【名师讲堂第9讲】美国乔治亚州立大学副教授姚文雄:Recent Topics in Household Finance

2019-07-04
摘要Recent Topics in Household Finance

7月2日-4日,必发365手机登录“名师讲堂”第9期课程顺利开讲。本期课程邀请到必发特聘教授、美国乔治亚州立大学罗宾逊商学院副教授(终身教职)姚文雄为暨大师生带来主题为"Recent Topics in Household Finance"的课程,吸引了大批师生学习交流。

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姚文雄教授

本系列课程的第一天,姚老师系统地介绍了家庭金融的研究领域和概况。首先,姚老师以常见的GDP指标为切入点,指出家庭金融与我们生活各方面息息相关,以美国为例,消费和投资约占GDP的80%。此外,金融市场和非金融市场都涉及到家庭部门的参与,例如资本市场、货币市场、外汇市场、住房市场等。同时,家庭金融也可以研究各种类型的家庭资产,包括现金、权益资产、投资、房地产、交通工具等。其中,Campbell(2006)是家庭金融领域的经典文献,提供了一个概览。姚老师指出,家庭金融的研究最主要回答两个问题:人们怎么做决策,以及他们所作的决策是否正确或最优。

紧接着,姚老师讲解了近几年家庭金融领域中关于家庭行为(Household Behavior)的代表性文献,让大家对家庭金融的热点问题有更加具体的认识。第一篇是Beshears et al.(2018),作者剖析了不同类型的消费者行为和其背后的动机。第二篇是DellaVigna & Malmendier(2019),作者对比了购买不同期限健身套餐的消费者的行为差异,发现购买年卡和月卡的消费者存在明显的过度自信。第三篇文献是Agarwal et al.(2017),该文章是姚老师和Sumit Agarwal、Itzhak Ben-David的合作论文,他们研究了美国消费者选择房贷积分(Mortgage points)的行为差异(购买房贷积分可以抵扣一部分房贷利率),指出贷款者通常高估了他们偿还该笔房贷的期限,对这部分人群,购买房贷积分并不是其最优选择。


课程第二天,姚老师介绍了研究“同伴效应”(Peer Effect)的前沿文献。同伴的含义可以非常广泛,不仅存在于人与人之间,例如同学、同事、家人、老乡等,也存在于资产与资产、公司与公司之间。“同伴效应”是指人们的决策或境况会受其同伴的影响。中国的孟母三迁,就很好地说明了邻居的影响。Hong et al.(2004、2005)、Kuhn et al. (2011) 等学者发现,邻居的资产配置选择、购房行为、中彩票事件等,会影响我们的决策。Maturana & Nickerson(2017)的研究表明,老师的经济状况变差会对学生的表现造成负向影响。Chetty et al. (2016) 的研究结果显示,搬去更富裕的地区居住,对儿童(低于13岁)有显著正向影响,包括增加他们大学入学率和收入、降低单亲家庭比率(文中指女性成为单亲妈妈的比率)。Harding et al. (2008) 是姚老师和John P. Harding、Eric Rosenblatt的合作论文,他们发现法拍房产(Foreclosed Properties)对周围房屋的价格有显著的传染效应。姚老师还强调,研究同伴效应需要有严谨的实验设置,以获取干净的数据(Clean data),尽量减少内生性的影响。其中,Manski(1993)提出研究群体行为对该群体中个人的影响,需要研究人员具有对照组组成的先验信息。通常,人口迁移可以提供一个比较理想的实验环境。例如,Imberman. et al. (2012) 使用休斯顿独立学区(HISD)和路易斯安那州教育部的行政数据,研究了2005年卡特里娜飓风和丽塔飓风造成的学生流入,对休斯顿地区学校的学业成绩,出勤率和纪律产生的影响。


课程第三天,姚老师展示了研究教育和社会流动的前沿文献。课程伊始,姚老师从生命周期切入话题,他指出人的一生可以从生命周期的角度去衡量,比如将未来的预期收入和支出的现金流进行折现,可以计算得到当前时点的现值。投资,包括债券、股票、教育、住房等,都会相应地对现金流造成影响,从而影响现值。Mondragon et al. (2017) 注意到在2007-2010年期间,美国学生贷款总量增加了50%,针对该问题展开研究,作者发现由于房价下降,家庭资产的流动性降低,家庭通过申请学生贷款获得更多流动性。姚老师和Marco Di Maggio、Ankit Kalda的合作论文“Second Chance: Life Without Student Debt”中,他们采用收集的诉讼文件和相匹配的个人信用信息进行研究,发现减免贷款的政策提高了学生的地理流动性和收入。“Fintech Borrowers: Lax-Screening or Cream-Skimming?”是姚老师和Marco Di Maggio的另一篇合作论文,他们发现从金融科技公司借款的年轻人具有一些特征,他们通常赚的更多、住在高收入社区、更年轻,然而他们也更容易违约和背负更多的债务。


在课程的最后,姚老师还介绍了美国的一些数据库和数据特征,也邀请必发谷一桢老师为大家介绍了国内关于教育、就业、交通等方面的可得数据。此外,姚老师也积极地与大家分享他做研究的个人经验,他提到做研究需要有创造力和韧性,一项研究可能做十年都未必有很好的结果,但通过不断地展示和交流把这项研究变得越来越成熟。大家需要摆正心态,以平常心待之。


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