理性投资论文范文10篇

理性投资论文范文篇1

Delong、Shleifer、Summers和Waldmann（以下简称DSSW）最先提出了投资者情绪模型，模型假设市场上存在两种参与者—理性投资者和噪声交易者，理性投资者依赖于对证券的内在价值分析交易和持有证券，噪声交易者的交易行为则符合噪声交易模式。由于噪声交易者的情绪是随机的，理性的投资者不能很好的预测这种投资情绪。因此，当理性投资者未来某一时刻出售资产时，噪声交易者可能看空市场，引起资产价格下跌。这种下跌的可能性就是一种不同于其他市场风险的额外风险，即噪声交易者风险。只要理性投资者想在未来某个时间出售自己手中的资产，噪声交易者风险就像资产本身所固有的市场风险一样影响着资产价格。因为同一种投资者情绪的波动会影响很多资产，并且不同噪声交易者的情绪相关很强，所以这种噪声交易者风险不能被有效分散，它像资产的系统风险一样会在资产定价公式中有所反映。那些受到噪声交易者风险影响的资产的收益率应该高于不受该风险影响的资产的收益率。

Lee、Shleifer和Thaler（以下简称LST）把DSSW的投资者情绪模型应用到封闭式基金研究中，由于噪声交易者对封闭式基金不可预期的未来的情绪变化是针对封闭式基金的证券组合，是系统性的，因而可以把它看作是市场上噪声交易者风险的平均指标。LST的研究不但指出封闭式基金折价的变化反映了投资者情绪的变化，还间接指出一种测量噪声交易者风险的方法，利用此方法，LST得到如下模型：

R=α+a*ΔD+β*RM+ε

其中R表示证券组合收益，ΔD表示封闭式基金折价率的变化，RM表示市场收益，RM前的系数β为组合的Beta值，表示市场风险。此模型从直观上解释就是噪声交易者的存在影响了组合的收益。模型的创新之处在于用可以直接观测的表示封闭式基金折价率变化的ΔD量化了噪声交易者风险因子。

噪声交易者风险普遍存在于市场中，但并不是所有证券组合都受到相同程度的影响。因为当理性投资者发现噪声交易者的交易行为使得证券价格严重偏离内在价值时，理性投资者会采取与噪声交易者相反的操作，使得证券价格迅速回复。这种回复过程取决于理性投资者与噪声交易者之间力量的对比。LST把机构投资者归入理性投资者，个人投资者中大部分归为噪声交易者，因此对于机构投资者集中的大市值股票而言，它们的噪声交易者风险小，小市值股票则个人投资者集中，噪声交易者风险大。

实证检验

（一）数据和变量描述

本文的样本数据包括自1999年1月至2008年2月沪市和深市共56支封闭式基金的月末净值、收盘价和基金份额，这其中包括集中在2006至2007年转换为封转开的22支基金转换前的数据。计算可得整个市场上封闭式基金折价率的加权平均值——加权平均折价率指数VWD（Value-WeightedIndexofDiscount）及其变化率ΔVWD，权重为基金资产t时刻净值。

表1是加权平均折价率指数与其一阶差分的描述性统计量。统计结果显示，平均而言，1998年1月到2008年2月期间，我国封闭式基金折价率为19.8%，标准差达到13.5%，月度折价率平均变化0.15%，但变化的标准差极大，达到5%，最大的一个月折价率变化达到22%。这比国外10%（Weiss，1998）左右的折价率要高得多，这表明我国证券市场上噪声交易者风险要大于国外，离成熟的证券市场还有很长的一段距离要走。（二）折价变动与证券组合收益

根据投资者情绪模型，因为小市值股票的持有者中个人投资者所占比例要高于大市值股票，而个人投资者有相当部分的非理性的噪声交易者，容易受到市场传言的左右，对股票的内在价值没有正确的判断，过于悲观或过于乐观的情绪驱使着他们的交易行为。因此，小市值股票比大市值股票有更多的噪声交易者风险。对我国而言，股权分置改革完成前，股票市场流通股和非流通股的差别使得总市值小的股票不一定比总市值大的股票有更多的噪声交易者风险，流通市值的大小才是决定因素。本文把上证A股和深证A股按照年初股票流通市值进行排序，按顺序从小到大分成十组。规模最小的前10%为第一组，接下来的10%-20%为第二组，一直到规模最大10%的为第十组，得到十个不同市值规模证券组合的加权平均收益率如下：

