行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2022/10/31行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2022/10/231什么是行為金融學(xué)行為金融學(xué)就是將心理學(xué)尤其是行為科學(xué)的理論融入到金融學(xué)之中，它從微觀個體行為以及產(chǎn)生這種行為的心理等動因來解釋、研究和預(yù)測金融市場的發(fā)展。行為金融學(xué)對傳統(tǒng)金融學(xué)倆大假設(shè)提出挑戰(zhàn)：第一，人的行為假設(shè)。傳統(tǒng)金融理論認(rèn)為人們的決策是建立在理性預(yù)期（RationalExpectation）、風(fēng)險回避（RiskAversion）、效用最大化等假設(shè)基礎(chǔ)之上的。第二，有效的市場競爭。傳統(tǒng)金融理論認(rèn)為，在市場競爭過程中，理性的投資者總是能抓住每一個由非理性投資者創(chuàng)造的套利機會。因此，能夠在市場競爭中幸存下來的只有理性的投資者。20世紀(jì)80年代對金融市場的大量實證研究發(fā)現(xiàn)了許多現(xiàn)代金融學(xué)無法解釋的異象，為了解釋這些異象，一些金融學(xué)家將認(rèn)知心理學(xué)的研究成果應(yīng)用于對投資者的行為分析，至90年代這個領(lǐng)域涌現(xiàn)了大量高質(zhì)量的理論和實證文獻,形成最具活力的行為金融學(xué)派。1999年克拉克獎得主馬修(Matthew·Rabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(Daniel·Kahne-man)和弗農(nóng)·史密斯(Vernon·Smith),都是這個領(lǐng)域的代表人物,為這個領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論做出了重要貢獻。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正什么是行為金融學(xué)行為金融學(xué)就是將心理學(xué)尤其是行2預(yù)期效用函數(shù)—基于理性人假設(shè)修正模型—放松預(yù)期效用理論的有關(guān)公理性假定價值函數(shù)—基于心理學(xué)視角的前景理論行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用函數(shù)—基于理性人假設(shè)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函3一.預(yù)期效用函數(shù)預(yù)期效用函數(shù)起源于圣彼得堡悖論設(shè)定擲出正面或者反面為成功，游戲者如果第一次投擲成功，得獎金2元，游戲結(jié)束；第一次若不成功，繼續(xù)投擲，第二次成功得獎金4元，游戲結(jié)束；這樣，游戲者如果投擲不成功就反復(fù)繼續(xù)投擲，直到成功，游戲結(jié)束。如果第n次投擲成功，得獎金2的n次方元，游戲結(jié)束。游戲的期望值，將為“無窮大”。但是實際的投擲結(jié)果和計算都表明，多次投擲的結(jié)果，其平均值最多也就是幾十元。正如Hacking（1980）所說：“沒有人愿意花25元去參加一次這樣的游戲。這就出現(xiàn)了計算的期望值與實際情況的“矛盾”。貝努力對此問題的解釋構(gòu)成了預(yù)期效用理論的基石：1、最大效用原理：在風(fēng)險和不確定下，個人的決策行為準(zhǔn)則是為了獲得最大期望效用值。2、邊際效用遞減原理：一個人對于財富的占有多多益善，即效用函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)大于零；隨著財富的增加，滿足程度的增加速度不斷下降，效用函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)小于零。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正一.預(yù)期效用函數(shù)預(yù)期效用函數(shù)起源于圣彼得堡悖論設(shè)定擲出正面或4一.預(yù)期效用函數(shù)1.預(yù)期效用函數(shù)的公理化假定偏好關(guān)系的公理化體系：1.完全性：對于任意A、B∈X，必然有A

≥B或A≤B或者倆者同時成立2.自反性：對于任意A∈X，必然有A

≥A3.傳遞性：對于任意A、B、C∈X，若A

≥B，B≥C，則A≥C四大公理化假設(shè)：1.優(yōu)勢性2.中指性3.恒定性4.獨立性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正一.預(yù)期效用函數(shù)1.預(yù)期效用函數(shù)的公理化假定偏好關(guān)系的公理化51.優(yōu)勢性：一.方案A在某一狀態(tài)優(yōu)于其他方案，并且在其他狀態(tài)不亞于其他方案.二.若倆方案可能的回報相同，則其優(yōu)勢性取決于獲得此回報的概率，即：設(shè)A=B，則當(dāng)且僅當(dāng)p1>p2時，有U（p1；A，B)>U（p2；A，B)特點：簡單且具有說服力，是標(biāo)準(zhǔn)決策理論的基石行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正1.優(yōu)勢性：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正62.中值性

可用公式表示為：對于X中任一事件A、B、C，若存在嚴(yán)格偏好A>B>C,則可通過權(quán)重α,β∈(0,1),使得：αA+(1-α)C>B以及βA+(1-β)C<B3.恒定性

各個預(yù)期的優(yōu)先順序不依賴于他們的描述方式，或者說統(tǒng)一決策問題即使在不同的表象下，也將產(chǎn)生同樣的選擇，即對方案的偏好不受方案描述的影響。4.獨立性

可用公式表示為：對于A、B、C∈X，以及α∈(0,1),當(dāng)且僅當(dāng)A≥B時，有αA+(1-α)C≥αB+(1-α)C即：A與B之間的偏好不會因為C的相同形式的介入而有所變化行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2.中值性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正72.諾依曼—摩根斯坦(VNM)的預(yù)期效用函數(shù)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2.諾依曼—摩根斯坦(VNM)的預(yù)期效用函數(shù)行為金融學(xué)行為資8VNM預(yù)期效用函數(shù)：在不確定下，證券收益都是隨機變量，在所涉及的隨機變量集合L上直接定義效用函數(shù)。且期望效用函數(shù)是唯一的。預(yù)期效用理論提供了決策者對待風(fēng)險的態(tài)度的框架。表達式：1.間斷型：U（p；X，Y)=p*u(X)+(1-p)*u(Y）Eu=Σpsu(xs)2.連續(xù)型：Eu=2.諾依曼—摩根斯坦(VNM)的預(yù)期效用函數(shù)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正VNM預(yù)期效用函數(shù)：在不確定下，證券收益都是隨機變量，在所涉9如何判別風(fēng)險厭惡、風(fēng)險喜好和風(fēng)險中性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正如何判別風(fēng)險厭惡、風(fēng)險喜好和風(fēng)險中性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模10財富均值的效用和財富效用的均值的比較pw1+(1-p)w2=wo行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正財富均值的效用和財富效用的均值的比較pw1+(1-p)w2=11風(fēng)險厭惡型定義：決策者偏好確定性所得，而不喜歡參與任何公平的賭博。即U(w0)>=p*u(w0+h1)+(1-p)*u(w0+h2)此時，效用函數(shù)U是一個凹函數(shù)，更一般的表示為：U(E(w))>=E(u(w))風(fēng)險溢價行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正風(fēng)險厭惡型定義：決策者偏好確定性所得，而不喜歡參與任何公平的12風(fēng)險喜好型定義：如果決策者偏好不確定性所得，即喜歡參與所有公平的賭博。即U(w0)<=p*u(w0+h1)+(1-p)*u(w0+h2)此時，效用函數(shù)U是一個凹函數(shù)，更一般的表示為：U(E(w))<=E(u(w))行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正風(fēng)險喜好型定義：如果決策者偏好不確定性所得，即喜歡參與所有公13風(fēng)險中性型定義：對決策者而言，不確定性所得和確定性所得沒有區(qū)別。即U(w0)=p*u(w0+h1)+(1-p)*u(w0+h2)此時，效用函數(shù)U是一個凹函數(shù)，更一般的表示為：U(E(w))=E(u(w))這時，投資者對風(fēng)險采取完全無所謂的態(tài)度，不對風(fēng)險資產(chǎn)要求任何風(fēng)險補償。此時，投資者的確定性等值等于其投資收益期望值行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正風(fēng)險中性型定義：對決策者而言，不確定性所得和確定性所得沒有區(qū)14預(yù)期效用理論的實驗證偽一.確定性效應(yīng)及其實驗研究問題1：A:（2500,0.33）；（2400,0.66）；（0，0.01）B:(2400,1)

