数理金融学的四、前景展望:行为金融学--新的主流金融学

1. 数理金融学的四、前景展望:行为金融学--新的主流金融学

众所周知,主流金融学建立在米勒和莫迪利安尼套利定价理论、马柯维兹资产组合理论、夏普一林特纳一布莱克(Sharpe,Lintner and Black)资本资产定价模型(CAPM)以及布莱克一斯科尔斯一默顿(Black,Scholes,and Merton)期权定价理论(OPT)的理论基石之上的。主流金融学之所以至今具有强大的生命力是因为它以最少的工具建立了一个似乎能够解决所有金融问题的理论体系。几乎没有理论体系会与所有的实证研究相吻合,主流经济学也不例外。米勒承认红利问题对于主流金融学而言是一个迷,但是他仍然坚持认为,通常情况下的金融市场理性预期均衡模型和有关红利的特殊模型联合起来,将是很完善的,至少不会比其它任何模型差。对现有金融学的理论框架进行基于行为金融或是其它理论的重建既非必要,也决不会在不远的将来发生。Schwert(1983)十分不情愿地接受了需要新的资产定价理论以解释反常现象的观点。但他同时强调,新的资产定价理论也必须是在所有投资者都理性地追求最大化的框架之内。而De Bondt和Thaler(1985)强调,股票价格超涨超跌的过度反应实际上是一种超越理性的认知缺陷。Shiller(1981,1990)则明确指出,股票价格的涨落总是被非理性的狂热所左右,理性并不可靠。由此可以预见,行为金融学与主流金融学目前的争论是水火不容的。和主流金融学一样,行为金融学也由许多有用的工具构成。这些工具有些为主流金融学与行为金融学共有,有些则是行为金融学独有,如人类行为的易感性(susceptibility)、认知缺陷(cognitive errors)、风险偏好的变动(Varying attitudes toward risk)、遗憾厌恶(aversion to regret)、自控缺陷(imperfect self-control)以及同时将理性趋利特性和投资者情绪等价值感受作为自变量纳入分析框架,等等。一些人认为,行为金融学不过是将心理学引入了金融学,但是心理学从来没有离开过金融学。尽管行为模型不一样,但所有的行为都没有超越心理学。主流金融学又何尝不对投资者的行为(指导行为的是心理)做出假设呢?只不过主流金融投资者的行为被理性(rational)所模型化,行为金融投资者的行为则被置于正常(normal)的模型之中。理性与正常并非完全相悖。理性行为通常被定义为追求效用最大化的行为,而追求效用最大化被认为是很正常的。面对10美元与20美元的选择,理性人和正常人都会选择20美元。综上所述,在很短的时间内,行为金融学迅速崛起。无论认同还是反对,任何一名金融学者都在对行为金融学提出的问题与得到的结论进行仔细推敲。这一事实本身足以展示行为金融学在当今金融学领域的地位及发展前景。从对主流金融学的假设与结论提出质疑,到对市场有效性、风险、资产定价模型等问题提出自己独特的观点,一直到提出自己的资产组合理论,行为金融学正在逐步向一个完善的金融体系发展。可以预见,行为金融学和主流金融学围绕本文上述问题的争论也将随之深入。虽然行为金融学完全替代主流金融学还只是行为金融学家的一厢情愿,但行为金融学必将对金融理论与实践产生越来越大的影响。也许正如Thaler(1994)所说,终将有一天“行为金融学”作为一个名词将不再被人提起——这是多余的。人们在对资产定价时将很自然地考虑各种“行为金融”意义上的因素。从这一意义上讲,笔者更相信行为金融学与主流金融学在争论中不断融合,形成新的更具实践性的主流金融学的观点。