表2展示了按照流通市值排序得到的十个证券组合月度加权平均收益率对封闭式基金折价率月度变化ΔVWD和上证A股与深证A股月度加权平均收益率的回归结果。

根据CAPM理论，RM的系数就是各个组合的Beta值，所有组合的Beta值都在1的附近，并且随着组合股票市值的增大而单调递减。在10%的置信度下，组合1、2、6中ΔVWD的回归系数都是显著的，组合7和组合8在5%的置信水平下显著，流通市值最大的组合9和组合10甚至在置信水平1%的情况下仍然显著。ΔVWD的回归系数在组合1-10之间近似单调递增，并且在组合10的回归模型中变为正数。

本文再仔细考察一下ΔVWD系数所表示的意义。对于组合1来说，封闭式基金折价率下降1个百分点会引起组合月收益率增加0.16个百分点，因为ΔVWD在本文所研究的1999年到2008年这段时间绝对值的中位数是0.0234(2.34个百分点)，这意味着封闭式基金折价率的变化平均会引起组合1收益率0.57(0.16*2.34)个百分点的变化。因为组合1在1999年到2008年期间月收益率绝对值的中位数为5.57%，所以封闭式基金折价率的变化解释了6.72%(0.37/5.57)的组合1的收益率变化，即噪声投资者风险解释了流通市值规模最小的组合收益率变化的6.72%。因此，在通常意义上来说，即使在考虑了市场整体的影响后，封闭式基金折价率的变化也能够解释7%左右的规模最小组合收益率变化。对于组合2至组合9来说也有同样的结果，只不过关系强弱不同。对于组合10来说，它的收益率绝对值的中位数为4.4%，因此对于组合10，折价率的变化解释了组合10收益率10.91%的变化(0.2053*2.34/4.4)，不过组合10变化的方向与前面9个组合变化方向相反。

结论

投资者情绪是影响我国证券市场上股票收益的重要风险因素。作为反映投资者情绪的指标，当封闭式基金折价率变小时，投资者似乎确实更加乐观，噪声交易者会盲目跟踪市场热点，认为大市值股票的收益在牛市中不再吸引人而卖出手中的大盘股，买入中小盘股。从而使得规模最大的10%的公司的股票反而在牛市中表现平平，因为规模最大的前10%的股票的流通市值已经占到沪深A股市值的60%以上，因此可以说，除去这部分股票，其他的90%的股票都是中小盘股。同样，当折价率变大，投资者情绪悲观时，噪声交易者又会买入更加保险的大盘股，从而使得这些股票价格上升，收益率提高。

我国封闭式基金的折价率和折价率的波动水平都显著大于国外相应数据，这表明我国证券市场噪声交易者风险偏大。由于机构投资者还未能在我国证券市场发挥与国外同样的稳定市场的作用，因此，散户的炒作和投机行为引起的封闭式基金折价幅度也就更大，波动也更加剧烈。对于我国封闭式基金来说，机构投资的力量虽然一直在增长，但实际上最有实力的机构投资者国有企业和政府在整个封闭式基金发展的历程中都是扮演一个消极的角色，政府和国有企业不能减少持有的股份，也没有很强的意愿去增持股份，因此机构投资者不能起到弱化噪声交易者盲目交易带来风险的作用，相反越多的个人投资者和闲散资金进入股市，加剧了噪声交易者风险，使得封闭式基金折价率与小盘股收益的正相关关系更加明显。

论文关键词：噪声交易者风险封闭式基金折价率证券组合收益

论文摘要：本文利用封闭式基金折价率测算我国股票市场噪音交易者风险，并估算该风险对不同流通市值证券组合收益的影响程度，结论是：我国股票噪声交易者风险与股票流通市值有显著的相关性，流通市值小的股票易受到噪声交易者交易行为的冲击。

参考文献：

1.DeLongJ.B.,A.Shleifer,L.H.Summers,andR.J.Waldmann,Noisetraderriskinfinancialmarkets[J],JournalofPoliticalEconomy98,703-738.1990

2.Lee,Charles,AndreiShleiferandRichardThaler,InvestorSentimentandtheClosed-endFundPuzzle,JournalofFinance[J]46,1991

