前文《聽 Richard Thaler 講行為金融學(xué)的知識(shí)框架》介紹了 Barberis and Thaler (2003) 這篇雄文。該文系統(tǒng)性的說明了行為金融學(xué)的全貌。時(shí)隔 15 年后，該文的一作、耶魯大學(xué) Nicholas Barberis 教授再次撰文（Barberis 2018），深入闡述了行為金融學(xué)是如何影響著資產(chǎn)價(jià)格和交易量。雖然 Barberis and Thaler (2003) 也談及了行為金融學(xué)在金融市場中的應(yīng)用，但毫無疑問 Barberis (2018) 一文對(duì)這個(gè)問題的剖析則更加深刻。

Barberis (2018) 梳理了從行為金融學(xué)出發(fā)來描述市場價(jià)格和交易量行為的大量數(shù)學(xué)模型，是一篇不可多得的綜述性文章。全文圍繞著傳統(tǒng)金融領(lǐng)域假設(shè)的三大要素，從行為金融學(xué)的角度“逐一擊破”，并解釋了非常豐富的市場行為，這些行為既包括市場整體行為也包括截面上的預(yù)期收益率差異。

Barberis (2018) 一文長達(dá) 99 頁，涵蓋了數(shù)不盡的參考文獻(xiàn)。我從中提煉了其核心邏輯、繪制了下圖。

傳統(tǒng)金融學(xué)中的兩大假設(shè)為人的理性信念（rational beliefs）以及依照預(yù)期效用（expected utility）最大化來進(jìn)行決策。前者意味著人們能夠迅速處理全部新息（innovation）并使用 Bayes 理論更新先驗(yàn)，得到純理性的后驗(yàn)信仰；后者則假設(shè)人們?cè)谕耆硇韵乱宰畲蠡A(yù)期效用為目標(biāo)來做決策。因此，我們可以從這兩大假設(shè)中引申出三個(gè)要素：

行為金融學(xué)則對(duì)上述三個(gè)要素逐一提出了挑戰(zhàn)。對(duì)于理性信念，行為金融學(xué)認(rèn)為人們的信念并不是完全理性的，這其中的代表是（過度）外推（extrapolation）和過度自信（overconfidence）；對(duì)于及時(shí)處理新息，認(rèn)知學(xué)研究表明人的大腦對(duì)信息的處理能力是有限的，存在認(rèn)知限制（cognitive limits），因此無法對(duì)全部新息進(jìn)行及時(shí)處理；對(duì)于決策偏好，行為金融學(xué)認(rèn)為人在做決策時(shí)也難以做到完全理性 —— 比如人們會(huì)因?yàn)閱栴}描述方式的差異而做出不同的決策（framing） —— 因此前景理論（prospect theory）以及模糊厭惡（ambiguity aversion）比預(yù)期效用理論能夠更好的描述人如何在不確定下做決策。

下文將圍繞上述三點(diǎn)簡要介紹 Barberis (2018)，解釋行為金融學(xué)是如何導(dǎo)致市場中資產(chǎn)價(jià)格和交易量的變化。有必要指出的是，由于 Barberis (2018) 實(shí)在太長，因此本文只對(duì)我認(rèn)為最重要的部分進(jìn)行介紹。

首先來看行為金融學(xué)的發(fā)展史。

行為金融學(xué)的發(fā)展源自上世紀(jì) 80 年代。在其發(fā)展歷程中，有三大因素起到了至關(guān)重要的推動(dòng)作用：

2.1 市場異象

上世紀(jì) 80 年代末，一些被后來認(rèn)為影響深遠(yuǎn)的文章相繼發(fā)表，這其中包括 Shiller (1981) 和 De Bondt and Thaler (1985)。按照傳統(tǒng)金融學(xué)理論，股票的價(jià)格應(yīng)該等于未來全部 cash flows 的現(xiàn)值。然而，Shiller (1981) 研究表明股價(jià)的波動(dòng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于公司未來現(xiàn)金流的波動(dòng)。另一方面，傳統(tǒng)金融學(xué)認(rèn)為收益和風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)，而 De Bondt and Thaler (1985) 指出一些投資策略可以獲得風(fēng)險(xiǎn)水平無法匹配的超額收益。這些實(shí)證發(fā)現(xiàn)無疑都和傳統(tǒng)金融學(xué)理論相左。

