行为金融效应分析

上证综指
0.7 日度收益率 周度收益率 月度收益率 正态分布
0.7
深证综指
0.6 日度收益率 周度收益率 月度收益 正态分布
0.6
0.5
0.5
0.4
0.4
0.3
0.3
0.2
0.2
0.1
0.1
0 -6
-4
-2
0
2
4
6
-6
-4
-2
0
2
4
6
实证研究：尖峰检验

峰度计算
–
显然的，上证综指和深证综指的日，周，月收益率的峰度均大于3，也即以上个收益率的 分部均存在尖峰现象
创业板综指日收益率 创业板综指周收益率 创业板综指月收益率 正态分布
实证研究：不同情况下比较（二）

不同市场之间比较
–
–
从峰度和厚尾表现来看，程度由重及轻依次为上证综指，深证综指和创业板综指
我们认为创业板综指的过度自信最不显著的原因主要为创业板投资有准入门槛，导致进 入创业板的投资者较上证和深证更为专业化 深证过度自信程度低于上证的原因在于深证综指包括创业板
行为偏差下收益率分布分析
数值分析模型模拟结果：
0.45 正态分布 日度收益率 周度收益率 月度收益率 0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0 -5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
峰度 日度收益率 周度收益率 月度收益率 正态分布 4.8253 3.3730 3.0899 3.0076
根据不同的收益率时间维度，分布函数的尖峰现象按照日收益率，周收益率和月收益率 依次减弱 尖峰现象的依次减弱的原因在于在越长的时间维度内，反应不足和反应过度会被逐渐平 滑，导致在一个长的周期回报中看不到反应不足和反应过度的现象
–
–
上证综指 日收益率 周收益率 月收益率 6.5556 4.7237 3.6720
– – –
市场上存在非理性的投资者 非理性投资者的交易是随机进行的 非理性行为会相互抵消 非理性投资者都犯同样错误 套利者会利用错误定价牟利

第二层矛盾：非理性投资者的决策不是 随机的
–
投资者听信谣言时，决策误差不是随 机的而是向同一个方向偏离

第三层假设：套利者消除错误定价
– –
第三层矛盾：套利行为的修正作用有限
心理因素及行为偏差.
• 过度自信
• 过度反应：投资者在审视信息时, 会过于相信自己的判断力，给予某些满足自己预 判的信息过高权重，造成过度反应。
• 反应不足：投资者会过分依赖自己的信息而忽视公司基本面的状况或者其它投资
者的信息，因此新信息到来时，投资者对原有信念修正不足。
• 后悔厌恶
• 确认性偏差：投资者为避免承认自己的错误，会有意识地去寻找支持或者有利于 证实自身信念的各种证据, 有时甚至会人为地扭曲新证据。确认性偏差使得投资者 坚持错误的信念, 直至有非常强有力的证据出现。 • 处置效应：投资者过长时间地持有损失股进而避免面对的错误,而过早地卖出盈利 股。
峰度：
0.65 正态分布 日度收益率 周度收益率 月度收益
0.6
0.55
0.5
0.45
0.4
0.35 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5
行为偏差下收益率分布分析
左尾（<-3）
正态分布 日度收益率 周度收益率 月度收益
右尾（>3）
正态分布 日度收益率 周度收益率 月度收益
行为金融学效应分析
过度自信与后悔厌恶行为分析
目录
• 有效市场下的投资者行为假设：理性投资者假设
• 投资者心理因素及行为偏差假设
• 过度自信：对部分信息过分反应，对部分信息反应不足
• 后悔厌恶：对决策失误带来的后悔的厌恶，会导致确认性偏差
• 收益率分布：尖峰，厚尾
• 行为金融数值分析模型
• 中国市场实证研究
分别模拟生成100万个数据作为理性投资者和行为偏差投资者的日 度收益率： 1.市场每隔10天出现连续的利好消息或者连续的利空消息或者没 有消息，概率为1/3. 2.当市场没有消息时，理性投资者和行为偏差投资者的日度收益 率均服从正态分布，均值为0，方差为1。 3.出现连续利好或者消息时，理性投资者日度收益率服从均值为 0.1（-0.1），方差为1 的正态分布。投资者在前n日内反应不 足，收益率为理性投资者一半。第n日反应过度，导致前n日的整 体收益率比理性投资者多20%。n日之后到下一个消息出现日时期 内，收益率和理性投资者一致。n服从指数分布，均值为3天。 4.连续5个交易日之和表示周度收益率，连续20个交易日之和表示 月度收益率。
行为偏差对收益率分布的影响：尖峰

