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    程度。根据过度自信的资产均衡价格模型,本文以股票价格与股票价值方差的比
    率作为投资者过度自信的指标, 建立基于投资者过度自信的股票收益率的回归模
    型,实证分析投资者过度自信和股票收益率之间的关系。 第二章  行为资产定价理论
    2.1 行为资产定价模型
    资产定价模型(BAPM)是Shefrin 和Statman(1994)在CAPM 理论的核心定
    价思想的基础上构造的。在 BAPM 模型中,假设市场上的投资者有理性的信息
    交易者和非理性的噪声交易者。信息交易者从不犯认知错误并且不同个体之间具
    有良好的统计均方差。这样,信息交易者都属于 CAPM 框架的理性“经济人”。
    噪音交易者容易产生认知偏差,并不按照严格的均方差偏好进行资产选择,不同
    的个体之间具有显著的异方差,属于 CAPM 框架之外的投资者。这两类交易者
    在市场上相互作用,共同影响着资产价格的波动。噪音交易者的存在导致估计的
    发生和形成噪音交易者风险 NTR(noise trader risk)。“理性”的信息交易者无法“量
    化”这一新的风险因素,只能在真实风险之上再加上额外的风险,它用行为 β
    来表示。这样,在 BAPM 中证券的预期收益决定于行为 β 系数,即正切均方差
    效应资产组合的β。换句话说,在 BAPM 中行为 β 与均值方差有效组合的切线有
    关,正切均方差效应资产组合并非市场组合。这清楚的表明了 CAPM 和 BAPM
    的联系与区别。并且,以 BAPM 能够解释CAPM 的两个悖论:正是因为市场上
    普遍存在的不断犯错误的噪声交易者,所以交易不仅是可能的而且是经常的;同
    时正是噪音交易者的存在导致了风险资产的价格与其内在价值的背离是持续的,
    “套期保值”交易不仅是可能的而且是必要的。
    在 BAPM 模型中 β 的估计是难点,在CAPM 中,我们可以用股票指数来代
    替市场组合,但是在计算行为 β 时,正切均方差效率资产组合随时都在变化的,
    这个月还在起重要作用的行为因素下个月可能就变的次要甚至微乎其微,所以很
    难找到它的有效替代物。现在运用较广泛的是澳大利亚 Vikash Bora Ramiah 和
    Sinclair Davidson  提出的动量指数(Dynamic volume index)(DVI)。构建动量指
    数的主要依据是证券的交易量,以证券的交易量作为反映投资者情绪的指标,交
    易量反映了不同投资者对某种证券未来价格的不同看法。交易量在平均值以上的
    证券被认为是被交易者偏好的,存在噪声交易者的可能性也更大。但在构建动量
    指数的过程中,应该剔除那些由新信息发布等因素造成的交易量变化。DIV 指数
    的计算为:
    分别表示 t 时刻和 0 时刻按交易量标准选入构建 DVI组合的证
    券,0 I
    是调整乘子。利用 DVI 的收益率来计算行为 β;利用整个证券市场的市
    场指数的收益率来计算传统的 CAPM  模型下的 β,两者之差即为NTR。
    Shefrin  和Statman(1994)的行为资产定价模型提供了一个度量心理认知偏差
    对价格偏离的解释程度的方法。其主要的理论贡献是为后来的研究者提供了如何
    量化定价过程中的心理因素的框架,尤其是对行为的分析启发了后来的研究者。
    但这一模型也存在着一定的缺陷,例如,该模型只是考虑了投资者在信息学习过
    程中的不完全理性对资产定价的影响。实际上,投资者在投资决策过程中的心理
    因素不仅很多而且也很复杂。这不仅体现在对信息的学习上,也体现在投资者对
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