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2011年1月1日 星期六

金融遊戲是騙局?:第二篇 中國數學天才一條公式 把全球銀行業推向懸崖

見報日:2010年12月29日

次貸風暴爆發前,美國華爾街運作上億美元交易的銀行家,無不對李祥林這位中國數學天才稱譽,甚至認為他某日會得到諾貝爾獎的眷顧。

因為他發明的一個數學公式,讓2001年規模只達9200萬美元(約2億9000萬令吉)的全球金融洐生品市場,6年內增長67萬倍到2007年的62兆美元(約195兆令吉)。

但金融市場出乎意料之外改變,曾繁榮無比的金融衍生品市場崩潰,把全球銀行推向懸崖邊緣,全球更陷入自二戰以來最大的經濟衰退。

李祥林也被同樣一群銀行家視為眾矢之的,孰不知成敗皆因這一條公式。


早自1980年代中期開始,美國華爾街就依賴金融工程精英創造各種新的獲利途徑。

但儘管金融市場蓬勃發展,數以兆計的資金一直不敢貿然進入投資市場,最重要原因在于金融業一直無法精確簡單預測投資對象的風險。

李祥林的公式,卻以一種近乎簡單的方式解決這個問題。

追溯至2000年,37歲的摩根大通僱員李祥林著迷于一種叫做“破碎的心”(Brokenheart)統計學現象,意即當一對伴侶其中一人去世,未來幾年另位伴侶去世的可能性就會大增。

他關注的是一個金融難題,如幾家看起來毫不相關的企業,若其中一家倒閉,剩下的公司業績會否受影響?倒閉的可能性又有多大?

從投資角度來看,能否確定這點至關重要,因為這能非常準確預測不同投資對象的投資效應,從而精確知道對某家企業是否值得投資、和投資多少錢。

量化投資對象互影響

情況就像你很容易知道果農今天摘下多少斤蘋果,卻很難預測未來一週會有多少斤蘋果因為賣不出去而爛掉。

李祥林2000年在著名金融雜誌《固定收益》發表一篇名為《論違約相關性:相依函數方法》論文,用極簡單數學方法,量化不同投資對象之間的相互影響,及每位投資對象或存在不同風險。

他用一個叫“信用違約掉期”(CDS)的參數,推導每位投資對象可能潛在的風險。

這種參數在市場是公開的,就是投資者為了保證自己能按期取得投資回酬而買的保險,這也是金融衍生品最主要的部分。

美國國際集團(AIG)、房利美(Fannie Mae)和房地美(Freddie Mac),一直是這個市場最大的保險提供商。

這些保險的購買者包括雷曼兄弟、美林、高盛集團、摩根士丹利等金融投資機構。

李祥林的公式讓金融機構能大膽出售各種新型證券和金融衍生品,將金融市場擴張至幾乎不可思議的水平;正因如此,當風暴來襲時殺傷力更大!

學術背景進軍華爾街

這個充滿爭議的數學公式創始人李祥林,1960年代在中國江蘇連雲港出生,成績優異,考獲南開大學的經濟學碩士學位后到美國留學,獲得魁北克拉瓦爾大學的MBA學位。

此后他繼續深造,先后獲得加拿大滑鐵盧大學的精算學碩士學位和統計學博士學位。

1997年他在加拿大帝國商業銀行開始金融職業生涯,后來就職于巴克萊資本,並在2004年負責重建數量分析小組。

李祥林的學術背景,在華爾街的精英中顯得非常典型。

由于從事學術研究的收入遠不如華爾街投資銀行和對沖基金給出的薪水高,所以1980年代開始,大量數理背景的高級人才進入華爾街,從事金融衍生工具的創造、定價和套利。

如今李祥林已回到中國,並是中金的總風險長。

借李祥林公式
大家齊撈金

當債券投資者、華爾街的銀行、評級機構到監管機構,幾乎每一個人都在使用李祥林的公式,並幫人們賺到大錢時,任何對此公式的局限警告都被忽視。

幾率極小危機重大

2005年秋天,李祥林曾在《華爾街日報》指出,很少人真正理解這一條公式的核心。

最危險的部分是,人們相信模型推算出的所有數據。

他非常清楚公式的致命處,因為公式需要使用某個特定投資對象的保險價作為最主要參數,重要的是為保障投資收益設立保險的做法,只有10幾年曆史。

在這10幾年里,全球特別是美國經濟一直處于上漲趨勢,換言之,李祥林公式無法預見發生幾率很低,但破壞力驚人的重大危機,如房地產價格集體大幅下滑。

不幸的是,2007年下半年首先在美國出現的次貸危機正是這類幾率極小的重大危機。

但在現實金融世界中,太多金融分析人士只看到眼前毫無生命的數字,忘卻這些數字代表的有形和真實的現實,沒有思考這些數據究竟是否有實際意義。

財金術語

破碎的心

“破碎的心”(Brokenheart)換為統計術語,便是“聯結”和“相關”的關係。

精算師將這種關係帶入數學模型,準確計算人壽保險和夫妻聯合人壽年金(Joint Annuities)的保費。

在破碎的心統計學現象中,當一對伴侶其中一人去世,未來幾年另位伴侶去世的可能性就會大增。

金融遊戲是騙局?:第一篇 美國出亂子全球要買單 金融市場是天然龐氏騙局?