2. 行为金融对数理金融的挑战

亲，您好很高兴为您解答：行为金融对数理金融的挑战
答：理论与实践结合，计量经济学挑战，模型要求更高
行为金融学：将心理学、社会学和金融学相结合，从而分析人的有限理性和思维决策行为的局限的理论便是行为金融学。行为金融学的研究思想相对于传统经济学是一种逆向的逻辑。传统经济学理论是首先创造理想然后逐步走向现实，其关注的重心是在理想状况下应该发生什么；而行为金融学则是以经验的态度关注实际上发生了什么及其深层的原因是什么。这种逻辑是一种现实的逻辑、发现的逻辑。从根本上来说，行为金融学所研究的是市场参与者表现出的真实情况是什么样的，以及从市场参与者所表现出的特性来解释一些金融现象。传统金融理论主要包括Markowitz的均值一方差模型和投资组合理论，Sharpe、Lintner、Mossin的资本资产定价模型，Fama的有效市场理论和Black-Scholes-Merton的期权定价理论。这些理论的基础是有效市场理论,它是传统金融理论的基石。但是有效市场理论在解释实际金融现象时遇到了很多问题，比如阿莱悖论、日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等。【摘要】
行为金融对数理金融的挑战【提问】
亲，我是百度老师很高兴为您解答，编辑需要时间请您稍等片刻。【回答】
多写一点【提问】
好难【提问】
亲，您好很高兴为您解答：行为金融对数理金融的挑战
答：理论与实践结合，计量经济学挑战，模型要求更高
行为金融学：将心理学、社会学和金融学相结合，从而分析人的有限理性和思维决策行为的局限的理论便是行为金融学。行为金融学的研究思想相对于传统经济学是一种逆向的逻辑。传统经济学理论是首先创造理想然后逐步走向现实，其关注的重心是在理想状况下应该发生什么；而行为金融学则是以经验的态度关注实际上发生了什么及其深层的原因是什么。这种逻辑是一种现实的逻辑、发现的逻辑。从根本上来说，行为金融学所研究的是市场参与者表现出的真实情况是什么样的，以及从市场参与者所表现出的特性来解释一些金融现象。传统金融理论主要包括Markowitz的均值一方差模型和投资组合理论，Sharpe、Lintner、Mossin的资本资产定价模型，Fama的有效市场理论和Black-Scholes-Merton的期权定价理论。这些理论的基础是有效市场理论,它是传统金融理论的基石。但是有效市场理论在解释实际金融现象时遇到了很多问题，比如阿莱悖论、日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等。【回答】
你这个不是解释定义么【提问】
哪有说挑战【提问】
亲亲稍等【回答】
亲亲，理论与实践结合,计量经济学挑战,模型要求更高【回答】

