行為金融學對研究金融市場問題的重要作用
——基于當前互聯網金融發展分析

謝博文

（安徽大學國際商學院，安徽 合肥 230061）

自2000年來，尤其是在2013與2017年，羅伯特·希勒與理查德·泰勒分別獲得該年度諾貝爾經濟學獎，使行為金融學的研究方法和部分結論得到越來越多的理論界和實務屆的認可。而隨著互聯網技術的不斷發展，遠程辦公與互聯網金融成為金融行業持續運行的關鍵，這一現實也讓行為金融學作為一種工具，開始為許多金融機構所使用，在大數據時代中，與互聯網相結合，大放異彩。

一、新古典經濟學在金融市場中出現的問題

（一）行為金融學對新古典經濟學的理論挑戰

最近的二三十年里，越來越多的學者研究發現，新古典金融理論所依賴的研究假設過于理性化，并不完全符合真實世界中的個體心理與市場環境，所得到的結論也并不能很好地擬合現實金融市場所生成的價格和交易數據。與此同時，越來越多的實驗證據表明，投資者在決策和博弈過程中并不像新古典經濟學家所刻畫的“經濟人”那樣表現出純粹的自利且完美理性，而是很大程度上受到認知、心理、社會、情感等因素的影響，從而產生規律性、系統性的偏離。于是，有經濟學家提出了與傳統“經濟人”不同的既非完全理性，又不是凡事皆自私的“現實人”假設。

（二）有效市場假說的概念與其受到的質疑

有效市場假說，即證券價格可以及時準確的體現投資者可獲得的信息的變化，在給定的信息下任何時點的真實價格都很好地估計了內在價值。而其成立的必要條件就是“經濟人”假設：若在金融市場中交易的全部為經濟人，他們的理性預期與理性決策保證該市場是有效的；有些投資者不完全理性時，由于投資者交易策略互不干涉，這部分交易者會相互抵消，市場總體仍趨向有效；即使由于兩類非理性投資者交易引起價格偏離，理性經濟人會發現這部分偏離并加以利用來進行套利操作，使資產回歸基本價格；非理性交易者以非基本價格進行交易，其財富也會漸漸減少，最后因為損失過大而為市場所淘汰。

然而大多數時候投資者并非“經濟人”，他們表現出系統性的心理偏差，大致表現為：風險態度，表現為人們在獲得收益時表現為風險厭惡，損失時表現為風險尋求；非葉貝斯規則預期，表現為人們用短期的歷史數據來預測不確定的未來，即使近期事件的發生僅僅出于偶然；框架效應，表現為人們對同一問題的判斷很大程度上受問題呈現方式的影響，如上市公司披露消息的方式，投資者自身對損失和收益的感覺等。而挽救上述偏差的方式便是套利，即經濟人會發現高估或低估的證券，進行套利以維持市場有效性，而由于諸多風險充分的套利不可能實現，這就使金融市場可能產生一段時間內的持續偏離，從而從根本上對新古典經濟學的核心——有效市場假說提出了質疑。

（三）期望效用理論的內容與其面臨的挑戰

事實上越來越多的實驗證據證明，期望效用理論是有漏洞的。法國經濟學家阿萊的實驗證明，人們更傾向選擇確定的收益，且在收益可能均較大時傾向于選擇收益可能最大的方案，收益可能均較小時傾向于選擇最大預期收益方案，即著名的“阿萊悖論”。這之后又有學者提出孤立效應，即人們通常忽略共有的部分而集中于不同方案之間的不同點，這導致不同的方案描述方式導致不同的偏好。繼而又有學者提出了偏好反轉，即在決策者不同的誘導方式下，對本質相同的方案選擇偏好出現差異甚至反轉。這不斷涌現的證據證明了期望效用理論是有漏洞的。

二、行為金融學對研究金融問題的重要作用

（一）對個人投資者的行為研究——股票收益率異象

第一，投資者會過早賣出盈利股票并不愿出售虧損股票。行為金融學家認為，投資者賣出盈利的股票時，實際的盈利帶來了極大的滿足感；而當面對虧損的股票時，賣出即意味著承認自己的錯誤，會使投資者產生極大的后悔心理，從而使投資者通過不愿賣出虧損的股票來回避對錯誤的承認，即使這會帶來更大的損失。

第二，股票交易頻率極高。這是由于投資者認為看到了股票資產將發生價值變化的信號，他們相信自己的判斷并進行交易，進而導致這種情況，即過度自信。而當投資者的交易行為確實帶給他收益的時候，投資者會把獲利的原因歸于自身，而忽視巧合的可能性，進而激化其過度自信的程度。

