风险的组合也会包括一两只直接购买的股票，但是这些组合受控于共同基金并且直接持股的比例非常小。这说明仅仅观察组合中直接持股的数量，而忽略了股票的持股人这一更广泛的内容是危险的。组合中股票间的相关系数对研究瑞典家庭组合的截面风险

46、模式的贡献很小。为了评估家庭福利分散化后的结果，我们假设股票和共同基金的平均收益都服从一个国际性的资产定价模型（CAPM或者Fama-French (1993)提出的三因素模型均可，以美元为单位）。该假设避免了估计较短的历史时间序列内单只股票和共同基金收益的均值时的诸多麻烦，并且能够画出一个瑞典家庭投资组合的均值-标准差图形。借助该假设，所有的组合必须降到有效前沿以下，就国际上通用的CAPM模型而言有效前沿是一条连接零风险利率和对MSCI世界指数外汇对冲后的收益的直线。我们发现，很多家庭的投资组合接近没有对冲的世界指数的夏普比率（我们估计是35%），但是也没有达到外汇对冲后的世界指数的有效夏普

47、比率，我们估计为45%。瑞典家庭的权益指数位于家庭组合分布的中间，估计其夏普比率为27%。在这一框架下，有若干方法度量组合的无效。一种是计算家庭组合的夏普比率与基准指数的夏普比率的差异的百分比。第二种方法是给定组合的标准差，计算由家庭组合的低夏普比率造成的损失，其中表示风险资产的组合权重，是家庭风险投资组合的收益的标准差，则是其平均值。第三种方法是计算能正确认识自己的夏普比率并且在给定风险厌恶下选择最小风险，但是无法理解高夏普比率会提高投资效用的家庭的效用损失。效用的损失与无风险利率降低等价。根据第一种方法度量的组合无效率，如果使用国际性的CAPM组合，中位数的家庭放弃了略大于夏普比率最大效率

48、的1/3， 如果使用Fama-French三因素模型则略小于1/3。这一差异源于瑞典家庭的组合倾向于小股票和价值股，而这类股票在Fama-French三因素模型中具有更高的投资回报（比起CAPM）。如果我们使用以瑞典克朗为单位的世界指数为基准，放弃原先使用的外汇对冲后的世界指数，那么夏普比率耗损将减少超过一半。中间的瑞典家庭的夏普比率高于瑞典权益指数的。这说明很多瑞典家庭持有全球性的共同基金。如果家庭进行适当的投资，夏普利率的减少对组合收益的影响很小。第二种度量组合无效的方法即收益损失，为低夏普比率的高风险投资赋予较高的权重。即便通过乘以投资组合总市值转换为美元，也是一样。基于CAPM模型，中

49、间的瑞典家庭损失了接近1.2%的收益率或者说相对于外汇对冲后的世界指数损失大约每年130美元，而相对于没有外汇对冲的世界指数仅仅损失了1/4。没有分散化的投资组合对瑞典家庭只能产生适度的影响。这些数据也会因家庭而异。位于收益损失分布曲线的右尾部的家庭，他们的损失很大。相对于外汇对冲后的世界指数95%的家庭损失的收益小于5%，相对于外汇对冲后的世界指数95%的家庭损失的收益小于50%。如果以美元为单位，95%的家庭相对于外汇对冲后的世界指数损失小于每年2200美元，即便没有外汇对冲，也要850美元每年。这些数据说明了没有分散化仅仅存在于小部分家庭中。自然地我们接下来要问，无效率的投资使得哪些家庭损失最多。如果采用CAPM模型