3. 数理金融学的三、争论的新发展

1.行为资产定价模型与资本资产定价模型。主流金融学认为行为金融学对投资者价值感受的过分关注已经走入歧途。比如,Miller指出,股票价格不仅仅是一个回报率。在它的背后隐藏着许多故事,家庭的支出变化、家庭矛盾、遗产划分、离婚协议,如此等等,不一而足。我们研究资产组合理论、资产定价理论就是要从扑朔迷离的市场中寻求决定市场发展方向的主要因素。过分关注于一些无关紧要的现象只会使我们迷失研究方向。然而,行为金融学家则坚持认为对投资者行为进行研究是至关重要的。Meir Statman(1999)指出,其实CAPM也是从投资者行为人手的。在CAPM中,所有投资者均被假设为只关心投资回报和投资组合的协方差(风险),二者的均衡便导出结论。现在,行为金融研究的目的就是要改变CAPM的假设,使其更接近现实,怎么能认为它不重要呢?Shefrin和Statman(1994)构筑了BAPM(be-havioralasset-pricing model)作为主流金融学中CAPM的对应物。BAPM将投资者分为信息交易者(information traders)和噪声交易者(noise traders)两种类型。信息交易者即CAPM下的投资者,他们从不犯认知错误,而且不同个体之间表现有良好的统计均方差性;噪声交易者则是那些处于CAPM框架之外的投资者,他们时常犯认知错误,不同个体之间具有显著的异方差性。将信息交易者和噪声交易者以及两者在市场上的交互作用同时纳入资产定价框架是BAPM的一大创举。BAPM中证券的预期收益决定于其行为贝塔(behavioral betas),即正切均方差效应(tangent mean-variance-efficient)资产组合的贝塔。因为噪声交易者对证券价格的影响,正切均方差效应资产组合并非市场组合(market portfolio)。比如,噪声交易者倾向于高估成长型股票的价格,相应的,市场组合中成长型股票的比例也就偏高。为了纠正这种偏差,正切均方差效应资产组合较之市场组合要人为调高成熟型股票的比例。标准贝塔和行为贝塔的估计是一个难点。在CAPM中,我们都知道市场组合的构成原理但却找不到精确构造市场组合的方法,因此在计算标准贝塔时只好用股票指数代替市场组合。行为贝塔的计算就更加困难。因为正切均方差效应资产组合随时都在变化,这个月还在起重要作用的行为因素下个月可能变得微乎其微,我们很难找到它的有效的替代物。当然,这些问题决不能阻止金融学家们对资产定价模型的追求。CAPM也好,BAPM也好,究其根本,所有资产定价模型都是经济学中供求均衡基本思想的一个翻版。供求曲线既决定于理性趋利特性(如对产品成本、替代物价格的分析),也决定于消费者的价值感受(如口味等)。在CAPM中,供求仅仅决定于理性趋利特性下的标准贝塔,在三因子APT中,供求决定于公司规模(size)、B/M以及市场组合本身,但对公司规模和BM的判断是具有理性趋利特性的客观标准呢,还是反映了投资者的价值感受特性呢?Fama和French(1992)持前一种观点,Brennan、Chordia和Subrahmanyam(1992)则持后一种观点。BAPM涵盖了包括理性趋利特性和价值感受特性的诸多因素。比如钦佩(admirafion)这种价值感受特性。《财富》杂志每年都对职业经理人和投资分析家最钦佩的公司做一次调查。Shefrin和Statman(1995)发现,回答者明显偏爱其钦佩的公司的股票,而且这种偏爱已经明显地超越了预期回报(理性)的解释能力。在股票市场上,人们对成长股的追捧同样超越了理性。事实证明,价值感受特性和理性趋利特性一样,应当成为决定预期收益的参数。2.行为金融组合理论(Behavioral Portfolio Theory)与马柯维兹资产组合理论。金融机构在实践中所使用的资产组合和主流金融学中马柯维兹均方差组合是有很大差别的。比如,Fisher和Statman(1997)发现共同基金为一些投资者采取了较高比例股票的投资组合,对另一些投资者却采取了较高比例债券的投资组合,这显然有悖于主流金融学中的两基金分离定理(two-fund separation)。因为两基金分离定理证明所有有效组合都能够表示为一个股票与债券具有固定比例的风险组合和不同数量的无风险证券的组合。Shefrin和Statman(1999)提出了行为金融组合理论来替代马柯维兹的均方差组合理论。均方差组合投资者将资产组合看成一个整体,他们在构建资产组合时只考虑不同证券之间的协方差,并且他们都是对风险的态度不变的风险厌恶者。行为金融组合者则具有金字塔型层状结构的资产组合。资产组合金字塔的每一层都对应着投资者特定的投资目的和风险特性(方差)。一些资金投资于最底层防止变得不名一文,一些资金则被投资于更高层次用来争取变得更富有。行为金融组合理论较之均方差组合理论较好的和目前十分流行的在险价值(value-at-risk,VAR)构筑资产组合的方法达到理论与实践上的一致性,但仍有许多具体问题有待进一步突破。比如,如何将各种理性趋利特性和价值感受特性进行定性、定量的区分与描述,如何具体构筑层状组合结构每一层的资产组合,等等。3.如何看待泡沫与风险补偿。CAPM等主流金融学模型都在关注不同股票的预期收益差异,但同一股票不同时期的预期收益如何变化,风险补偿会不会变化,抑或说如何衡量泡沫呢?在这方面,行为金融学再一次表现出良好的解释能力。风险补偿是金融工具(这里指股票)预期收益率与无风险证券收益率之间的差值。风险补偿的名称是针对金融工具的接受方而言的,对于金融工具的转让方而言,它又被称作风险贴水。它名义上是对风险的补偿,但它实际上涵盖了包括理性趋利特性和价值感受特性在内的决定股票收益的所有因素。Shefrin(1999a,b)从理论和实证两方面得出基本因素和市场情绪(sentiment)共同决定风险补偿。Porter和Smith(1995)则在实验室环境下成功模拟了泡沫的形成过程。

