股权风险溢价ERP(equity risk premium)是指市场投资组合或具有市场平均风险的股票收益率与无风险收益率的差额。从这个定义可看出：一是市场平均股票收益率是投资者在市场参与投资活动的预期“门槛”，若当期收益率低于平均收益时，理性投资者会放弃它而选择更高收益的投资；二是市场平均收益率是一种事前的预期收益率，这意味着事前预期与事后值之间可能存在差异。

股票自身是一种风险性资产

股票是具有优化社会的资源配置，实现风险的再分配，发现资产的价格和降低交易成本等作用，也能及时反馈宏观经济信息。投资者通过购买股票为企业进行股权融资的时候，将会面临企业的经营风险、财务风险，以及市场风险、汇率风险等各种风险。为了吸引投资者，让投资者乐于承担与此相关的风险，经营者对股票进行定价必须要使其预期收益超过安全性较高的政府债券，这部分风险补偿就是投资者的ERP。

根据风险收益平衡理论，资产的风险越大其预期收益越高。

在金融市场中，一般假定投资者都是风险厌恶的理性经济人，对于风险厌恶的投资者意味着他们承担的风险越大，所要求得到的风险补偿越高。股票的风险要大于债券，更具体一点是普通股的风险要大于安全性高的政府债券，由效用与风险理论可知，为了补偿风险厌恶的投资者承担投资股票的风险，需要给予他们更高的收益予以补偿，这种补偿在股票市场上的直接表现就是 ERP。

根据时间偏好理论，经济个体偏好当前的消费甚于未来的消费。

投资者在跨期决策中要放弃当前的消费而对未来进行投资，这意味着理性的经济人将承担未来的不确定性所具有的各种风险。因此，为了吸引投资者放弃眼前的消费而乐于进行投资，就必须给他们提供更多的利益来补偿可能遭受的风险损失，由于股票是投资者投资中具有代表性的资产，因此所得到的利益补偿就是他们获得的ERP。

根据“一价定律”，在完全竞争的市场上不存在套利机会。

如果投资者不存在风险厌恶，他对不同金融资产的预期收益将是相同的，这意味着所有的金融资产(不论风险大小)和政府债券都应具有相同的预期收益，此时市场上不存在ERP。否则，一旦某种资产的预期收益高于这同一水平，市场上将存在“套利”机会，追求效用最大化(这里可以理解为追求收益最大化)的投资者必定会争相购买该种资产，致使该种资产的价格上升，预期收益下降，也就是说，在不存在套利机会时，市场机制会自动使各种资产的预期收益最终趋于一致——等于无风险资产的收益。然而投资者大部分是趋于规避风险的理性经济人，因此在他们进行资产选择时，必需提供相应的ERP。

通过对股票本身的风险特性以及投资者自身的风险厌恶、时间偏好等个人效用特性以及有效市场的特征的分析，说明在不确定性经济中，投资过程中存在ERP是具有合理性的。

对高股权风险溢价的解释

第一，股权风险溢价是一种幻觉，经验数据是错误的，问题的产生不是由于消费基础上的资产定价模型，而是错在夏普比率的经验估计上，历史数据高估了实际的风险溢价。

第二，高风险厌恶指投资者比经济学家估计的更厌恶风险，如果风险厌恶的相关系数是100，那么风险溢价之谜也就不存在了。

第三，非标准的效用函数，以消费为基础的标准资产定价模型是建立在各期的效用只取决于当期的消费量这一假设基础之上的，但是这一假设将模型过分简单化了，为了使模型更加贴近现实，经济学家建议使用非标准的效用函数，但是Cochrane(1997)认为，还不存在这样的低风险模型，能够使股权风险溢价、真实利率稳定性和几乎不可预测的消费增长率保持一致。