理性投资论文范文篇2

Delong、Shleifer、Summers和Waldmann（以下简称DSSW）最先提出了投资者情绪模型，模型假设市场上存在两种参与者—理性投资者和噪声交易者，理性投资者依赖于对证券的内在价值分析交易和持有证券，噪声交易者的交易行为则符合噪声交易模式。由于噪声交易者的情绪是随机的，理性的投资者不能很好的预测这种投资情绪。因此，当理性投资者未来某一时刻出售资产时，噪声交易者可能看空市场，引起资产价格下跌。这种下跌的可能性就是一种不同于其他市场风险的额外风险，即噪声交易者风险。只要理性投资者想在未来某个时间出售自己手中的资产，噪声交易者风险就像资产本身所固有的市场风险一样影响着资产价格。因为同一种投资者情绪的波动会影响很多资产，并且不同噪声交易者的情绪相关很强，所以这种噪声交易者风险不能被有效分散，它像资产的系统风险一样会在资产定价公式中有所反映。那些受到噪声交易者风险影响的资产的收益率应该高于不受该风险影响的资产的收益率。

Lee、Shleifer和Thaler（以下简称LST）把DSSW的投资者情绪模型应用到封闭式基金研究中，由于噪声交易者对封闭式基金不可预期的未来的情绪变化是针对封闭式基金的证券组合，是系统性的，因而可以把它看作是市场上噪声交易者风险的平均指标。LST的研究不但指出封闭式基金折价的变化反映了投资者情绪的变化，还间接指出一种测量噪声交易者风险的方法，利用此方法，LST得到如下模型：

R=α+a*ΔD+β*RM+ε

其中R表示证券组合收益，ΔD表示封闭式基金折价率的变化，RM表示市场收益，RM前的系数β为组合的Beta值，表示市场风险。此模型从直观上解释就是噪声交易者的存在影响了组合的收益。模型的创新之处在于用可以直接观测的表示封闭式基金折价率变化的ΔD量化了噪声交易者风险因子。

噪声交易者风险普遍存在于市场中，但并不是所有证券组合都受到相同程度的影响。因为当理性投资者发现噪声交易者的交易行为使得证券价格严重偏离内在价值时，理性投资者会采取与噪声交易者相反的操作，使得证券价格迅速回复。这种回复过程取决于理性投资者与噪声交易者之间力量的对比。LST把机构投资者归入理性投资者，个人投资者中大部分归为噪声交易者，因此对于机构投资者集中的大市值股票而言，它们的噪声交易者风险小，小市值股票则个人投资者集中，噪声交易者风险大。

实证检验

（一）数据和变量描述

本文的样本数据包括自1999年1月至2008年2月沪市和深市共56支封闭式基金的月末净值、收盘价和基金份额，这其中包括集中在2006至2007年转换为封转开的22支基金转换前的数据。计算可得整个市场上封闭式基金折价率的加权平均值——加权平均折价率指数VWD（Value-WeightedIndexofDiscount）及其变化率ΔVWD，权重为基金资产t时刻净值。

表1是加权平均折价率指数与其一阶差分的描述性统计量。统计结果显示，平均而言，1998年1月到2008年2月期间，我国封闭式基金折价率为19.8%，标准差达到13.5%，月度折价率平均变化0.15%，但变化的标准差极大，达到5%，最大的一个月折价率变化达到22%。这比国外10%（Weiss，1998）左右的折价率要高得多，这表明我国证券市场上噪声交易者风险要大于国外，离成熟的证券市场还有很长的一段距离要走。（二）折价变动与证券组合收益

根据投资者情绪模型，因为小市值股票的持有者中个人投资者所占比例要高于大市值股票，而个人投资者有相当部分的非理性的噪声交易者，容易受到市场传言的左右，对股票的内在价值没有正确的判断，过于悲观或过于乐观的情绪驱使着他们的交易行为。因此，小市值股票比大市值股票有更多的噪声交易者风险。对我国而言，股权分置改革完成前，股票市场流通股和非流通股的差别使得总市值小的股票不一定比总市值大的股票有更多的噪声交易者风险，流通市值的大小才是决定因素。本文把上证A股和深证A股按照年初股票流通市值进行排序，按顺序从小到大分成十组。规模最小的前10%为第一组，接下来的10%-20%为第二组，一直到规模最大10%的为第十组，得到十个不同市值规模证券组合的加权平均收益率如下：

