# The Most Controversial Paper in Finance

- Channel: [Ben Felix](https://www.youtube.com/channel/UCDXTQ8nWmx_EhZ2v-kp7QxA)
- Published: 2025-03-30
- Source video: [Watch on YouTube](https://youtube.com/watch?v=-nPon8Ad_Ug)
- Read on ReadTube: https://www.read.tube/p/videos/-nPon8Ad_Ug
- Language: Simplified Chinese

## Summary

**金融史上最具争议论文**

这段视频介绍了一篇极具争议的金融论文，核心结论是：对长期投资者而言，全球分散的百分之百股票组合在一生中、甚至退休后，可能比传统的“年轻多配股票、年老多配债券”策略更优。作者认为，这一结论来自对全球历史收益的块自助法模拟，且在多种情景检验下都相当稳健。视频同时强调，这并不意味着该结果应被机械照搬到现实中，而是说明国际分散、长期收益特征和借贷成本都会显著影响生命周期资产配置。

这支视频总结并解读了一篇极具争议的金融论文：对长期生命周期资产配置的最佳方案进行评估。作者用全球 39 个发达国家、追溯到 1890 年的历史数据，通过块自助法模拟百万种人生路径，得出一个反直觉结论：对大多数长期投资者来说，最优组合接近全程持有全球分散的 100% 股票，退休后也未必需要明显转向债券。传统“年轻时偏股、年老时偏债”的目标日期思路，在这套模型下反而显得效率较低。

## Article

### 2025年论文《超越现状》提出的核心结论：终身持有全球分散的100%股票组合

2025年的论文《超越现状：对生命周期投资建议的批判性评估》提出，投资者应该在整个人生中都持有全球分散的100%股票组合，包括退休期间。毫不意外，自从这篇论文的初稿在2023年发布以来，它就遭到了激烈批评。

我得承认，我喜欢这篇论文。我喜欢它的方法论，我也认为它的发现有用，而且信息量很大。我还和两位合著者中的一位一起花了很多时间钻研这篇论文，所以在当前草稿里我也被列为致谢对象。这是一篇每个人都应该仔细阅读的论文，即使你不同意它的结论。我会告诉你它说了什么。

我是贝恩·费利克斯，PWL资本的首席投资官，我会告诉你为什么这篇关于生命周期资产配置的有争议论文不应该被忽视。

这会是一段很学术、很“硬核”的视频。我会详细讲解一篇学术论文，包括它的方法、发现和实际含义。我认为这很值得。

这篇论文涉及资产配置、母国偏好、杠杆、人力资本、股票市场估值在资产配置决策中的作用，以及大量关于“如果……会怎样”的问题答案，比如：如果美国股市优于国际市场怎么办？

我也想说明，这篇论文还没有发表在经过同行评审的学术期刊上。合著者还有其他发表在顶级期刊上的论文，其中包括一篇使用与本论文相同的块自助法方法、发表在《金融经济学杂志》上的论文。而且这篇论文已经根据实践者和学术界人士的反馈，经历了多次修改，包括在学术会议上的反馈。我们今天要讨论的最新版本，包含了2025年美国金融协会年会的反馈。正如你马上会看到的，这个当前草稿回应了许多针对早期版本的常见批评。

也就是说，虽然它还不是一篇已发表论文，但至少到目前为止，作者是可信的，而且它也没有经历盲审。论文吸收了学术会议与会者的反馈。

这一背景很重要，因为这篇论文的发现无疑是有争议的，并且引来了许多投资组合管理和财务规划领域最受尊敬的从业者的批评。让我们开始。

### 什么是“现状”式生命周期投资建议

“现状”生命周期投资建议，指的是覆盖人生各阶段、从早期储蓄到遗产规划的投资建议。它对应的组合通常是：一开始重仓股票，然后在整个生命周期中逐步提高债券权重，通常意味着人生早期是激进的、股票占主导的组合，而退休时则是更保守、债券占主导的组合。

这种建议存在于学术文献、实践者教材中，甚至嵌入在金融产品里，比如目标日期基金，那里有数万亿美元的资金。

与其依赖支撑“现状”生命周期资产配置的那种关于预期收益的简单假设，这篇论文采用一种叫做**块自助法**的方法，基于历史数据模拟股票、债券和国库券的可能收益情景。数据来自39个发达国家，最早可追溯到1890年。

这意味着可用于抽样的国家月度收益数据超过2600年。研究的数据包括市值加权股票指数、政府债券和政府国库券。这个细节很重要，因为如果改变输入，比如加入企业债券——总市场债券指数基金里通常会包含它们——或者把股票组合偏向小盘价值股之类的风格，结果可能会改变。我要讨论的结果，针对的是这里被测试的这些资产。

