迈伦·斯科尔斯谈布莱克-斯科尔斯、脱碳、人工智能和育儿

诺贝尔奖获得者迈伦·斯科尔斯通过研究不确定性如何影响资产价格，彻底改变了我们对金融市场的理解。半个多世纪前，他与费舍尔·布莱克 (Fischer Black) 共同开发了布莱克-斯科尔斯期权定价模型，重新定义了投资专业人士的工作方式，并开辟了金融世界的新时代。

尽管斯科尔斯是当今最有影响力的经济学家之一，但他并没有满足于自己的成就。他继续探索金融市场的内部运作，特别关注人工智能 (AI) 和碳信用额以及它们如何与期权等现象进行比较。

他最近参加了由 Janus Henderson 安排、香港特许金融分析师协会主办、由 Alvin Ho 博士、CFA 主持的一场内容广泛的炉边谈话。此次对话于 2023 年 7 月 3 日在香港举行，讨论了布莱克–斯科尔斯模型推出 50 年后的持续相关性，以及斯科尔斯当前的研究兴趣。以下是经过轻微编辑的讨论记录。

布莱克-斯科尔斯革命

香港特许金融分析师协会：您发表著名的布莱克–斯科尔斯模型已有50年了，它仍然是金融专业人士中最受欢迎的读物之一。那是怎么发生的？

迈伦·斯科尔斯：该模型实际上是为了解释如何对期权进行定价，但我很高兴它改变了银行业的格局，从仅代理机构转变为主营业务。

现在，如果你想一想，不确定性是你生活中最重要的事情。意思是没什么！拥有应对不确定性和风险的选择非常重要。如果生活一成不变，那么选择就没有那么有价值，但生活总是在变化，这使得选择和应对不确定性的能力变得非常珍贵。

借助布莱克–斯科尔斯技术，我们可以帮助客户弄清楚他们到底想要什么，以及如何抵消与之相关的增量和风险。从本质上讲，我将期权市场视为一个众包场所，用于确定市场发出的风险级别，并随后帮助企业主做出决策。

脱碳和投资组合构建

进入您的脱碳和投资组合理论，您在期权领域所做的工作对此有何帮助？

我做了很多风险–回报投资组合理论的研究。对我来说，理解约束是最重要的。您不需要比其他人成为更好的预测者，但您确实需要了解其他人的限制。例如，如果人们受到限制，如果他们信任你，他们就会愿意付钱给你来消除他们的限制。这时候你的选择就有价值了。这种不受约束的能力也发生在育儿和并购中。

如果你想在生活中赚钱，“无聊”很重要。您不希望生活的波动影响您的回报，但您会希望平滑回报的波动并减少回报。如果你能做到这一点，你的复合回报会好得多。我的期权理论实际上是为了帮助理解尾部。如果你考虑脱碳，我们也想平滑脱碳的道路，而做到这一点的一种方法就是创造更多的路径来实现它，在某种程度上，它很像一个看跌期权。

迈伦，为了更深入地探讨同一主题，我想问一个由三部分组成的问题。首先，投资者应如何确定碳信用额的公允价值？

市场效率是我的核心信念，我确实认为这是确定碳信用额公允价值的好方法。然而，问题是当我们有作弊者进入市场时。我们需要团队和基础设施来区分信用的好坏。与固定收益市场一样，我们将在系统中拥有整个层次结构。我们有信用评级机构来对企业基本面进行评级，并允许投资者选择他们想要参与的风险和信用水平。毕竟，我并不是说市场价格应该始终等于公允价值，而是说市场价格应该等于公允价值。通常会给你一个很好的锚点来确定这一点。

谈到帮助期权定价的期权公式的起源：人们一直对我说，“你应该把它留给自己。” 我对自己说，我可以做其他事情赚更多的钱。于是，我决定分享给大家。

有些人说他们在你之前就有了解决方案。

是的，他们这么说，但他们永远无法证明这一点。你看：每一个成功的想法都有一千个父亲，每一个糟糕的想法都是我的。

您是否同意每个碳信用额都不同，或者森林的质量也很重要？

脱碳就是将碳从系统中去除。我们不应该关心碳从哪里来或从哪里被带走。最终，我们需要知道什么是净碳以及它对脱碳的贡献有多大。我对碳信用额的看法是，它对我来说是一种商品。我不在乎它从哪里来；只要给它评分，那就是我的功劳。我们应该像市场上任何其他商品一​​样将其商品化。碳信用额成为商品应该只是时间问题。

