情绪投资组合模型及其实证分析——基于前景理论

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基于金融文本情绪挖掘的Black-Litterman投资组合模型研究——以东方财富股吧发帖文本和我国

基于金融文本情绪挖掘的Black-Litterman投资组合模型研究——以东方财富股吧发帖文本和我国

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基于投资者情绪的股市预测模型

基于投资者情绪的股市预测模型

基于投资者情绪的股市预测模型投资股市,或许是人类最常见的投资方式之一。

股市变化巨大,但是,这却吸引着越来越多的人加入进来。

如何在市场波动中更好地投资,一直以来困扰着投资者。

随着信息技术的发展和人工智能技术的日益成熟,投资者采用更多的方法来研究和预测股市。

其中,基于投资者情绪的股市预测模型成为了一个研究的热点,成为了许多人投资股市的工具之一。

投资者情绪是什么?投资者情绪是指投资者在投资过程中的感觉、情绪状态和从市场中获得的信号等因素。

这些情绪可以直接或间接地影响投资者的消费行为、决策以及市场的整体变化。

例如,投资者情绪通常会在市场出现突发事件时发生变化,如金融危机、地缘政治紧张等。

理解和分析投资者情绪可以帮助投资者更好地识别股市中的机会和风险,并制定相应的投资策略。

基于投资者情绪的股市预测模型的原理投资者情绪的波动可以对股市的走势进行预测。

基于投资者情绪的股市预测模型是一种通过计算投资者情绪波动来分析市场变化和预测股市走势的模型。

一般来说,这种模型可以监控市场上的大量数据,包括各种社交媒体、新闻、微博、微信公众号等,通过分析投资者对这些信息的反应和情绪变化,以及市场情绪的波动等,来预测未来股市走势。

以微博情绪为例,该模型通过对微博上的内容、转发、评论等进行大量的数据挖掘和情感分析,并结合股市指数、证券等宏观私房,以及其他基本面等数据,可以进行更为全面的市场观察。

例如,如果在某一段时间内微博上的投资者情绪指数呈现明显的上升趋势,那么这就会被认为是股市将要出现反弹的信号。

反之,如果情绪指数呈现明显的下降趋势,则预示股市将有进一步下跌的趋势。

基于投资者情绪的股市预测模型的优势基于投资者情绪的股市预测模型具有以下优势:1. 数据来源广泛模型可以使用不同来源的数据完整地了解市场情绪,比如,社交媒体的数据、股票价格tick数据、各家研究机构预测结果等,可以将多个数据相结合,因此可以更全面和准确地预测市场走势。