### 块自助法如何工作，以及为什么要用它

接下来，我要解释块自助法是怎么运作的，以及为什么它适合这项分析。我说过这会很学术。

块自助法会从庞大的历史收益样本中随机抽取一段数据块，平均长度为10年，然后把它放入模拟序列中。接着再抽取另一段平均10年的数据块，如此反复，直到自助法数据序列足够长，能覆盖假想投资者的整个生命周期。

块自助法保留了股票和债券收益的重要特征，而这些特征在“独立同分布、服从正态分布”的常规模型里是看不出来的；而这种正态分布假设常常被用来建模资产配置决策。

例如，长期股票收益往往存在序列相关性，也就是说，昨天发生的事情会影响明天会发生什么。极端负收益之后往往会出现正收益。高波动时期往往会聚集在一起，而且收益往往是偏态的，也就是说它们并不服从正态分布。债券往往表现出均值厌恶，即坏收益之后常常还是坏收益；而国内股票与国内债券的收益，在更长的时间尺度上会越来越相关。

论文作者认为，发达国家的历史经验在思考任何一个特定国家未来收益分布时是可以互换的。比如，澳大利亚、日本或意大利的历史经验，都与思考加拿大未来会怎样有关。在这里，“国内股票”并不指某一个特定国家，而是指：对任何发达国家中的国内投资者而言，基于样本中所有国家的合并经验，他可能经历到的那种“国内”投资体验。

举个例子，一次“国内”自助法抽样可能会从加拿大抽8年的收益、从澳大利亚抽14年、从日本抽10年、从新西兰抽15年、从芬兰抽13年、从德国抽10年。所有国内数据都是以某个国家货币计价的真实收益。然后这些收益会被串联起来，在这个例子里形成70年的数据，代表一个发达国家国内股票投资者可能经历到的一种收益体验，依据的是历史上其他发达国家发生过的情况。

对于每一次国内收益抽样，国际收益会被定义为：除国内国家之外、所有国家按市值加权形成的投资组合，并以国内国家的货币计价。债券和国库券也会针对每个国内国家进行匹配。按这个流程，每次模拟都会生成一条真实收益序列，分别对应国内股票、国际股票、国内债券和国内国库券。

这个过程被重复，用来为一对假想夫妻生成100万条模拟生命周期。然后在这个设定下，作者寻找最优的生命周期资产配置。

之所以使用块自助法，是因为如果我们把一对夫妻的投资生命周期看成大约70年，我们并没有那么多不重叠的历史时期可供研究，即使把数据追溯到1890年也是如此。这种方法让我们能够基于历史生成更多合理的模拟收益序列，同时保留长期收益特征。

使用这些数据，最优资产配置是通过现实退休消费和遗产的效用来衡量的，而且还纳入了劳动收入风险、社会保障收入和长寿风险。效用就像一种量化满足感的方式。

在基础情景中，作者测试了股票、债券和国库券的所有可能组合，假设一对夫妻将收入的10%储蓄用于退休，以寻找最优生命周期资产配置。结果是：33%国内股票、67%国际股票。记住，在这里“国内”意味着任何一个发达国家。

我在加拿大，所以如果按照这个结果，我会是33%加拿大股票，这意味着相当明显的母国偏好。事实上，我自己的组合，以及PWL资本的大多数客户组合，在这篇论文出来之前就已经大约有33%的加拿大股票了。对我来说，这算是不错的确认偏误。我接受。

美国的投资者也同样会持有33%的美国股票，这与市值权重相比明显偏低。

这里很重要的一点是，国内资产配置存在很宽的区间，在这个区间内，结果差异并不大。所以虽然基础情景下33%的国内配置是最优的，但实际上大概在11%到55%之间，我们都还只是“抠细节”。

### 基础情景、比较方案与“等效储蓄率”

他们把这个最优基础情景与以下策略进行比较：

- 100%国库券
- 100%国内股票
- 60%国内股票、40%债券的组合
- 一个随时间变化、配置到国内股票、国际股票、债券和国库券的目标日期基金

我非常欣赏这篇论文的一点，是他们比较投资策略的方式。像夏普比率或总回报这样的常见指标，完全忽略了收益分布在长期内的一些重要特征，以及它们与生命周期储蓄和支出之间的相互作用。

