为什么你总是需要一个模型

认为可以给不同的人以同样的投资建议，是一种危险的谬论，特别是当人们在年龄、财务状况、目标或总体风险偏好上存在差异时。在各个科学领域中，在建立指导我们、个人、投资者或决策者的框架方面，模型的重要性得到了广泛的承认。一个很好的例子是近日诺贝尔经济学奖获得者Paul Krugman在《纽约时报》上发表的一篇文章，其中他说明了模型在指导政策方面的重要性 (link)。

当你进行财务规划时，投资年限和投资目标至关重要。比如说，如果你打算为两年后的房屋按揭储蓄，那么这期间你的投资组合的波动性肯定比那些为退休而储蓄的人要小得多，毕竟退休是二十年后的事了。或者，如果你是刚就业的大学毕业生，稳定的工作收入应该能让你更好地承受由于资本市场波动而导致的财富缩水，相比之下已经退休的人，因为只能依靠过去积累的财富，相对就更脆弱。此外，虽然有证据证明，长期而言，具有更高风险和回报的投资相对更好，但如果一个人非常厌恶风险，有可能相比较于之后的高回报带来的幸福感，高风险投资带来的财富波动对幸福感的损害反而更大。因此，风险规避程度也是决定投资策略时必须考虑的一个重要因素。

由于以上原因和其他许多未列出的原因，财务规划决策需要一个指导框架。 Saalt 认为，经济学中的家庭金融模型，尤其是生命周期模型，是一个很好的比较和检查财务规划的工具。这一领域专注于分析个人和家庭在整个一生中平滑消费的行为，已经发展了几十年，并开发了一系列易于操作的理论模型来优化这种行为。下面的部分将对之进行详细阐述。

模型 – 机器优化

我们的建模框架的核心是基于家庭财务和生命周期理论，并坚信个人可以而且应该根据个人特点和环境来优化他们的财务计划。然而，有些人并没有标准的收入动态。这些人包括自由职业者、艺术家、非工作配偶、作家以及其他许多人。对于那些不愿意透露个人特征的人，我们已经开发出一种机制更简单的投资目标工具。

目标投资

用户会得到一个可视化工具。该工具能在给定初始投资水平，投资时间跨度，和不同的潜在的预期收益和广泛多元化的投资组合的标准差的组合之间的选择（市场组合）和一个安全的资产，指示达到目标投资金额的概率，。一旦选择了这些参数，就会运行蒙特卡洛模拟，生成潜在的结果分布和达到预期目标的概率。

家庭金融与生命周期理论

平滑消费

1950年代初，诺贝尔奖获得者莫迪利阿尼开始研究个人和家庭的消费和投资决策。他意识到，人们在现在的生活阶段乃至一生中都在调整现有的资源和储蓄行为。很明显，在人们生活中有这样一种模式：早期阶段建立资产储备，在以后的阶段中使用这些资产，特别是当在退休后，不再有正常的收入流动时。这种行为在经济文献中通常被称为“消费平滑”。

在经济学领域，有两大阵营互相较量。一个认为人们的选择是完全理性，并在此基础上建模和估计，从而形成了“实证经济学”领域；另一阵营则建立模型以解释和修正人们不完美的选择，形成了“规范经济学”。Saalt平台的方法是为用户提供一个模型框架，它可以根据个人的特性产生最佳的资产分配和储蓄建议，从而使他/她有一个比较基准和评估当前储蓄行为可持续性的工具。在一定程度上，它利用了两个阵营的洞察，并以一种有助于个人财务规划决策的方式来维持这两个阵营之间的紧张关系。

劳动收入动态

作为“安全资产”的劳动收入

看待劳动收入的另一种方法是把它看作是一种安全的资产，一种人们在适合工作的人生阶段内可以依靠的资产。这是一种可靠的资源，因为即使人们不总是做着“梦想中的工作”，他们也能灵活地调整他们的期望，以适应现有的市场条件，确保不会长时间失业。因此，在正常情况下，人们可以预期，他们能在工作期间获得稳定的收入。

债券具有跟工资非常相似的特性，它提供稳定的息票支付，直到到期为止。因此，债券的定价将所有未来的现金流贴现到现期，以便获得一个衡量它今天价值的标准。同样的折现现金流方法可以应用于一个人的预期收入流，以获得“个人能力”或“人力资本”资产的现值。由于这种资产有道德风险——签订迫使某人工作的合同的是不可能的也不道德，因此人们可以出售资产并立即停止工作——因此这种资产显然是不可交易的。然而，对于一个人来说，他的“人力资本”应该被视为一种宝贵的财富。