第四，投资者的差异，在传统的经济分析中，我们一般假设：典型投资者，即在未来证券投资收益的问题上，所有投资者的投资理念相同，投资者的效用函数也相同，而且市场也是按投资者完全相同来进行定价的。这一假设抹杀了投资者之间的差异，包括：教育背景、资金数量、投资者心态等因素。投资者无差异这一假设不符合现实，那么或许正是投资者之间的差异造成了过高的股权风险溢价。

股权风险溢价的测量

国际上对于股权风险溢价的研究主要包括两大类：一类是基于历史的，另一类是面向未来的。历史法的研究早在20世纪60年代就开始了，这些年来在成熟市场的研究已经比较完善。

Comell(2000，中译本)在专著《股权风险溢价——股票市场的远期前景》中计算了美国市场1926—1997年的股权风险溢价，其中 ’普通股的平均收益比国库券的平均收益高9．2个百分点，比长期国债的平均收益高7．4个百分点。Dimson和Marsh(2001)度量了国际市场的股权风险溢价。

面向未来法的基本预测方法为贴现现金流法，它包括利用单阶段和多阶段方法进行预测。Blanchard(1993)、Kaplan和Ruback(1995)对贴现现金流法做了修正和改进；Claus与Thomas(1999)基于会计假设，提出反常收益的概念计算股权风险溢价等等。不同的预测方法往往会产生很大的差别，这也成为学术界讨论的焦点。

收益变现方法简单来说就是运用历史收益来估计未来收益，运用投资者在一些持有期已经实现的平均收益溢价来计算。其理论基础为： 过去的市场行为提供了未来行为的基础；投资者的预期受市场历史表现的影响。如果周期性收益(如月度性收益)是相互独立的(既不相关)，并且在这段时期期望收益是稳定的，那么历史收益的数学平均值提供了未来期望收益的无偏估计；历史证券价格反映了可观测到的证券的收益，通过分析历史的股权风险溢价可以合理的估计同样价格水平上的风险溢价。

首先是观察期的选择，在运用实现收益方法时，分析师对观察期的选择直接影响对股权风险溢价的判断。一种学派认为最好使用尽可能长时期的历史收益来估计未来收益，理由是获得的数据越多，其判断越精确。但是，如果股票平均预期收益随时间改变，那么使用长期历史数据平均值的可信性就值得怀疑了。如果经济状况变化使得预期收益不断发生变化，那么使用短期数据进行估计可能要比使用长期数据要好的多。而运用短期平均收益的缺点是每年股票收益的高度变化，这使得它们在估计预期收益时会产生大量的误差。比如美国不同学者通过对不同历史阶段(即1802～1998、1889～2000、1926～2000、1947～2000年4个阶段)的市场指数和无风险资产实际收益来进行股权风险溢价水平的研究，测出4个阶段的风险溢价水平分别为4.1%、6.9%、8.0%、7.8%。由此我们可以看到，周期的选择会对股权风险溢价水平产生巨大的影响，使在美国这样成熟的资本市场，周期不同，股权风险溢价水平也显著不同。其次是计算方法的选择，一般而言，收益率的计算有两种计算方法：算术平均数收益率和几何平均数收益率。分别用算术平均数和几何平均数计算的1926—1961年和1962—1997的美国股票市场风险溢价结果为：与国库券收益报酬相比的股权溢价，算术平均值为10.4%和5.2%，几何平均值为7.6%和4.0%；股票市场每年收益为24.2%和15.9%，长期国债收益报酬为0.6%和2.3%，长期国债的全部收益为5.3%和11.6%。(资料来源：Ibbotson and Sinquefield)从1926年到1997年美国的股权风险溢价分析可以看到，收益溢价的几何(复合)平均值一般要小于其算术平均值。那么在计算ERP时采用算术平均数还是几何平均数?使用算术平均数依赖于以下假设：①各类数据是独立的；②市场收益的分配稳定。在这些假设下，算术平均值给除了预期未来收益的无偏估计。