2.2 有限套利

在行為金融學(xué)發(fā)展之初，傳統(tǒng)金融學(xué)對(duì)其最大的質(zhì)疑是如果非理性行為造成了錯(cuò)誤定價(jià)，那么它也是轉(zhuǎn)瞬即逝的，因?yàn)槔硇酝顿Y者必然會(huì)對(duì)它進(jìn)行套利，在獲得收益的同時(shí)干掉錯(cuò)誤定價(jià)。這個(gè)質(zhì)疑被稱為 arbitrage critique。起初，上述批評(píng)確實(shí)阻礙這行為金融學(xué)的發(fā)展，但是這個(gè)障礙在上世紀(jì) 90 年代隨著有限套利（limits to arbitrage）的提出而被打破。

有限套利指出，當(dāng)錯(cuò)誤定價(jià)出現(xiàn)時(shí)，理性投資者想要利用它賺取收益時(shí)要面對(duì)以下三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)：基本面風(fēng)險(xiǎn)（fundamental risk）、噪音交易者風(fēng)險(xiǎn)（noise trader risk）以及實(shí)施成本（implementation costs）。這些風(fēng)險(xiǎn)的存在讓理性投資者無法充分套利，使得錯(cuò)誤定價(jià)無法被消除并長時(shí)間存在于市場中。關(guān)于這方面的詳細(xì)論述請(qǐng)參考《聽 Richard Thaler 講行為金融學(xué)的知識(shí)框架》。

2.3 心理學(xué)的發(fā)展

行為金融學(xué)的第三大助力源自心理學(xué)關(guān)于人如何在不確定下做決策的飛速發(fā)展。這背后的推動(dòng)者正是我們已經(jīng)再熟悉不過的兩位天才 Amos Tversky 和 Daniel Kahneman。

為了推翻傳統(tǒng)金融學(xué)模型，僅有所謂的 empirical evidences 是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須要提出新的模型。對(duì)于希望定量描述人在市場中非理性行為的金融學(xué)者來說，Tversky 和 Kahneman 從心理學(xué)出發(fā)對(duì) judgement and decision making 的突破性研究可謂價(jià)值連城。行為金融學(xué)的發(fā)展得益于過去 30 年來越來越多的金融學(xué)者使用心理學(xué)的發(fā)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)模型的改造。

靠著上述三波助力，行為金融學(xué)終于“起飛”了。而今它也早已被世人接受，并在解釋資產(chǎn)價(jià)格和交易量的行為方面起到了越來越重要的作用。接下來的三小節(jié)就分別闡述行為金融學(xué)是如何對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)的三個(gè)要素提出挑戰(zhàn)的。

研究表明，投資者在市場中會(huì)表現(xiàn)出很多非理性。而這其中最重要的當(dāng)屬外推信念和過度自信。

3.1 外推信念

外推信念（extrapolative beliefs）指的是：當(dāng)人們對(duì)未來做預(yù)測的時(shí)候，其預(yù)測值通常和當(dāng)前數(shù)據(jù)正相關(guān)。外推中最典型的例子是收益率外推（return extrapolation）和基本面外推（extrapolation of fundamentals）。

先來看收益率外推。

當(dāng)人們預(yù)測股票未來的收益率（價(jià)格變化）時(shí)，總偏好給近期的收益率更高的、且大于零的權(quán)重。這意味著，如果最近股價(jià)漲的好（正收益），人們傾向認(rèn)為它未來還會(huì)漲的更高；如果最近股價(jià)跌得多（負(fù)收益），人們傾向認(rèn)為它在未來會(huì)繼續(xù)跌。這種集體的外推行為造成了市場中的以下行為：