N=72A:18B:72問題2：C:（2500,0.33）；（0，0.67）D:（2400,0.34）；（0，0.66）N=72C:83D:17出現(xiàn)阿萊悖論的原因是確定效應(yīng)（Certaineffect），即人在決策時，對結(jié)果確定的現(xiàn)象過度重視。同比率效應(yīng)問題研究：對同一組彩票中的收益概率進行相同比率的變換問題3：A:（4000,0.8）；B（3000,1）N=90A:20B:80問題4：C:（4000,0.2）；D:（3000,0.25）N=90C:65D:35行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用理論的實驗證偽一.確定性效應(yīng)及其實驗研究出現(xiàn)阿萊悖論15預(yù)期效用理論的實驗證偽非貨幣形式結(jié)果的確定性效應(yīng)：問題5：A:50％的機會贏得英格蘭、法國和意大利三周游B:確定贏得英格蘭一周游N=72A：22B：78問題6：A:5％的機會贏得英格蘭、法國和意大利三周游B:10％確定贏得英格蘭一周游N=72A：67B：33問題7：A：（6000,0.45）B（3000,0.9）N=66A：14B：86問題8：A：（6000,0.001）B（3000,0.002）N=66A：73B：27行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用理論的實驗證偽非貨幣形式結(jié)果的確定性效應(yīng)：行為金融學(xué)16反射效應(yīng)實驗研究問題3：A:（4000,0.8）；B（3000,1）

N=90A:20B:80

問題3’：A:（-4000,0.8）；B（-3000,1）N=90A:92B:8問題4：C:（4000,0.2）；D:（3000,0.25）N=90C:65D:35問題4’:C:（-4000,0.2）；D:（-3000,0.25）N=90C:42D:58行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正反射效應(yīng)實驗研究問題3：A:（4000,0.8）；B（30017反射效應(yīng)實驗研究問題5：A：（6000,0.45）B（3000,0.9）N=66A：14B：86問題5’：A：（-6000,0.45）B（-3000,0.9）N=66A：92B：8問題6：A：（6000,0.001）B（3000,0.002）N=66A：73B：27問題6：A：（-6000,0.001）B（-3000,0.002）N=66A：30B：70每一個問題的負(fù)期望之間的偏好與正期望之間偏好的鏡像，即偏好完全相反。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正反射效應(yīng)實驗研究問題6：A：（6000,0.001）B（3018孤立效應(yīng)實驗研究概率表現(xiàn)形式導(dǎo)致的孤立效應(yīng)——對概率描述的不同問題：考慮以下的倆階段游戲。在第一階段，有0.75的概率游戲結(jié)束但得不到任何收益，有0.25的概率進入第二階段。如果進入第二階段，便有以下選擇：A（4000,0.8）B（3000,1）根據(jù)最終的結(jié)果和概率，即面臨的是（4000,0.2）（3000,0.25）之間的選擇。在此種情況下，人們忽視了游戲的第一階段，而直接在第二階段進行決策。（2）收益結(jié)果形式導(dǎo)致的孤立效應(yīng)——對結(jié)果描述的不同問題1：在所擁有的財產(chǎn)以外，另給初始獎金1000，在此種情況下做出選擇：A:(1000.0.5)B:(500,1）N=70A：16 B：84問題2：在所擁有的財產(chǎn)以外，另給初始獎金2000，在此種情況下做出選擇：A:(-1000.0.5)B:(-500,1）N=68A：69B：31根據(jù)最終狀態(tài)考慮問題時，這倆個選擇問題是相同的，即A=（2000,0.5；1000,0.5）=CB=（1500,1）=D價值或效用的載體是財富的變化量而不是目前的財富總值行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正孤立效應(yīng)實驗研究概率表現(xiàn)形式導(dǎo)致的孤立效應(yīng)——對概率描述的不19隔離效應(yīng)實驗研究——對獨立性公理的證偽隔離效應(yīng)：即使某一信息對決策并不重要，或即使他們不考慮所披露信息也能做出同樣的決策，但人們依然愿意等待知道信息披露再做出決策的傾向。Tversky和Shafir用此實驗證明：他們問受試者是否愿意接受下列賭博：擲一硬幣以同等的概率獲得200美元或損失100美元。那些已進行一次賭博的人隨后被問是否還愿意繼續(xù)另外一個同樣的賭博。如果他們是第一次賭博的結(jié)果知道后被問的，大部分回答者都愿意接受第二個賭博而不管第一次賭博他們是贏了還是輸了。但是如果在結(jié)果出來之前他們必須作決定時，大部分人不愿接受第二個賭博。Tversky和Shafir提出了伴隨著這種行為的可能思想模式：如果第一次賭博的結(jié)果已知并且還是好的，那么受試者會認(rèn)為在進行第二次賭博時他們沒有什么可損失的，而如果結(jié)果不好的話，他們將試圖通過在下一次賭博去彌補他們的損失。但如果結(jié)果不知道的話，那么他們就沒有接受第二次賭博的明確原因。隔離效應(yīng)常?？梢越忉屧诠善笔袌鲋校?dāng)某一消息還未公布時，價格波動不大，但消息公布之后會出現(xiàn)大的波動。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正隔離效應(yīng)實驗研究——對獨立性公理的證偽隔離效應(yīng)：即使某一信20預(yù)期效用理論的修正模型對預(yù)期效用理論的修正模型主要有四大類：

擴展性效用模型（generalizedutilitymodel）特點：1.針對同結(jié)果效應(yīng)和同比率效應(yīng)等，放松預(yù)期效用理論函數(shù)的線性特征。2.該類擴展性效用模型沒能給出度量效用的原則，但給出了效用函數(shù)的許多限定條件。非傳遞性效用模型（non-transitivityutilitymodel）特點：放棄了傳遞性公理，主要針對偏好反轉(zhuǎn)問題。典型：魯姆斯和薩金提出的后悔模型：將效用界定在個體對過去“不選擇”結(jié)果的心理體驗上。引入后悔函數(shù)：U(x,y)=u(x)+R[u(x)-u(y)]u(x)＜u(y)表示后悔；u(x)＞u(y)表示后悔投資者感到慶幸。非可加性效用模型（non-additivityutilitymodel）特點：認(rèn)為概率是不可加的。應(yīng)用非累加概率或概率的非線性變換作為結(jié)果的效用的函數(shù)。從總體上說，這些修正模型并不十分令人滿意：(1)對某些公理化假定的放松或進行技術(shù)上的修補，只是讓現(xiàn)象適應(yīng)理論，而不能使理論解釋現(xiàn)象；(2)這些理論模型在諸多實驗結(jié)果面前往往顧此失彼和相互矛盾；(3)這些模型本身在進一步的實驗面前也經(jīng)不住驗證。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用理論的修正模型對預(yù)期效用理論的修正模型主要有四大類：21前景理論(ProspectTheory)