作者通过衡量退休消费和遗产的效用来解决这个问题。但这些数字并不容易直接解读。所以他们改为比较：为了达到与基础情景相同的效用，需要把收入的多少比例储蓄起来。

基础情景是把家庭收入的10%储蓄到最优的100%股票组合中。要实现相同的预期效用，60/40组合需要将收入的19.3%储蓄起来；目标日期基金需要16.1%。即使只增加一个很小的12%债券配置，等效储蓄率也会上升到11%。

### 100%股票是否会带来灾难性尾部风险

这里常见的反驳是：100%股票在平均意义上看起来更好，但它更可能出现灾难性的坏结果。

退休前分析发现，最优的全股票组合在第5百分位的结果上，表现优于国库券、国内股票和目标日期基金。退休期间，作者使用4%规则发现：

- 国库券耗尽资金的概率为38.9%
- 国内股票为17.1%
- 60/40组合为16.9%
- 目标日期基金为19.7%
- 最优全股票组合只有7%

这是按最坏情况财富积累和退休失败率衡量的。全股票组合看起来相当不错。当然，它的结果分布仍然很分散。所以我不是说股票组合“安全”，但它的分布与其他配置相比还是更有利。

平均退休回撤——也就是从峰值到谷底的组合下跌幅度——分别是：

- 国库券：46%
- 国内股票：62%
- 均衡组合：50%
- 目标日期基金：40%
- 最优策略：48%

这说明，虽然下行波动在心理上令人害怕，但它并不总是衡量风险的最佳指标。

### 把投资策略变成“每年都能调整”的版本

基础结果假设在整个生命周期中采用固定投资策略。作者还做了另一种分析：家庭可以在生命中的每一年选择不同的投资权重，而不是全年都持有同一种策略。

在这种情况下，最优组合依然几乎是每个年龄都保持全股票，唯一例外是在退休后短暂时期内，最优组合会把27%配置到国库券，并在5年内降到0%。

在基础情景中，家庭储蓄收入的10%；而如果在退休时配置国库券，那么家庭只需要储蓄收入的9.9%，就能达到与基础情景相同的预期退休效用。优化幅度不大，但还是挺有意思的。

作者表示，这个结果是由4%规则下固定通胀调整提款驱动的。他们也展示了：当切换到灵活支出策略时，现金配置会从最优组合中消失。

这里值得指出的是，这个结果是基于我前面描述的那套来自全球大样本的块自助法抽样，无论是国际股票还是国内股票都包含在内。但当作者把分析限制为仅使用国内数据，或者使用所有数据但假设收益是独立同分布时，债券和国库券在最优配置中的作用会大得多。

这也凸显了为什么现状建议如此常见：国际股票的重要性，以及捕捉长期收益特征的重要性。

### 用市盈率对资产配置进行条件化：高估值时要不要降仓

接下来，作者允许家庭根据国内股市的市盈率进行条件化资产配置。这也是对论文基础结果的一种常见反驳：

当然，100%股票在过去是有道理的，但现在美国估值历史上很高，这时候就不合理了。

于是他们把月份按滞后的市盈率分成五分位，并允许家庭在每个五分位中选择不同的资产配置。结果是：在中间几个估值五分位里，最优组合与基础情景大致相同。

在最高估值五分位里，国内股票配置降到16%，75%配置到国际股票，9%配置到债券。为了达到与“固定最优权重策略、但只储蓄收入10%”相同的预期效用，采用这种估值条件化策略只需要储蓄9.73%的收入。不错，但并没有大到夸张。

这里绝大多数经济收益来自：在估值高的时候降低国内股票配置，而不是配置到债券。比如，在最高估值五分位里，如果把债券限制为0%，估值条件化策略会配置22%国内股票、78%国际股票，对应的等效储蓄率是9.79%，只比9.73%略高一点。

在国内股票估值最低的五分位里，家庭会选择更高的65%国内股票配置，其余配置到国际股票。

需要明确一点：我不是在建议你根据市场估值去择时调整资产配置。现实中的问题在于，我们只能知道估值相对于过去有多高，却不知道相对于未来会如何。美国估值近年来一直处于历史高位，如果仅凭这个理由去低配美国，会带来遗憾。

我认为这里的主要结论是：即使股票估值极高或极低，最优组合的变化也不会太大，而且这些优化对预期结果的影响并不大。

### 论文如何回应“历史数据不代表今天”的批评

这篇论文真正令人兴奋的地方，是它考察了很多替代情景，用来检验：改变数据会不会改变最优生命周期资产配置。

批评者声称，这篇论文的前提有缺陷，因为非常长期的数据并不能代表当前的全球市场；或者因为分散到其他资产类别同样重要；又或者理论上最优组合应该通过杠杆放大到目标预期收益水平；再或者论文的结果被美国股市过去的成功偏置了。

