行為財務學簡介

行為財務學簡介1目錄傳統(tǒng)財務學所面臨的挑戰(zhàn)非理性行為－期望效用？非理性行為－理性預期？CAPM的檢測報酬的可預測性投資者的行為公司理財?shù)膽?傳統(tǒng)財務學所面臨的挑戰(zhàn)(1/4)行為財務學以人非理性為基礎，嘗試以心理學的發(fā)現(xiàn)解釋無法為傳統(tǒng)財務學所解釋的種種現(xiàn)象。

不確定環(huán)境下的目標函數(shù)對不確定環(huán)境的預期傳統(tǒng)財務學期望效用理性預期(符合貝氏法則)行為財務學不符合期望效用不符合理性預期3傳統(tǒng)財務學所面臨的挑戰(zhàn)(2/4)傳統(tǒng)財務學理性行為的極致表現(xiàn)：效率市場假說(EMH) Shleifer(2000)對于傳統(tǒng)理論的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)財務學行為財務學投資者是理性的，能理性地評估證券價格投資者有非理性行為即使有些投資者非理性，但他們的交易是隨機的，會抵消彼此對價格的影響投資者的非理性行為并非隨機發(fā)生若部分投資者有相同的不理性行為，市場仍可透過套利機制使價格回歸到理性水平套利會受到限制，使之無法充分發(fā)揮力量，因而價格可能長期受到非理性投資者行為的影響4傳統(tǒng)財務學所面臨的挑戰(zhàn)(3/4)BarberisandThaler(2003)認為行為財務學有兩個主要的理論根基:心理學(Psychology):systematicdeparturesfromrationalityofbeliefsandrationalityofpreferences.套利的限制(Limitstoarbitrage):obstaclespreventingarbitragebyfullyrationalagentsfromeliminatingpriceinefficiencies.5傳統(tǒng)財務學所面臨的挑戰(zhàn)(4/4)實證面的挑戰(zhàn)

不符合效率市場

實證發(fā)現(xiàn)違反弱勢效率指以歷史報酬形成投資組合來賺取異常報酬DeBontandThaler(1985):長期反轉現(xiàn)象JegadeeshandTitman(1993):中期動能現(xiàn)象違反半強勢效率指以公開訊息，特別是財務指標形成投資組合來賺取異常報酬Sizepremium(規(guī)模貼水)Valuepremium(價值貼水)6非理性行為－期望效用?(1/4)期望效用理論(vonNeumannandMorgenstern1944)Allais(1953)KT(1979)

選擇0.10.010.89選擇一AB50025005000500500選擇二CD5002500500000

選擇

選擇一AB(6,000,0.45)(3000,0.90)選擇二CD(6000,0.001)(3,000,0.002)7非理性行為－期望效用?(2/4)展望理論(KT1979,1992;ProspectTheory)KT透過問卷發(fā)現(xiàn)以下幾個現(xiàn)象

實驗設計結果確定效果(certaintyeffect)問題1:(2500,0.33;2400,0.66)v.s.(2400,1)問題2:(2500,0.33)v.s.(2400,0.34)

反射效果(reflectioneffect)問題1:(4000,0.8)v.s.(3000)問題2:(-4000,0.8)v.s.(-3000)

分離效果(isolationeffect)問題1:兩階段第一階段:25%進入第二階段第二階段:(4,000,0.8)v.s.(3000)問題2:(4,000,0.2)v.v.(3,000,0.25)

8非理性行為－期望效用?(3/4)KT(1979)理論模型

內(nèi)容編輯(Editing)對不同的賭局(prospects)做簡化或重組Coding(編碼):個人所認知的出象是相對于某個參考點(referencepoint)所決定出的利得和損失Combination(合并):合并相同出象的機率評價(Evaluation)對每一個被編輯過的prospect給予評價，然后選擇最高價值的prospect9非理性行為－期望效用?(4/4)評價(evaluation)的模型104行為財務\A_survey_of_behavioral_finance(Barberis___Thalter)(2002).pdf

