“有限理性”内涵辨析【doc】

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1、大基石之上的,投资的目标是收益最大化,投资者之间无差别,他们都是对风险持厌恶态度的,并且面蝉对不同资产的风险态度始终是一致的。但は是,随着金融学研究的不断深入,人们发现金融市场上存在着大量无法用传统金融荼理论解释的异常现象;同时实验经济学研俄究表明,投资者在不确定条件下进行投资晁决策时并不总是理性的,随着上世纪80擎年代心理学在研究人的非理性行为方面的·重大发现,金融学便借鉴了心理学、社会轰学等研究成果,对证券投资者的认知偏差鬣和有限理性行为及其深层次的原因进行了藁大量的研究,形成了创新的行为金融学。行为金融理论从心理学对人类决策行为庑的研究成果出发,比较

2、圆满地解释了金融拒市场上存在的一些无法用传统金融理论阐黹述的异常现象,比较切合实际的阐释了投握资者在不确定条件下的决策行为,并由此っ否定了传统金融学中的投资者“完全理性掠”的假设,提出了“有限理性”的概念。经济心理学家Slovic(197髦2)从行为学的角度出发研究了投资者的踩非完全理性决策的过程。诺贝尔奖得主S⒈imon最早提出投资者“有限理性”的潸观点。普林斯顿大学的Kahneman勃和斯坦福大学的Tversky(1979)的“期望理论”(prospect揞theory)认为:投资者预期和感觉索8/8的变化而导致投资行为的变化不能简单地D从“理性”的角

3、度来解释。Shefri蟓n(2000)指出:证券投资者总是试腑图做出理性的决策,但是如果无法把握自∏己行为的后果或对投资前景模糊不清时,骚其有限的能力和人类固有的行为模式就会不自觉地主宰着他们的行为。行为金融学讥家Debondt和Thaler(19鲂85)认为过度自信(Overconf豪idence)是人类最为稳固的认知偏魈差,它会使投资者的投资行为偏离理性的雎轨道,并在其经典文献“股票市场过度反塔应吗?”中正式提出了证券投资者的“过啵度反应”的行为倾向。odean(19镥99)的研究发现投资者具有非理性的过桁度交易的行为特征。进化博弈论中“瞩有限理性”的内

4、涵上世纪50年代后舴,经济学家开始转而强调个人理性,信息遵问题成为经济学家关注的焦点,同时也开矛始关注参与者的决策之间的相互影响,即褂所谓的时序问题。而博弈论在此阶段刚好┧解决了这两个方面的问题,从而使博弈论襞在经济中的应用得到了快速的发展。博弈辄论是在考虑到决策主体行为互动情形下,蒙研究理性人如何决策及决策的均衡问题的跚理论。但是,博弈论对理性人的理性要求娄过于苛刻,那种“共同知识”要求决策者历近乎全知全能,并且碰到博弈的多重均衡捡时也无法确定究竟选择哪一个均衡,这无阳8/8疑是理论本身的局限。上世纪70年代以嶝来,从进化生物学发展起来的进化博弈论掠,运用有

5、限理性假设来解释经济现象使博∠弈论重获生机。进化博弈论的核心思想在妾博弈中是用群体来代替个体作为局中人,伛用群体中选择不同纯策略个体比率来代替袋局中人的混合策略。特别是从该理论的基悻本概念—进化稳定策略(Evoluti鹰onarilyStableStrat咙egy,ESS)提出以来,早已超出了嫡生物进化理论的使用范围,现己被广泛地辱应用于经济领域、社会领域来解释并预测曦人的群体行为。行为金融学中的“有螯限理性”的表现普遍的“售盈持亏”继倾向“售盈持亏”倾向,即投资者愿意卖出当前盈利的股票并继续持有亏损股谝票的心理倾向,行为金融理论称之为“处殿置效应”(dis

6、positionef絷fect)。赵学军、王永宏(20稼01)实证研究发现,中国个体证券投资豪者的“售盈持亏”倾向比美国投资者更严重;吕岚、李学(2002)通过卖盈比烯例/卖亏比例和持股时间检验表明,中国访股市同样存在处置效应,与美国股市不同Ъ8/8,中国股市的处置效应在年末相对增强,额中国个体证券投资者的处置效应比中国机构投资者的处置效应更强烈;陈斌等(2002)通过问卷调查的结果显示,在个鸭体证券投资者处理套牢股票的方式方面,』选择“长期持有,直到解套”的投资者为陛数最多,选择“不断补仓拉低价位”的投寤资者数量次之,而选择“忍痛割肉”者最少。上述对

7、处置效应的研究反映了中国个淤体证券投资者的损失厌恶(lossav砑ersion)倾向,这会削弱投资者对谭投资风险和股票未来收益状况的客观判断目。总体上存在“过度自信”倾向心理学家发现,人类往往过于相信自己的锁判断能力,高估自己成功的机会,把成功膣归因于自己的能力,而低估运气和机会等蒂外因在其中的作用,这种心理偏差被称为诠“过度自信(overconfidenёce)”。李心丹、王冀宁和傅浩(氧2002)采用统计分析方法,发现投资ン者进行了一些并非能带来收益最大化的交玉易,在排除合法避税、流动性需求和平衡收益与风险等三个可能影响因素后确定我攮国个体证券投资者进

8、行上述非理性交易的蝗原因是对自己的能力

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