表2展示了按照流通市值排序得到的十个证券组合月度加权平均收益率对封闭式基金折价率月度变化ΔVWD和上证A股与深证A股月度加权平均收益率的回归结果。

根据CAPM理论，RM的系数就是各个组合的Beta值，所有组合的Beta值都在1的附近，并且随着组合股票市值的增大而单调递减。在10%的置信度下，组合1、2、6中ΔVWD的回归系数都是显著的，组合7和组合8在5%的置信水平下显著，流通市值最大的组合9和组合10甚至在置信水平1%的情况下仍然显著。ΔVWD的回归系数在组合1-10之间近似单调递增，并且在组合10的回归模型中变为正数。

本文再仔细考察一下ΔVWD系数所表示的意义。对于组合1来说，封闭式基金折价率下降1个百分点会引起组合月收益率增加0.16个百分点，因为ΔVWD在本文所研究的1999年到2008年这段时间绝对值的中位数是0.0234(2.34个百分点)，这意味着封闭式基金折价率的变化平均会引起组合1收益率0.57(0.16*2.34)个百分点的变化。因为组合1在1999年到2008年期间月收益率绝对值的中位数为5.57%，所以封闭式基金折价率的变化解释了6.72%(0.37/5.57)的组合1的收益率变化，即噪声投资者风险解释了流通市值规模最小的组合收益率变化的6.72%。因此，在通常意义上来说，即使在考虑了市场整体的影响后，封闭式基金折价率的变化也能够解释7%左右的规模最小组合收益率变化。对于组合2至组合9来说也有同样的结果，只不过关系强弱不同。对于组合10来说，它的收益率绝对值的中位数为4.4%，因此对于组合10，折价率的变化解释了组合10收益率10.91%的变化(0.2053*2.34/4.4)，不过组合10变化的方向与前面9个组合变化方向相反。

结论

投资者情绪是影响我国证券市场上股票收益的重要风险因素。作为反映投资者情绪的指标，当封闭式基金折价率变小时，投资者似乎确实更加乐观，噪声交易者会盲目跟踪市场热点，认为大市值股票的收益在牛市中不再吸引人而卖出手中的大盘股，买入中小盘股。从而使得规模最大的10%的公司的股票反而在牛市中表现平平，因为规模最大的前10%的股票的流通市值已经占到沪深A股市值的60%以上，因此可以说，除去这部分股票，其他的90%的股票都是中小盘股。同样，当折价率变大，投资者情绪悲观时，噪声交易者又会买入更加保险的大盘股，从而使得这些股票价格上升，收益率提高。

我国封闭式基金的折价率和折价率的波动水平都显著大于国外相应数据，这表明我国证券市场噪声交易者风险偏大。由于机构投资者还未能在我国证券市场发挥与国外同样的稳定市场的作用，因此，散户的炒作和投机行为引起的封闭式基金折价幅度也就更大，波动也更加剧烈。对于我国封闭式基金来说，机构投资的力量虽然一直在增长，但实际上最有实力的机构投资者国有企业和政府在整个封闭式基金发展的历程中都是扮演一个消极的角色，政府和国有企业不能减少持有的股份，也没有很强的意愿去增持股份，因此机构投资者不能起到弱化噪声交易者盲目交易带来风险的作用，相反越多的个人投资者和闲散资金进入股市，加剧了噪声交易者风险，使得封闭式基金折价率与小盘股收益的正相关关系更加明显。

论文关键词：噪声交易者风险封闭式基金折价率证券组合收益

论文摘要：本文利用封闭式基金折价率测算我国股票市场噪音交易者风险，并估算该风险对不同流通市值证券组合收益的影响程度，结论是：我国股票噪声交易者风险与股票流通市值有显著的相关性，流通市值小的股票易受到噪声交易者交易行为的冲击。