關(guān)于投資者對(duì)收益率的外推，行為金融學(xué)提出了很多數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了充分的研究。舉例來說，Barberis (2018) 給出了一個(gè)包含外推信念（非理性）投資者和基本面（理性）投資者兩類投資者的數(shù)學(xué)模型。在該模型下，資產(chǎn)的價(jià)格（下圖實(shí)線）將圍繞其內(nèi)在價(jià)值（下圖虛線）在多期時(shí)間內(nèi)波動(dòng)。

上圖的解讀如下：假設(shè)在 t = 2 時(shí)刻出現(xiàn)了關(guān)于該股票未來現(xiàn)金流的好消息，理性投資者資金的涌入使得其股價(jià)在 t = 2 有明顯提升。對(duì)于持有外推信念的非理性投資者來說，它們雖并沒有在 t = 2 立即采取行動(dòng)，但是通過收益率外推，他們對(duì)未來的股價(jià)更加樂觀，這導(dǎo)致這些投資者在 t = 3 買入股票并進(jìn)一步推升其價(jià)格，這個(gè)過程繼續(xù)持續(xù)到 t = 4 和 t = 5 兩個(gè)階段，但收益率的漲幅已經(jīng)逐漸減小。

在 t = 6，由于外推信念投資者會(huì)對(duì) t = 5 和 t = 4 賦予更高的權(quán)重而開始忽視收益率在 t = 3 或 t = 2 的情況。由于收益率的增速為負(fù)，因此他們開始感到悲觀，從而造成股價(jià)的下跌。隨著非理性外推的繼續(xù)，價(jià)格加繼續(xù)下跌。

從上述價(jià)格的波動(dòng)中，我們可以看到 t = 2 到 t = 5 時(shí)刻價(jià)格的持續(xù)上漲，以及 t = 6 到 t = 9 時(shí)刻的價(jià)格下跌，它們對(duì)應(yīng)著在不同市場中普遍存在的中期動(dòng)量和長期反轉(zhuǎn)現(xiàn)象；外推交易者的行為使得資產(chǎn)的價(jià)格高于其內(nèi)在價(jià)值（overpriced），而伴隨而來的是 t = 6 到 t = 9 的低收益率，因此 overprice 和未來低收益率正相關(guān)，這就是截面上的價(jià)值效應(yīng)。此外，如果沒有外推信念交易者，那么價(jià)格在 t = 2 對(duì)基本面信息反應(yīng)后應(yīng)該按照虛線繼續(xù)進(jìn)行，而非圖中波動(dòng)更高的實(shí)線，這意味著外推交易者的存在提高了資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)。最后，圖中價(jià)格先漲、后跌的過山車走勢也正是泡沫的要素。

誠然，上述這個(gè)模型很簡單，例子也很理想化。學(xué)術(shù)界對(duì)于 extrapolative beliefs 有著豐富的定量研究，提出了大量的證據(jù)來證明上述觀點(diǎn)。對(duì)個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者的調(diào)研數(shù)據(jù)也顯示這收益率外推是非常普遍的現(xiàn)象：受訪投資者預(yù)測未來收益率和近期收益率正相關(guān)；然而實(shí)際結(jié)果表明這些投資者的平均預(yù)測和未來的真實(shí)收益率往往是負(fù)相關(guān)的，說明外推預(yù)測是錯(cuò)誤的，而上述這種現(xiàn)象被稱為過度外推（over-extrapolation）。

下面來看看基本面外推。

具體而言，基本面外推指的是 cash flow 外推，即認(rèn)為未來現(xiàn)金流變化率和近期現(xiàn)金流變化率正相關(guān)。

假設(shè)近期現(xiàn)金流增長，當(dāng)人們對(duì)未來現(xiàn)金流做出非理性外推時(shí)，會(huì)認(rèn)為其在未來會(huì)按之前的增速繼續(xù)增長從而買入該資產(chǎn)、造成價(jià)格提升。當(dāng)未來現(xiàn)金流的增長率不符合外推的預(yù)期時(shí)，他們便會(huì)非常失望以至于開始拋售資產(chǎn)、造成其價(jià)格下跌，這邊形成了一個(gè)先漲、后跌的周期。因此，和收益率外推類似，現(xiàn)金流外推也會(huì)造成中期動(dòng)量、長期反轉(zhuǎn)以及截面上的價(jià)值效應(yīng)。