基于投资者情绪的市场预测模型研究

基于投资者情绪的市场预测模型研究

基于投资者情绪的市场预测模型研究随着金融市场的不断发展和投资者对市场情绪的关注,基于投资者情绪的市场预测模型成为了金融研究领域的一个重要课题。

本文将对基于投资者情绪的市场预测模型进行研究,并探讨其在金融市场中的应用。

首先,我们需要了解什么是投资者情绪。

投资者情绪是指投资者对市场的情感和情绪状态,包括乐观、悲观、恐惧、贪婪等。

投资者情绪可以受到各种因素的影响,包括经济数据的发布、政治事件的发生、市场走势的变化等。

基于投资者情绪的市场预测模型的研究旨在利用投资者情绪的变化来预测市场的未来走势。

这种模型的核心思想是投资者情绪的变化会对市场产生一定的影响,通过分析和建模投资者情绪与市场变动之间的关系,可以提供对市场走势的预测。

目前,研究者们已经提出了多种基于投资者情绪的市场预测模型。

其中,最常用的一种是基于媒体情绪的市场预测模型。

这种模型通过分析媒体报道中的情绪信号来推测市场的未来走势。

研究表明,媒体情绪与市场变动之间存在一定的相关性,因此可以利用媒体情绪来预测市场的走势。

另外,还有一种基于社交媒体情绪的市场预测模型。

社交媒体已经成为了人们交流和获取信息的重要平台,投资者在社交媒体上的观点和情绪对市场有着较大的影响。

通过分析社交媒体上的投资者情绪,可以预测市场的未来走势。

然而,由于社交媒体数据的大规模和高维度,如何有效地提取其中的情绪信号仍然是一个挑战。

除了以上两种模型外,还有一些基于经济数据和市场指标的市场预测模型。

这些模型通过分析投资者对经济数据的反应和市场指标的变化,来预测市场的未来走势。

虽然这些指标往往无法直接反映投资者情绪,但它们可以作为预测市场情绪和市场变动的重要参考指标。

在金融市场中,基于投资者情绪的市场预测模型具有广泛的应用前景。

首先,投资者情绪可以帮助预测市场的波动性。

研究表明,当投资者情绪较为激动时,市场波动性往往较大;反之,当投资者情绪较为冷静时,市场波动性往往较小。

因此,通过分析投资者情绪可以帮助投资者更好地控制风险。

含有无风险资产的情绪最优投资组合论文

含有无风险资产的情绪最优投资组合论文

含有无风险资产的情绪最优投资组合论文含有无风险资产的情绪最优投资组合论文【摘要】基于投资者情绪构建了含有无风险资产的投资组合模型,并给出了模型的解析解及有效边界方程。

研究表明,投资者情绪是影响投资组合各资产权重及组合有效边界斜率的重要因素。

投资者对风险资产的情绪高涨(低落),将导致最优投资组合中无风险资产的份额下降(上升)及投资组合有效边界的斜率增大(减小)。

最后,通过人民币储蓄存款与投资者情绪进行回归分析,实证检验了本文模型的结论,投资者情绪与无风险资产投资负相关,进而从投资者情绪角度有效解释了资金搬家这一中国金融市场的重要现象。

关键词:投资者情绪;投资组合;无风险资产诺贝尔经济学奖得主Markowitz[1]构建均值-方差投资组合模型,对风险进行量化分析,标志着现代投资组合理论的产生。

然而仅就单期静态投资组合理论而言,含无风险资产的资产选择问题后续研究大多基于对Markowitz假设条件的一些细节性改变:王永巧等[2]在允许卖空,但有保证金约束的金融市场中,分析了单阶段、均值-方差框架下,投资者如何构建其最优投资组合的问题;王良等[3]讨论了基于卖空成本的证券投资基金投资组合选择问题。

这些模型都是在传统均值-方差理论基础前提(所有投资者都是理性的)下对Markowitz投资组合理论的修正。

现实金融市场与理性人假设不同的,大量的实证研究[4-6]表明,金融市场中的投资者普遍存在各种认知偏差、情感偏差和意志偏差,投资者的心理及情感因素在投资者的投资决策过程中起不可忽视的作用。

目前,行为金融投资组合理论主要基于投资者心理的分析,Shefrin等[7]基于Roy[8]的安全第一模型及Lopes[9]的SP/A模型,从心理偏差的角度打破理性人假设,提出行为资产组合理论(BPT)。