行为金融学对理性参与者假设提出质疑，把与理性参与者相对的噪声交易者（即非理性的根据似乎是真实的实际是噪声的信息，开展交易的群体）纳入假设，解决了众多难题，其中，破解封闭式基金折价率问题是重要成果之一。Lee，Shleifer和Thaler（1990）利用包含噪声交易者风险的投资者情绪模型，对封闭式基金折价问题做出了解答，还为度量噪声交易者风险提供了一种新的方法，并且发现不同市值规模的股票拥有的噪声交易者风险有显著差异，噪声交易者风险对于市值最小的股票和市值最大的股票的解释作用最为明显。国内对于封闭式基金折价现象的研究主要集中对折价原因的解释，王擎（2004）认为封闭式基金的折价既包含噪声成分，也包含理性预期成分，但更主要体现噪声交易。董超，百重恩（2006）发现折价率还受基金换手率和基金规模影响。但以折价率作为噪声交易者风险度量来考察股票噪声交易者风险与股票市值规模之间的关系方面，国内文献还没有涉及。本文利用Lee，Shleifer和Thaler提供的方法，利用封闭式基金折价率测算我国股票市场噪声交易者风险，并估算该风险对不同流通市值证券组合收益的影响程度。

参考文献：

1.DeLongJ.B.,A.Shleifer,L.H.Summers,andR.J.Waldmann,Noisetraderriskinfinancialmarkets[J],JournalofPoliticalEconomy98,703-738.1990

2.Lee,Charles,AndreiShleiferandRichardThaler,InvestorSentimentandtheClosed-endFundPuzzle,JournalofFinance[J]46,1991

理性投资论文范文篇3

需要决定行为的动机，动机是构成人类大部分行为的基础（Weiner,1985）。按照心理学的解释，需要是有机体内部的一种不平衡状态，它表现在有机体对内部环境或外部生活条件的一种稳定的要求，并成为有机体活动的源泉。人的需要是人对某种客观事物的要求引起的，是人的活动的基本动力，是人的行为动力的重要源泉。人的需要和动物的需要有着本质的区别。动物的需要主要由其自然性决定的，而人的需要主要是由人的社会性决定的，具有社会的性质。人的社会性主要通过社会关系和社会知觉表现出来的。因此人的需要的内容以及满足需要的手段也和动物不同；由于人有意识，人的需要会受到意识的调节与控制。人的需要是多种多样的，按照不同的标准划分，有不同的种类。按照起源分为自然需要和社会需要，按照指向的对象分为物质需要和精神需要。美国心理学家马斯洛的需要层次理论，把人的需要分为五类，即生理需要、安全需要、归属与爱的需要、尊重需要和自我实现需要。阿尔德佛从组织管理的角度把人的需要分为生存需要、关系需要和成长需要（简称ERG理论）。麦克里兰也从管理的角度把人的需要分为权力需要、人际关系需要和成就需要（简称成就需要理论）。他们虽然对需要的分类有所不同，但是都是围绕满足人不同层次的需要而提出的，只是分类的标准不同而已。正是人们有不同层次的需要，所以才会产生不同的行为，不同的行为会产生不同的效果，可能是积极的，也可能是消极的。只有合理的需要才可能产生积极的行为效益。

二、需要对人力资本投资形式的影响

人力资本投资是一种行为，从广义而言也是一种经济行为。知识经济是知识、技术的生产、交换与分配的经济，而知识和技术的载体是人，其核心是人力资本。人力资本是投资的产物，是通过人力资本投资形成和积累的。它表现为人们所具有和运用的科学文化知识、专门的职业技术知识、专门的职业技能、健康等等。与物质资本相似，人力资本是通过人力投资而形成的。一切有利于提高人的素质与能力的活动，有利于提高人的知识存量、技能存量和健康存量的行为都是对人力资本的投资。因此，人力资本投资是多方面的。经济学家舒尔茨等人把人力资本投资归纳为教育投资、培训投资、劳动力流动投资、卫生保健投资等形式。“对卫生和营养的投资可以改善人的健康状况；对个人进行培训可以提高一个人的技能；接受正规教育可以提高人的认知能力并有助于学习能力的增强；而对研究和开发的投资可通过外部的效果来提高个人的技术水平”[1]。这些投资方式最终都是为了满足人和社会不同层次的各种需要。

需要决定人的动机，动机决定人的行为，行为产生绩效。人的行为效果是导致经济增长的直接动力。当然，这包括个体的行为也包括群体的互动行为（群体内部的个体与个体的互动行为以及群体之间的互动行为）。人力资本的投资受到各种不同程度的需要的影响。因此人的行为产生的效果也就不同。

掌握和了解人类的各种不同需要对人力资源管理和人力资本投资有重要意义。这是因为，满足人的正常的生理需要，可以提高人的身体素质；满足人的精神需要，可以根据人的精神状态提高人的道德水平和文化水平；满足人的发展需要可以丰富人的知识技能，启迪人的创造力提高人的综合能力。对人力资本的投资，本质上就是满足人的各种需要。所以对人的投资可以分为生理性投资、精神投资、教育投资和社交投资等形式。