無論是收益率外推還是基本面外推，在這些行為的背后，我們關(guān)心的問題是人們?yōu)槭裁磿?huì)非理性的外推？外推背后的最主要原因來自兩個(gè)認(rèn)知偏差：代表性偏誤（representative bias）和小數(shù)定律偏誤（law of small numbers bias）。《聽 Richard Thaler 講行為金融學(xué)的知識(shí)框架》一文的 3.1 節(jié)對(duì)它們進(jìn)行了詳盡的說明，這里不再贅述。

3.2 過度自信

第二個(gè)重要的非理性信念是過度自信（overconfidence），包括 overprecision 和 overplacement 兩個(gè)方面。

Overprecision 指的是人們做判斷時(shí)高估自己判斷的準(zhǔn)確性。在一項(xiàng)研究中，被試被要求估計(jì)某地區(qū)加油站的數(shù)量，并給出 90% 的置信區(qū)間。實(shí)際結(jié)果顯示，加油站個(gè)數(shù)落在這些區(qū)間內(nèi)的頻率只有 50% 左右，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于 90%，說明被試給出的置信區(qū)間太窄，這反應(yīng)了他們對(duì)自己的估計(jì)準(zhǔn)確程度過于自信。

Overplacement 是說我們總認(rèn)為自己比別人的判斷更加準(zhǔn)確。換句話說，我們總認(rèn)為自己比別人強(qiáng)。這樣的例子也不勝枚舉。在一項(xiàng)對(duì) 600 名基金經(jīng)理的調(diào)研中，有 74% 的人認(rèn)為自己比別的基金經(jīng)理優(yōu)秀。如果人們不存在 overplacement 偏誤，那么這個(gè)比例應(yīng)該接近 50%。

按照傳統(tǒng)金融學(xué)來說，如果人們完全理性，且公司未來的基本面未發(fā)生變化，那么市場中的成交量應(yīng)該很低，但事實(shí)卻和它背道而馳。過度自信則在很大程度上可以解釋市場上每天龐大的交易量。

假設(shè)兩個(gè)投資者對(duì)于某個(gè)資產(chǎn)持有相同的先驗(yàn)信念。當(dāng)新息出現(xiàn)后，由于他們二者對(duì)新息的處理方式不同，以及過度自信偏誤，他們會(huì)認(rèn)為自己對(duì)該資產(chǎn)未來的看法更加正確，這就導(dǎo)致了二者之間的意見不統(tǒng)一，從而造成了交易的契機(jī)。行為金融學(xué)家以過度自信為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建了數(shù)學(xué)模型，將超高的交易量和過度自信二者聯(lián)系起來（Eyster, Rabin, and Vayanos 2019）。

如果過度自信是造成超高交易量背后的原因之一，那么很自然的一個(gè)推論就是：越過度自信的人越傾向于去交易。Grinblatt and Keloharju (2009) 的研究證實(shí)了上述猜想。

綜上所述，人們?cè)诮鹑谑袌鲋袩o法做到完全理性，因此持有很多帶有偏差的信念，其中最典型的是（過度）外推和過度自信。這兩類非理性促成了在各個(gè)大類資產(chǎn)類別中都能觀察到的現(xiàn)象 —— 中期動(dòng)量、長期反轉(zhuǎn)、價(jià)值溢價(jià)、以及和基本面變化不相符的高交易量等。行為金融學(xué)家使用合理的假設(shè)和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型證實(shí)了非理性偏差和上述價(jià)格和交易量行為之間的關(guān)聯(lián)。

行為金融學(xué)對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)的第二個(gè)挑戰(zhàn)是認(rèn)為人在做決策時(shí)也非完全理性的。因此 expected utility 并不適用。為此，行為金融學(xué)提出了很多替代模型，這其中最有名的是 prospect theory（Kahneman and Tversky 1979、Tversky and Kahneman 1992，前景理論，也譯作展望理論）提出的 gain-loss utility。