作为投资组合经理，我们应该如何确定碳信用额的最优分配或风险预算？您认为这应该由资产所有者自己决定吗？

根据我在论文中的设计并通过参考，这是一种个人选择的机制。它将碳问题与投资组合问题分开。您可以告诉您的客户，以便个人可以根据两个不同的投资组合（一个常规投资组合和另一个碳净零投资组合）做出自己的决定。并不是每个人都应该对碳信用额进行评估。作为投资组合经理，您可以雇用人员来做到这一点。您可以将投资组合管理和脱碳问题分开来做出判断。通过分离这两个问题，您还可以从效率和规模经济中受益。

相对于购买信用额，许多公司，例如微软和谷歌，不是交易碳信用额，而是将其废弃，从而“物理上取消”碳配额以保护环境。您认为投资组合经理通过交易它是否违背了环境保护的目的？

理论上，我们要做的是为社会建立一个减少碳排放的体系。然而，许多小公司没有能力做到这一点。我未来的设想是，顾问将介入并帮助小公司通过投资组合和区块链系统来使用信贷。当每个人使用积分并为脱碳做出贡献时，他们都可以拥有更可持续的业务。

数据挖掘和人工智能的三个谬误

最近，我们看到很多关于私募市场崛起的讨论。CFA 课程 III 级考试将私人市场作为三个专业途径之一。在私募市场，特别是私募股权和风险投资，关于使用现代技术改进数据分析或完善估值的讨论很多。上次您在中国CFA协会演讲时谈到了数据挖掘问题。您认为大数据科学会帮助解决问题还是让问题变得更糟？

我们这个行业存在三个谬论，其中之一就是数据挖掘。我们总是看着大象的腿，认为整个世界都是大象的腿。我现在知道中国也有类似的说法。事实上，与未来的人相比，我们所知道的非常有限。子孙后代必须从新的角度学习。我们不希望他们学习我们所学到的东西并成为我们中的一员。让他们看到腿的不同部分。

再生人工智能将帮助我们更有效地分析过去。有了这项技术，后代就可以更有效地利用他们的时间，而不必通过手动求逆矩阵来进行回归，这是我所做的一件愚蠢的事情。

第二个谬误是聚类谬误。我们将数据放入我们创建的框中。它们并非来自自然。我们在作弊。它在计算机科学中被称为NP完全问题。随着盒子的数量呈指数级增长——阿尔文，他们可能在清华大学教过你——盒子和数据可能会被损坏，并给你提供不完整和错误的解决方案。

第三个问题是我们开发的每个模型都有一个误差项。但过了一段时间，人们对模型进行逆向工程，找出如何与我们对抗的方法。他们通过牺牲模型中存在误差项的人来赚钱，从而破坏了模型误差项的有效性。

因此，面对这三个问题，你必须小心使用 ChatGPT，因为人们可以欺骗并克服模型的错误。

有趣的是，生活中的一切都是波动乘以时间。随着波动性的增加，时间会被压缩。但我们关心的是不动点的有效性。如果失去了它，过去的一切都变得毫无意义。随着事物的变化，我们必须重新建立一个新的固定点，而人工智能还没有弄清楚这一点。它的连接使得，至少到目前为止，我们人类已经能够重新启动时间并找出新的固定点是什么。人工智能还不能。这就是创造力发挥作用的地方。

最后 。。。育儿

由于你已经抢先回答了我关于人工智能的问题，我只剩下一个问题要问你了。对于观众中的父母和年轻高管，您会分别建议他们的孩子和高管改变路线并学习数据科学，而不是经济学等吗？

这一切都取决于个性。有些人喜欢当农民，甚至猎人。从逻辑上讲，我自己就是一名冒险者。有一次我在华盛顿特区，官员们解释了规则以及什么可以说、什么不可以说，我认为这不适合我，所以我就离开了。

我是一个喜欢探索和寻找可能性的猎人。你必须知道自己喜欢什么，然后从中获取它。

谢谢你，迈伦。

香港特许金融分析师协会感谢 Janus Henderson 安排此次活动。志愿者，包括 Lin Ning, CFA、Felicia Wong, CFA、Adam Wong, CFA、Jeffrey Tse, CFA 和 Gilbert Wong, CFA 为筹备工作提供了意见。