見報日:2010年12月28日

聯合報導:李玉萍、何燕羚

2008年,全球金融及經濟遭受百年一見的衝擊,2007年7月發生並席捲全球的次級房貸(Subprime Mortgage,簡稱次貸)風暴是肇因。

這場風暴以迅雷不及掩耳之勢重創全球主要金融市場,引發的金融海嘯波及世界各國經濟甚廣。

事隔三年,次貸夢魘漸漸消散,世界各國慢慢重振旗鼓,經濟也已自衰退復甦。

雖然事過境遷,是次金融海嘯卻留下陣陣疑團,甚至有人直接了當問:“美國次貸危機是欺世大騙局嗎?”

但過往被視為可創造就業和財富的金融市場,如今信譽不再,種種自由環境下洐生的產品和服務,竟也認成一條條的騙人公式?

一場金融風暴,讓美國華爾街的風光不再,昔日的三大銀行如今分別落得合併、破產、收購的下場。

連串骨牌效應瞬間引爆,全球化使無國籍之分的經濟體成為受害者,身陷其中的投資者更哀鴻遍野。

關于當時的概況,大部分人都了解,但隱藏在背后的細節與真相,知道來龍去脈的人並不多。

耶魯大學經濟學教授希勒(Robert Shiller)1999年撰寫,2000年發行的《非理性繁榮》(Irrational Exuberance),就把金融市場當作一種天然發生的龐氏騙局(Ponzi scheme)。

後來者以為有利可圖

所謂龐氏騙局,就是以新加入者的錢,當作“報酬”支付先加入者,2008年被揭發的馬多夫騙局便是一例。

當先加入者有“實際報酬”展示時,就形成一大“鐵證”,證明加入的好處,並吸引更多后進者加入。

龐氏騙局會有一位首腦人物,主導騙局進行,金融市場卻不需要頭目。

因為在金融市場,只要一個正向迴圈就可帶來龐氏騙局的效果,即是希勒稱為“回饋迴路”的Feedback loop。

當先加入者有不錯回酬可展示就能吸引后進者,讓他們樂觀、期待,並以為投入股市有利可圖,所以就相繼加入。

愈多人加入,就再進一步推升股價,結果讓更多人有好成績可炫耀,再吸引更多投資者加入。

這種正向迴圈就可形成股價泡沫,成為自然發生的龐氏騙局。

嗅不出次貸潛伏危機
監管體制失靈?

有人說,08年的次貸風暴可能是美國人自導自演的騙局!

此話從何說起呢?

房貸本身就有不小風險,因為這是在賭一個人或一個家庭的未來收入能否持續穩定增長,次貸就是把房貸中最有風險的一部分單獨分出。

既然這部分的風險如此巨大,為何銀行和投資集團都趨之若鶩?

不知誰賺了錢

從危機演變成一發不可收拾的爛攤子,為何監管部門如美國聯邦儲備局,美林(Merrill Lynch)、花旗銀行(Citibank)、摩根士丹利(Morgan Stanley)等金融機構,在能接觸大量第一手數據的情況下,竟也嗅不出潛伏的危機?

一再標榜自己的金融體系透明的歐美國家,面對危機爆發成風暴,卻沒有人站出來提醒或阻止,眼睜睜蒙受鉅額虧損,但又不知誰人把錢給賺去了。

市場因而揣測,歐美各大銀行的金融利益關係人設立岸外對沖基金,利用次貸危機互相倒賬,把巨額利潤藏到海外不受任何監管的對沖基金戶頭。

在絕大多數民眾損失慘重之際,那些金融大鱷卻大發橫財。

這些臆測自是難以真相大白,只是曾經繁華無比的金融洐生品市場突然崩潰,卻要搞不清楚來龍去脈卻深受其害的環球民眾共承惡果,這還不是一個局嗎?

美國金融環境
竟是黨爭產物

美國身為全球金融業老大,但原來70多年的金融生存環境的產生,背景竟是黨派相爭的產物!

中國《週末畫報-財富》財經專欄作家騰運撰文指出,一度活躍在1933年的卡特格拉斯(Carter Glass)參議員,及77年后的參議員克利斯托夫多德(Christopher Dodd),兩人對金融歷史的影響比那些有名氣的人更大。

格拉斯35歲踏入政壇,40歲成功競選為弗吉尼亞國會議員,投靠長年在幕后操縱政壇的炸藥與化工業大亨杜邦家族,成為民主黨關鍵人物,60歲被任命財政部長。

華爾街在1929年大崩潰,羅斯福成為美國史上第32任總統,年屆75歲的格拉斯憤怒指責縱容奸詐商人的共和黨,並以報復心態提出把所有責任推到銀行身上的法案,史稱《格拉斯─斯蒂格爾法》。

影響金融業運作

他提出將商業銀行和投資銀行業務分離,禁止商業銀行包銷股票和公司債券,多數共和黨議員反對,但民主黨人一致舉手,一個在后來半個世紀始終影響金融業運作與發展的法案出籠。

全球其他國家金融管制機構,自然把美國一套納入自己的監管系統。

但歷史總是那么相似,一個被稱為“自1933年來最嚴厲的金融監管法案”─《多德─弗蘭克法案》在08年轟然出籠,讓全球金融人士無不變色。

多德也是堅定的民主黨徒,30歲成為康涅狄格州國會議員,6年后成功競選為州參議員,在父親的朋友愛德華肯尼迪操縱下,成為民主黨核心領導。

小布什執政8年,多德幾乎處處與異黨作對,當前者下台時,多德就起草一份有關金融界未來法規的草案,批判貪婪的金融利益集團之余,絕不忘記對共和黨的不懈攻擊。

這個法案最后獲得通過,讓多德和格拉斯一樣,被騰運視為不但修改金融世界的遊戲規則,所作所為更顛覆人類金融環境的生態。