生理性投资是为了满足人的生理需要的投资，是保证人具有健康的体魄，从而能够发挥人的正常的社会功能的基本投资。这类投资又包括饮食营养方面的投资、健康医疗保健方面的投资按照投资主体分为家庭生理性投资和社会生理性投资。在基本生活需要未达到满足平衡点之前，每满足一些这方面的需要就能提高一些人力资本存量。关于饮食营养方面的满足有人在塞拉里昂农村针对农户劳动力做过一项调查，农户劳动力摄取的卡路里水平每提高10%，家庭农产品量就增加3.3%。[2]另一项对斯里兰卡涉及营养水平与工资的相关关系的研究显示，对于男性劳动力来说，卡路里摄取量每增加10%，其在劳动力市场上的工资水平就提高2%。[3]有人估计，卡路里摄取量从1500千卡提高到4000千卡，对于人力资本的效果，相当于从文盲进步到高中毕业的水平。[4]另外，疾病对人力资本的提高，对于经济的影响也是巨大的。世界银行1991年对9个国家的调查显示，。秘鲁平均每个成年工人每个月要生病4.5天，并误工1天；加纳平均为3.6天和1.3天；美国年龄在18~24岁之间的工人平均每月损失1/4个工作日。8个发展中国家因疾病原因所造成的经济损失平均相当于全年收入的2.1%~6.5%。[5]。

医疗保健投资是保证人力资源优良的体质所进行的投资，分家庭性和社会生理投资。它包括个人、家庭、地区、组织和社会等为此所付出的投资。具体地说，有个人影响着一个人的寿命、力量强度、耐力和精力的费用，国家建立医院、疗养院以及购置医疗设备和建立疾病（流行病）控制中心，培养医务人员等的费用等等。

安全投资是企业社团等支付的医疗保险、保健及工作安全、养老保险等费用。随着我国经济水平的提高，生理性投资的总体水平上升，但是占GDP的比例会有所减少。这可以从不同国家的居民生活的基尼系数可以推出。

以上是人的物质需要方面的投资。除此之外，为满足人的精神需要的投资，即对人交流、理解、教育发展和成就需要等方面的投资都是精神投资。它可以分为有形的精神投资和无形的精神投资，它主要包括教育投资、文化娱乐投资、信息交流与社会交往等投资形式。其中教育投资是精神投资中最主要的投资。

教育投资是人力资本投资的核心。教育投资是为了满足人的发展的需要。美国教育家杜威指出，教育即生长，教育即生活。教育之所以是人力资本投资的核心是由于它是人类社会化的基本行为改造过程。人类和其他动物本质的不同就在于人类有良好的有目的教育活动，人的社会性是通过教育达到的。没有教育我们的祖先也是在原始森林里和其他的动物同处一处。人力资本指的是人们的知识、技能、体力等方面素质的总和。教育促使人全面发展，满足人的物质需要和精神需要。根据萨卡罗普洛斯的估算亚洲国家个人投资教育私人收益率初等教育为31%，中等教育为15%，高等教育为18%，远大于物质资本投资收益率。[6]读书与文化娱乐需要方面的投资，也能使人寓教于乐，拓展视野，扩大交流。

社会交往投资与群体交流投资既不能在数量上进行统计，也无法用货币计算所以也称无形精神投资。如工作中人际环境的投资、社会风气的投资等等。社会交往投资也会增加人力资本是因为人际关系的构建直接关系到个人的人力资本积累。人的需要、动机、价值观、人生观、个性心理、文化背景、道德观念、认知习惯决定了一个人的行为。所谓“物以类聚”，说明人际关系网中的各个成员具有某些共性，他们所形成的非正式组织中有一些不成文的规范，制约着每一位成员。学校中无论是学生群体还是教师群体之间的人际关系对学校教育的主流文化都会产生一定的反作用。人际关系影响着个人的人力资本需要对人力资本投资的影响

理性投资论文范文篇4

以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。

事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理性行为造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。