關(guān)于 prospect theory 之前已經(jīng)介紹過很多次了，需要背景知識(shí)的小伙伴請(qǐng)看《獲得諾獎(jiǎng)的行為金融學(xué)是怎么一回事？》。Prospect theory 的核心是價(jià)值函數(shù)和權(quán)重函數(shù)。

價(jià)值函數(shù)評(píng)價(jià)的是一個(gè)決策的結(jié)果 x 給人造成的主觀價(jià)值 v(x) 的大小。上圖說明 v(x) 具備三個(gè)核心要素：

權(quán)重函數(shù)決定某個(gè)選項(xiàng)中每個(gè)結(jié)果的權(quán)重。權(quán)重 w(p) 是結(jié)果的產(chǎn)生概率 p 的函數(shù)，但它不是概率。它衡量的是每個(gè)結(jié)果對(duì)其所在的選項(xiàng)的影響，而非僅僅是該結(jié)果發(fā)生的可能性。

權(quán)重函數(shù)是非線性的，而且當(dāng) 0 < p < 1 時(shí)它是凸函數(shù)。這說明結(jié)果概率的增量帶給人們的邊緣權(quán)重增量隨著概率本身的增大而增大。這可以理解為人們對(duì)確定性的一種追逐。此外，上圖中當(dāng) p 在零附近時(shí)，w(p) 顯著的大于 p，表明當(dāng)一個(gè)結(jié)果出現(xiàn)的概率非常小時(shí)，人們往往容易錯(cuò)誤地放大其發(fā)生的可能性。

下面我們來看看 prospect theory 如何解釋市場中的某些現(xiàn)象。

Barberis and Huang (2008) 基于 prospect theory 研究了資產(chǎn)收益率的偏度和未來預(yù)期收益率之間的負(fù)相關(guān)性：人們錯(cuò)誤放大極端事件發(fā)生的可能性，過度追逐收益率分布呈現(xiàn)右偏（lottery-like）的資產(chǎn)、推高其價(jià)格、降低其未來收益率。這正是股票截面收益率上大名鼎鼎的偏度異象。類似的，Green and Hwang (2011) 對(duì) IPO 的研究也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)論。IPO 股票的收益率呈現(xiàn)出嚴(yán)重的右偏，人們?cè)诜抢硇詻Q策下對(duì)此的追蹤導(dǎo)致了這些股票未來的低收益率。

股票截面上的另一個(gè)異象是低異質(zhì)波動(dòng)率。Boyer, Mitton, and Vorkink (2010) 研究發(fā)現(xiàn)，時(shí)序上異質(zhì)低波動(dòng)和未來的異質(zhì)偏度存在一定的正相關(guān)性，因此根據(jù) prospect theory，異質(zhì)低波動(dòng)和未來收益率之間也存在負(fù)相關(guān)性。學(xué)術(shù)界大量關(guān)于異質(zhì)低波動(dòng)的研究早已證實(shí)了這一點(diǎn)（見《異質(zhì)波動(dòng)率能否提供增量定價(jià)信息？》）。

上面這兩個(gè)例子主要源于 prospect theory 中權(quán)重函數(shù)。下面再來看看價(jià)值函數(shù)中的風(fēng)險(xiǎn)厭惡會(huì)產(chǎn)生哪些影響。在市場中我們都有這樣的感受，對(duì)于上漲的股票經(jīng)常拿不住、傾向于獲利后賣出；對(duì)于下跌的股票卻遲遲舍不得賣。這個(gè)現(xiàn)象也稱作處置效應(yīng)（disposition effect），和價(jià)值函數(shù)在收益和虧損兩端的非線性凹性和凸性有關(guān)，也和人們的風(fēng)險(xiǎn)厭惡有關(guān)。Barberis and Xiong (2009) 以及 Ingersoll and Jin (2013) 的研究表明了 prospect theory 和 disposition effect 之間的關(guān)聯(lián)。

