广义虚拟经济视角下股价异动研究

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1、广义虚拟经济视角下股价异动研究摘要:广义虚拟经济的人本经济思想为研究股票市场的异动提供了全新思路。本文以广义虚拟经济的思想为指导,以噪声交易理论作为基础,从信息不对称的角度出发,在对交易者进行分类的基础上,通过交易的宏观视角和人的心理角度建立了股票市场的均衡价格模型,进而分析噪声交易的存在对股票定价产生的影响。结论显示:即使在一个股市中指向性信息不发生剧烈变化的时间段内,由于噪声交易者的存在股价仍然会偏离其内在价值,并且仅由交易者进行自我调整是很难使股价得到修正,甚至有更严重偏离的可能;在不可进行卖空交易

2、的市场中由于买卖势力的不平衡,出现股价异动的可能性更大,而且偏离的程度可能更严重。关键词:广义虚拟经济;噪声交易;均衡;信息不对称;股票价格波动中图分类号:F830.91文献标识:A文章编号:1674-9448(2012)02-0078-09AResearchonStockMarketAnomaliesBasedonthePerspectiveofGeneralizedVirtualEconomyAbstract:Theperspectiveofgeneralizedvirtualeconomygives

3、usanewwaytostudythestockmarketanomalies・Thisresearchbasedontheperspectiveofgeneralizedvirtualeconomyandmodelsofnoisetraderhavebeenestablished,dividedinvestorsbytheinformationandstockmarketsbywhetherwecanshortselling.Weanalysetheinfluenceofnoisetradertothe

4、stockmarket・Inordertopricestock,westudythebehaviorofinvestorandmakesurethetrade・Theconclusionofthisresearchhasbeendrewout,whichofferreasonstoidentifyandunderstandanomalyphenomenaofChinesestockmarket.Keywords:generalizedvirtualeconomy,Noisetrading,equilibr

5、ium,informationasymmetry,stockpricevolatility一、引言广义虚拟经济理论是社会主义经济理论的一个重要组成部分,是在对传统的劳动价值理论的继承和发扬的基础上建立起来的,传统的研究经济的方法是将重点放在对物的研究上,而忽视人的心理需求这一关键因素,广义虚拟经济的研究视角则是在充分考虑人的心理需求的基础上,彻底摒弃传统的物本经济的思维方式,建立一种以人为本的视角[1]。噪声(Noise)是与信息(Information)相对应的概念。信息是证券市场存在的生命线,因为理论

6、上说,除了必要的流动性交易需求以外,所有交易都应该基于信息。虽然价值是先于价格的产生而客观存在的,但在实际交易过程中对价值的判断表现为一种心理“共识”,“价值发现”就是对价值的“共识”达成一致的行为。共识的达成受众多的投资者行为的影响,所以这种一致的认识即价值判断的标准实际上是由投资者所掌握的信息决定的,同时由于无法先验地判断哪些信息与价值有关、哪些信息与价值无关。所以证券市场上,有时投资者交易的基础却是扭曲了的信息,或者虚假的信息,这就是噪声[2]。噪声交易理论是相对于有效市场理论出现的。噪声交易的本质

7、特征可以概括为使价格偏离内在价值的交易行为。传统金融理论已经对金融产品的内在价值的估量有了极其深入的探讨,但是对由于交易产生的金融产品价格波动研究较少[3]。噪声的概念最早由时任美国金融协会主席的著名经济学家Black提出的,他认为人们既可以通过信息进行交易从中获利又可以通过噪声进行交易并从中获取利润[4]o后来很多金融学家对金融理论研究中的噪声交易进行了较好的综述和深入的研究,认为有限套利和投资者情绪会对证券价格产生影响[5]。在这些研究中DeLong,Shleifer,Summers和Waldmann

8、(1990)提出的噪声交易者模型(DSSW)具有较大影响力,该模型认为:在有限套利的环境中,如果投资者情绪相互影响,套利者将无法消除非理性行为导致的错误定价,投资者情绪因而会成为影响金融资产均衡价格的系统性风险[6]oDSSW模型的意义还在于,它将封闭基金折价现象作为例子运用自身理论进行剖析,从而引发了对'‘噪声交易者风险影响金融资产均衡价格”这一命题的广泛实证研究。这一模型也从理论的角度解释了价格与基础价值之间的持续性偏离。

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