基于异质性投资者的动态情绪资产定价

沿用基于消费的资产定价模型设定,将行为金融领域中离散时间框架下的情绪资产定价模型拓展到连续时间框架下,把异质性纳入Lucas纯交换经济体,构建了一个含有异质性投资者的动态情绪资产定价模型,并使用中央计划者问题求解出异质均衡.通过加入投资者情绪因子,本文得到情绪投资者的主观股利增长率,并将其用于动态异质情绪资产定价模型的框架中,以此刻画理性投资者和情绪投资者的异质性,研究结果表明投资者情绪是影响收益的重要因子.数值算例与敏感性分析表明投资者关于股利信息的错误预期将会导致横截面股价漂移率增大.     

基于相对财富和习惯形成的资本资产定价模型

构造了一个基于相对财富和习惯形成的效用函数: 投资者的偏好不但依赖于当前的消 费水平, 还依赖于投资者过去的消费水平以及在社会中的相对财富. 使用新效用函数提出了 基于相对财富和习惯形成的资本资产定价模型, 并使用3 个具体效用函数给出了具体的资产 定价模型.     

从“管中窥豹”到“高屋建瓴”：大数据背景下的个人投资者行为

现代金融理论是建立在资本资产定价模型（CAPM）和有效市场假说（EMH）两大理论基石之上的。然而，随着研究的深入，众多金融异象的出现动摇了理性人假说。Kahneman和Tversky率先提出了前景理论，开创了行为金融学的先河。随着大数据的发展，金融学者将更多维度的数据应用到投资者行为的研究中去。本文从投资者异质性、处置效应、地域偏好、行业偏好、博彩偏好、投资者社会互动、过度自信、羊群效应，以及投资者行为的决定因素共9个角度，本文总结了2010～2021年大数据背景下的投资者行为研究文献，并结合当前的技术和金融市场的发展，提出了未来的研究方向。     

信贷资产证券化、异质性投资者和金融风险

在Gennaioli等人^[1]建立的标准模型基础上,引入投资者异质性时间偏好和由投资者过度自信引起的异质性信念,探讨投资者非理性对金融风险的影响。研究发现,与Gennaioli等人^[1]的结论不一样,银行金融中介并不会利用投资者非理性发行更多的表面无风险实际有风险的债券,因此,非理性投资者参与资产证券化产品的交易并不会增加金融市场的风险。这一结论为信贷资产证券化产品在交易所发行交易,允许中小投资者参与其中提供了理论依据。     

考虑消费与投资者情绪的股票市场资产定价

首先基于现有相关研究成果从理论上建立了考虑消费与投资者情绪的资产定价模型,然后选取2005年5月~2018年4月期间的中国A股上市公司数据以及消费和投资者情绪数据,分别对构建的考虑消费与投资者情绪的模型以及CAPM、Fama-French三因子和五因子模型进行实证检验和比较分析.研究结果表明:1)在资产定价模型中引入消费和投资者情绪因子能够在理论上对CAPM、Fama-French三因子和五因子模型进行合理拓展和修正.2)从总体定价效率看,用消费和投资者情绪因子分别替代Fama-French三因子模型中的规模和账面市值比因子、Fama-French五因子模型中的盈利和投资因子,都能够提高资产定价效率;在考虑消费和投资者情绪因子后,Fama-French五因子模型中的盈利和投资因子不再能提高资产定价效率.本文研究结果基于消费和投资者情绪改善了Fama-French模型定价效率,在一定程度上丰富和完善了资产定价理论.     

标准金融理论探源及其批判

本文认为,标准金融理论沿袭了新古典经济学的分析框架：宏观均衡的分析范式、理性预期假设和无成本假说等。然而,鉴于资本市场与商品市场的差异,宏观均衡的分析范式并不适用于资本市场;作为标准金融理论市场均衡模型和风险处理框架的基础,理性预期假设也与现实存在很大的偏差;成本的存在导致资产价格与偏好无关的结论不能成立,偏好是决定投资者对资产价格预期的重要因素,并且,定价是对总风险定价。     

消费习惯、异质偏好与资产定价

建立了拥有两类投资者的模型:一类具有“内在性消费习惯”,该习惯依赖于其自身的消费,投资者在进行消费选择时均要考虑内在消费习惯的影响;另一类具有“外在性消费习惯”,该习惯依赖于总的消费水平但不影响消费决策.用这种模型来分析异质偏好对资产定价的影响.发现在通常情形下,内在消费习惯增加股权溢价水平,而外在性消费习惯对股权溢价...     

基于异质价格信念的金融资产泡沫形成机制

假设风险资产未来价格变化由其过去价格变化外推形成,基于现金流股息冲击提出一个新的资产价格泡沫模型研究金融资产泡沫形成机制、提炼其内在特征、获得金融市场稳定发展的相关启示。假设异质价格信念投资者具有常绝对风险规避效用偏好,基于期望效用模型获得基本面投资者和外推型投资者的最优风险资产需求函数;进一步,假设外推型投资者在资产交易过程中部分关注风险资产基本价值,修正其最优风险资产需求函数,在市场出清状态下获得资产价格泡沫模型;基于模型参数设定模拟金融资产泡沫形成机制,并结合金融市场证据分析其内在特征;最后,从投资者异质性和无风险资产收益率层面设定参数值对比讨论影响金融资产泡沫强弱程度的因素。结果表明：在正的现金流股息冲击下,外推交易行为导致金融资产泡沫,且具有滞后性;金融资产泡沫具有典型的三阶段特征,量价齐升是金融资产泡沫产生的显著标志;无风险资产供给是金融资产泡沫的抑制器;投资者结构及其价格信念差异与金融资产泡沫的强弱程度密切相关。研究不但为金融资产泡沫形成机制提供了一个分析框架,而且为金融市场稳定发展提出相关决策参考。     

基于保守性偏差的行为资产定价模型

本文采用信息经济学、微观结构理论和动态规划的方法,从考察投资者接受新信息后形成对资产价值的后验看法入手,通过理论建模,根据投资者认知偏差的保守性偏差因素建立了一个行为资产定价模型。在基于完全理性的资产定价模型和投资者对信息的贝叶斯学习模型的基础上,文章先构建了一个基于保守性偏差的行为资产定价模型,然后用其证明了保守性偏差会导致资产误定价,最后用保守性偏差引起资产的误定价来解释了证券收益率的异象。     

投资者交互网络“模体”对股票资产价格影响研究

传统的资产定价模型从市场的角度对资产价格进行定价,但是市场背后的投资者交互行为与股票资产价格关系密切,仅从市场的角度无法完全解释资产价格。本文使用复杂网络分析方法对投资者线上交互关系进行建模,通过股票论坛投资者交互网络的网络模体结构特征刻画投资者线上交互模式,并在Fama-French三因子模型的基础上加入了投资者交互模式因子构建四因子定价模型,研究发现,投资者交互因子具有较强的定价能力,并且加入交互因子的四因子模型定价效果比传统三因子模型和动量因子四因子模型更好。本研究为大数据框架下非结构化文本信息的市场价值提供了实证依据。