Das等[10]使用心理账户框架对BPT理论进行了很好的概括。

但是,投资者的心理比较复杂,某一心理偏差只能反映投资者部分非理性行为。

前景理论

前景理论

让我们来做这样一个实验。

A.你一定会赔30000元。

B.你有80%可能赔40000元,20%可能不赔钱。

你会选择哪一个呢?投票结果是,只有少数人情愿“花钱消灾”选择A,大部分人愿意和命运抗一抗,选择B。

传统经济学中的“理性人”会跳出来说,两害相权取其轻,所以选B是错的,因为(-40000)×80%=-32000,风险要大于-30000元。

现实是,多数人处于亏损状态时,会极不甘心,宁愿承受更大的风险来赌一把。

也就是说,处于损失预期时,大多数人变得甘冒风险。

卡尼曼和特韦斯基称为“反射效应”(reflectioneffect)。

“反射效应”是非理性的,表现在股市上就是喜欢将赔钱的股票继续持有下去。

统计数据证实,投资者持有亏损股票的时间远长于持有获利股票。

投资者长期持有的股票多数是不愿意“割肉”而留下的“套牢”股票。

损失规避如何理解“损失规避”?用一句话打比方,就是“白捡的100元所带来的快乐,难以抵消丢失100元所带来的痛苦”。

前景理论最重要也是最有用的发现之一是:当我们做有关收益和有关损失的决策时表现出的不对称性。

对此,就连传统经济学的坚定捍卫者保罗·萨缪尔森,也不得不承认:“增加100元收入所带来的效用,小于失去100元所带来的效用。

”这其实是前景理论的第3个原理,即“损失规避”(lossaversion):大多数人对损失和获得的敏感程度不对称,面对损失的痛苦感要大大超过面对获得的快乐感。

行为经济学家通过一个赌局验证了这一论断。

假设有这样一个赌博游戏,投一枚均匀的硬币,正面为赢,反面为输。

如果赢了可以获得50000元,输了失去50000元。

请问你是否愿意赌一把?请做出你的选择。

A.愿意B.不愿意从整体上来说,这个赌局输赢的可能性相同,就是说这个游戏的结果期望值为零,是绝对公平的赌局。

你会选择参与这个赌局吗?但大量类似实验的结果证明,多数人不愿意玩这个游戏。

为什么人们会做出这样的选择呢?这个现象同样可以用损失规避效应解释,虽然出现正反面的概率是相同的,但是人们对“失”比对“得”敏感。

股市投资者情绪指数构建及其有效性研究——基于东方财富股吧帖文的情感分析

股市投资者情绪指数构建及其有效性研究——基于东方财富股吧帖文的情感分析

股市投资者情绪指数构建及其有效性研究——基于东方财富股吧帖文的情感分析股市投资者情绪指数构建及其有效性研究——基于东方财富股吧帖文的情感分析摘要:随着社交媒体的兴起和互联网的普及,投资者在进行股市投资决策时越来越关注社交媒体中的信息。