可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用

在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。

近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

理性投资论文范文篇5

以有效市场假说(EfficientMarketHypothesis,EMH)和理性预期(RationalExpectationHypothesis,REH))为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明,人们并不总是以理性态度做出决策,在现实中存在诸多的认知偏差,这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为,进而影响到资产定价,主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler(1999)具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符:关于交易量的预测;关于波动性的预测;关于股票红利无关性;关于股票投资溢价;关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金(LTCM)的破产保护、老虎基金的倒闭等,也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中,正有越来越多的人认识到,人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑,促使了金融研究范式的转换,极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来,金融学研究呈现出新的特点和趋势,这些特点和趋势可以概括为:从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变;从市场宏观层面的研究到微观结构的研究;计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中,现实的人被简化为一个简单的理性人,即假定人们能掌握处理所有有用信息,总是能最大化其预期效用,显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的,也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑,促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题,并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设,于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前,对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义,它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息,并做出正式的投资决策,以及在此过程中,人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟(2001)认为构成行为金融学定义的内容有三个方面:行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起;行为金融学力图解释是什么造成了股票/证券价格的异常现象,这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的;行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性(不完全理性)的科学。

事实上,正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性,才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象,它们又是由什么样的不完全理性行为造成的,如何确定价格异常出现的市场条件,正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看,现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的:一是对主流金融理论缺陷的实证分析,研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差;二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack(1986)首次提出关于噪声交易的概念,他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章,是许多随后研究的出发点。Black指出,噪声的概念与信息的概念相对应,一直存在于金融市场中,而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展,已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong,AndreiShleifer,LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann(1990)研究了金融市场上的噪声交易者风险,得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险(噪声交易者风险),可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers(1986)的研究也认为,股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感,因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现,并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时,非理性投资者则相反,他们按自己对价值的(错误)判断作为交易的依据,这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中,由卡尼曼(DanielKahneman)和已故的特韦尔斯基(AmosTver-sky)提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个(DanielKahneman,andAmosTversky(1979,1992)),它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认,预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一,它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而,正如前文所述,实际情况下人的行为并不总是理性的,这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象,最着名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出,改进了预期效用理论的不足。在期望理论中,投资者的效用(价值)不再是财富的函数,而是获利与损失的函数;投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用/价值函数。

可以看出,与标准效用函数相比,期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹,在损失区间凸,这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的(即损失厌恶)。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念,期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释,如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力,高估自己成功的机会,我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象,如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt,RichardH.Thaler(1986)的文章“股票市场过分反应了吗?”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的,并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean(1998)对过分自信理论进行了详细综述和研究,并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信,投资者有时会高估某些信息,有时又会低估,过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先,两个前提假设是:过分自信意味着交易者认为后验信息更准确(比实际上的准确性更高);交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信,TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下,过分自信都会增大成交量和市场深度,同时降低投资者的预期效应。但是,对价格波动性和价格内在性质(以价格与基本价值差额的方差来衡量)的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性,做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率,其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计,它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明,人们在做出这类评估时,由于受到自身条件和知识能力的限制,无法得到最优结果,只能在一定程度上得到满意解,这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点,促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程,AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究,期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用在人类的认识上,首先是用相对简单的线性关系(线性模型)来刻画线性问题的定量关系,对于那些非线性因素不能忽略的情况,则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理,这样处理有时也能得到较好的结果,但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中,或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化,人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先,就其本质而言,自然界是非线性的。其次,许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法(包括线性近似)来刻画。第三,即使是一些表面看上去很简单的系统,也可能表现出令人惊异的复杂性(如确定性的随机性),于是,人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究,并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽(Stuzer),他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”,将李—约克(Li—York)定理和分岔技术应用于哈维尔默(Havelmo)增长模型,找到了该模型出现混沌的条件。之后,越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人,着名的数学家BenoitB.Mandelbrot(1997)将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中,价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形(多分形)的目的并不是要确切地预测未来,但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状,其特点是可以分为若干部分,而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中,这一概念并不是无根据的抽象,而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯(Peters.E.E,1996)的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的,而是受到某种确定性趋势的作用,并具有对初始波动的高度敏感性,换言之,股价运动具有混沌性质。据此,彼得斯(1994)提出了分形市场假说,认为:(1)市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的;(2)与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构,并且没有特征时间标度,市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时,市场就会变得不稳定,因为每个人都基于同样的信息集进行交易(Peters,1994)。

