當代證券市場研究的發(fā)展趨勢4600字內容提要：近二十年來，證券市場的研究呈現(xiàn)出新的特點和趨勢，這些特點和趨勢可以概括為：從原來線性的、完全理性的觀點到非線性、有限理性的轉變;從市場宏觀層面的研究到微觀結構的研究;計算機技術的開展促進了實驗金融學的產生和開展。相應地誕生了一些新的理論和辦法，本文簡要介紹了當前興起的理論，包括行為金融學、證券市場非線性動力學研究、市場微觀結構和實驗金融學。

以有效市場假說(EfficientMarketHypothesis，EMH)和理性預期(RationalExpectationHypothesis，REH))為特征的主流金融理論在金融領域中一直占據(jù)著統(tǒng)治地位。但大量的實證研究和察看結果說明，人們并不總是以理性態(tài)度做出決策，在現(xiàn)實中存在諸多的認知偏差，這些偏差不可防止地要影響到人們的金融投資行為，進而影響到資產定價，主流金融學有著無法克服的缺陷。RichardH.Thaler(1999)具體指出了在下列五個方面規(guī)范金融模型與實際不符：關于交易量的預測;關于波動性的預測;關于股票紅利無關性;關于股票投資溢價;關于有效市場上證券價格的不可預測性。

1997至1998年的亞洲金融危機和最近一系列金融事件如美國股市在2000年的大起大落、長期資本基金(LTCM)的破產愛護、老虎基金的倒閉等，也更加深了人們對市場有效性及投資理性的疑心。在學術研究和金融實務中，正有越來越多的人認識到，人的行為、心理感受等主觀因素在金融投資決策中起著不可忽略的作用。

正是對主流金融理論的質疑，促使了金融研究范式的轉換，極大地促進了新的理論和辦法的產生和開展。近二十年來，金融學研究呈現(xiàn)出新的特點和趨勢，這些特點和趨勢可以概括為：從原來線性的、完全理性的觀點到非線性、有限理性的轉變;從市場宏觀層面的研究到微觀結構的研究;計算機技術的開展促進了實驗金融學的產生和開展。

一、從完全理性到有限理性——行為金融學

在傳統(tǒng)的經濟、金融學研究中，現(xiàn)實的人被簡化為一個簡單的理性人，即假定人們能掌握處理所有有用信息，總是能最大化其預期效用，顯然這種假定是不現(xiàn)實的。這種以完全理性假定構筑的學說是無法通過經驗科學辦法來檢驗與研究人的內在本性的，也無法察看現(xiàn)實人的經濟行為。

對完全理性的質疑，促使人們嘗試用心理學辦法來研究經濟、金融問題，并試圖以此來修正和檢驗經濟、金融學的根本若，于是便應運誕生了一門新學科——行為金融學。目前，對“行為金融學〞一詞還沒有正式標準的定義，它主要從實證的角度研究人們如何理解和利用信息，并做出正式的投資決策，以及在此過程中，人的行為認知偏差對決策的影響。田宏偉(2022)認為構成行為金融學定義的內容有三個方面：行為金融學把經典的經濟學和金融學理論與心理學和決策科學綜合在了一起;行為金融學力圖解釋是什么造成了股票/證券價格的異?，F(xiàn)象，這種異常已被眾多的研究證明是廣泛存在的;行為金融學是一門研究投資者是如何產生系統(tǒng)的認知偏差或稱為有限理性(不完全理性)的科學。

事實上，正是因為投資者會產生系統(tǒng)的認知偏差或不完全理性，才導致證券價格出現(xiàn)各種異常。至于到底有哪些價格異?，F(xiàn)象，它們又是由什么樣的不完全理性行為造成的，如何確定價格異常出現(xiàn)的市場條件，正是行為金融學的研究內容所在。從總體上看，現(xiàn)有行為金融學的研究是在兩個方向上展開的：一是對主流金融理論缺陷的實證分析，研究在金融市場上發(fā)現(xiàn)的人們的諸多行為認知偏差;二是試圖從心理學、社會學、人類學、認知心理學的角度來認識金融市場上的異常現(xiàn)象。

·噪聲交易理論

FischerBlack(1986)首次提出關于噪聲交易的概念，他的是噪聲交易理論以及行為金融學研究的奠基性文章，是許多隨后研究的出發(fā)點。Black指出，噪聲的概念與信息的概念相對應，一直存在于金融市場中，而股價那么綜合反映了噪聲與信息的影響。股票投資者也被分為噪聲交易者和信息交易者。噪聲交易理論近年來取得了很大進展，已成為行為金融學的重要工具。

J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann(1990)研究了金融市場上的噪聲交易者風險，得到的結論是噪聲交易者通過承當更多的由他們自己發(fā)明的風險(噪聲交易者風險)，可以比厭惡風險的理性套利者獲得更高的回報。

LawrenceH.Summers(1986)的研究也認為，股票的市場價格會對非理性投資者的投資行為更敏感，因為當理性投資者接受市場價格是其根本價值的體現(xiàn)，并且不以自己對價值的判斷作為交易的依據(jù)時，非理性投資者那么相反，他們按自己對價值的(錯誤)判斷作為交易的依據(jù)，這時市場價格就會對非理性投資者更敏感。

·冀望理論

在行為金融學模型中，由卡尼曼(DanielKahneman)和已故的特韋爾斯基(AmosTver-sky)提出并開展起來的冀望理論無疑是影響最為深遠的一個(DanielKahneman，andAmosTversky(1979，1992))，它向傳統(tǒng)的預期效用理論提出了強有力的挑戰(zhàn)。DanielKahneman因此獲得了2022年諾貝爾經濟學獎。