前景理論是心理學(xué)及行為科學(xué)的研究成果。“前景理論”由卡尼曼和沃特斯基提出。卡尼曼就因前景理論而獲得2002年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎也有學(xué)者將“前景理論”翻譯為“預(yù)期理論”，在不同的風(fēng)險預(yù)期條件下，人們的行為傾向是可以預(yù)測的。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正前景理論(ProspectTheory)前景理論是心理學(xué)221.在對待風(fēng)險的態(tài)度上，效用理論（Bernoulli）和預(yù)期效用理論(VonNeumannandMorgenstern)認(rèn)為，人們對待風(fēng)險的態(tài)度始終為風(fēng)險厭惡，其效用函數(shù)自始至終為凹形（圖A）。2.弗里德曼和薩維奇提供了一個既有凹形部分又有凸形部分的效用函數(shù)來解決保險與彩票的困惑，凹形部分與購買保險的決策一致，凸型部分與購買彩票的決策相一致（圖B)。3.馬柯維茨通過將效用函數(shù)的一個拐點放在“通用財富”(customarywealth)的位置上修改了弗里德曼和薩維奇的函數(shù)（圖C)。馬柯維茨第一個提出效用應(yīng)以收益或損失來定義，而非最終資產(chǎn)的狀態(tài)。4.卡尼曼和特維斯基（KahnemanandTversky)在馬柯維茨的通常財富理論和阿萊（Allais）工作的基礎(chǔ)上構(gòu)造了“前景理論”（prospecttheory)

（圖D）。前景理論的發(fā)展過程行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正1.在對待風(fēng)險的態(tài)度上，效用理論（Bernoulli）和預(yù)期23

效用理論的改進模型與前景理論模型

ABCD前景理論的價值函數(shù)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正效用理論的改進模型與前景理論模型ABCD前景理論的價24前景理論(ProspectTheory)的主要內(nèi)容一.確定效應(yīng)。在確定的收益和賭一把之間，多數(shù)人會選擇確定的收益二.反射效應(yīng)。在確定的損失和賭一把之間，多數(shù)人會選擇賭一把。三.損失規(guī)避。多數(shù)人對損失比對收益更為敏感。例如得到100元的效用小于失去100元的效用。（稟賦效應(yīng))四.參照依賴。多數(shù)人對得失的依賴往往依賴于某一參照點。即人們通常考慮的是財富的變化量而非財富的最終狀態(tài)。五.迷戀小概率事件。面對小概率的贏利，多數(shù)人是風(fēng)險喜好者。面對小概率的損失，多數(shù)人是風(fēng)險厭惡者。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正前景理論(ProspectTheory)的主要內(nèi)容一.確25個人風(fēng)險決策過程前景理論下投資者的決策框架傳統(tǒng)金融理論下投資者的決策框架行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正個人風(fēng)險決策過程前景理論下投資者的決策框架傳統(tǒng)金融理論下投資26個人風(fēng)險決策過程1.編輯階段

(1)編碼(coding)(2)合成(combination)(3)剝離(segregation)(4)相抵(cancellation)(5)簡化(simplification)(6)占優(yōu)檢查（detectionofdominance）2.評價階段(1)編輯階段之后，決策者對期望進行估值并進行選擇。(2)被編輯期望的全部價值V，用兩個主觀量度π和v來表達。π表示與概率p相對應(yīng)的決策權(quán)重，為π（p），是客觀概率的一個非線性函數(shù)，是客觀概率的遞增函數(shù)。

v反映結(jié)果的主觀價值，分配給每一結(jié)果一個量v（x）。而結(jié)果的定義與參考點相對應(yīng)，在價值尺度中以0為參考點，因此，v（x）離開參考點的程度就是收益或損失的大小。

行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正個人風(fēng)險決策過程1.編輯階段(1)編碼(co27價值函數(shù)的表達式思想：將權(quán)重函數(shù)和價值函數(shù)結(jié)合起來去確定期望的總價值V（x,p;y,q)=π(p)*V(x)+π(q)*V(y)表達式在形式上保留了和預(yù)期效用模型一樣的乘積。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正價值函數(shù)的表達式思想：將權(quán)重函數(shù)和價值函數(shù)結(jié)合起來去確定期望28價值函數(shù)V(x)特征：1.價值函數(shù)是一個單調(diào)遞增的曲線。對個人來說任何情況下收益總是比損失好，且收益越大，價值越高。2.價值函數(shù)是定義在相對于某個參考點的利得和損失的基礎(chǔ)之上的，參考點通常以目前的財富水平為基準(zhǔn)。3.價值函數(shù)為反S的函數(shù)。即在參考點之上是凹的，體現(xiàn)了風(fēng)險規(guī)避；在參考點之下是凸的，體現(xiàn)了風(fēng)險偏好。4.決策者在相對應(yīng)的收益和損失下，其邊際收益要比邊際損失敏感，即損失部分的曲線要陡于收益部分的曲線（損失厭惡)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正價值函數(shù)V(x)特征：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修29價值函數(shù)V(x)Tversky和Kahneman定義的價值函數(shù)形式為：V(x)=參數(shù)表示相比同樣幅度的贏利，虧損在心理上的感受程度，一般而言大于1行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正價值函數(shù)V(x)Tversky和Kahneman定義的價值函30決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們在進行不確定性時，要通過未來各種不確定性情景發(fā)生的概率進行判斷特點：1.決策權(quán)重不是概率，但它與客觀概率相聯(lián)系，是客觀概率的非線性函數(shù)，它不符合概率公理，也不能被解釋為主觀概率。還會受到各種其他因素的影響，如個人喜好。2.