其中,东方财富股吧是中国投资者最为熟知和参考频繁的社交媒体平台之一。

本研究基于东方财富股吧帖文的情感分析,构建了股市投资者情绪指数,并通过实证研究验证了该指数的有效性。

研究结果表明,情绪指数与股市指数具有显著的相关性,能够帮助投资者更好地把握市场情绪,并辅助投资决策。

关键词:股市投资者情绪指数;东方财富股吧;情感分析;有效性研究一、引言近年来,股市投资者情绪对股市波动的影响越来越受到研究者和市场参与者的重视。

投资者情绪是指投资者在进行投资活动中所表现出的情绪状态,包括但不限于恐惧、贪婪、亢奋等。

情绪的传播和扩散在市场中起到重要的作用,会对股市产生直接的影响。

因此,通过构建股市投资者情绪指数,分析投资者情绪对股市波动的影响,对投资者进行投资决策提供有价值的参考。

二、相关研究综述前人的研究主要集中在利用新闻数据和社交媒体数据等非结构化数据进行情感分析,以构建投资者情绪指数。

例如,Baker和Wurgler (2006) 将媒体报道中的关键词提取出来,构建了媒体情绪指数,并发现情绪指数与股市指数具有显著相关性。

Huang和Liu (2015) 利用微博数据进行情感分析,构建了微博情绪指数,并发现情绪指数对A股市场具有预测能力。

然而,在国内外研究中,很少有研究将情感分析应用于股吧这类投资者互动平台。

三、数据来源与方法本研究选择东方财富股吧作为研究对象,获取帖文数据进行情感分析。

首先,从2010年至2021年的帖文中,筛选出含有股市相关信息的帖文作为样本。

其次,运用自然语言处理技术,使用Python中的情感分析库进行情感倾向性判断,得到每条帖文的情感得分。

最后,根据帖文情感得分与时间的相关性,构建股市投资者情绪指数。

投资者行为模型及其在投资决策中的应用

投资者行为模型及其在投资决策中的应用投资者行为模型是研究投资者在投资决策过程中所表现出的心理和行为特征的理论框架。

它的出现是为了解释投资者在面对不确定性和风险时的决策行为,并为投资者提供更科学、合理的投资决策依据。

本文将介绍投资者行为模型的基本理论和应用,并探讨其在投资决策中的意义。

一、投资者行为模型的基本理论1. 有效市场假说有效市场假说认为市场是高度有效的,投资者的决策是理性的,他们根据所有可得到的信息作出最优的投资决策。

然而,现实中市场存在着各种信息不对称和投资者行为偏差,使得有效市场假说受到了质疑。

2. 行为金融学理论行为金融学理论认为投资者在决策过程中受到情绪、认知偏差等非理性因素的影响,导致他们做出与理性预期相悖的决策。

其中代表性启发、过度自信和损失厌恶等是常见的行为偏差。

3. 前景理论前景理论是行为金融学理论的重要组成部分,它认为投资者在决策过程中更关注收益的变化而非绝对水平,对损失的厌恶程度远大于对同等规模的收益的偏好。

这使得投资者在决策中更加保守,容易出现过度反应和风险规避的行为。

二、投资者行为模型在投资决策中的应用1. 个体投资者的行为分析通过对个体投资者的行为进行分析,可以发现他们的投资偏好、风险承受能力以及对市场信息的反应方式。

这有助于投资者了解自己的投资特点,制定相应的投资策略,避免因情绪和认知偏差导致的错误决策。

2. 投资者情绪指标的应用情绪指标是通过对市场参与者的情绪状态进行测量和分析得出的指标,它可以反映市场的情绪波动和投资者的情绪偏好。

投资者可以根据情绪指标来判断市场的短期走势,并作出相应的投资决策。

3. 投资者行为对市场的影响投资者的行为对市场的影响是巨大的,他们的投资决策和交易行为会引起市场的波动和价格的变动。

因此,了解投资者的行为特征,可以帮助投资者更好地理解市场的运行规律,把握市场的机会。

三、投资者行为模型的意义1. 提高投资决策的科学性投资者行为模型的研究可以揭示投资者在决策过程中的非理性行为,帮助投资者认识自己的行为偏差,并通过相应的调整和纠正提高投资决策的科学性和准确性。

投资学中的情绪投资行为分析

投资学中的情绪投资行为分析投资学是研究投资决策和投资行为的学科,其中情绪投资行为是一个重要的研究方向。

情绪投资行为是指投资者在投资决策中受到情绪因素的影响,导致投资行为偏离理性。

本文将从情绪投资行为的定义、原因和影响等方面进行分析。

一、情绪投资行为的定义情绪投资行为是指投资者在投资过程中,由于情绪因素的影响,做出与理性投资决策不符的行为。

情绪投资行为的典型表现包括过度乐观、过度悲观、跟风投资、过度自信等。

这些行为常常导致投资者在市场中盲目跟风、盲目追涨杀跌,从而导致投资损失。

二、情绪投资行为的原因情绪投资行为的形成是多方面因素的综合结果。

首先,人类的情绪是复杂多变的,投资者在面对市场波动时,容易受到恐惧、贪婪、焦虑等情绪的影响,导致决策失误。

其次,信息不对称也是情绪投资行为的原因之一。

投资者在获取信息时,往往受到媒体的煽动和市场氛围的影响,容易产生盲目跟风的行为。

此外,投资者的个人经验和心理因素也会影响其投资行为,比如过度自信和恐惧回避等。

三、情绪投资行为的影响情绪投资行为对投资者和市场都会产生重要的影响。

首先,情绪投资行为会导致投资者的投资决策偏离理性,从而增加了投资风险。

其次,情绪投资行为会放大市场的波动,导致市场的非理性繁荣和崩盘。

当投资者过度乐观时,市场会出现过度繁荣,而当投资者过度悲观时,市场会出现恐慌性抛售。

最后,情绪投资行为也会影响市场的有效性。

当投资者的情绪行为过于频繁和剧烈时,市场的价格往往不能反映真实价值,从而影响市场的有效运行。

四、情绪投资行为的应对策略面对情绪投资行为的影响,投资者可以采取一些应对策略来降低投资风险。

首先,投资者应该保持理性思考,不受情绪因素的影响,避免盲目跟风和盲目追涨杀跌。

其次,投资者应该注重风险管理,合理控制投资仓位,分散投资风险。

此外,投资者还可以通过学习投资知识和技巧,提高自身的投资能力,从而减少情绪投资行为的影响。

总之,情绪投资行为是投资学中一个重要的研究领域。

基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化研究

基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化研究基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化研究摘要:股票投资是一种常见的投资方式,而投资组合的优化一直是股票投资者关注的重点。

