इक्विटी प्रीमियम पहेली (EPP)
इक्विटी प्रीमियम पहेली (ईपीपी) एक ऐसी घटना है जो सरकारी बांडों पर शेयरों के असमान रूप से उच्च ऐतिहासिक वास्तविक रिटर्न का वर्णन करती है। इक्विटी प्रीमियम, जिसे इक्विटी रिटर्न माइनस बॉन्ड रिटर्न के रूप में परिभाषित किया गया है, यूएस में 100+ वर्ष की अवधि में औसतन लगभग 6.4% रहा है। प्रीमियम को "जोखिम-मुक्त" सरकारी बॉन्ड की तुलना में शेयरों के सापेक्ष जोखिम को प्रतिबिंबित करना चाहिए, लेकिन पहेली उत्पन्न होती है क्योंकि यह अप्रत्याशित रूप से बड़ा प्रतिशत निवेशकों के बीच अनुचित रूप से उच्च स्तर के जोखिम के फैलाव का संकेत देता है।
इक्विटी प्रीमियम पहेली (EPP) को समझना
इक्विटी प्रीमियम पहेली (ईपीपी) को पहली बार 1985 में रजनीश मेहरा और एडवर्ड सी। प्रेसकॉट द्वारा एक अध्ययन में औपचारिक रूप दिया गया था। यह आज तक वित्तीय शिक्षाविदों के लिए एक रहस्य है। कुछ शिक्षाविदों के अनुसार, "जोखिम" के उचित स्तर को प्रतिबिंबित करने के लिए अंतर बहुत बड़ा है जो निवेशक जोखिम से बचने के परिणामस्वरूप होता है; इसलिए, प्रीमियम वास्तव में 6.4% के ऐतिहासिक औसत से बहुत कम होना चाहिए। यह पहेली केवल अमेरिका तक ही सीमित नहीं है - यूके में 6% से अधिक की इक्विटी में अधिक रिटर्न मिला है, और जापान, जर्मनी और फ्रांस में निवेशकों ने 9% से अधिक की इक्विटी प्रीमियम का आनंद लिया है।
ईपीपी की शुरुआत के बाद से हल करने के कई प्रयास, या कम से कम आंशिक रूप से समझाने के लिए, पहेली अकादमिया में हुई है। डैनियल कहमैन और अमोस टावस्की द्वारा संभावना सिद्धांत, व्यक्तिगत ऋण की भूमिका, तरलता का महत्व, सरकारी विनियमन का प्रभाव और करों पर विचार - इन और अन्य तत्वों को उच्च प्रीमियम को समझाने के प्रयास में पहेली पर लागू किया गया है। कोई स्पष्टीकरण नहीं, तथ्य यह है कि निवेशकों को सरकारी बॉन्ड के बजाय स्टॉक रखने के लिए अच्छी तरह से पुरस्कृत किया गया है।
मेहरा और प्रेस्कॉट कौन हैं?
रजनीश मेहरा और एडवर्ड सी। प्रेसकॉट एरिजोना स्टेट यूनिवर्सिटी में WP केरी स्कूल ऑफ बिजनेस में अर्थशास्त्र के प्रोफेसर हैं। विशेष रूप से, प्रोफेसर प्रेस्कॉट ने 2004 में अर्थशास्त्र में नोबेल मेमोरियल पुरस्कार जीता, व्यापार चक्र पर अपने काम के लिए और यह दिखाते हुए कि "समाज आर्थिक नीति के लिए पूर्व प्रतिबद्धता से लाभ प्राप्त कर सकता है, " पुरस्कार संगठन द्वारा एक बयान के अनुसार।
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