论文对这些批评都做了回应。

他们把样本限制在二战后的时期，假设世界今天可能和早期样本差别太大，早期数据不再相关。结果发现最优组合几乎没有变化。

他们把样本限制在人口相对较大的国家，假设小国可能扭曲结果。结果最优组合又只有轻微变化。

他们把样本限制在金融市场相对发达的国家，结果依然几乎不变。

### 排除美国、排除德国，以及国际分散化的重要性

最有意思的“如果……”之一，是把美国市场完全从样本里剔除。由于美国长期是异常值，实际回报极高，当前估值也高，而且几十年来占据了市场很大一部分，所以有理由怀疑：如果国际投资组合里包含美国股票，国际股票在历史上会显得比任何合理的前瞻性预期都要好。

把美国股票完全排除后，最优的国际股票权重确实下降了一些，但没有下降太多；而债券仍然没有进入最优组合。

另一个有意思的例子是德国。德国经历过一段非常惨烈的真实债券回报时期，债券几乎损失了全部价值，这可能会让样本里的债券平均表现显得特别差。把德国数据从模型中全部剔除，也没有改变最优组合。

### 股票相关性更高了，这会不会削弱国际分散化

这篇论文一个合理的批评是：历史上的全球股票相关性比今天低。这很合理。如今资本市场比过去开放得多。借助ETF等工具，国际分散化很容易实现，而且发达市场高度一体化。也就是说，在过去那些更难进行国际投资的历史数据里，国际分散化可能比今天更有效。

这里有一点需要说明：虽然股票市场相关性在最近历史中上升了，但这一观察似乎更适用于短周期，而不是这篇论文关注的长期周期。不过，这仍然值得记住。

在论文中，作者考察了在真实收益相关性不同的条件下，财务破产概率会怎样变化。他们发现，最优策略在4%规则下的破产概率，在不同相关性五分位之间相当稳定，范围从5.3%到7.9%。作者得出结论：相关性的变化并不会否定全股票策略。

当然，我们还是要小心那些受相关性影响的结论，因为相关性出了名地不稳定。

最优组合对于很多规格变化也几乎不变，包括：

- 自助法区块长度
- 家庭风险厌恶程度
- 遗产动机
- 提款策略
- 退休年龄
- 储蓄率
- 家庭组成
- 以及他们测试的其他变量

简而言之，这个头条结论对几乎你能扔进去的任何变化都很稳健。而且，对于那些对数据做得相当极端的调整，比如完全剔除美国，最优组合的变化也只是很小。

### 美国是不是特殊：如果它继续跑赢呢

论文里另一个有趣的分析是：美国是否特殊，因此未来应该继续表现出异常高的回报？我知道这是我在网上和人们讨论时经常碰到的话题。人们真的很想相信，美国过去的经历会继续延续下去。

作者给“美国特殊”赋予不同概率，然后把那一部分块自助法抽样固定为来自美国，而不是完全随机抽样。这确实会影响最优资产配置。

如果一位美国投资者对未来美国市场回报会像过去那样表现，只有0%的把握，他会持有33%的国内股票，也就是基础情景。如果他有90%的把握认为美国是特殊的，他会持有96%的美国股票。

对于任何一个这么确信“美国特殊”的人，我确实会问一句：美国例外主义到底会不会表现为像过去那样的高未来股票回报，还是会表现为更高的美国股票估值，从而意味着更低的未来回报？我个人更倾向于后者。

他们还研究了劳动收入、国内股市与最优母国偏好之间的关系。如果你的工作收入暴露在和你本国股市同样的风险之下，那么减少本国股票敞口可能是有道理的。结果显示，在高相关性下，最优国内配置从基础情景里的33%降到了18%。

### 杠杆：当你真的可以借钱投资时会怎样

我要讨论的这篇论文最后一个分析是杠杆。根据我的经验，我的观众对杠杆特别兴奋，也许有点太兴奋了。

这篇论文最初发布时，最大的批评之一就是：100%股票在理论上很荒谬。投资者应该构建高夏普比率的分散组合，然后把它们杠杆到目标预期收益水平。比如，把60%股票和40%债券的组合杠杆到100%股票组合的预期收益水平，理论上会更优。

