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哈，这个其实是个宏观经济学的概念，所以我修改了话题分类。 @林钊文回答的蛮简略，我详细说一下。
所谓的阿罗德布鲁证券，其实就是针对未来每一种可能存在的情况有一种证券。比如考虑一个简单的两期模型，我们处在第零期，第一期可能有3种情况{H,M,L}，这三种情况分别代表三种可能的经济状态。对应这三种状态，分别有三种证券{sh,sm,sl}。在第零期，用{ph,pm,pl}块钱来购买这种证券，第一期，{H,M,L}实现的时候，分别得到回报1块钱。比如第一期H实现了，我就可以得到1/ph的回报率。
以上可以扩充到无限期的情形。
注意在这个建模里面，实际上是把未来的可能离散化了。扩展到连续的情形非常自然，这里用离散的情形加以说明。
与A-D security对应的还有Arrow security，是sequential trade，两者在完备的金融市场下是等价的，不展开叙述。
为什么引入阿罗德布鲁证券？引入了阿罗德布鲁证券之后，我们就引入了完备的金融市场。与之相对应的，不完备的金融市场，比如市场上只存在债券的例子。
有了阿罗德布鲁证券之后，我们就可以用阿罗德布鲁证券来模拟任何的其他证券。比如债券就是{H,M,L}的一个组合，债券实际上就是第一期无论是HML的任何一种，都支付1块钱。所以一单位债券代表一单位H+一单位M+一单位L：{sh,sm,sl}={1,1,1}。这样债券的价格不就是ph+pm+pl么？因为均衡的时候买债券和买那个阿罗德布鲁证券的组合{sh,sm,sl}={1,1,1}是等价的。
奥，差点忘了{ph,pm,pl}是怎么确定的。思路是先解出个体的最优化问题，就是欧拉方程，完了之后代入市场均衡，出清，三个价格就解出来了。
如果想深入下去，可以参考Sargent的Recursive Macroeconomic Theory吧。
另外补充说明，个人觉着如果你是做金融的，这个内容知道一点就好，因为很容易的就可以从阿罗德布鲁证券的一般均衡模型推导出诸如CAPM之类的定价模型。现实应用的话都是用宏观里面这套理论的结论的，没有人再去推一遍这个一般均衡模型。当然你要是做定价的理论除外。
【知乎用户的回答(1票)】:
A-D Security 及其相关理论 奠定了资产定价这门学科的基础：
即资产的当前价格可以分解为未来不同状态下回报的当前价格。有个关键的东西叫做
，即state-price deflator，它对每个状态的回报进行定价，这个就是资金定价的“金钥匙”，定价实际上就靠这个。
基于这个基础，可以有几种方法来做资产定价：
1.我不知道
到底是什么，但是我可以推导无套利条件。那么OK，只要市场完备，资产定价基本定理告诉你，满足无套利就可以定价。那怎么定价呢？请使用测度变换，使用风险中性定价。（也可以是其他满足无套利条件的测度）。
2.我想从消费者的行为出发，推导整个金融市场的定价问题，直接寻找
。那么OK，你去推导吧，比如消费CCAPM之类的，你可以直接找出一个
，如果满足完备性，那么整个金融市场是帕累托最优的。可是，当你拿真实数据来检验你的模型，你经常会发现错的一塌糊涂。原因肯定就两种：一、模型不对；二、消费数据不对。那你就继续研究吧....
3.推导宏观模型太吃力了，而且实证也很难做，能不能不从消费出发，找找别的途径。当然可以，因为第一个资产定价模型CAPM就是这么干的，从均方有效出发，就可以定价。这种方法叫做因子（factor）模型，实际上你找的就是
，它和factor可以互相转化，但是如果不满足完备性的话，会存在问题。因子你可以随便找，通过理论找，比如CCAPM，因为知道
就知道facor；通过实证找，比如Fama-French 三因子。去年诺奖的工作就跟这有关。
方法1在主要应用衍生品定价之类的，学术界算不上很主流。
方法2和方法3是主流领域，各种大牛小牛堆积。
又写了这么多没用的东西，随便看吧。
【林钊文的回答(0票)】:
It's a security that pays 1 unit of output in a particular state of the economy. It can be used to synthesize any other security with a different payoff.
原文地址:知乎