本文旨在研究基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化方法。

首先,通过对投资者情绪进行分析,得到投资者情绪指标。

然后,利用深度强化学习算法来进行投资组合策略优化。

实证结果表明,该方法在实际股票市场中具有较好的应用效果,能够帮助投资者实现更高的收益和降低风险。

关键词:投资者情绪;股票投资组合;深度强化学习;优化方法一、引言股票市场是国民经济的重要组成部分。

伴随着市场化的发展,越来越多的人选择将资金投入到股票市场中以获取更大的收益。

然而,股票市场的波动性较高,不同投资者的心理状态和投资行为也对市场产生重大影响。

因此,如何利用投资者情绪信息优化投资组合策略成为一个热点问题。

投资者情绪是指投资者在进行投资决策时,对投资对象和市场的情感和认知状态。

它反映了投资者在交易中表现出的情感特征,如恐惧、贪婪等。

许多研究者发现,投资者情绪与股票市场的波动性、收益率等有着很强的相关性。

因此,利用投资者情绪信息来优化投资组合策略具有重要意义。

深度强化学习是指一种结合深度学习和强化学习的技术。

它是通过从环境中获取经验,通过试错来优化决策策略的一种方法。

深度强化学习已在许多领域取得了显著的成果,包括图像处理、自然语言处理等。

然而,在股票投资组合优化方面,目前对深度强化学习的应用仍然较少。

本文的目标是研究基于投资者情绪和深度强化学习的股票投资组合优化方法,以帮助投资者实现更高的收益和降低风险。

具体来说,我们将首先通过对投资者情绪进行量化分析,得到投资者情绪指标。

然后,我们将利用深度强化学习算法来优化投资组合策略。

最后,我们将通过实证分析来验证该方法在股票市场中的应用效果。

二、基于投资者情绪的股票投资组合优化2.1 投资者情绪的测量在投资者情绪的测量方面,常用的方法有问卷调查、大数据分析等。

基于情绪心理偏差的证券投资组合行为风险溢价模型


出的股票溢价之谜,存在缺陷。 这时因为资本市场上参与者
的同质假定导致了 CCAPM 虽然引入了消费效用函数, 但无
法刻画资本市场上参与者的行为。 这种对行为的简单处理,
是的定价模型中行为基础被忽视了,这样就把竞争市场均衡
时主观因子 SDF 变成了与事实相一致的客观因子。在行为资
本资产定价模型为了寻找 SDF 新的决定因子,就必须引入诸
E(Ri)=Rf+
[E(Ri)-E(RM)]σ[RM] cov(Ri,RM)-σ2(RM)
=
[E(RM)-Rf]cov(Ri,RM) σ2(RM)
(7)
=Rf+βi[E(RM)-Rf]
在 CAPM 中由于假定了参与者完全理性,否定了资本市
场参与者不会面临不确定性,而且参与者可以估计出可能发
生的事件及其概, 从而把结果不确定性转化为可计算的风
rt+1(F),就 有 :
Et(rt+1(Z)-rt+1(F))=-i1cov(r(Z),M)
(11)
给定情绪心理偏差:
Λ=In(Φ)
(12)
其中 Φ 反映投资者偏差导致的偏离: 来自投资者信念
与客观信念的差异;来自投资者均衡时间折现因子与所有投
资者客观信念时的均衡时间折现因子的差异,具体给出:
统计与决策 2011 年第 6 期(总第 330 期) 139
(4)
通过估算 CML 的斜率可以获得有效组合 在 资 本 市 场 上
的方程:
SM=
[E(Ri)-E(RM)]σ[RM] cov(Ri,RM)-σ2(RM)
(5)
[E(Ri)-E(RM)]σ[RM] cov(Ri,RM)-σ2(RM)
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慵绪投资组合曩■ 其实证分析 基于前景理论 

管河山刘玎玎谢天 (南华大学,湖南衡阳421000) 