內(nèi)容價值函數(shù)(valuefunction)定義在相對于某個參考點的利得和損失，而非傳統(tǒng)財務學定義在期末財富或消費函數(shù)型態(tài)為S型，在面對利得時是凹函數(shù)，在面對損失時是凸函數(shù)(邊際效果遞減)此價值函數(shù)在損失部分的斜率比利得部分的斜率陡

(lossaversion)決策權重函數(shù)

(Decisionweightingfunction)決策權數(shù)并非機率，不符合機率法則對于發(fā)生機率很小的事件會過度重視KT(1992)決策權重函數(shù)也具有邊際效果遞減10非理性行為－理性預期?(1/9)依據(jù)Shefrin(2007)將心理偏誤劃分為三種:認知偏誤

包含過度樂觀、過度自信與確認性偏誤等。捷思或經(jīng)驗法則偏誤

包含代表性偏誤、易取性偏誤與定位調(diào)整偏誤。框架效應

人們會因為問題的陳述與表達方式不同而做出不

同的選擇。

11非理性行為－理性預期?(2/9)過度樂觀事件評估發(fā)生的可能性被老板解雇工作成果獲得獎賞壽命超過80歲跌倒骨折被搶保持體重10年不變…..共18個事件對每一個事件，與班上相同性別的同學相比，評估發(fā)生在你身上的可能性是100%less(不會發(fā)生)80%less….7.Average8.10%more9.20%more…..15.5timesmore12非理性行為－理性預期?(3/9)過度自信問題

黑人民權領袖馬丁路德于幾歲被殺身亡尼羅河長度幾哩莫札特出生于公元幾年等十個相當困難的問題對每一個問題，回答你所認為最佳的答案你有90%的信心，正確答案會落于的信賴區(qū)間(最小猜測值與最大猜測值)13非理性行為－理性預期?(4/9)代表性捷思(representativenessheuristic)KT認為人們會根據(jù)相似的情況或過去的經(jīng)驗(具有某種代表性)來評估事件機率，雖然這樣的思考模式可以簡化問題，卻也可能產(chǎn)生嚴重的偏誤。baserateneglectsamplesizeneglect(lawofsmallnumber)14非理性行為－理性預期?(5/9)問題:Linda是一位31歲的女性，她的朋友告訴你，Linda目前單身、說話坦率而活潑聰明，她求學時對社會公義議題非常投入。請評估以下8個選項的機率，由高排到低:1.Linda現(xiàn)在是小學老師2.Linda活躍于婦女運動3.Linda是心理社會工作者….6.Linda是銀行行員7.Linda是保險業(yè)務員8.Linda是銀行行員且積極參與婦女運動結果:15非理性行為－理性預期?(6/9)現(xiàn)象:已知所擲之硬幣是公平的，則當硬幣連續(xù)出現(xiàn)5次正面時，人們總是認為下一次應該會出現(xiàn)反面?，F(xiàn)象:當某個分析師連續(xù)幾次推薦的股票都上漲，人們通常會相信這是個相當具有擇股能力的分析師。意涵:lawofsmallnumbers(Rabin,2002)人們會根據(jù)少數(shù)幾個樣本觀察值而去推論母體DeBondtandThaler(1985)投資人對于過去的輸家過度悲觀，對過去的贏家過度樂觀。DeBondt(1991)在3年的多頭市場后預測會過度悲觀，3年的空頭市場后預測會過度樂觀

。16非理性行為－理性預期?(8/9)框架效應選擇(concurrent)結果第一個選擇A:(2400,1)B:(10000,0.25)第二個選擇C:(-7500,1)D:(-10000,0.75)17非理性行為－理性預期?(9/9)框架效應AvsBCvsD(A,D)(B,C)確定的選擇2400-7500風險性的選擇