前面所说的收益变现方法是通过分析历史收益来得到市场期望收益率的估计值，而前瞻性方法是以市场价值为权数，对市场上大量单个公司的收益率进行加权平均得到市场的期望收益率。那么如何对单个公司的期望收益进行预测呢？金融理论认为股利贴现模型(DDM)是计算证券期望收益率的标准模型。该理论假设股票价值是全部未来股利的现值，如果一个公司没有支付当前股利，那么该理论认为它今天投资的项目必须在未来能带来更大的股利。

(1)Gorden模型。Gorden模型是假设股利增长率保持不变的一种模型形式，以g表示股利增长率，则股票的价值P = D1/(r—g)，式中：D1是第一期所发放的股利；r是折现率。实际上，r就是股票的预期收益率，或者说是股权资本成本。解出r，有r = D1/P+g。

(2)多阶段增长模型。多阶段增长模型假定在某一时刻T之后股利增长率为一常数g，但在此之前股利增长率是可变的，多阶段增长模型的形式如下：

式中：Dt是第t期所发放的股利；DT + 1是第T+1期所发放的股利。

分析师首先预测公司的未来股利，然后通过设置当前市场价格等于未来股利的现值得到内部收益率，如果时常期望值与分析师的预测值一致，那么就可以得到该股票的期望收益率。运用这种方法以美林高盛公司为代表，美林高盛公司每月都会在自己的刊物《数据分析》(quantitative profiles)上公布通过股利贴现模型(DDM)得出的几百家公司的预期收益率。

由于我国股票市场在1990年才开始建立，采用我国股票和资本市场的历史数据资料，计算我国各种资产的ERP，这些资产是：上证指数、深证指数、银行一年期存款利率和消费物价指数(CPI)。以上资产的观察期为1992—2004年。上证指数代表了在上海证券交易所上市的所有股票平均收益，深成指数代表了在深圳股票交易所上市的所有股票平均收益，银行一年期的存款利率代表了我国无风险资产的收益率，通货膨胀率代表了我国商品价值的变动。由计算得到上海股市普通股1992—2004年的年平均收益率为19.681% ，深证股指的平均收益率为24.588%，而同期的银行存款利率仅有5.698% ，保值实物商品价值增长为5.92%。上证指数的年平均收益率比银行存款的收益率高出约14%，深成指数的年平均收益率比银行存款的收益率高出约18.9%。它们与通货膨胀率相比，也分别高出约14%和18.9%左右。在这l3年间，由于通货膨胀率波动较大，平均银行存款收益率低于平均通胀率，因此在此期间把钱存入银行还不如购买实物资产进行保值的收益率高。

为了比较各种资产的收益和再次投入相同资产的条件下，一单位人民币的增长情况，计算了上证收益增长、深成收益增长、银行存款增长和通张增长数值。结果表明，在观测期内消费物价指数中商品购买成本上升了4.9倍，这意味着在1992年价值一元的商品在2004年的时候要花费2.04元才能购买到。对于其它资产来说，投资在上证指数上1元的人民币会增长到4.33元，在深圳交易所投资的平均收益会由1992年的1元人民币增长列2004年的3.18元，而将1元人民币存人银行的收入增长略低于通货膨胀增长，也在2.04元左右。通过对各种资产收益进行比较，在上证交易所进行股票投资的收益比进行其它方式的投资收益更高。