除了上述這些截面上的異象（偏度、異質(zhì)低波動(dòng)等），prospect theory 也可以用來解釋市場整體的一些現(xiàn)象。這其中最著名的要數(shù)股權(quán)溢價(jià)之謎（Equity Premium Puzzle）。Benartzi and Thaler (1995) 使用 prospect theory 解釋了這一現(xiàn)象。投資者厭惡損失，且價(jià)值函數(shù)指出損失給人造成的效用大概是同等大小收益帶來效用的兩倍。這增大了債券這種低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的吸引力。非理性的投資者傾向于頻繁查看自己的股票是賺了還是虧了。損失厭惡 + 頻繁評(píng)估盈虧則造成了短視損失厭惡。為此，Richard Thaler 給投資者的建議是：

我之前在網(wǎng)上看了一個(gè)段子，和這個(gè)觀點(diǎn)如出一轍。如果對(duì)市場有信心，買入就一直持有，再加上定投，就是很好的出路。（當(dāng)然，這對(duì)于美股會(huì)更加行之有效。）

在行為金融學(xué)中，決策偏好的另一個(gè)重要部分是模糊厭惡（Ambiguity Aversion）。由于篇幅原因本文不再展開討論。感興趣的朋友可參考《聽 Richard Thaler 講行為金融學(xué)的知識(shí)框架》的 3.2 節(jié)。

最后來看看行為金融學(xué)對(duì)傳統(tǒng)金融學(xué)的第三個(gè)挑戰(zhàn) —— 認(rèn)知限制（cognitive limits），也叫做有限理性（bounded rationality）。

在有限理性這個(gè)方法論中，學(xué)者們?cè)谘芯咳藗內(nèi)绾巫鼋?jīng)濟(jì)決策時(shí)，以人腦有限的處理能力為約束條件，并把它加入到最優(yōu)化問題當(dāng)中。在這個(gè)框架下，由于認(rèn)知限制，人只能在約束下做出次優(yōu)解，而無法實(shí)現(xiàn)完全理性（無約束）下的最優(yōu)解。在這個(gè)領(lǐng)域中，最重要的兩個(gè)方面是 inattention 和 categorical thinking。下面就來看看它們?nèi)绾斡绊戀Y產(chǎn)的價(jià)格。

5.1 Inattention

Inattention 我之前其實(shí)也介紹過很多次了。由于人腦對(duì)信息的分析處理能力是有限的，在任何給定的時(shí)刻，我們并不能處理所有的信息，而是偏好去應(yīng)對(duì)最顯著、最重要的信息。這里面最典型的例子要算是 PEAD。由于人們對(duì)新的基本面信息反映不足，造成價(jià)格無法迅速對(duì)其反映到位，而是會(huì)在 earnings announcement 之后繼續(xù)漂移，產(chǎn)生 PEAD。此外，利用 inattention 也可以提高動(dòng)量策略的表現(xiàn)（《給你的動(dòng)量策略加點(diǎn)料》）。

關(guān)于上述 PEAD 問題，學(xué)術(shù)界還有一些非常有意思的發(fā)現(xiàn)。DellaVigna and Pollet (2009) 指出如果 earnings announcement 出現(xiàn)在星期五，隨之而來的 PEAD 現(xiàn)象會(huì)更顯著。它們猜測由于星期五臨近周末，投資者的 inattention 比平時(shí)要更高，更無法對(duì) earnings 做出足夠的反映，造成 PEAD 顯著。另外，Hirshleifer, Lim, and Teoh (2009) 發(fā)現(xiàn)當(dāng)多家上市公司同時(shí)發(fā)布財(cái)報(bào)時(shí)，PEAD 也會(huì)變得顯著。這是因?yàn)橥顿Y者無法同時(shí)處理同時(shí)涌現(xiàn)的關(guān)于多家公司的大量新信息。