利得損失1000000-10000

2400-76002500-750025%75%18CAPM的檢測(1/7)對于風險貼水的檢測1.Cross-sectionregressiontests(早期橫斷面的檢測以Sharp-Lintner模型為主)Regressacross-sectionofaveragereturnsonestimatesofassetbetas.Themodelpredictsthattheinterceptistherisk-freerate,andthecoefficientonbetaistheexpectedmarketreturninexcessoftherisk-freerate.19CAPM的檢測(2/7)FamaandMacBeth(1973)estimatemonth-by-monthcross-sectionregressionsofmonthlyreturnsonbetas,insteadofestimatingasinglecross-sectionregressionofaveragemonthlyreturnsonbetas.Theearlycross-sectionaltestsrejecttheSharp-LintnerversionoftheCAPM.Thereisapositiverelationshipbetweenbetaandaveragereturn,butitistoo“flat”.Theregressionsconsistentlyfindthattheinterceptisgreaterthantheaveragerisk-freerate,andthecoefficientonbetaislessthantheaverageexcessmarketreturn.20CAPM的檢測(3/7)104行為財務\CAPM(簡介).pdf

2.Time-seriesregressiontestsJensen(1968)wasthefirsttonotethattheSharp-LintnerversionofCAPMalsoimpliesatime-seriesregressiontest.Regressanasset’sexcessreturnonthemarketexcessreturn.The“Jensen’salpha”,theinterceptterminthetime-seriesregressionshouldbezeroforeachasset.21CAPM的檢測(4/7)Theevidencethattherelationbetweenbetaandaveragereturnistooflatisalsoconfirmedintimeseriestests:Theinterceptsarepositiveforassetswithlowbetasandnegativeforassetswithhighbetas.Marketbetas是否為唯一解釋因子的檢測

TheShape-LintnerandBlackversionsoftheCAPMsharethepredictionthatdifferencesinexpectedreturnsareentirelyexplainedbydifferencesinmarketbeta;othervariablesshouldaddnothingtotheexplanationofexpectedreturn.

22CAPM的檢測(5/7)1.Cross-sectionregressiontest.IntheframeworkofFamaandMacBeth(1973),simplyaddspre-determinedexplanatoryvariablestothemonth-by-monthcross-sectionregression.Theaverageslopesontheadditionalvariablesshouldnotbereliablydifferentfromzero.2.Time-seriesregressiontest.Ifthemodelholds,thereisnowaytogroupassetsintoportfolioswhoseintercepts(fromthetime-seriesregressions)arereliablydifferentfromzero.23CAPM的檢測

(6/7)Fromtheearlyregressiontests,thecentralpredictionsoftheBlackversionoftheCAPM,thatmarketbetassufficetoexplainexpectedreturnsandthattheriskpremiumforbetaispositive,seemtohold.24CAPM的檢測

(7/7)Startinginthelate1970s,empiricalworkappearsthatchallengeseventheBlackversionoftheCAPM.1.Ratiosinvolvingstockpricesprovideadditionalexplanatorypower.

2.FamaandFrench(1992)updateandsynthesizetheevidenceontheempiricalfailuresoftheCAPM.ThesynthesismakesthepointwhenitisgenerallyacknowledgedthattheCAPMhaspotentiallyfatalproblems.104行為財務\FF(1992).pdf25報酬的可預測性(1/9)橫斷面的異常現(xiàn)象(anomalies)80年代開始許多實證研究發(fā)現(xiàn)，某些特性的股票可以獲得較高的平均報酬，且無法為CAPM所解釋(比如規(guī)模溢酬和價值溢酬:較小市值與較高賬面市值比的股票有較高的平均報酬)。104行為財務\FF(1996).pdf理性學派嘗試以多因子定價模型來解釋這些異?，F(xiàn)象，如FF(1993,1996)的三因子模型。26報酬的可預測性(2/9)行為學派將異?，F(xiàn)象肇因於投資人的非理性反應Belief-basedmodel:過度反應或反應不足(BSV(1998),DHS(1998,2001)等)Preferences-basedmodel:BarberisandHuang(2001)采用BHS(2001)的概念，narrowframing導致投資人關心個別股票的損益，而且投資人對于個別股票損失趨避(lossaversion)的傾向會受該股票過去投資績效的影響。27報酬的可預測性(3/9)若股票的歷史績效很好，由于私房錢效果(housemoneyeffect)，投資人對此股票的損失趨避程度會降低，故折現(xiàn)率降低，從而推升價格股利比，導致下一期的報酬較低，也使得股票報酬波動變大。價值型股票通常是過去績效表現(xiàn)比較差的個股，其損失趨避程度提高，從而觀察到較高的平均報酬。