反应不足：投资者过度依赖自有信息，新信息的出现不足以使其调整原有判断
–
–
投资者反应：对新信息反应不足，股价变动不大
收益率分布影响：股价变动幅度不大，收益率分布非常集中，呈现尖峰

假设1：投资者对新信息反应不足，体现为收益率分布存在尖峰
过度自信
反应过度
收益率分布厚尾，并且基于不同时间单位收益率分布的厚尾程度不同
–
峰度
日收益率 周收益率 月收益率 日收益率 三个标准差外概率
上证综指
6.5556 4.7237 3.6720 上证综指 1.75%
深证综指
5.2043 4.3650 3.0320 深证综指 1.71%
创业板综指 4.0756
3.6737 2.8883 创业板综指 0.91%
实证研究：不同情况下比较（三）
• • •
不同时间跨度下的收益率（日，周，月） 不同市场间（上证，深证，创业板） 不同市场周期（熊市，牛市，震荡市）
实证研究：以中国A股为例

假设
–
– – – – –
上证综指和深证综指均存在过度自信，从而显现出尖峰厚尾的频率密度图
各频率分布图的峰度均大于3，表明统计学上收益率存在尖峰，也即反应不足 各频率分布图均存在厚尾现象，表明存在反应过度 在不同时间跨度的收益率下，日收益率的过度反应强于周收益率强于月收益率
-3
10
10
5
5
0
0 -3.3 -3.25 -3.2 -3.15 -3.1 -3.05 3 3.05 3.1 3.15 3.2 3.25 3.3
行为偏差下收益率分布分析 改进的数值模型：
分别模拟生成10万个数据作为理性投资者和行为偏差投资者的日度收益率： 1.市场每天出现连续的利好消息或者连续的利空消息或者没有消息，概率为1/3. 2. 好消息或者坏消息带来的收益为5%（-5%）； 3. 理性投资者当日直接将信息反应在收益上，服从均值为5%(-5%),方差为0.1的正 态分布。 4. 非理性投资者需要n天来消化信息，前n-1天反应不足，第n天反应多度，整段时 间反应过度。 具体设定： n服从参数为5的指数分布。整段时间反应过度20%。反应不足收益是调整预期当日收 益的1/3. 5. 非理性投资者每日的投资收益是前端时间所有事件收益的累积。 6. 连续5个交易日之和表示周度收益率，连续20个交易日之和表示月度收益率。
–
–
–
上证综指日收益率 上证综指周收益率 上证综指月收益率 正态分布
三倍标准差以外的累计密度 1.75% 1.64% 0.00% 0.24%
实证研究：不同情况下比较（一）

不同时间跨度收益率之间比较
深证综指日收益率 深证综指周收益率 深证综指月收益率 正态分布
三倍标准差以外的累计密度 1.71% 1.27% 0.00% 0.24% 三倍标准差以外的累计密度 0.91% 1.07% 0.00% 0.24%
峰度（日收益率） 牛市（2006.1.1-2007.12.31） 熊市（2008.1.1-2008.12.31） 震荡市（2009.1.1-2013.12.31）
上证综指 5.7980 4.0699 5.0740
深证综指 5.6077 3.4152 4.2654
THANK YOU

假设2：投资者会导致对之前忽视的信息反应过度，体现为收益率分布存在厚尾
过度自信
反应过度
收益率分布厚尾，并且基于不同时间单位收益率分布的厚尾程度不同
确认性偏差
后悔厌恶
反应不足
收益率分布尖峰，并且基于不同时间单位收益率分布的厚尾程度不同
有效市场下收益率分布分析
有效市场
随机游走
布朗运动
行为偏差下收益率分布分析 构建数值分析模型：