π(p)是p的增函數(shù)，且π(0)=0，π(1)=1，即不可能事件的偶發(fā)性是被忽略的。3，決策權(quán)重傾向于高估小概率事件和低估大概率事件,當(dāng)p很小時，即π(p)>p；當(dāng)p很大時，π(p)<p。即個人在過分注意概率較低的事件的同時，往往忽略了經(jīng)常發(fā)生的事。4.次確定性。各互補概率事件決策權(quán)重之和小于確定性事件的決策權(quán)重，即f(p)+f(1-p)＜15.當(dāng)逼近確定性事件的邊緣時，即當(dāng)概率非常接近于0或1時，個人對概率的評價處于非常不穩(wěn)定的突變狀態(tài)，此時權(quán)重往往被無端忽視或突然放大。并且，到底多少可以算作極低的概率或者極高的概率，是由投資者的主觀判斷所決定的。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們在進行不確定性時，要通過未來各種不31決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們把極不可能的事情看成是不可能的，即決策權(quán)重為0，把極可能的事件看成是絕對的，即決策權(quán)重為1。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們把極不可能的事情看成是不可能的，即32Kahneman和Tversky（1979）提出了一個區(qū)間[0,1]上的權(quán)重函數(shù)，后者在開區(qū)間（0,1）上是連續(xù)且凸的，在0的鄰域中他位于45°線之上，對于大部分范圍位于45°線之下，并且設(shè)定π(0)=0，π(1)=1。決策權(quán)重函數(shù)π(p)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正Kahneman和Tversky（1979）提出了一33為消除某些技術(shù)的不一致性，1993年他們做了微小的調(diào)整：首先，假設(shè)使用累積分布函數(shù)作為權(quán)重的基礎(chǔ)；其次，提出一個修正的權(quán)重函數(shù)。修正后的權(quán)重函數(shù)形式為：決策權(quán)重函數(shù)π(p)i表示贏利（+）或者虧損（-），p為概率值，若用Xk表示贏利，-Xk表示虧損，則贏利狀態(tài)時，，虧損狀態(tài)時，行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正為消除某些技術(shù)的不一致性，1993年他們做了微小34基于損失厭惡的行為資產(chǎn)定價行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正基于損失厭惡的行為資產(chǎn)定價行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)35CAPM與BAPM資本資產(chǎn)定價模型認(rèn)為噪音交易者的非理性行為對市場的影響可以忽略，即任何一種資產(chǎn)的必要報酬率可以表示為無風(fēng)險報酬加上風(fēng)險溢價。表示為：其中E(rm)是市場組合的期望收益率，βi是資產(chǎn)i的收益率變化對市場組合收益率變化的敏感系數(shù)，行為資產(chǎn)定價模型仍然在均值－方差框架下，但引入噪音交易者行為，通過一個市場行為組合，對風(fēng)險進行分析。表示為rMB是市場行為組合的期望收益率。βi是資產(chǎn)i的收益率變化對市場行為組合收益率變化的敏感度指數(shù)，又稱為行為β。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正CAPM與BAPM資本資產(chǎn)定價模型認(rèn)為噪音交易者的36BAPMBAPM中假設(shè)投資者并非都具有相同的理性信念，而是被分為兩類：信息交易者和噪聲交易者。信息交易者是嚴(yán)格按CAPM行事的理性投資者，他們不會受到認(rèn)知偏差的影響，只關(guān)注組合的均值和方差。噪聲交易者通常跳出CAPM框架，是那些處于CAPM框架之外的投資者，他們往往會犯各種系統(tǒng)性認(rèn)知錯誤（如過高估計近期事件的影響，而忽略遠期事件的影響），沒有嚴(yán)格的對均值方差的偏好，并且追隨風(fēng)潮和狂熱。BAPM將信息交易者和噪聲交易者以及兩者在市場上的交互作用同時納入資產(chǎn)定價框架。BAPM模型既考慮了價值表現(xiàn)特征（如情緒），又包含了效用特征（如風(fēng)險、收益）噪聲：被定義為一切能不同程度地使資產(chǎn)價格偏離資產(chǎn)價值的因素和事件。金融市場中的噪聲有如下特點：（1）它是信息的對立面，是虛假或者失真的信號，是與投資價值無關(guān)的信息；（2）從其來源看，可能是市場參與者主動創(chuàng)造的信息，也可能是被市場參與者誤判的信息。主要包括三類：信息質(zhì)量型噪聲交易、代理型噪聲交易、操縱型噪聲交易行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正BAPMBAPM中假設(shè)投資者并非都具有相同的37Kahneman和Tversky認(rèn)為投資者是損失厭惡的，即損失的減少帶來的效用損失的絕對值大于財富增值所帶來的效用增加Barberis和Santos提出了一種效用不僅來自消費，而且來自金融財富值的變動的模型。效用被定義在消費和財富的波動之上。心理學(xué)的倆個特征：第一，投資者對損失的敏感程度要比對財富增加的敏感程度高。第二，投資者損失依賴程度依賴于它。若其以前是獲利的，則損失的厭惡程度會小一些：之前的盈余會緩沖后來的損以前的投資表現(xiàn)失，使得損失相對來說不是那么難受；相反，如果先前遭受損失，投資者會更加厭惡風(fēng)險?；谛в煤瘮?shù)修正的行為資產(chǎn)定價理論是基于CCAPM，通過引入財富偏好、習(xí)慣形成、追趕時髦、損失厭惡等行為因素以修正效用函數(shù)。財富最大化期望終身總效用：Et是條件期望算子，β是主觀貼現(xiàn)因子，ct是消費。u(ct,zt)表示修正后的效用函數(shù),其中zt是進入效用函數(shù)的變量行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正Kahneman和Tversky認(rèn)為投資者是損381.投資者偏好投資者（假設(shè)擁有無限生命周期）選擇消費水平Ct，并把一部分財富分配于投資，以使效用最大化。目標(biāo)效用函數(shù)如下：ρ：時間貼現(xiàn)因子Xt+1：t到t+1期的盈虧，正值代表盈利，負(fù)值代表虧損St：在t時間持有的風(fēng)險資產(chǎn)市值Zt：歷史基準(zhǔn)水平z：Zt/

St行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正1.投資者偏好投資者（假設(shè)擁有無限生命周期）選擇消費水平Ct392.衡量投資者損益：指投資者金融資產(chǎn)價值的變化Rt+1：風(fēng)險資產(chǎn)從t期到t+1期的收益率St：在t時間持有的風(fēng)險資產(chǎn)價值Rf,t：無風(fēng)險資產(chǎn)從t期到t+1期的收益率

扣除St*Rf,t，是扣除了如果在t期持有St的無風(fēng)險資產(chǎn)，在t+1期所帶來的機會成本行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2.衡量投資者損益：指投資者金融資產(chǎn)價值的變化Rt+1：風(fēng)險403.引入先前的投資結(jié)果由于前期投資績效對投資者效用的影響，即投資者記憶的風(fēng)險資產(chǎn)的歷史交易價格，即歷史基準(zhǔn)水平Zt被引入到風(fēng)險資產(chǎn)的價值衡量過程。說明投資者前期獲得收益，當(dāng)前或未來承受可能損失的能力增強，風(fēng)險厭惡程度降低說明投資者前期遭受了一定的損失，加劇了當(dāng)前或者未來面對損失時的痛苦討論效用函數(shù)：1.當(dāng)zt=1時，即投資者前期是盈虧平衡的，由于損失厭惡的存在，效用函數(shù)定義為：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正3.引入先前的投資結(jié)果由于前期投資績效對投資者效用的影響，即412.當(dāng)zt＞1時，即投資者前期遭受了損失，此時效用減少的幅度隨損失的增加而加劇，效用函數(shù)定義為：3.當(dāng)zt＜1時，即Zt<St，即投資者前期投資獲利，此時投資者已經(jīng)具備一定的損失緩沖。此時應(yīng)分倆種情況：一.當(dāng)t+1期的風(fēng)險資產(chǎn)價值St*Rt+1<Zt（歷史基準(zhǔn)水平）時，St*Rt+1<St，也意味著投資者從t到t+1期的損失為St*Rt+1－St，該部分損失可分成倆部分，即St*Rt+1－St=（St*Rt+1－Zt）+（Zt－St）其中由于投資者厭惡損失，該部分將以擴大λ（λ>1)的形式體現(xiàn)在效用函數(shù)中由于投資者在前期投資的獲利使得其損失厭惡程度減輕，該部分損失將以原形式出現(xiàn)在效用函數(shù)中行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2.當(dāng)zt＞1時，即投資者前期遭受了損失，此時效用減少的幅度42二.當(dāng)t+1期的風(fēng)險資產(chǎn)價值St*Rt+1>Zt（歷史基準(zhǔn)水平）時，由于St>Zt，因此投資者在t到t+1期可能盈利，也可能虧損。如果是虧損，由于前期獲利具備損失緩沖，將以原形式出現(xiàn)在效用函數(shù)中。綜上所述，當(dāng)zt＜1時，即Zt<St，效用函數(shù)為：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正二.當(dāng)t+1期的風(fēng)險資產(chǎn)價值St*Rt+1>Zt（歷史基準(zhǔn)水434.基準(zhǔn)水平Zt的動態(tài)變化：研究歷史基準(zhǔn)水平Zt與當(dāng)前股票價值St的對應(yīng)變化