對(duì)于 inattention 的另一個(gè)代表是 DellaVigna and Pollet (2007) 這篇關(guān)于 demographic shifts 的研究。舉個(gè)例子，假如 2018 年嬰兒出生率激增，那么我們會(huì)預(yù)想到 6 年之后的 2024 年，這些幼兒對(duì)于玩具的需求將會(huì)到達(dá)頂峰、利好玩具公司。因此，如果投資者不存在 inattention，那么應(yīng)該在 2018 年就部署、增持這些玩具公司的股票，而非等到 2024 年。但事實(shí)卻非如此。DellaVigna and Pollet (2007) 的研究發(fā)現(xiàn)人們對(duì)于人口變化的相關(guān)信息是反應(yīng)不足的，他們也因而構(gòu)建了一個(gè)投資策略來利用這種定價(jià)錯(cuò)誤：當(dāng)人口變動(dòng)信息出現(xiàn)后，馬上買入會(huì)因該信息受益的公司、做空會(huì)因該信息受負(fù)面沖擊的公司，便可獲得超額收益。這證實(shí)了市場中存在的 inattention。

5.2 Categorization

認(rèn)知限制的第二個(gè)方面是分類思維（categorical thinking）。

市場中有成千上萬種資產(chǎn)。為了簡化思維，投資者會(huì)把他們分類，比如把股票按風(fēng)格分成價(jià)值股、成長股、高質(zhì)量股、小市值股等。如此的分類讓投資者在判斷這些資產(chǎn)時(shí)，更多的考慮它們所處的類別，而非每個(gè)資產(chǎn)本身的基本面。這就造成了同類資產(chǎn)中顯著的 co-movement。對(duì)不同風(fēng)格股票的外推造成了不同風(fēng)格股票的波動(dòng)，這就形成了我們看到的風(fēng)格因子之間漲跌的差異，也由此派生出一門玄幻的配置訴求 —— 風(fēng)格因子擇時(shí)。

股票入選指數(shù)的成分股之后的走勢是能反映投資者的 categorical thinking。Barberis, Shleifer, and Wurgler (2005) 的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一只股票入選 S&P 500 指數(shù)時(shí)，它的價(jià)格開始和其他成分股一起 co-movement。如果投資者是完全理性的，這種 co-movement 發(fā)生的唯一前提應(yīng)該是該股票的基本面和其他成分股的基本面開始 co-movement，然而實(shí)際數(shù)據(jù)并不支持這種說法。Barberis, Shleifer, and Wurgler (2005) 通過回歸分析的方法表明，categorical-based co-movement 才是上述現(xiàn)象背后的原因。

以上就是對(duì) cognitive limits 如何影響資產(chǎn)價(jià)格的簡單介紹。

在上世紀(jì) 90 年代行為金融學(xué)初露崢嶸之時(shí)，倡導(dǎo)者和反對(duì)者之間產(chǎn)生了激烈的辯論。這些辯論雖然很有趣，但卻對(duì)推動(dòng)這個(gè)學(xué)科的發(fā)展沒有什么幫助。意識(shí)到這一點(diǎn)后，兩方的學(xué)者放下敵對(duì)和口舌之爭，轉(zhuǎn)而專注開發(fā)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)模型，并用數(shù)據(jù)驗(yàn)證這些模型。

即便如此，正如所有新興學(xué)科一樣，行為金融學(xué)的發(fā)展也不無坎坷和批判。第一個(gè)批判就是 2.2 節(jié)提到的 arbitrage critique，不過它因?yàn)橛邢尢桌还プ云?。而第二個(gè)批判要嚴(yán)重的多，它被稱作 lack of discipline critique，持有該觀點(diǎn)的代表人物正是金融領(lǐng)域的巨人 —— Eugene Fama。Fama (1998) 指出，人們可以由于各種各樣的原因偏離完全理性，所以總能夠找到不同的假設(shè)解釋不同的現(xiàn)象（“30 different assumptions to explain 30 different facts”），因此缺乏紀(jì)律性。

不過，后來大量的研究表明這一次 Fama 錯(cuò)了。盡管學(xué)者們確實(shí)使用了不同的假設(shè)，但行為金融學(xué)仍然能最終歸結(jié)為幾大核心模型，即前文介紹的外推、過度自信以及 prospect theory 指出的 gain-loss utility?；谝陨线@幾個(gè)基礎(chǔ)的心理學(xué)概念，行為金融學(xué)就能夠解釋大量市場中的現(xiàn)象，因此 lack of discipline critique 也站不住腳。

