基于行为金融学的我国权证市场投资策略-.研究

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1、浙江T商人学坝一Ij论义基于行为会融学的我困十义证市场投资策略研究第二节研究思路1994年，Shefrin和Statman提出的行为资产定价理论(BAPM)引起金融界的广泛注意。BAPM把情绪作为一种新的风险来源(这种风险跟基本风险一样不可分散)纳入模型，他把证券市场上的交易者分为信息交易者和噪声交易者。信息交易者是CAPM下的投资者，他们从不犯认知错误并使资产价格接近于它的理论价值，而噪声交易者常犯认知错误，并将推动价格远离它的真实价值。如果噪声交易者的力量足够强大，价格将接近于噪声交易者的估计。BAPM认

2、为价格将不再是信息的函数，而是噪声交易者信念、情绪和反应的函数。噪声交易者所承担的额外风险可以称之为“噪声交易风险”(NTR)，该风险是由噪声交易者强加给市场的。在行为资产定价模型中，NTR被定义为资本资产定价模型中的13减去行为13。实际风险是由BAPM产生的，而他们增加的那部分增量风险就是NTR。就是说，CAPM中的风险(∥。)由两部分构成，即基本风险(∥B)和额外风险(NTR)，∥。=∥口+NTR，通过对NTR的度量，就可以知道噪声交易的程度。在大多数行为金融学投资策略的实证文章中，作者都是通过构建一个

3、反映噪声交易者过度交易的新的市场指数来估算NTR，比如在研究中国股市的论文中，作者就常采用深成指或上证50指数作为新的市场指数。由于权证是一种衍生金融产品，没有包含在任何一个市场指数中，故本文不能沿用传统的BAPM方法来测度噪音程度。为了找到一种测度权证市场噪音程度的有效方法，本文将借鉴DeLong(1990)的理论模型以及Scheinkman(1998)的思路，结合中国权证市场发展过程中体现出的新特点，通过建立噪音交易高频时间序列模型来捕捉噪声交易的程度。由于中国权证市场上充满着噪声交易，我们提出假设：噪声

4、交易的程度变量可以作为判断股票惯性趋势和反转趋势的指标。然后通过对权证市场的实证检验，可以判断噪声交易的程度变量是否能作为判断权证价格趋势的指标。而这种指标可以作为执行反转投资策略和惯性投资策略的标准。终上所述，本文将提出一个以噪音交易水平、惯性策略和反转策略三者相结合的投资策略体系，这种行为金融投资策略可以具体应用到权证的投资方式中，给广大投资者的投资策略带来全新的启示。4浙江工商人学顾，lj论义基于行为金融学的我困权证市场投资策略研究第三节研究方法在研究方法上，本文主要采用实证研究的方法。首先，对行为金融

5、学的背景，发展，以及前景进行综述。其次，对我国权证市场的发展历程，现状，特点进行阐述。再次，从宏观层面和微观层面分别研究中国权证市场的噪音交易影响，并将噪音交易程度作为决定投资策略的一个有效因素，并与传统的行为金融投资策略进行比较，最后结合噪音交易，反转投资策略和惯性投资策略提出新的系统的投资策略体系。第四节本文的创新点本文的创新之处在于：(1)选用中国权证市场的数据，根据权证产品的自身特点，摒弃了传统的BAPM估计噪音交易的方法。借鉴专家的思路，通过主成分回归得到衡量噪音交易程度的新变量。从宏观层面和微观层

6、面分别研究中国权证市场的噪音交易影响。(2)将噪音交易程度作为决定投资策略的一个有效因素，并与传统的行为金融投资策略进行比较，提出一个以噪音交易水平、惯性策略和反转策略三者相结合的投资策略体系，将这种行为金融投资策略具体应用到我国权证的投资方式中。浙江

7、11商人学坝Ij论义牡十行为会融学的我吲丰义iJr市场投资策略研究第五节论文的结构安排文本的结构框架分为五个部分，分别是引言，行为金融学的发展，中国权证市场的现状，行为金融投资策略，总结。具体框架如下：阐述本文的研究背景、意义，研究思路、方法、框架安排和创新点

8、描述了传统的CAPM的主要内容，以及CAPM受到的挑战；然后介绍了行为金融学的背景，内容结论、本文的研究局限及对中国权证市场具体的政策建议图卜l本文基本框架6浙江工商人学硕lj论文基于行为金融学的我国杈证市场投资策略研究第二章行为金融学的发展第一节传统资本资产定价模型哈里·马科维茨(HarryM·Markowitz)于1952年建立现代资产组合理论后，威廉·夏普(William·Sharpe)和约翰·林特(JohnLinter)、简·莫森(JanMossin)等人通过一系列严格的假设，比如：所有的投资者都是理

9、性的；证券市场是有效的；投资者可以自由地按无风险利率借入或贷出资本}投资总风险用方差或标准差表示；证券市场不存在交易成本等，创立了资本资产定价模型(CAPM)。该模型主要研究证券市场中均衡价格是怎样形成的，以此来寻找证券市场中被错误定价的证券。它在现实市场中得到广泛的应用，成为了普通投资者、基金管理者和投资银行进行证券投资的有力工具。资本资产定价模型是基于风险资产的期望收益均衡基础上的预测模型，它表