一般而言，當(dāng)投資者在t時刻支出股息用于消費，或改變持股數(shù)量時，投資者持有股票的價值會發(fā)生變化，此時Zt和St同比變動，zt不變化。當(dāng)在t到t+1時間段，股票的收益發(fā)生變化時，投資者持有的股票的價值也會發(fā)生變化。此時假定Zt的變化滯后于St的變化，即Zt的變動幅度小于股價的變動幅度。表示為：：固定參數(shù)，基本等于股票市場的平均收益水平若Zt的滯后程度是變化的，則上式變?yōu)椋寒?dāng)η=1，該等式與上式相同，表明基準(zhǔn)水平的滯后效應(yīng)固定η還可理解為投資者的記憶：當(dāng)投資者在回憶起前期損益時它能夠記起多久以前的損益狀況：當(dāng)η接近于0時，基準(zhǔn)水平Zt接近于股票價值St，前期損益只能在短時間內(nèi)影響投資者。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正4.基準(zhǔn)水平Zt的動態(tài)變化：研究歷史基準(zhǔn)水平Zt與當(dāng)前股票價445.縮放比例bt的度量：t時刻的人均總消費；b0為非負(fù)常數(shù)bt的引入保證在總體財富隨時間增長的同時，維持市盈率和風(fēng)險資產(chǎn)的風(fēng)險溢價等變量不變行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正5.縮放比例bt的度量：t時刻的人均總消費；b0為非負(fù)常數(shù)45求極大值：函數(shù)滿足3個約束條件：zt不同范圍的效用函數(shù)構(gòu)建單因子Markov均衡，在無風(fēng)險利率不變的情況下，由決定未來股票收益率的分布。得到股票收益率的表達式：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正求極大值：函數(shù)滿足3個約束條件：zt不同范圍的效用函數(shù)構(gòu)建單46演講完畢，謝謝聽講!再見，seeyouagain3rew2022/10/31行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正演講完畢，謝謝聽講!再見，seeyouagain3rew47行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2022/10/31行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2022/10/2348什么是行為金融學(xué)行為金融學(xué)就是將心理學(xué)尤其是行為科學(xué)的理論融入到金融學(xué)之中，它從微觀個體行為以及產(chǎn)生這種行為的心理等動因來解釋、研究和預(yù)測金融市場的發(fā)展。行為金融學(xué)對傳統(tǒng)金融學(xué)倆大假設(shè)提出挑戰(zhàn)：第一，人的行為假設(shè)。傳統(tǒng)金融理論認(rèn)為人們的決策是建立在理性預(yù)期（RationalExpectation）、風(fēng)險回避（RiskAversion）、效用最大化等假設(shè)基礎(chǔ)之上的。第二，有效的市場競爭。傳統(tǒng)金融理論認(rèn)為，在市場競爭過程中，理性的投資者總是能抓住每一個由非理性投資者創(chuàng)造的套利機會。因此，能夠在市場競爭中幸存下來的只有理性的投資者。20世紀(jì)80年代對金融市場的大量實證研究發(fā)現(xiàn)了許多現(xiàn)代金融學(xué)無法解釋的異象，為了解釋這些異象，一些金融學(xué)家將認(rèn)知心理學(xué)的研究成果應(yīng)用于對投資者的行為分析，至90年代這個領(lǐng)域涌現(xiàn)了大量高質(zhì)量的理論和實證文獻,形成最具活力的行為金融學(xué)派。1999年克拉克獎得主馬修(Matthew·Rabin)和2002年諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼(Daniel·Kahne-man)和弗農(nóng)·史密斯(Vernon·Smith),都是這個領(lǐng)域的代表人物,為這個領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論做出了重要貢獻。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正什么是行為金融學(xué)行為金融學(xué)就是將心理學(xué)尤其是行49預(yù)期效用函數(shù)—基于理性人假設(shè)修正模型—放松預(yù)期效用理論的有關(guān)公理性假定價值函數(shù)—基于心理學(xué)視角的前景理論行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用函數(shù)—基于理性人假設(shè)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函50一.預(yù)期效用函數(shù)預(yù)期效用函數(shù)起源于圣彼得堡悖論設(shè)定擲出正面或者反面為成功，游戲者如果第一次投擲成功，得獎金2元，游戲結(jié)束；第一次若不成功，繼續(xù)投擲，第二次成功得獎金4元，游戲結(jié)束；這樣，游戲者如果投擲不成功就反復(fù)繼續(xù)投擲，直到成功，游戲結(jié)束。如果第n次投擲成功，得獎金2的n次方元，游戲結(jié)束。游戲的期望值，將為“無窮大”。但是實際的投擲結(jié)果和計算都表明，多次投擲的結(jié)果，其平均值最多也就是幾十元。正如Hacking（1980）所說：“沒有人愿意花25元去參加一次這樣的游戲。這就出現(xiàn)了計算的期望值與實際情況的“矛盾”。貝努力對此問題的解釋構(gòu)成了預(yù)期效用理論的基石：1、最大效用原理：在風(fēng)險和不確定下，個人的決策行為準(zhǔn)則是為了獲得最大期望效用值。2、邊際效用遞減原理：一個人對于財富的占有多多益善，即效用函數(shù)一階導(dǎo)數(shù)大于零；隨著財富的增加，滿足程度的增加速度不斷下降，效用函數(shù)二階導(dǎo)數(shù)小于零。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正一.預(yù)期效用函數(shù)預(yù)期效用函數(shù)起源于圣彼得堡悖論設(shè)定擲出正面或51一.預(yù)期效用函數(shù)1.預(yù)期效用函數(shù)的公理化假定偏好關(guān)系的公理化體系：1.完全性：對于任意A、B∈X，必然有A