不同市场周期之间比较
–
–
从峰度表现来看，程度由重及轻依次为牛市，震荡市和熊市
造成这种现象的主要原因有
• •
牛市会吸引大量的非理性投资者进入市场，使得整个市场更加过度自信 牛市中的赚钱效应使得投资者对自己的投资行为更加有信心，加重每个投资者过度自信 的程度 受到羊群效应的影响，但这不在本研究范围内
•
0.04
0.04
0.035
Βιβλιοθήκη Baidu
0.035
0.03
0.03
0.025
0.025
0.02
0.02
0.015
0.015
0.01
0.01
0.005
0.005
0
-3.6
-3.5
-3.4
-3.3
-3.2
-3.1
-3
0 3 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6
实证研究：以中国A股为例

数据及来源
–
– –
上证综指，深证综指2005年1月1日到2015年10月30日的收益率数据
在不同市场下，收到准入门槛的限制，创业板投资者的过度自信程度低于主板
在不同市场周期下，牛市时的过度自信程度将高于熊市
实证研究：频率密度图

绘图定性检验
–
–
显然的，上证综指和深证综指的日，周，月收益率均呈现尖峰现象
根据不同的收益率时间维度，分布函数的尖峰现象按照日收益率，周收益率和月收益率 依次减弱
创业板综指2010年6月1日到2015年10月30日收益率数据 Wind数据库

研究方法
– – – –
用Matlab对上证综指和深证综指的收益率绘制频率密度图，定性分析 用Matlab对各频率分布图的峰度进行计算，检验是否尖峰 利用Hogg(1984)和Friedrich & Mark(2003)的L值法检验是否厚尾 比较各种情况下的尖峰，厚尾程度
行为偏差下收益率分布分析
峰度：
0.44 0.43 0.42 0.41 0.4 0.39 0.38 0.37 0.36 0.35 0.34 -1 -0.5 0 0.5 1 正态分布 日度收益率 周度收益率 月度收益率
行为偏差下收益率分布分析
左尾（<-3）
x 10 15
-3
右尾（>3）
x 10 15
深证综指 5.2043 4.3650 3.0320
实证研究：厚尾检验
实证研究：厚尾检验
实证研究：不同情况下比较（一）

不同时间跨度收益率之间比较
–
–
峰度的比较在之前就做过了，这里不再重复
厚尾的比较的统计学检验过程为通过一个scaled-t检验来模拟周收益率情况，然后通过 比较周收益率与日收益率、月收益率情况之间的大小关系，比较各时间跨度收益率的厚 尾程度 出于模型的复杂度角度考虑，我们选用一个简单的方式来比较厚尾程度。我们通过分布 函数尾部（三个标准差之外）的累计密度来反映极端情况的出现概率，从而比较不同时 间跨度下过度反应的强烈程度 实证结果表明，极端情况发生概率随着时间跨度越长，发生频率越低，也即说明越长的 时间跨度，过度反应表现得越不明显 月度收益率的累计密度为0.00%，是由于样本量比较少（130个），没有采集到相应的 样本
• 总结及后续研究
市场有效假说与行为金融现象
有效市场中的理性人假设

行为金融中的矛盾

第一层假设：个体理性人假设
–
– –
第一层矛盾：投资者个体非理性
–
–
能获得准确的信息
有正确处理信息的能力 能根据信息采取正确的投资行为

判断决策过程受心理因素影响
心理因素对投资行为的影响是普遍存 在的

第二层假设：非理性行为会被个相互抵 消
行为偏差下收益率分布分析 数值分析模型定性分析：
数值分析
推论： 1. 由于反应不足 会导致高峰， 反应过度导致 高峰 2. 时间单位长度 增大，峰度和 尾部厚度降低
10 8 6 4 2 0 1 -2 -4 -6 6 11 16 21 26
正态分布收益率
行为偏差下收益率
行为偏差下收益率分布分析 数值分析模型模拟分析：
行为偏差下收益率分布分析
数值分析模型模拟结果：
0.7 正态分布 日度收益率 周度收益率 月度收益
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0 -5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
峰度 5.5009 3.2060 2.9652 3.0181
3
4
5
日度收益率 周度收益率 月度收益率 正态分布
行为偏差下收益率分布分析
确认性偏差
后悔厌恶
反应不足
收益率分布尖峰，并且基于不同时间单位收益率分布的厚尾程度不同
行为偏差对收益率分布的影响：厚尾

反应过度：投资者对信息权衡过重，行为偏激
–
–
投资者反应：对支持自己原有信念的信息过度的反应，股价的出现极端变化
收益率分布影响：极端股价暗含的极端收益率会更可能出现，及收益率分布存在厚尾。