中国股市“处置效应”的实证分析

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1、中国股市“处置效应”的实证分析传统金融理论告诉我们投资者应该如何管理投资,而行为金融理论则告诉我们投资者实际上是如何行动的。理解投资者的实际行为对于证券投资管理非常重要。本文通过分析一个大型营业部的近1万个投资者帐户,研究了处置效应(dispositioneffect),即投资者太长时间地持有亏损股票而太短时间地卖掉赢利股票的倾向。研究发现,这些投资者无条件地非常愿意实现赢利股票,而持有亏损股票。  传统金融经济学假定,人们理性地采取行动。但是,实际并非如此,而且人们对理性的偏离是系统性的。行为金融理论放松金融经济学的传统假设,在金融理论标准模型中结

2、合了这些可观测的、系统的、实际的、对理性的偏差。本文重点研究一种偏差:处置效应。  国外关于这方面的研究已经很多,但在国内尚很少见到。本文对这两种行为金融现象进行了实证分析。其意义在于,国外的研究都基于发达的成熟的股票市场,这些现象对处于发展中的中国股市是否存在?回答这个问题对于把握投资者行为具有重要意义。  一、前景理论(ProspectTheory)和处置效应  什么是“前景理论”?什么是“处置效应”?两者的关系是什么?KahnemanandTversky(1979)批评了被广泛接受的vonNeumann-Mongnstern期望效用理论,提出了

3、前景理论。这一理论正在被越来越多的经济学家,特别是行为金融理论的倡导者接受,用来解释风险情况下人们的选择行为,特别是金融市场上涌现出的“异常现象”。同时,这一理论与其他行为经济学的研究成果一起正在动摇传统金融理论的基础:理性人假说、期望效用理论、有效市场假说。为了理解前景理论,我们从这篇文章中(p273)的几个问题出发。  问题11:假设你比今天更加富裕1000美元,现在面临如下选择:  A、得到500美元;(84%)N=0  B、以50%的概率得到1000美元,以50%的概率得到零美元。(6%)  其中:N为受试者人数,括号中数为做此选择的受试者比

4、例(下同)。  问题12:假设作比今天更加富裕2000美元,现在被迫在下面二者之间作出选择:  A、损失500美元;(31%)N=68  B、以50%的概率损失1000美元,以50%的概率损失零美元。(69%)  如果你象大多数人那样,那么,当面临这两个问题时,1.你很少注意初始状况:你比今天更加富裕一些;2.你认为这两个问题很不一样;3.如果你对其中一个问题选择冒险赌博,而对另一个问题选择确定性的结果的话,那么你更可能对问题11选择确定性结果,对问题12选择冒险赌博。上述试验的统计结果都在1%的水平上显著。  尽管这种想法非常自然,但是,它违反了理

5、性决策制度的一个重要原则。一个完全理性的决策制定者会把两个问题视为等同。因为如果按照财富状态的标准来衡量,这两个问题是完全一样的。  道理非常简单:对于完全理性的决策制定者,最重要的是它最终的结果,而不是在过程的得失。对于问题11或问题12,这样的决策制定者要么都选择确定性结果,要么都选择冒险赌博。而不是象大多数人那样改变偏好。对于上述两个问题做出不同回答的决策制定者一定受到了与得失相关的不合理情绪的影响,而不是在头脑中始终保持最大化财富效用的重要目标。下面是另外一个问题。  问题**:有人与你采用抛硬币的方式赌博。如果是正面,你损失100元。如果是

6、反面,你至少得到多少才愿意参与该个赌博。  大多数人的回答是200一250元。这个数值反应了人们对盈利和损失的重视程度是不对称的。这种不对称性被称为损失回避(lossaversion)。  我们从大多数人对上面这三个问题的回答中至少可以得到如下结论,在实际决策中:  1.人们更加看重财富的变化量而不是绝对量。  2.人们对面临条件相当的损失前景时(如问题12)倾向于冒险赌博,而面临条件相当的盈利前景时(如问题11)倾向于接受确定性盈利。  3.盈利带来的快乐与等量的损失带来的痛苦不相等,后者大于前者。  根据这三条,KalmelnanandTvers

7、ky(1979)提出了如下图所示的“S”型的价值函数和前景理论。依据这个理论,当面临风险或不确定时,人们的行为似乎在最大化这个“S”型的价值函数。这个价值函数类似于(但不完全等同于)标准的效用函数。这个函数具有三个特点,首先,它的定义基于盈利和损失,而不是财富;其次,它在盈利定义域中是凸函数,在损失定义域中是凹函数。最后,它对损失比对盈利更加陡峭,这意味着人们通常是风险厌恶的。把前景理论推广到投资领域,可以得到处置效应(ShefrinandStaman,1985)。即投资者倾向于出售赢者而留下输者。因为赢者呈现给投资者的是盈利前景,投资者此时倾向于接

8、受确定性结果,而输者呈现给投资者的是损失前景,投资者此时倾向于冒险赌博。于是,投资者持有输者更长时间,持有赢

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