≥B或A≤B或者倆者同時成立2.自反性：對于任意A∈X，必然有A

≥A3.傳遞性：對于任意A、B、C∈X，若A

≥B，B≥C，則A≥C四大公理化假設(shè)：1.優(yōu)勢性2.中指性3.恒定性4.獨立性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正一.預(yù)期效用函數(shù)1.預(yù)期效用函數(shù)的公理化假定偏好關(guān)系的公理化521.優(yōu)勢性：一.方案A在某一狀態(tài)優(yōu)于其他方案，并且在其他狀態(tài)不亞于其他方案.二.若倆方案可能的回報相同，則其優(yōu)勢性取決于獲得此回報的概率，即：設(shè)A=B，則當(dāng)且僅當(dāng)p1>p2時，有U（p1；A，B)>U（p2；A，B)特點：簡單且具有說服力，是標(biāo)準(zhǔn)決策理論的基石行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正1.優(yōu)勢性：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正532.中值性

可用公式表示為：對于X中任一事件A、B、C，若存在嚴(yán)格偏好A>B>C,則可通過權(quán)重α,β∈(0,1),使得：αA+(1-α)C>B以及βA+(1-β)C<B3.恒定性

各個預(yù)期的優(yōu)先順序不依賴于他們的描述方式，或者說統(tǒng)一決策問題即使在不同的表象下，也將產(chǎn)生同樣的選擇，即對方案的偏好不受方案描述的影響。4.獨立性

可用公式表示為：對于A、B、C∈X，以及α∈(0,1),當(dāng)且僅當(dāng)A≥B時，有αA+(1-α)C≥αB+(1-α)C即：A與B之間的偏好不會因為C的相同形式的介入而有所變化行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2.中值性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正542.諾依曼—摩根斯坦(VNM)的預(yù)期效用函數(shù)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正2.諾依曼—摩根斯坦(VNM)的預(yù)期效用函數(shù)行為金融學(xué)行為資55VNM預(yù)期效用函數(shù)：在不確定下，證券收益都是隨機變量，在所涉及的隨機變量集合L上直接定義效用函數(shù)。且期望效用函數(shù)是唯一的。預(yù)期效用理論提供了決策者對待風(fēng)險的態(tài)度的框架。表達式：1.間斷型：U（p；X，Y)=p*u(X)+(1-p)*u(Y）Eu=Σpsu(xs)2.連續(xù)型：Eu=2.諾依曼—摩根斯坦(VNM)的預(yù)期效用函數(shù)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正VNM預(yù)期效用函數(shù)：在不確定下，證券收益都是隨機變量，在所涉56如何判別風(fēng)險厭惡、風(fēng)險喜好和風(fēng)險中性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正如何判別風(fēng)險厭惡、風(fēng)險喜好和風(fēng)險中性行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模57財富均值的效用和財富效用的均值的比較pw1+(1-p)w2=wo行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正財富均值的效用和財富效用的均值的比較pw1+(1-p)w2=58風(fēng)險厭惡型定義：決策者偏好確定性所得，而不喜歡參與任何公平的賭博。即U(w0)>=p*u(w0+h1)+(1-p)*u(w0+h2)此時，效用函數(shù)U是一個凹函數(shù)，更一般的表示為：U(E(w))>=E(u(w))風(fēng)險溢價行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正風(fēng)險厭惡型定義：決策者偏好確定性所得，而不喜歡參與任何公平的59風(fēng)險喜好型定義：如果決策者偏好不確定性所得，即喜歡參與所有公平的賭博。即U(w0)<=p*u(w0+h1)+(1-p)*u(w0+h2)此時，效用函數(shù)U是一個凹函數(shù)，更一般的表示為：U(E(w))<=E(u(w))行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正風(fēng)險喜好型定義：如果決策者偏好不確定性所得，即喜歡參與所有公60風(fēng)險中性型定義：對決策者而言，不確定性所得和確定性所得沒有區(qū)別。即U(w0)=p*u(w0+h1)+(1-p)*u(w0+h2)此時，效用函數(shù)U是一個凹函數(shù)，更一般的表示為：U(E(w))=E(u(w))這時，投資者對風(fēng)險采取完全無所謂的態(tài)度，不對風(fēng)險資產(chǎn)要求任何風(fēng)險補償。此時，投資者的確定性等值等于其投資收益期望值行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正風(fēng)險中性型定義：對決策者而言，不確定性所得和確定性所得沒有區(qū)61預(yù)期效用理論的實驗證偽一.確定性效應(yīng)及其實驗研究問題1：A:（2500,0.33）；（2400,0.66）；（0，0.01）B:(2400,1)

N=72A:18B:72問題2：C:（2500,0.33）；（0，0.67）D:（2400,0.34）；（0，0.66）N=72C:83D:17出現(xiàn)阿萊悖論的原因是確定效應(yīng)（Certaineffect），即人在決策時，對結(jié)果確定的現(xiàn)象過度重視。同比率效應(yīng)問題研究：對同一組彩票中的收益概率進行相同比率的變換問題3：A:（4000,0.8）；B（3000,1）N=90A:20B:80問題4：C:（4000,0.2）；D:（3000,0.25）N=90C:65D:35行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用理論的實驗證偽一.確定性效應(yīng)及其實驗研究出現(xiàn)阿萊悖論62預(yù)期效用理論的實驗證偽非貨幣形式結(jié)果的確定性效應(yīng)：問題5：A:50％的機會贏得英格蘭、法國和意大利三周游B:確定贏得英格蘭一周游N=72A：22B：78問題6：A:5％的機會贏得英格蘭、法國和意大利三周游B:10％確定贏得英格蘭一周游N=72A：67B：33問題7：A：（6000,0.45）B（3000,0.9）N=66A：14B：86問題8：A：（6000,0.001）B（3000,0.002）N=66A：73B：27行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用理論的實驗證偽非貨幣形式結(jié)果的確定性效應(yīng)：行為金融學(xué)63反射效應(yīng)實驗研究問題3：A:（4000,0.8）；B（3000,1）

