浅谈国外从众行为理论研究进展述评

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1、浅谈国外从众行为理论研究进展述评【论文摘要】文章通过分析国外有关从众行为的理论研究的,对当前国际上从众行为理论及实证研究的已有成果,研究现状和发展趋势进行了总结和评论。就目前有关从众行为研究的情况来看,国外主要从理性假设和非理性(或不完全理性)两个角度进行从众行为成因的理论分析,尤其以理性假设的信息类模型或社会学习类模型文献最多,从非理性假设出发来解释从众行为的文献近年来也开始增多。绝大多数理论模型都认为经济中尤其是金融市场中存在从众行为,它会降低市场的效率。  【论文关键词】从众行为;理论模型;述评  浅谈国外从众行为理论研究进展述评【论文摘要】文章

2、通过分析国外有关从众行为的理论研究的,对当前国际上从众行为理论及实证研究的已有成果,研究现状和发展趋势进行了总结和评论。就目前有关从众行为研究的情况来看,国外主要从理性假设和非理性(或不完全理性)两个角度进行从众行为成因的理论分析,尤其以理性假设的信息类模型或社会学习类模型文献最多,从非理性假设出发来解释从众行为的文献近年来也开始增多。绝大多数理论模型都认为经济中尤其是金融市场中存在从众行为,它会降低市场的效率。  【论文关键词】从众行为;理论模型;述评  浅谈国外从众行为理论研究进展述评【论文摘要】文章通过分析国外有关从众行为的理论研究的,对当前国际

3、上从众行为理论及实证研究的已有成果,研究现状和发展趋势进行了总结和评论。就目前有关从众行为研究的情况来看,国外主要从理性假设和非理性(或不完全理性)两个角度进行从众行为成因的理论分析,尤其以理性假设的信息类模型或社会学习类模型文献最多,从非理性假设出发来解释从众行为的文献近年来也开始增多。绝大多数理论模型都认为经济中尤其是金融市场中存在从众行为,它会降低市场的效率。  【论文关键词】从众行为;理论模型;述评  从众行为(HerdBehavior)又称羊群行为,按照Seharfstein和Stein(1990)的定义是指投资者违反贝叶斯理性的后验分布法则

4、,只做其他人都做的事情,而忽略了自己的私有信息。已有的研究表明在个人投资者,机构投资者,分析师以至整个市场层面都可能受到从众行为的影响。因此许多政策制定者也对从众行为非常关注,认为从众行为会增加市场的波动性,造成市场的不稳定,加大金融体系的脆弱性,甚至会加剧金融危机。如Eichengreen和Mathieson等(1998)就认为从众跟风效应放大了与亚洲金融危机相关的资本流动的波动性,Folkeas—Landau和Garber(1999)及Furman和Stiglitz(1998)在讨论国际金融体系建设时都提到从众跟风效应的重要影响。在当前全球金融危机

5、的影响尚未消退的背景下,我们有必要深入地分析与研究市场的从众行为,以促进该领域的进一步发展。  一、探究从众行为产生机理的理论研究  从众行为可以分为理性从众行为与非理性从众行为,在前者中行为人被认为是理性的,而在后者中行为人被认为是非理性或不完全理性的。从而关于从众行为产生机理的理论可以分为两种:一种从理性人假设出发是,大致有以下三种观点:基于信息角度的信息类模型,基于声誉的观点和基于报酬结构的观点;另一种从非理性和不完全理性假设出发进行讨论。  (一)关于从众行为的理性解释  1.信息类模型  (1)外生序列信息流模型。外生序列信息流模型的关键特征

6、是决定信息流的决策序列是外生的,在这一前提下出现了大量的研究文献。Bane~ee(1992)较早提出外生序列的信息类从众行为模型,其关键假设包括:假设存在N个投资者,每个人都最大化同一资产收益空间上的期望效用函数;决策按外生序列进行的;博弈的结构和贝叶斯理性是共同知识。这一模型的主要结论是决策者并不总是按私人信息做出决择,后续决策者会受到前面决策者的影响。Bikhchandani,Hirshleifer和endoza(2001)的模型则涉及跨国资产投资行为,他的模型假设投资者在N个不同的国家投资,关于国家A的信息搜集成本固定,那么投资者搜集信息的回报随

7、着投资国家总数的增加而下降,当N充分大的时候,掌握国家A信息的投资者数量将显着减少,因此投资者在作关于国家A的决策时将出现从众行为。  (2)内生序列信息流模型。Chamley和Gale(1994)提出对外生序列这一假设的质疑,因为在实际的市场中,并不存在决策者要依次作出决策的规定,决策者可以有决策的延迟或选时。在他们的不可逆投资模型中个体拥有投资项目质量的私人信息,可以决定投资或延迟,模型论证在均衡状态下是存在延迟的。投资者延迟决策可以从先行者的行动中获取信息,但如果每个人都延迟则延迟就没有优势。因此在均衡状态投资者延迟的长短是随机决定的,一个投资者

8、的投资行为可以立即触发其他投资者的投资,在一个相当短的时间内小的投资可以跟随巨量的投资或崩溃。

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