诺贝尔奖得主迈伦·斯科尔斯通过研究不确定性如何影响资产价格，帮助彻底改变了我们对金融市场的认识。他提出的黑箱理论–半个世纪前，费希尔·布莱克 (Fischer Black) 提出的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，开辟了金融世界的新纪元。
尽管他是当今最具影响力的经济学家之一，但斯科尔斯并没有满足于现状。他继续探索金融市场的内部运作，重点关注人工智能 (AI) 和碳信用，以及它们与期权的比较等现象。
他最近参加了由 Janus Henderson 安排的、由特许金融分析师协会香港分会主办、由 Alvin Ho 博士（特许金融分析师）主持的炉边谈话，内容广泛。此次谈话于 2023 年 7 月 3 日在香港举行，内容涵盖了黑人的持续重要性–斯科尔斯模型公布 50 年后的情况以及斯科尔斯目前的研究兴趣。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： 自从你发表著名的《黑色–斯科尔斯模型，至今仍然是金融专业人士最喜爱的读物之一。这是怎么发生的呢？
迈伦·斯科尔斯: 该模型实际上是解释如何定价期权，但我很高兴它已将银行业务格局从仅限代理的业务转变为主要业务。
现在，如果你仔细想想，不确定性是你生命中最重要的东西。平均值微不足道！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，那么选择就不会那么有价值，但生活总是在变化，这使得选择和应对不确定性的能力非常宝贵。
随着黑色–借助 Scholes 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 delta 和与之相关的风险。本质上，我认为期权市场是一个众包场所，可以确定市场发出的风险水平，然后帮助企业主做出决策。
脱碳与投资组合构建
谈到您的脱碳和投资组合理论，您在期权领域所做的工作有何帮助？
我做了很多冒险的事情–回报投资组合理论。对我来说，理解约束是最重要的。你不需要比其他人更善于预测，但你需要了解其他人的约束。例如，如果人们受到约束，如果他们信任你，他们就会愿意付钱给你来解除他们的约束。这时你的选择就很有价值了。这种解除约束的能力也发生在母公司和并购中。
如果你想在生活中赚钱，那么“无聊”很重要。你不会希望生活中的波动影响你的回报，但你会希望平滑回报的波动并减少尾部。如果你能做到这一点，你的复合回报就会好得多。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，我们也希望平滑脱碳的道路，而实现这一目标的方法之一是创造更多实现脱碳的道路，在某种程度上，这很像看跌期权。
Myron，为了更深入地探讨这个话题，我想问一个由三部分组成的问题。首先，投资者应该如何确定碳信用额的公平价值？
市场效率是我的核心信念，我确实认为这是确定碳信用公允价值的好方法。然而，问题在于当有骗子进入市场时。我们需要团队和基础设施来筛选出好的和坏的信用。就像固定收益市场一样，我们将在系统中拥有整个层次结构。我们有一个信用评级机构来评估公司的基本面，并允许投资者选择他们愿意参与的风险和信用水平。毕竟，我并不是说市场价格应该总是等于公允价值，但市场价格通常会给你一个很好的锚点来确定这一点。
说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，我本可以通过做其他事情赚更多的钱。因此，我决定与大家分享它。
有些人说他们比你先找到了解决方案。
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，而每一个糟糕的想法都是我自己的。
您是否认为每种碳信用额都是不同的，或者森林的质量也很重要？
脱碳就是将碳从系统中去除。我们不应该关心碳来自哪里，也不应该关心碳从哪里被去除。最终，我们只需要知道净碳是多少，以及它对脱碳的贡献有多大。我认为碳信用对我来说是一种商品。我不在乎它来自哪里；只要给它分级，这就是我的信用。我们应该像市场上任何其他商品一样将其商品化。碳信用成为商品只是时间问题。
作为投资组合经理，我们应该如何确定碳排放额度的最佳分配或风险预算？您认为这应该由资产所有者自己决定吗？
从我在论文和参考文献中设计的内容来看，这是一种个人选择的机制。它将碳排放问题与投资组合问题分开。你可以告诉你的客户，这样个人就可以基于两个不同的投资组合做出自己的决定——一个是常规投资组合，另一个是碳净零投资组合。不是每个人都应该对碳排放额进行估值。作为投资组合经理，你可以雇人来做这件事。你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，你还可以从效率和规模经济中受益。
相对于购买碳信用额，许多公司（例如微软和谷歌）不会交易碳信用额，而是将其收回，这样碳配额就被“物理移除”以保护环境。您是否认为通过交易碳信用额，投资组合经理违背了环境保护的目的？
理论上，我们想要做的是为社会创建一个减少碳排放的系统。然而，许多小公司没有能力做到这一点。我设想的未来是，顾问将介入，帮助小公司利用投资组合和区块链系统来实现这一目标。当每个人都使用这些信用并为脱碳做出贡献时，他们就可以拥有更可持续的业务。
数据挖掘和人工智能的三大谬论
最近，我们看到很多关于私募市场崛起的讨论。特许金融分析师协会三级考试将私募市场作为三个专业途径之一。在私募市场，尤其是私募股权和风险投资领域，人们经常讨论如何利用现代技术来改进数据分析或优化估值。上次您在特许金融分析师协会中国分会演讲时谈到了数据挖掘问题。您认为大数据科学有助于解决问题还是会使其恶化？
我们这个行业有三种谬误，其中之一就是数据挖掘。我们总是看大象的腿，以为整个世界都是大象的腿。我现在知道中国有一句类似的说法。其实，与未来的人相比，我们知道的东西非常有限。后代必须从新的角度学习。我们不希望他们学我们学到的东西，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，后代可以更有效地利用时间，而不必通过手动反转矩阵进行回归，这是我做过的一件蠢事。
第二个谬误是聚类谬误。我们将数据放入我们创建的框中。它们并非来自大自然。我们在作弊。这在计算机科学中被称为 NP 完全问题。随着框的数量呈指数级增长（Alvin，他们可能在清华大学教过你），框和数据可能会被破坏，并给你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，人们就会对模型进行逆向工程，找出如何利用模型来对付我们。他们以牺牲模型中误差项的人为代价来赚钱，从而破坏了模型误差项的有效性。
因此，对于这三个问题，你必须小心使用 ChatGPT，因为人们可以作弊并击败模型的错误。
有趣的是，生活中的一切都是由时间的波动性决定的。波动性越大，时间就越压缩。但我们关心的是固定点的有效性。如果我们失去了它，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，而人工智能还没有搞清楚这一点。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。人工智能目前还做不到。这就是创造力发挥作用的地方。
最后…养育子女
既然你抢先问了我关于人工智能的问题，我只想再问你一个问题。对于在座的家长和年轻的高管，你会建议他们的孩子和高管换个方向，学习数据科学而不是经济学吗？
这完全取决于性格。有些人喜欢当农民，甚至喜欢当猎人。从逻辑上讲，我自己就是个猎人，因为我敢冒险。有一次我在华盛顿特区，官员们解释了规则，什么话可以说，什么话不能说，我觉得这不适合我，所以我离开了。
我是一名喜欢探索和寻找各种可能性的猎人。你必须知道自己喜欢什么，然后从那里开始。
谢谢你，迈伦。
香港特许金融分析师协会感谢 Janus Henderson 组织此次活动。志愿者们为此次活动的筹备做出了贡献，包括 Lin Ning, CFA、Felicia Wong, CFA、Adam Wong, CFA、Jeffrey Tse, CFA 和 Gilbert Wong, CFA。
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图片由特许金融分析师协会香港分会提供
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