N=90A:20B:80

問題3’：A:（-4000,0.8）；B（-3000,1）N=90A:92B:8問題4：C:（4000,0.2）；D:（3000,0.25）N=90C:65D:35問題4’:C:（-4000,0.2）；D:（-3000,0.25）N=90C:42D:58行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正反射效應(yīng)實驗研究問題3：A:（4000,0.8）；B（30064反射效應(yīng)實驗研究問題5：A：（6000,0.45）B（3000,0.9）N=66A：14B：86問題5’：A：（-6000,0.45）B（-3000,0.9）N=66A：92B：8問題6：A：（6000,0.001）B（3000,0.002）N=66A：73B：27問題6：A：（-6000,0.001）B（-3000,0.002）N=66A：30B：70每一個問題的負(fù)期望之間的偏好與正期望之間偏好的鏡像，即偏好完全相反。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正反射效應(yīng)實驗研究問題6：A：（6000,0.001）B（3065孤立效應(yīng)實驗研究概率表現(xiàn)形式導(dǎo)致的孤立效應(yīng)——對概率描述的不同問題：考慮以下的倆階段游戲。在第一階段，有0.75的概率游戲結(jié)束但得不到任何收益，有0.25的概率進入第二階段。如果進入第二階段，便有以下選擇：A（4000,0.8）B（3000,1）根據(jù)最終的結(jié)果和概率，即面臨的是（4000,0.2）（3000,0.25）之間的選擇。在此種情況下，人們忽視了游戲的第一階段，而直接在第二階段進行決策。（2）收益結(jié)果形式導(dǎo)致的孤立效應(yīng)——對結(jié)果描述的不同問題1：在所擁有的財產(chǎn)以外，另給初始獎金1000，在此種情況下做出選擇：A:(1000.0.5)B:(500,1）N=70A：16 B：84問題2：在所擁有的財產(chǎn)以外，另給初始獎金2000，在此種情況下做出選擇：A:(-1000.0.5)B:(-500,1）N=68A：69B：31根據(jù)最終狀態(tài)考慮問題時，這倆個選擇問題是相同的，即A=（2000,0.5；1000,0.5）=CB=（1500,1）=D價值或效用的載體是財富的變化量而不是目前的財富總值行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正孤立效應(yīng)實驗研究概率表現(xiàn)形式導(dǎo)致的孤立效應(yīng)——對概率描述的不66隔離效應(yīng)實驗研究——對獨立性公理的證偽隔離效應(yīng)：即使某一信息對決策并不重要，或即使他們不考慮所披露信息也能做出同樣的決策，但人們依然愿意等待知道信息披露再做出決策的傾向。Tversky和Shafir用此實驗證明：他們問受試者是否愿意接受下列賭博：擲一硬幣以同等的概率獲得200美元或損失100美元。那些已進行一次賭博的人隨后被問是否還愿意繼續(xù)另外一個同樣的賭博。如果他們是第一次賭博的結(jié)果知道后被問的，大部分回答者都愿意接受第二個賭博而不管第一次賭博他們是贏了還是輸了。但是如果在結(jié)果出來之前他們必須作決定時，大部分人不愿接受第二個賭博。Tversky和Shafir提出了伴隨著這種行為的可能思想模式：如果第一次賭博的結(jié)果已知并且還是好的，那么受試者會認(rèn)為在進行第二次賭博時他們沒有什么可損失的，而如果結(jié)果不好的話，他們將試圖通過在下一次賭博去彌補他們的損失。但如果結(jié)果不知道的話，那么他們就沒有接受第二次賭博的明確原因。隔離效應(yīng)常常可以解釋在股票市場中，當(dāng)某一消息還未公布時，價格波動不大，但消息公布之后會出現(xiàn)大的波動。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正隔離效應(yīng)實驗研究——對獨立性公理的證偽隔離效應(yīng)：即使某一信67預(yù)期效用理論的修正模型對預(yù)期效用理論的修正模型主要有四大類：

擴展性效用模型（generalizedutilitymodel）特點：1.針對同結(jié)果效應(yīng)和同比率效應(yīng)等，放松預(yù)期效用理論函數(shù)的線性特征。2.該類擴展性效用模型沒能給出度量效用的原則，但給出了效用函數(shù)的許多限定條件。非傳遞性效用模型（non-transitivityutilitymodel）特點：放棄了傳遞性公理，主要針對偏好反轉(zhuǎn)問題。典型：魯姆斯和薩金提出的后悔模型：將效用界定在個體對過去“不選擇”結(jié)果的心理體驗上。引入后悔函數(shù)：U(x,y)=u(x)+R[u(x)-u(y)]u(x)＜u(y)表示后悔；u(x)＞u(y)表示后悔投資者感到慶幸。非可加性效用模型（non-additivityutilitymodel）特點：認(rèn)為概率是不可加的。應(yīng)用非累加概率或概率的非線性變換作為結(jié)果的效用的函數(shù)。從總體上說，這些修正模型并不十分令人滿意：(1)對某些公理化假定的放松或進行技術(shù)上的修補，只是讓現(xiàn)象適應(yīng)理論，而不能使理論解釋現(xiàn)象；(2)這些理論模型在諸多實驗結(jié)果面前往往顧此失彼和相互矛盾；(3)這些模型本身在進一步的實驗面前也經(jīng)不住驗證。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正預(yù)期效用理論的修正模型對預(yù)期效用理論的修正模型主要有四大類：68前景理論(ProspectTheory)

前景理論是心理學(xué)及行為科學(xué)的研究成果?！扒熬袄碚摗庇煽崧臀痔厮够岢觥？崧鸵蚯熬袄碚摱@得2002年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎也有學(xué)者將“前景理論”翻譯為“預(yù)期理論”，在不同的風(fēng)險預(yù)期條件下，人們的行為傾向是可以預(yù)測的。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正前景理論(ProspectTheory)前景理論是心理學(xué)691.在對待風(fēng)險的態(tài)度上，效用理論（Bernoulli）和預(yù)期效用理論(VonNeumannandMorgenstern)認(rèn)為，人們對待風(fēng)險的態(tài)度始終為風(fēng)險厭惡，其效用函數(shù)自始至終為凹形（圖A）。2.弗里德曼和薩維奇提供了一個既有凹形部分又有凸形部分的效用函數(shù)來解決保險與彩票的困惑，凹形部分與購買保險的決策一致，凸型部分與購買彩票的決策相一致（圖B)。3.馬柯維茨通過將效用函數(shù)的一個拐點放在“通用財富”(customarywealth)的位置上修改了弗里德曼和薩維奇的函數(shù)（圖C)。馬柯維茨第一個提出效用應(yīng)以收益或損失來定義，而非最終資產(chǎn)的狀態(tài)。4.卡尼曼和特維斯基（KahnemanandTversky)在馬柯維茨的通常財富理論和阿萊（Allais）工作的基礎(chǔ)上構(gòu)造了“前景理論”（prospecttheory)

（圖D）。前景理論的發(fā)展過程行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正1.在對待風(fēng)險的態(tài)度上，效用理論（Bernoulli）和預(yù)期70

效用理論的改進模型與前景理論模型

ABCD前景理論的價值函數(shù)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正效用理論的改進模型與前景理論模型ABCD前景理論的價71前景理論(ProspectTheory)的主要內(nèi)容一.確定效應(yīng)。在確定的收益和賭一把之間，多數(shù)人會選擇確定的收益二.反射效應(yīng)。在確定的損失和賭一把之間，多數(shù)人會選擇賭一把。三.損失規(guī)避。多數(shù)人對損失比對收益更為敏感。例如得到100元的效用小于失去100元的效用。（稟賦效應(yīng))四.參照依賴。多數(shù)人對得失的依賴往往依賴于某一參照點。即人們通常考慮的是財富的變化量而非財富的最終狀態(tài)。五.迷戀小概率事件。面對小概率的贏利，多數(shù)人是風(fēng)險喜好者。面對小概率的損失，多數(shù)人是風(fēng)險厭惡者。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正前景理論(ProspectTheory)的主要內(nèi)容一.確72個人風(fēng)險決策過程前景理論下投資者的決策框架傳統(tǒng)金融理論下投資者的決策框架行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正個人風(fēng)險決策過程前景理論下投資者的決策框架傳統(tǒng)金融理論下投資73個人風(fēng)險決策過程1.編輯階段

