浅析行为金融学对投资策略的影响

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1、浅析行为金融学对投资策略的影响一、对行为金融学概述行为金融学对于两大传统假设的挑战为我们研究商业银行公司治理问题提供了一个新的视角:1、传统金融理论关于人的行为假设。传统金融理论认为人们的决策是建立在理性预期(rationalexpectation、风险回避(riskaversion)、效用最大化以及相机抉择等假设基础之上的。但是大量的心理学研究表明,人们的实际投资决策并非如此。比如,人们总是过分相信自己的判断,人们往往是根据自己对决策结果的盈亏状况的主观判断进行决策的等等。尤其值得指出的是,研究表明,这种对理性决策的偏离是系统性的,并不能因为统计平均

2、而消除。2、有效的市场竞争。传统金融理论认为,在市场竞争过程中,理性的投资者总是能抓住每一个由非理性投资者创造的套利机会。因此,能够在市场竞争中幸存下来的只有理性的投资者。但在现实世界中,市场并非像理论描述得那么完美,大量“反常现象”的出现使得传统金融理论无法应对。传统理论为我们找到了一条最优化的道路,告诉人们“该怎么做”,让我们知道“应该发生什么”。可惜,并非每个市场参与者都能完全理性地按照理论中的模型去行动,人的非理性行为在经济系统中发挥着不容忽视的作用行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论,是基于心理学实验结果提

3、出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。二、行为金融学的主要理论1、期望理论的基本内容这个理论的表述为:人们对相同情境的反应决取于他是盈利状态还是亏损状态。LoCalhosT一般而言,当盈利额与亏损额相同的情况下,人们在亏损状态时会变得更为沮丧,而当盈利时却没有那么快乐。当个体在看到等量损失时的沮丧程度会比同等获利情况下的高兴程度强烈得多。研究还发现:投资者在亏损一美元时的痛苦的强烈程度是在获利一美元时高兴程度的两倍。他们也发现个体对相同情境的不同反应取决于他目前是赢利还是亏损状况。2、后悔理论的主要内容投资者在投资过程中常

4、出现后悔的心理状态。在大牛市背景下,没有及时介入自己看好的股票会后悔,过早卖出获利的股票也会后悔;在熊市(bearmarket)背景下,没能及时止损出局会后悔,获点小利没能兑现,然后又被套牢也会后悔;在平衡市场中,自己持有的股票不涨不跌,别人推荐的股票上涨,自己会因为没有听从别人的劝告而及时换股后悔;当下定决心,卖出手中不涨的股票,而买人专家推荐的股票,又发现自己原来持有的股票不断上涨,而专家推荐的股票不涨反跌时,更加后悔。三、行为金融学在实务中的应用实际上,各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。

5、然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的,这样,这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时,分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化,而是降低投资活动。行为金融学认为,人们在进行决策的时候

6、,往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益,而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中,人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑,常常拥有自信情节,高估已经拥有的商品或服务,并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感,把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益,而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”,由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念,应该在日常理财中关注。运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则,当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入

7、或卖出股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时,其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大;当价格向价值回归时,可利用动量交易策略,通过差幅获利。四、股票基金投资策略1、股票基金的特点:①与其他基金相比,股票基金的投资对象具有多样性,投资目的也具有多样性。②与投资者直接投资于股票市场相比,股票基金具有分散风险。费用较低等特点。对一般投资者而言,个人资本毕竟是有限的,难以通过分散投资种类而降低投资风险。但若投资于股票基金,投资者不仅可以分享各类股票的收益,而且已可以通过投资于股票基金而将风险分散于各类股票上,大大降低了投资风险。此外,投资者

8、投资了股票基金,还可以享受基金大额投资在成本上的相对优势,降低投资成本,提高投资效益,获得规模

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