第三，投資者傾向于關注一些顯眼或更感興趣的信息，從而改變交易者的交易行為。人們在認知過程中難免的存在“有限注意”，在交易中就體現在投資者把更多的注意力放在宏觀經濟或行業信息上，而非特定的公司上；面對會計報表時更關注盈余的數字本身而忽視該數字的質量。

第四，投資者情緒會對其將要進行的交易產生影響。研究發現，陰雨天氣中人們的負面情緒會得到放大，而晴天則會放大人們的正面情緒。其他諸如溫度，比賽的結果，甚至早餐的內容都會對投資者的情緒產生影響，進而影響他們要進行的交易。

第五，盡管新古典經濟理論強調應最大限度地分散投資風險，但現實中資產的分散化卻十分不充分，甚至有部分投資者長期僅持有一只股票，除了上述的過度自信與可能的“本土偏差”（即投資者傾向于購買本國或本地的股票），投資者個人的風險偏好，自身的條件決定的信息獲得成本，對于信息的傾向性等因素均能導致個人投資者投資組合的不分散。

（二）對群體行為的研究——郁金香狂熱

首先，在信息不對稱的前提下，存在著一些投資者傾向于利用前面的投資者公布的決策信息，而放棄自己獲得的私人信息這一現象，即使自己的私人信息可能更有價值。這個現象使初始幾個投資者后面所有人的決策趨同，一旦開始的幾個決策者公開了失真信息，就會使價格推高進而偏離基礎價值。

其次，即使有理性投資者可能發現了問題，他也通常會擔心自身與他人之間存在不利于自己的信息不對等，進而轉向以噪聲交易為優勢策略的從眾投機；而金融中介機構為吸引客戶，同時也避免損失發生時與客戶產生經濟法律糾紛，也會依客戶的要求對看似風光無限的繁榮產業進行投資，進一步加快金融資產不正常的升值。

三、互聯網金融為行為金融學帶來的變化

（一）研究方法的更新——計算金融

正如上文所說，行為金融學也是建立在大量數據與模型的基礎上，而互聯網技術的發展不僅簡化了制作模型的難度，也衍生出了一種新的研究方法-計算金融。其主要思想就是通過計算機，尤其是人工智能的自我學習，快捷的構建一個有效的且可以隨市場變化的模型，這在難以預測的市場中意義重大，可以影響一國乃至世界的經濟運行。所以雖然前路漫漫，諸多數據與關系無法確定，如價格怎樣決定？隨時間推移價格的變化等，但計算金融仍是值得投入資源進行研究的。

（二）應用領域的擴展——大數據金融

在對群體偏差的部分提到，人的行為不僅受到個人心理偏差的影響，還越來越多地受到社會關系的影響，而個人的行為結果也以大數據的方式得以呈現。大數據，即由于數據規模和復雜程度限制，無法用傳統軟件管理工具進行處理的數據集合。而隨著研究的深入，已經可以利用大數據來變革以往的實驗方式。僅中國，截至2019年6月，中國網民規模為8.54億人，互聯網普及率達61.2%，網站數量518萬個，并仍處于增長態勢中。而社交媒體，國內如新浪微博，微信，QQ；國外如Twitter（推特），Facebook（臉書）成為理解社會行為的絕佳數據庫，相較于過去的實驗，從這樣的數據庫中獲得的數據避免了抽樣調查的隨機性的取樣偏差，更加真實可靠。同時，一些搜索引擎，如百度，Google（谷歌）的查詢記錄也可以作為大數據的來源：如某股票代碼的搜索量的上升暗示了買入信號強烈，因為賣方早已了解了該股票的相關信息。同時，通過大數據還可以對以往難以建立指標的情緒構建代理指標。可以說，大數據的出現，帶來的是行為金融學的革新，而在未來，有了大數據的行為金融學如虎添翼，結合前人智慧，一定會在擬定經濟政策，構建國家戰略等重要問題上成為支柱級的力量。

四、結束語

隨著互聯網時代的發展，大數據為取得以往無從獲取的大規模數據提供了可能，計算機的發展為處理這些數據提供了支持，以行為金融學為工具，可以提供上至群體下至個人的行為分析，不僅有利于政府擬定助推式的政策，通過誘導而非強制投資者做出正確判斷，減少了財政支出；也有利于幫助投資者了解自己，從而減少非理性損失。金融機構的全面云端化也使這些數據更加重要——可以瞭見不遠的將來，投資中介機構將通過大數據分析為其委托方提供所需服務。時代在發展，行為金融學作為一門備受矚目的新興學科，一定會在互聯網時代一展宏圖。