(1)編碼(coding)(2)合成(combination)(3)剝離(segregation)(4)相抵(cancellation)(5)簡化(simplification)(6)占優(yōu)檢查（detectionofdominance）2.評價階段(1)編輯階段之后，決策者對期望進行估值并進行選擇。(2)被編輯期望的全部價值V，用兩個主觀量度π和v來表達。π表示與概率p相對應(yīng)的決策權(quán)重，為π（p），是客觀概率的一個非線性函數(shù)，是客觀概率的遞增函數(shù)。

v反映結(jié)果的主觀價值，分配給每一結(jié)果一個量v（x）。而結(jié)果的定義與參考點相對應(yīng)，在價值尺度中以0為參考點，因此，v（x）離開參考點的程度就是收益或損失的大小。

行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正個人風(fēng)險決策過程1.編輯階段(1)編碼(co74價值函數(shù)的表達式思想：將權(quán)重函數(shù)和價值函數(shù)結(jié)合起來去確定期望的總價值V（x,p;y,q)=π(p)*V(x)+π(q)*V(y)表達式在形式上保留了和預(yù)期效用模型一樣的乘積。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正價值函數(shù)的表達式思想：將權(quán)重函數(shù)和價值函數(shù)結(jié)合起來去確定期望75價值函數(shù)V(x)特征：1.價值函數(shù)是一個單調(diào)遞增的曲線。對個人來說任何情況下收益總是比損失好，且收益越大，價值越高。2.價值函數(shù)是定義在相對于某個參考點的利得和損失的基礎(chǔ)之上的，參考點通常以目前的財富水平為基準(zhǔn)。3.價值函數(shù)為反S的函數(shù)。即在參考點之上是凹的，體現(xiàn)了風(fēng)險規(guī)避；在參考點之下是凸的，體現(xiàn)了風(fēng)險偏好。4.決策者在相對應(yīng)的收益和損失下，其邊際收益要比邊際損失敏感，即損失部分的曲線要陡于收益部分的曲線（損失厭惡)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正價值函數(shù)V(x)特征：行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修76價值函數(shù)V(x)Tversky和Kahneman定義的價值函數(shù)形式為：V(x)=參數(shù)表示相比同樣幅度的贏利，虧損在心理上的感受程度，一般而言大于1行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正價值函數(shù)V(x)Tversky和Kahneman定義的價值函77決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們在進行不確定性時，要通過未來各種不確定性情景發(fā)生的概率進行判斷特點：1.決策權(quán)重不是概率，但它與客觀概率相聯(lián)系，是客觀概率的非線性函數(shù)，它不符合概率公理，也不能被解釋為主觀概率。還會受到各種其他因素的影響，如個人喜好。2.

π(p)是p的增函數(shù)，且π(0)=0，π(1)=1，即不可能事件的偶發(fā)性是被忽略的。3，決策權(quán)重傾向于高估小概率事件和低估大概率事件,當(dāng)p很小時，即π(p)>p；當(dāng)p很大時，π(p)<p。即個人在過分注意概率較低的事件的同時，往往忽略了經(jīng)常發(fā)生的事。4.次確定性。各互補概率事件決策權(quán)重之和小于確定性事件的決策權(quán)重，即f(p)+f(1-p)＜15.當(dāng)逼近確定性事件的邊緣時，即當(dāng)概率非常接近于0或1時，個人對概率的評價處于非常不穩(wěn)定的突變狀態(tài)，此時權(quán)重往往被無端忽視或突然放大。并且，到底多少可以算作極低的概率或者極高的概率，是由投資者的主觀判斷所決定的。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們在進行不確定性時，要通過未來各種不78決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們把極不可能的事情看成是不可能的，即決策權(quán)重為0，把極可能的事件看成是絕對的，即決策權(quán)重為1。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正決策權(quán)重函數(shù)π(p)人們把極不可能的事情看成是不可能的，即79Kahneman和Tversky（1979）提出了一個區(qū)間[0,1]上的權(quán)重函數(shù)，后者在開區(qū)間（0,1）上是連續(xù)且凸的，在0的鄰域中他位于45°線之上，對于大部分范圍位于45°線之下，并且設(shè)定π(0)=0，π(1)=1。決策權(quán)重函數(shù)π(p)行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正Kahneman和Tversky（1979）提出了一80為消除某些技術(shù)的不一致性，1993年他們做了微小的調(diào)整：首先，假設(shè)使用累積分布函數(shù)作為權(quán)重的基礎(chǔ)；其次，提出一個修正的權(quán)重函數(shù)。修正后的權(quán)重函數(shù)形式為：決策權(quán)重函數(shù)π(p)i表示贏利（+）或者虧損（-），p為概率值，若用Xk表示贏利，-Xk表示虧損，則贏利狀態(tài)時，，虧損狀態(tài)時，行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正為消除某些技術(shù)的不一致性，1993年他們做了微小81基于損失厭惡的行為資產(chǎn)定價行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正基于損失厭惡的行為資產(chǎn)定價行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)82CAPM與BAPM資本資產(chǎn)定價模型認(rèn)為噪音交易者的非理性行為對市場的影響可以忽略，即任何一種資產(chǎn)的必要報酬率可以表示為無風(fēng)險報酬加上風(fēng)險溢價。表示為：其中E(rm)是市場組合的期望收益率，βi是資產(chǎn)i的收益率變化對市場組合收益率變化的敏感系數(shù)，行為資產(chǎn)定價模型仍然在均值－方差框架下，但引入噪音交易者行為，通過一個市場行為組合，對風(fēng)險進行分析。表示為rMB是市場行為組合的期望收益率。βi是資產(chǎn)i的收益率變化對市場行為組合收益率變化的敏感度指數(shù)，又稱為行為β。行為金融學(xué)行為資產(chǎn)定價模型效用函數(shù)的修正CAPM與BAPM資本資產(chǎn)定價模型認(rèn)為噪音交易者的83BAPMBAPM中假設(shè)投資者并非都具有相同的理性信念，而是被分為兩類：信息交易者和噪聲交易者。信息交易者是嚴(yán)格按CAPM行事的理性投資者，他們不會受到認(rèn)知偏差的影響，只關(guān)注組合的均值和方差。噪聲交易者通常跳出CAPM框架，是那些處于CAPM框架之外的投資者，他們往往會犯各種系統(tǒng)性認(rèn)知錯誤（如過高估計近期事件的影響，而忽略遠期事件的影響），沒有嚴(yán)格的對均值方差的偏好，并且追隨風(fēng)潮和狂熱。BAPM將信息交易者和噪聲交易者以及兩者在市場上的交互作用同時納入資產(chǎn)定價框架。BAPM模型既考慮了價值表現(xiàn)特征（如情緒），又包含了效用特征（如風(fēng)險、收益）噪聲：被定義為一切能不同程度地使資產(chǎn)價格偏離資產(chǎn)價值的因素和事件。金融市場中的噪聲有如下特點：（1）它是信息的對立面，是虛假或者失真的信號，是與投資價值無關(guān)的信息；（2）從其來源看，可能是市場參與者主動創(chuàng)造的信息，也可能是被市場參與者誤判的信息。主要包括三類：信息質(zhì)量