摘要:投资者情绪对其决策有直接的影响,投资者的风险厌恶系数与其已有的投资业绩有关。本文在假设 投资者风险厌恶且其风险厌恶系数受其损益情绪影响的条件下,以投资者损益情绪效用最大化为决策目标,建 立基于投资者损益情绪的投资组合模型,有效地刻画出投资者的损益情绪对投资组合决策的影响。采用上证市 场的行业指数进行实证分析,并与Markowitz模型进行对比,结果表明,情绪投资组合模型的组合效果更好。 关键词:前景理论;情绪;投资组合 中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1674.2265(2015)03.0024.06 

一、

前言 

预期效用(expected utility)理论描述了理性经 济人在风险条件下的决策行为,即在一定的预算约 束下追求财富的期望效用最大化。由于人类的情 感、认知等许多复杂心理因素会直接影响到投资者 的决策活动,学者们试图将心理学的结论引入到投 资决策问题中去。投资者对资产的效用感知与个人 对资产的风险认知有重要关系。塞勒(Thaler, 2005)认为投资者的风险厌恶系数与投资者之前的投 资业绩有关。卡内曼和特韦尔斯基(Kahneman和 Tversky)在1979年提出,投资者应以参照点作为衡 量各备选方案的“收益”和“损失”的心理特征, 他指出:决策者在收益的情况下是风险规避的,在 损失的情况下是风险偏好的,并且在损失时感到的 痛苦远大于在收益时获得的喜悦。这一理论能更准 确更实际地反映决策者的风险偏好。本文通过引入 行为因素来修正效用函数,力求采用新的效用函数 更好地描述投资者的行为特点。 行为金融学主要应用心理科学的研究成果来刻画 投资者非理性行为对金融市场的影响。行为金融学 对理性假设修正的主要出发点可以分为基于偏好的 模型和基于信念的模型。基于偏好的行为金融模型 往往只关注各种市场异常现象的单独确认和异常解 释,基于信念的模型主要应用的心理学基础是情感 心理学和认知方式及认知偏差。近年来,投资者信 念的表现——投资者情绪,成为行为金融的研究热 点。 投资者情绪指投资者基于对资产未来现金流和投 资风险的预期而形成的一种信念(贝克和柯勒, 2006)。本文开展投资者情绪方面的行为金融理论探 讨,首先通过引人投资者情绪对风险厌恶系数进行 修正,在此基础上建立修正效用函数,使得投资者 对投资策略价值的判断更符合现实金融市场的实际 决策情形,并采用传统的Markowitz模型进行对比研 

收稿Ft期:2015.2.15 、 本文是教育部人文社科青年项目(13YJCZH944)与南华大学校社科基金(2012XYB05)的阶段性研究成果。 作者简介:管河山,男,湖南衡阳人,博士,南华大学经济管理学院副教授,研究方向为数据挖掘、计量建模、金融工程; 刘玎玎,女,河南商丘人,南华大学经济管理学院,研究方向为金融工程;谢天,男,博士,南华大学经济管理学院。 