通过计算各种资产几何平均收益增长率发现它要低于由算术平均收益增长率计算的ERP，上证指数的ERP约为5.38%，而深成指数的ERP约为3.1%。可见在计算ERP时，使用的计算方法不同，所得到的收益差别很大。从各种资产收益的标准差可以看出，我国股市的波动较大，上证指数收益的年平均波动达到52.24%，深成指数收益的波动更大，达到76.72%左右，银行存款的波动最小。资产收益的波动性越大，其风险也就越大，收益率越高，风险与收益的对称性在我国股市中得到了很明显的体现。银行存款相对其它资产来说风险较小，收益率也较低，但在样本观测期内也不是很好的投资保值资产，因为其收益率低于通货膨胀率，如果将钱存入银行其实际价值还会下降。从分析的期限看，在1997年到2004年间，随着期限的缩短，上证指数收益率、深成指数收益率、一年期银行存款利率以及通张率都减少了，而且它们的波动性减小了，所得到的ERP也减小了。上证指数和深成指数的算术平均收益率分别为6.72%和2.88%左右，其相应的ERP约为3.51%和-0.34%，而几何平均收益率更低，所得到的ERP为负值，分别约在-1.6%和-6.1%左右。因此可以得出，随着观测期限的不同，风险溢价也不相同；我国的ERP有下降的趋势，而且观测的风险溢价偏低。

①有助于金融资产的选择。在个人的资产选择中，投资者可以根据所获得的相关风险与收益的估计值，比较各种资产风险溢价水平，制定资产分配决策，即如何将他们的资金分配于股票、固定收益债券或其它资产中，这有助于提高投资者决策的效率。在投资决策中，运用历史数据对股票、债券、基金等各种资产的财富增长情况进行长期比较，可以分析预测各种资产的后续增长情况，有利于为金融客户制订更合理的投资理财方案。像在美国1926—1997年间，风险较大的普通股平均收益比具有固定收入的国库券的平均收益高出9.2个百分点，通过比较股票具有巨大的ERP，投资者更愿意在股市中进行投资。而我国1992—2004年的数据也表明，投资股票的收益要高于其它资产的收益。

②有助于项目投资分析。在项目投资中，通常使用资本资产定价模型(CAPM)来计算项目的预期收益率。在模型中，资产的系统风险由资产的收益与市场组合收益的协方差来衡量，而且任一资产的预期股权溢价与预期市场风险溢价成比例。在项目投资中，要计算资产投资的预期收益，就需要估计投资的股权成本和市场系统风险。投资的股权成本一般用市场预期收益进行估算，而市场预期收益是由资产市场风险溢价的预期所决定的。可见，ERP在部分程度上将决定项目投资的价值，因此可以利用市场ERP，以评价项目投资的可行性。

ERP通常决定着普通股的预期收益，如果ERP下降，则投资的贴现率下降而引起股票价格上升。股票市场是宏观经济运行的先行指标，因此通过判断股市的ERP和股价的变动趋势，可以预测宏观经济的趋势。从美国的股市来看，在美国20世纪90年代后期股价持续攀升，而同期的ERP却持续下降。研究发现美国的事前ERP已经从1926—1997年的约7.4%降到1999年的2%左右。Fama与French(2002)论证到“未来股市的事后收益率与事后ERP都将下降”。

在2000年4月，美国Nasdaq股票开始狂跌，Nasdaq股指最深跌幅高达77% ，由此美国股市开始了长期的熊市，使得世界经济萧条。由美国股市的发展可得到：一是由基本面决定的事前ERP持续降低，而事后ERP却始终居高不下，两者的反差是由于期限对ERP有影响，长期历史数据使得事前与事后估计的多年累计值相差持续扩大。二是基本面决定的事前ERP与多数公众预期的ERP形成显著反差。在2000年美国股市下跌以前，多数投资者及研究人员预期的年度ERP很高，当时《纽约时报》在网上调查发现小投资者对未来一年和10年的股市平均预期收益率都超过20%，各种研究人员对未来一年的预期ERP均值也高达5.8%。公众对美国股市充足的信心导致股市进一步上升，并且这种信心受到当时经济和社会环境的影响得到进一步强化。不过由基本面决定的ERP最终起到决定性作用，当它与事后ERP之间的距离持续扩大时，会造成股市大规模下跌，并导致事后ERP减少甚至成为负值，即股市风险很大，股市波动剧烈，并在熊市中徘徊不前。