最終行為金融學(xué)的發(fā)展走上了“康莊大道”：學(xué)者們提出了很多數(shù)學(xué)模型，表明基于心理學(xué)簡單假設(shè)的模型可以解釋廣泛的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，并且能夠做出具體的、可檢驗(yàn)的預(yù)測，而其中一些已經(jīng)在數(shù)據(jù)中得到了證實(shí)。

細(xì)心的小伙伴也許已經(jīng)注意到，本文涉及的參考文獻(xiàn)大多來自金融學(xué)的三大頂刊以及經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊，說明行為金融學(xué)的地位也早已今非昔比。從某種程度上說，行為金融學(xué)已經(jīng)可以宣稱成功。

參考文獻(xiàn)

Barberis, N. (2018). Psychology-based models of asset prices and trading volume. Working paper, Yale School of Management.

Barberis, N. and M. Huang (2008). Stocks as lotteries: The implications of probability weighting for security prices. American Economic Review 98(5), 2066 – 2100.

Barberis, N., A. Shleifer, and J. Wurgler (2005). Comovement. Journal of Financial Economics 75(2), 283 – 317.

Barberis, N. and R. H. Thaler (2003). Chapter 18 A survey of behavioral finance. In?Handbook of the Economics of Finance 1, Part B, Elsevier.

Barberis, N. and W. Xiong (2009). What drives the disposition effect? An analysis of a long-standing preference-based explanation. Journal of Finance 64(2), 751 – 784.

Benartzi, S. and R. H. Thaler (1995). Myopic loss aversion and the equity premium puzzle.?The Quarterly Journal of Economics 110(1), 75 – 92.

Boyer, B., T. Mitton, and K. Vorkink (2010). Expected idiosyncratic skewness. Review of Financial Studies 23(1), 169 – 202.

De Bondt, W. F. M. and R. Thaler (1985). Does the stock market overreact? Journal of Finance 40(3), 793 – 805.

DellaVigna, S. and J. Pollet (2007). Demographics and industry returns. American Economic Review 97(5), 1667 – 1702.

DellaVigna, S. and J. Pollet (2009). Investor inattention and Friday earnings announcements. Journal of Finance 64(2), 709 – 749.

Eyster E., M. Rabin, and D. Vayanos (2019). Financial markets where traders neglect the informational content of prices. Journal of Finance 74(1), 371 – 399.

Fama, E. F. (1998). Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance. Journal of Financial Economics 49(3), 283 – 306.

Green, T. C. and B-H. Hwang (2011). Initial public offerings as lotteries: Skewness preference and first-day returns. Management Science 58(2), 432 – 444.

Grinblatt, M. and M. Keloharju (2009). Sensation seeking, overconfidence, and trading activity. Journal of Finance 64(2), 549 – 578.

Hirshleifer, D., S. Lim, and S. H. Teoh (2009). Driven to distraction: Extraneous events and underreaction to earnings news. Journal of Finance 64(5), 2289 – 2325.

Ingersoll, J. E. and L. J. Jin (2013). Realization utility with reference-dependent preferences. Review of Financial Studies 26(3), 723 – 767.

Kahneman, D. and A. Tversky (1979). Prospect Theory: an analysis of decision under risk.?Econometrica 47(2), 263 – 292.

Shiller, R. J. (1981). Do stock prices move too much to be justified by subsequent changes in dividends? American Economic Review 71(3), 421 – 436.

Tversky, A. and D. Kahneman (1992). Advances in prospect theory: cumulative representation of uncertainty.?Journal of Risk and Uncertainty 5(4), 297 – 323.

免責(zé)聲明：入市有風(fēng)險(xiǎn)，投資需謹(jǐn)慎。在任何情況下，本文的內(nèi)容、信息及數(shù)據(jù)或所表述的意見并不構(gòu)成對(duì)任何人的投資建議。在任何情況下，本文作者及所屬機(jī)構(gòu)不對(duì)任何人因使用本文的任何內(nèi)容所引致的任何損失負(fù)任何責(zé)任。