而长期投资者的基础金融理论有一个问题：它通常基于单期模型和正态分布、独立同分布收益。

这篇论文最重要的批评者之一克里夫·阿斯尼斯——顺便说一句，他是我这辈子最不想争论的那类人之一——在1996年关于这个主题的一篇论文里就承认：虽然他用年度化月度数据发现杠杆化60/40组合是最优的，但如果引入长期收益特征，结果可能会改变。而这正是《超越现状》通过块自助法所做的事情。

当作者允许家庭利用杠杆构建最优组合时，他们考察了一系列借贷成本：

- 高成本，类似典型的保证金贷款利率
- 中等成本，类似非常低的保证金贷款利率
- 低成本，类似衍生品工具隐含的借款成本

他们设定100%的借款上限，并在每种借贷成本下允许家庭选择最优组合和杠杆倍数。

在高借贷成本下，杠杆显然完全不会被使用。

在中等杠杆成本下，家庭借入其财富的55%，并投资于基础情景下最优的全股票组合。他们的等效储蓄率是8.1%。这个发现很重要。如果你能以比国库券高1.4%到4%的利率获得杠杆——也就是中等借贷成本，可能也是对零售投资者来说最合理的杠杆成本假设——那么最优的杠杆组合会在全股票组合上使用55%的杠杆，并且与未加杠杆的基础情景相比，显著降低等效储蓄率。

如果用同样的杠杆去投资60%国内股票、40%债券的组合，要匹配未加杠杆、100%股票基础情景的效用，则需要19.1%的储蓄率。

在最低杠杆成本情景下——要注意，这很可能需要使用衍生品——家庭会借入其财富的100%，并投资于一个由28%国内股票、57%国际股票和15%债券组成的组合。债券终于在最优杠杆组合中出现了。

有些投资产品内置了低成本杠杆，并通过衍生品提供股票和债券的杠杆组合。在这些情况下，估算杠杆成本时还需要把产品费率算进去。杠杆ETF的平均费用率是1.05%，远高于大多数全市场指数基金。

### 这篇论文到底告诉我们什么

2025年的论文《超越现状：对生命周期投资建议的批判性评估》，是一项深思熟虑的分析。它使用一种创新方法，基于1890年以来全球发达国家投资者的真实历史经验，模拟股票、债券和国库券收益的预期分布。

捕捉长期收益特征并使用全球数据，得到的结果挑战了生命周期资产配置的传统观念。我不会把这篇论文的精确结果当成你该如何操作自己组合的指令，但我确实认为它们在方向上很有价值。

股票在长周期上看起来比短周期更好。名义债券看起来更差，而且国内股票与债券在长周期上的相关性更高，这些都让债券对长期投资者没那么有吸引力。即使这篇论文的批评者也在方向上同意这一点，只是对结果的幅度和解释不同意。

国际分散化非常重要。再一次，批评者在这一点上也同意。而且对于美国以外的投资者来说，带一点母国偏好可能并不是坏事。

基于估值来择时配置资产类别，对长期结果的影响很小。即使你知道自己处在高估值五分位，如果你能以低成本获得杠杆，而且能长期坚持，那么一点杠杆看起来还是相当不错的。

但基础金融理论所暗示的那种“把股票和债券组合加杠杆就一定优于100%股票”的说法，在长周期上站不住脚。

我也必须再次强调，这项分析基于从历史数据推导出的模拟，未来可能会与历史不同。由于监管以及指数基金等创新，未来股票的预期收益可能会低于过去；对大多数投资者来说，如今投资比1890年时更容易，也更安全。

此外，一些更早追溯历史的美国股市研究发现，在1792年至1862年期间，美国股票和债券的收益更接近，而1890年之后的样本里则是股票占主导。这并不会否定《超越现状》的数据，但它确实值得我们考虑：即便是这样一个长数据序列，也不代表资产类别收益所有可能结果的完整范围。

另外，这篇论文是一个局部均衡模型，也就是说，它没有考虑如果每个人都照着它的建议去做，均衡状态会发生什么。其他研究表明，如果所有人都从个股和债券转向股票指数基金，从整体上看，投资者可能反而更糟。

局部均衡模型对家庭决策仍然有用，只要不是所有人真的都去照做。

最后，还必须把投资者行为考虑进去。我们已经看到，对于长期投资者而言，下行波动并不是衡量风险的最佳指标。但你试着在市场暴跌时把这件事告诉你的配偶看看。

即使债券在真实意义上对长期投资者来说相对更“风险”，它们在名义上的波动通常还是比股票低得多。单凭对下行波动的厌恶，可能就足以阻止所有投资者在均衡中持有100%股票组合，从而保留给那些能承受它的人去利用这一机会。

感谢观看。我是贝恩·费利克斯，PWL资本的首席投资官。