【24】《金融发展研究》第3期 究。 二、基于前景理论的损益风险认知函数 卡内曼和特韦尔斯基(1979)首次提出行为金融 学应用广泛的偏好理论——前景理论(prospect theo. ry)。不同于传统的金融效用理论,前景理论认为决 策者不再以财富的绝对值作为价值的度量,而是以 财富的相对变化作为价值的度量,决策者将各种可 能的决策结果作为相对于一个参照点(reference point)的利得(gains)或者损失(1osses)。价值函 数反映了决策中三个显著的心理特征:第一,价值 函数以财富相对于参考点的变化作为财富价值的度 量,表明决策者关注的不仅是财富水平;第二,价 值函数为s型函数,面对利得(x>O)和损失(x< 0)时凸性不同;第三,价值函数在损失区域的斜率 比利得区域的斜率陡。 相对于最终财富,投资者往往更关注财富的相对 变化,它是以某个收益水平作为参考值,超出参考 值则情绪高涨,低于参考值则情绪低落。投资者的 风险认知受财富损益变化的情绪影响,因此,必将 对投资策略的效用值形成新的估计。 根据前景理论,从投资者情绪角度对风险厌恶系 数进行分析,可以肯定的是:当投资者处于损失状 态时,情绪低落且激愤,更加倾向于冒险,风险厌 恶系数减小;当投资者处于收益状态时,情绪高涨 且平和,更加趋于保守,风险厌恶系数增加。这表 明:投资者的风险厌恶系数与其损益情绪有关,当 投资者处于损失状态时,对损失不敏感,风险厌恶 系数较小;当投资者获得收益时,对损失更加敏 感,风险厌恶系数较大。综上所述,投资者的损益 情绪对风险厌恶系数有着重要的影响,不同程度的 损益状态对风险厌恶系数具有不同程度的情绪影响。 采用投资者损益情绪函数s来刻画投资者的心理 特征,将符合两个基本的特征:(1)损益情绪函数 表明投资者关注的不仅是财富的水平,更关注财富 的变化情况,损失会使得投资者的损失敏感度降 低,而获益会使投资者更加趋于损失规避;(2)投 资者对于财富损失和获益的反应不同,其中对于损 失的反应比对同等大小盈利的反应更为激烈。 三、损益情绪 (一)损益情绪分析 构建以财富损失为变量的损益情绪函数S,s>O 时为获益,s<O时为损失,则函数满足以下三个条 件:第一,投资者的财富增加时,风险厌恶系数增 加,反之则减小,投资者的财富没有变化时投资者 的损益情绪对其风险认知没有影响。即当s>O时,s ’(s)>0;当s<O时,S’(S)>0;当s=O时,S(s)=l。 第二,对损失和获益的差异性,损益情绪函数在损 失区域的斜率比利得区域的斜率陡,即当s>O时,s ’(s)<S’(.S)。第三,当获益或者损失大到一定程 度时,投资者情绪的反应趋于稳定,对风险厌恶系 数的影响趋于不变, ̄Plsl趋于某个足够大的值时其一 阶导数等于0。 . 综合上述条件,对于损益情绪函数,我们采用分 段函数来描述: ’ f厂(s), s ={i, 

【 , 

>0 S=0 (1) s<0 

其中,f(s)>0为s的单调增函数,g(s)>0为S 的单调增函数,且分别满足: , 三吕 (2) 

括 ’< , 3(3) 当投资者获益(s>O)时,f(s)>1表明投资者风 险厌恶系数增大,更加保守,需要更多的收益才能 进一步提高效用程度;同样当投资者损失(s<0) 时,O<g(s)<1表明投资者风险厌恶系数减小;而当 投资者不受损益情绪影响(s=O)时,f=-g=l表明投 资者风险厌恶系数退化为一般风险厌恶水平A0。因 此,定义损益情绪风险厌恶系数为: fa。 (s), s>0 A :{A。, s=0 (4) IAog(S), s<0 

(--)损益情绪风险系数 前景理论中,卡内曼对价值函数的描述是用分段 的指数函数表示的,有研究学者将基于投资者情绪 的认知函数表示为分段的指数函数。而本文根据前 部分对模型的描述,可以初步推断出:在s>O部分, 损益情绪影响函数可以采用一个对数函数来描述; 在s<O部分,损益情绪影响函数可以采用一个指数函 数来描述;两者衔接于点(0,1),因此本文假设损 益情绪影响函数为: +1, s>O |s(s):{1, s=0 (5) 

A(一 +1, s<O 

此时,损益情绪风险厌恶系数为: 

《金融发展研究》第8期【25】 IA0(s +1), s>0 A )={A。, s=0 (6) IA。[一A(一 +1], s<0 

研究表明,投资者损失一笔钱所感受到的不快, 相当于赢得同样量的一笔钱所带来的愉悦的2倍。为 具体模拟损益情绪的作用,本文在满足前景理论以 及损益情绪函数的约束条件情况下,将损益情绪影 响函数具体表示为以下形式: iI厂 =s +1, s>0 S(s):t1. s=0 (7) 