当把劳动收入作为一种宝贵的资产来看待时，很明显，这种能力在某人的职业生涯早期是最有价值的，因为那时人们的大部分的薪水都还在未来待领。与此同时，积累的金融财富仍然很小，因为没有时间来储蓄和投资。右边的图解释了这个概念：在较早的年龄，人的财富取决于他或她的工作能力，随着时间的推移，金融财富迅速增加其在总财富中所占的份额。因此，由于劳动力收入具有许多安全资产的特征，因此，年轻人应该将更多的金融财富分配给具有较高风险回报率的资产。这一点不仅是为了使人们获得一个大致平衡的终身风险状况，而且还因为年轻人有更多的时间来弥补任何潜在的暂时性金融市场冲击。

风险偏好

最后，融入某人对风险的胃口当然是财务计划中最重要的部分，这就是为什么大多数咨询工具都强调这个组件的原因。这种强调通常忽略了上面提到的其他组件，在很多情况下实际上其他组件更重要。

识别一个人的风险偏好是极其困难的，经济学、金融学和心理学等领域的一个分支学者对此进行了有趣的研究——可以在下面找到一个小的参考书目。有趣的是，研究发现，人们往往有不同的风险偏好，这取决于测试所处的环境。不仅如此，收益的类型也对偏好的估计结果有重要影响。Saalt 试图使问题的类型和数量保持在一个清晰的理论框架下，仅仅用了三个问题，覆盖了不同的测试背景。问题的答案被平均和线性映射，并反映在坎贝尔和万斯勒（2001）开发的相对风险厌恶参数中。

现存的金融财富

今天和未来消费的平稳性，极大地受到累积财富的存在及规模的影响。同时，累积财富也会影响当前和未来的储蓄率。这个概念相当直观：如果某个人在某一时刻积累了相当多的财富，那么储蓄的必要性就不那么明显了。在Saalt的建模背景下，消费是收入和财富以及其他参数的一个函数。

该模型还发现了金融财富对投资者劳动收入的目标比率。目标比率可以从三到超过二十不等，变化的原因主要是个人的风险厌恶程度。在实践中，这意味着我们可以预计，一个中级风险厌恶型的人，工作二十年后退休，在退休前他实现的金融财富目标，大致是12-14倍的他的收入水平。虽然这些比率似乎相当大，但重要的是要记住，该模型假定所有个人的消费都必须由积累的财富来提供资金——一旦退休，就没有预期的其他收入流。这就是为什么这个平台允许用户输入他或她预期的额外的未来收入流，以便更大程度地量身定制财务规划。

利用所有要素实现市场组合与安全资产之间的平衡

以上所讨论的各组件，是所有严肃的定制财务计划和资产配置的关键性输入变量。我们的建模框架大量借鉴了芝加哥大学John Campbell教授和哈佛大学Luis Viceira教授的研究工作，特别是他们于2002出版的著作《战略资产分配：长期投资者的投资组合选择》。该著作对建立正确的长期规划基础有很大帮助，也对那些有兴趣加深他们在这个领域的知识的人非常有益。其他研究都直接或间接地在这个金融知识平台上进行，出版物的完整列表见页面底部的参考书目。

一个具体的例子

最后，为了使以上讨论更生动，以下选择一个实际例子来说明优化结果。下图是通过对一个25岁、拥有大学学位、年薪84000美元、拥有45000美元金融财富的人运用优化程序生成的。

左上角图显示了预期收入轨迹，与劳动收入部分的收入动态估计相一致。该模型假定退休年龄在65岁，没有养老金收入。右上角的图片显示了模型所生成的最佳消费曲线，对应不同类型的风险偏好（z轴/三维轴），其中较大的数字意味着更大的风险厌恶。正如人们所设想的那样，一个更偏好风险的人，也会消费更多，储蓄更少。右下角的数字也显示出，更偏好风险的人应该把他们的金融资产的更大部分分配给投资回报率较高的投资组合（即市场组合）。最后，左下角的数字综合了个人所有信息和决定，显示了不同的金融财富轨迹。显然，财富积累在很大程度上取决于收入动态，也取决于消费和投资模式。人们可以看到，对风险厌恶的人在整个工作生活中往往会积累更多的财富，同时也会确保有足够大的缓冲以应对任何紧急情况。