不可否定，預期效用理論至今仍是現(xiàn)代經濟理論的重要支柱之一，它給出了不確定性條件下的理性行為的簡單精確描述。然而，正如前文所述，實際情況下人的行為并不總是理性的，這使得效用理論在應用中會產生矛盾現(xiàn)象，最馳名的當屬阿萊悖論。Kahneman—Tversky的冀望理論的提出，改良了預期效用理論的缺乏。在冀望理論中，投資者的效用(價值)不再是財富的函數(shù)，而是獲利與損失的函數(shù);投資者也不再總是風險厭惡者。圖1.1、圖1.2分別是預期效用理論與冀望理論的效用/價值函數(shù)。

可以看出，與規(guī)范效用函數(shù)相比，冀望理論的效用函數(shù)呈“S〞型——在獲利區(qū)間凹，在損失區(qū)間凸，這與對人們風險偏好的實際察看結果是一致的(即損失厭惡)。

通過引入價值函數(shù)、概率評價函數(shù)、參考點等概念，冀望理論更好地描述了人們在不確定性條件下的決策行為。許多異?，F(xiàn)象可以用冀望理論來做出合理的解釋，如阿萊悖論、證券溢價之謎、期權微笑現(xiàn)象等。

·過分自信理論

人們往往過于相信自己的判斷能力，高估自己成功的時機，我們把這種心理現(xiàn)象稱為過度自信。過度自信解釋了許多股價異常現(xiàn)象，如過度反饋與反饋缺乏。

W.M.DeBondt，RichardH.Thaler(1986)的文章“股票市場過分反饋了嗎《〞是實證檢驗美國股票市場是否存在過度反饋的奠基性作品。他們的答案是肯定的，并指出過度反饋與反饋缺乏的原因都在于投資者的過分自信。

TerranceOdean(1998)對過分自信理論進行了詳細綜述和研究，并建立了過分自信的行為金融模型。由于過分自信，投資者有時會高估某些信息，有時又會低估，過分自信對金融市場的具體影響要看哪些市場參與者會過分自信以及信息是如何傳播的。

首先，兩個前提若是：過分自信意味著交易者認為后驗信息更準確(比實際上的準確性更高);交易者認為自己的私有信息比別人的私有信息更加可靠。

通過分別假定一般交易者、底細信息交易者和厭惡風險的做市商存在過分自信，TerranceOdean分析了金融市場存在信息本錢時的過分自信效應。在各種情形下，過分自信都會增大成交量和市場深度，同時降低投資者的預期效應。但是，對價格波動性和價格內在性質(以價格與根本價值差額的方差來衡量)的影響那么依賴于過分自信的主體是誰。一般交易者和底細信息交易者過分自信會增加波動性，做市商過分自信會減少波動性。

·主觀概率理論

主觀概率指的是人們對某一特定命題正確性的相信程度。主觀性體現(xiàn)在它是基于個人的知識和信念做出的評價。主觀概率研究的重要性在于它是決策過程的關鍵環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)概率論以及在此根底上開展起來的Bayesian決策準那么所關注的都是事件發(fā)生的頻率，其前提是事件能夠反復發(fā)生。而對于一次性事件的概率估計，它們是不適用的?，F(xiàn)實中人們又的確經常需要對不同的命題做出自己的評估。研究說明，人們在做出這類評估時，由于受到自身條件和知識能力的限制，無法得到最優(yōu)結果，只能在一定程度上得到稱心解，這使得人們可以憑直覺和個人經驗解決復雜問題。這種實際決策過程的本質特點，促使科學家從行為認知的角度來研究決策過程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他們試圖用啟發(fā)式辦法來代替Bayesian分析。這一領域的研究被稱為主觀概率研究，冀望理論其實是主觀概率理論中的一種。

二、從線性到非線性——非線性科學的應用

在人類的認識上，首先是用相對簡單的線性關系(線性模型)來刻畫線性問題的定量關系，對于那些非線性因素不能忽略的情況，那么往往采取線性近似或線性迭代的辦法來處理，這樣處理有時也能得到較好的結果，但這種情況一般只出現(xiàn)在比擬“簡單的〞非線性問題中，或者只是研究系統(tǒng)的一些“常規(guī)〞行為特征。隨著人們對社會、自然認識的不斷深化，人們越來越不敢“小看〞非線性問題了。首先，就其本質而言，自然界是非線性的。其次，許多問題中的強非線性作用與長時間尺度的系統(tǒng)行為都不能用線性辦法(包括線性近似)來刻畫。第三，即使是一些外表看上去很簡單的系統(tǒng)，也可能表現(xiàn)出令人驚異的復雜性(如確定性的隨機性)，于是，人們愈來愈重視對廣泛存在于社會和自然中的非線性現(xiàn)象的研究，并由此而誕生了非線性科學。

最早將非線性科學用于經濟學研究的是美國經濟學家斯徒澤(Stuzer)，他于1980年發(fā)表的論文“一個宏觀模型中的混沌動力學系統(tǒng)和分岔理論〞，將李—約克(Li—York)定理和分岔技術應用于哈維爾默(Havelmo)增長模型，找到了該模型出現(xiàn)混沌的條件。之后，越來越多的學者開始運用非線性科學的辦法來研究經濟和金融系統(tǒng)。

分形學的創(chuàng)始人，馳名的數(shù)學家Be