Ig( =一2(一 “+1, s<0 

模型中Or,为投资者的损益影响系数,其值的大小 反映了投资者对损益变化的敏感程度,仅值越大,表 明投资者对财富的损失和获得反应越敏感;仅值越 小,表明投资者对财富的损失和获得反应越迟钝。 对于 的值,为了避免经验值和个体差异的影响,本 文将采用多次取值的方法,对尽可能多的情况进行 讨论。一般情况下,投资者的风险厌恶系数为A。= 2.7063。将投资者损益情绪影响函数代人到风险厌恶 系数中,构建出损益情绪风险厌恶系数函数,如下 lA。 +1], s>0 A(s):tAo, s=0 (8) 四、基于损益情绪的投资组合模型 (一)基于损益情绪的效用函数 预期效用理论认为投资者是理性的,市场是有效 的,在不确定性条件下进行决策时需遵从传递性、 可替代性和恒定性等原则,但事实并非如此。人们 对待风险的态度并不像预期效用理论中所认为的那 样是无差别的,而是有显著的不同。研究发现,人 们面对低风险时表现出风险厌恶,而面对高风险时 却表现出风险偏好,这就是“弗里德曼一萨维奇困 惑”。在现实中投资者总是会受到来自各方面的因素 影响,其行为会系统性地偏离预期效用理论的预测 结果。现实生活中存在的违背预期效用理论的现象 有:确定性效应、反射效应、偏好反转、隔离效应 等。 确定性效应是指与不确定性的结果相比,人们 对具有确定性的结果赋予更大的权重(即使不确定 的结果可能具有更大利益),这与期望效用理论相 悖。卡内曼和特韦尔斯基(1979)根据所做的心理学 实验结果提出了反射效应。反射效应是指人们面对 【26】《金融发展研究》第3期 盈利和损失时会有不同的选择,当人们遭受损失 时,会更倾向于风险,而盈利时则更坚守风险规 避。人们关注的是相对于某个参考点的财富变动而 不是最终财富的位置。参考点是指人们对财富的期 望值,实际收益高于期望值相当于盈利,低于期望 值则被认为是损失。财富的损益变化影响投资者的 风险认知,进而影响投资者的投资决策。 在传统的预期效用模型中,投资者的效用仅是期 末财富的函数,前景理论中的效用函数与预期效用 理论不同,它反映的是决策者对结果的主观价值。 本文以预期财富为参照点,探讨因期末财富和预期 财富的差距引起的投资者情绪波动,给投资者风险 偏好带来的情绪影响,进而产生情绪效用。将损益 情绪函数表示为期末财富和预期财富共同的函数, 结合上文中的损益情绪风险厌恶系数函数和传统的 效用函数,定义新的损益情绪效用函数,如下所示: =tO)一 A c。v(r) (9) 其中,A 为损益情绪风险厌恶系数,是期末财 富和预期财富共同的函数,r为资产的收益率向量, ∞为各资产分配权重向量,∞r为投资组合预期收益 率,1/2A 0OCOV(r)to为投资者对资产组合的基于损益 的情绪风险认知。 损益情绪效用函数反映出:当投资者的投资决 策结果低于预期的结果时,会更倾向于风险,风险 厌恶系数降低,较少的收益实现就可以使得投资者 对财富变化的效用感受更深一层;当投资者的投资 决策结果高于预期结果时,则更坚守风险规避,风 险厌恶系数升高,需要较多的收益才能打开投资者 的心理防备,使得其对财富变化的效用感受增加; 当投资者的投资决策结果等于预期结果时,损益情 绪效用函数呈现出一般的效用函数形式。 (二)基于损益情绪的投资组合模型 大量理论研究、调查及实证研究(邹红和喻开 志,2010;杨贝,2014;朱朝晖和黄文胜,2013;谢 军和杨春鹏,2012)表明,投资者情绪是影响投资者 进行资产选择的重要因素。本文建立基于损益情绪 的最优投资组合模型,对资产投资组合进行分析。 考虑到投资者的风险厌恶系数与投资者之前的投资 业绩有关,不同的财富变化影响投资者,产生不同 的风险厌恶系数。本文假定投资者风险厌恶程度受 其情绪影响,在此基础上构建投资者损益情绪效用∞ ’r-1/2A。 ̄ocov(r)to,并以其最大化为决策目标,构建

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