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投资者情绪与股票收益率的关系研究(6)

时间:2016-12-15 10:57来源:毕业论文
2.3投资者情绪理论模型 (1)噪声交易理论模型(DSSW模型)。噪声交易理论模型是由DeLong, Shleifer, Summers, and Waldmann (1990)力提出,简称DDSW模型。该模型揭示了



2.3投资者情绪理论模型
(1)噪声交易理论模型(DSSW模型)。噪声交易理论模型是由DeLong, Shleifer, Summers, and Waldmann (1990)力提出,简称DDSW模型。该模型揭示了噪音交易者(情绪交易者)对理性投资者套利的限制,当噪音交易者情绪高时,市场通过自我驱动、自我实现,会出现非理性投资者得到生存,理性套利者遭受损失的局面,结果导致投资者情绪长期影响均衡价格,资产价格长期偏离均衡价格。理性投资者要面对两种系统风险,一是资产风险,一是噪声交易者不可测的噪声(情绪)交易行为风险。
(2)投资者结构理论(LST模型)。Lee,Shleifer和Thaler(1991)从DSSW模型出发,认为噪声交易者是以个人投资者为主,而机构投资者一般比较理性,因此在以个人投资者为主体的投资品种上,价格变动会受到个人投资者情绪的影响,从而使它们的价格表现出某种相关性,但在以机构投资者为主的投资品种上,价格表现就不会出现这种相关性。通过这一思路,他们论证了封闭式基金折价是由投资者情绪造成的前提条件。LST模型为分析投资者情绪问题提供了一种新的思路。
(3)卖空约束对证券市场的影响。Miller(1977)指出在很难进行卖空或无法卖空的情况下,特定证券需求来源于少数乐观投资者,因此证券价格被高估,产生投资者的意见分歧加大,投资者意见分歧会增加了证券的风险;Mayshar(1983)
证明了在上述条件下,股票的活跃购买者是具有最乐观预期的投资者,他们所购买股票的价格被高估。在其基础上,Xiong(2003)进一步研究指出,投资者意见分歧使证券拥有者具有把证券转售给更为乐观的投资者而获利的权利,股票价格中的投机性泡沫随投资者意见分歧程度的加大而增大,股价被高估程度随之增加,从而形成后续较低的收益。因为我国股票市场还没有成熟的卖空机制,这一点在我国股市上表现的更为明显。

2.4投资者情绪对投资收益的影响
行为金融学认为市场是无效率的,投资者是不完全理性的。如果投资者严格遵循理性的,利益最大化原则来投资,那么无论是悲观或是乐观的情绪都不会影响资产的价格。但许多证据表明投资者决策时被许多心理、行为上的偏差所影响,例如过度自信、情绪波动等。许多心理学研究已表明情绪可影响人类的判断和行为。正如本文在上节中所提到的噪声交易者,这些交易者的心理偏差或者情绪往往会影响到资本市场定价。行为金融学研究中也发现情绪影响资产价格的证据。2000年3月罗伯特•希勒在《非理性繁荣》一书中他将当时节节高升的美国股票市场称作是“一场非理性的、自我驱动的、自我膨胀的泡沫”一个月后,纳斯达克股票指数由最高峰的5000多点跌至3000点。投资者们盲目乐观情绪造成的非理性行为对市场的影响可见一斑。因此,必须研究情绪对投资者决策的影响进 而分析投资者情绪对资产价格的影响。研究投资者决策时的情绪对股价的影响主要以心理学研究为基础,研究天气环境(如日照时间)、生物节律(如月相)以及社会因素(如新闻数量)对股价的影响,分析人们会由于暂时因素变化,例如天气所引起的情绪变动影响决策,在涉及到风险与不确定因素的复杂性决定如投资决策时尤其如此。这就是投资者决策过程中的判断偏差之一——情绪基础判断。投资者在投资决策过程中,由于能力有限,会出现许多判断偏差,分别为经验简化、自我欺骗及情绪基础判断等三类。经验简化法则指人们为节省分析成本避免计算,常常听信小道消息或是利用经验来进行决策;自我欺骗指人们有过度自信倾向,当相信某事发生时会高估预测的概率值,若不相信某事会发生,就会低估事件发生的概率;情绪基础判则指人们决策过程中会因情绪的变化如哀伤或是愉快而影响决定,个人的思想会受到群众心理的感染,从而对行情不能客观的分析,盲目跟风,旺市时越炒越高,贪婪以至于疯狂,淡市低迷时又过于恐惧,这也是情绪影响投资决策的反映。De Bondt在1993年通过对美国个体投资者协会(AAF)的125个成员在1987-1992年进行每周一次的跟踪性抽样调查发现,个体投资者的情绪(乐观、悲观或中性)与股票市场持续100天内甚至更长时间的总体表现(道琼斯指数)具有显著的相关关系Ilia和Troy(2006)研究了各国股市在新月期与满月期的日均收益率,发现满月期的收益显著低于新月期。这是因为在满月期与新月期间,人们的情绪受影响有所不同,影响了投资决策行为。 投资者情绪与股票收益率的关系研究(6):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_986.html
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