近年来,非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上,一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究,在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质,这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括:长记忆与R/S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为,探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年,不少学者进行了大量研究,如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler(1997),Brock(1993,1997),BrockandHommes(1997,1998),BrockandLeBaron(1996),Chiarella(1992),ChiarellaandHe(2000),Gaunersdorfer(2001),GaunersdorferandHommes(2000),Lux(1995),TaiseiKaizoji(2000)等等。这些模型都是基于异质投资者上的,即投资者是有限理性的,他们之间是有差别的,而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes(1997,1998)(简称BH)提出了一个信念自适应系统(AdaptiveBeliefSystem简称ABS)的理论框架,其基本思想是:市场上的投资者是千差万别(投资者的异质性),其对未来的信念也是各不相同(信念的异质性),为适应环境,投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习,选择业绩好的预测规则(信念),以适应不断变化的复杂的环境,这样就导致了不同类型的投资者比例的变化,进而影响着资产价格的变动,而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择,形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架,而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源,即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象,如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展,Brock、Hommes和Wagener(2001)又提出了LargeTypeLimit(LTL)的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe(1999,2000)也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux(1995)模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象,描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为,模型刻画了投机者之间的相互模仿传染(递)的过程。模型通过投资者的态度(即买入和卖出)的变化来描述市场供需状况,而供需状况进而影响价格的变化,投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为,能很好地解释股市泡沫的形成、破灭(过度波动)和均值回复。Kaizoii(1998)模型与Lux模型相似,区别在于后者为微分方程,而前者为差分方程。TaiseiKaizoji(2000)又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga(1991,1999)提出的协同市场假定认为,市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化:基本的或经济的环境;市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化,市场状态也变化,可以达到四个不同的相:随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之,把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验,但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制,它对于全面深入了解证券市场交易过程,制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制,它可以被用来建立技术分析的理论基础,为股票价格预测服务。AnanthMadhavan(2000)把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面:(1)价格形成,包括价格吸收信息的动态过程;(2)市场结构与设计,包括价格形成与交易规则之间的关系;(3)市场透明度,市场参与者观察交易过程信息的能力;(4)其他金融领域应用,包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比,有两个特点:一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析,而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析;二是以前的金融理论多用演绎法,而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析,同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究,这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等,都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析,从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术,特别是人工智能技术的飞速发展,对金融市场的定量仿真与实验成为了可能,于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute(SPl)研究人员Authur,W.B.,J.H.Holland,B.LeBaron,R.G.Palmer,P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场,建立人造股票市场ASM(ArtificialStockMarket),本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场,如股票市场、外汇市场、期货市场等,在既定的市场结构下,通过研究市场微观层次Agent(投资者)的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

理性投资论文范文篇6

以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。

事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理性行为造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。

可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用

在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。

近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

理性投资论文范文篇7

以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。

事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理性行为造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。

可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用

在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。

近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

理性投资论文范文篇8

以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。

事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理性行为造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。

可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用

在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。

近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

理性投资论文范文篇9

以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。

RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。

事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理性行为造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。

可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用

在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。

埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。

近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。公务员之家

Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。

目前实验金融学研究领域主要集中于股票市场与外汇市场。在股票市场研究上，主要有美国SFI研究所的人工股票市场ASM，台湾ChengChi大学人工智能与经济研究中心的人造股票市场AIE-ASM，它们都是在Grossman&Stiglitz如理性预期均衡模型所描述的市场结构基础上发展起来的，目前两者都能产生与实际股票市场具有相同统计特性的时间序列。不同的地方是在Agent学习机制上，前者是个体学习，后者是社会学习。在外汇市场研究上，主要的成果是由加拿大Si-monFraser大学经济系的JasminaArifovic教授作出。

理性投资论文范文篇10

以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。

1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。

正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。

一、从完全理性到有限理性——行为金融学

在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。

对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。

事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理性行为造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。

·噪声交易理论

FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。

LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。

·期望理论

在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。

不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理性行为的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。

可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。

通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。

·过分自信理论

人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。

TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。

首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。

通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。

·主观概率理论

主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。

传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。

二、从线性到非线性——非线性科学的应用

在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。

最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。

分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。公务员之家

埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。

近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。

另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。

Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。

Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。

T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。

三、从宏观到微观——市场微观结构理论

市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。

金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理性行为和非理性行为的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。

四、计算机技术的应用——实验金融学

随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。

SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。

实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。