若投資人的框架為投資組合心理賬戶，則個別股票折現(xiàn)率的改變是受到整個投組績效的影響，價值與規(guī)模溢酬會消失。28報酬的可預測性(4/9)異常現(xiàn)象之間的關係和季節(jié)效果

104行為財務\Yao(2012)論文.pdf29報酬的可預測性(5/9)

整體股票市場(aggregatestockmarket)相當多的實證文獻指出，短期股價報酬率(一個月到一年)呈現(xiàn)正自我相關，而長期報酬率則呈現(xiàn)負相關。DeBondtandThaler(1985,1987)當新信息出現(xiàn)，投資人調(diào)整預期時高估了新信息的重要性，低估舊有與較長期的信息，結果股價會過度反應。Shiller(1979,1981)也認為資產(chǎn)價格的過度波動可能是市場過度反應的現(xiàn)象。30報酬的可預測性(6/9)BSV(1998)(公開訊息)短期的正自我相關導因于投資人短期反應的保守(conservatism)，而後續(xù)又因為代表性捷思的偏誤而過度反應。DHS(1998)(私有訊息)投資人對自己所擁有的私人訊息會過度自信，且對公開訊息之反應有self-attributionbias，故形成短期的正自我相關，與長期的負相關。31報酬的可預測性(7/9)實證研究發(fā)現(xiàn)美國股票市場存在三個現(xiàn)象，無法被理性模型解釋104行為財務\A_survey_of_behavioral_finance(Barberis___Thalter)(2002).pdf1.高權益溢酬(equitypremiumpuzzle)BenartziandThaler(1995):人們有損失趨避傾向，而且投資期間短(myopiclossaversion)，因此相對于無風險報酬，投資者會要求相當大的風險溢酬。BHS(2001):金融財富變動(利得或損失)也會影響人們的效用，而且因為私房錢效果，投資人的損失趨避程度會受到以往利得或損失的影響。32報酬的可預測性(8/9)2.高波動度(highvolatilitypuzzle)

股價報酬率和price-dividendratios之波動度非常高理性學派嘗試加入price-dividendratio的變動性來解釋股票報酬率的高波動度。行為學派Belief-based:代表性偏誤(特別是lawofsmallnumber的效果)、對私有訊息過度自信等Preferences-based:BHS(2001)“dynamiclossaversion”

33報酬的可預測性(9/9)3.可預測性(Thepredictabilitypuzzle)

Price-dividendratios可用以預測未來報酬率。如果可以解釋price-dividendratios的變動性，則其預測性自然可以隨之被解釋。

34投資者行為的研究(1/4)投資者的投資行為研究主要在探討投資人的資產(chǎn)組合和交易行為等。

Insufficientdiversificationandna?vediversification過度交易(excesstrading)文獻

發(fā)現(xiàn)BarberandOdean(2000)考慮交易成本后，樣本投資者的平均報酬低于標準的benchmark，主要原因是交易成本所造成，樣本中交易最頻繁的投資者賺取最低的平均報酬BarberandOdean(2001)男性相較于女性，交易更加頻繁，所賺取的報酬也較低35投資者行為的研究(2/4)

處分行為(sellingdecision)

文獻