4. 数理金融学的二、争论的核心:市场有效性

过度反应(overreaction)与滞后反应(underreaction)是主流金融学与行为金融学争论双方所使用的一个重要武器。但对过度反应与滞后反应的研究涉及到金融学领域至今还未形成统一认识的市场有效性问题。对市场有效性通常有两种理解。一种理解认为,有效市场意味着投资者不可能找到系统有效地打败市场的方法。另一种理解认为,有效市场下证券价格是理性的(rational)。理性价格仅仅反映市场对风险收益进行权衡的理性趋利特性(数理金融中的无套利均衡),而并不反映投资者情绪等价值感受(value-expres-sive)特性。资产分配策略(tactical asset allocation,TAA)反映了市场不可战胜意义上的有效性和理性价格意义上的有效性的差别。秉承资产分配策略的投资者试图在股市出现泡沫时抛出股票,在股市出现恐慌时买进股票。在对泡沫与恐慌的判断中实际上包含着投资者情绪这种价值感受特性。但这并不意味着市场是容易被打败的。Philips,Rogers和Capaldi(1996)发现,资产分配策略在1977-1988年非常成功,1988年以后就失效了。其中,这一策略在1987年的股市大恐慌时最为成功。大多数秉承这一策略的投资者在股市崩盘之前已经抛空头寸。不过,遗憾的是,这些投资者大多在股市达到最低点时仍然驻足不前,从而丧失了在随后的股市复苏中大赚一笔的机会。看来,打败市场决非易事。在金融学家们对市场有效性问题争得不可开交的时候,似乎忘记了Fama(1991)的论述:市场有效性是不可检验的。对市场有效性的检验必须借助于有关预期收益的模型,如CAPM、APT等。如果实际收益与模型得出的预期收益不符,则认为市场是无效的。我们经常见到的验证某一金融市场低价股和具有较高B/M(book-to-market ratios)的股票存在超额收益率的实证研究,其实都是在试图否定市场有效性。但问题在于,如何得出超额收益的预期收益模型本身就是错误的呢?因此,市场有效性必须和相关的预期收益模型同时得到证明。这就陷入了一个悖论:预期收益模型的建立以市场有效为假定前提,而检验市场有效性时,又先验假设预期收益模型是正确的。用市场有效性前提下的预期收益模型是无法检验市场有效性的。以最为常用的CAPM和APT为例,市场有效性不成立,CAPM和APT就不成立。但反过来并不能因CAPM和APT导出的结论与市场有效性不符而否定市场有效性——因为CAPM和APT本身有可能是错误的。由于以上原因,尽管关于市场有效性的实证研究如火如荼,却很难得出一致的结论。研究者们都极力试图使市场为自己的观点提供佐证。他们往往对不同时期、不同市场的数据采用不同的资产定价模型处理,研究结果不免有失客观性。Hawawini和Keim(1998)曾试图对这一问题进行客观全面的研究。他们采集了不同国家、不同时期的金融数据,与不同的资产定价模型进行比较,得出的结论却是自相矛盾、一塌糊涂。最终,Hawawini利Keim不得不回到Fama(1991)的论述:现有金融手段无法验证是资产定价理论有错误还是市场是无效的。他们无奈地写道:我们希望这一问题能够在下一个百年得到解决。尽管如此,价值感受对投资者的投资决策和资产价格具有重要影响是一个不争的事实。纯理性的价格并不存在。因此,对市场有效性的第一种理解(市场不可战胜意义上的有效市场)似乎更为科学。行为金融学正是基于对市场有效性的第一种理解致力于探索同时反映理性趋利特性和价值感受特性的资产定价模型。

5. 数理金融学的介绍

任何一门学科的现代化和精确化进程，都必然导致以数学作为自身的语言。从经济学中独立出来的现代金融学的现代化标志， 体现在金融学的数量化上。金融科学数量化是指金融学理论研究模式趋向于数学化（指推理演绎数学化）、应用研究定量化(指建立相应的数学模型)和运用计算机技术求解模型数值问题的广泛化，从而促成了金融数学的诞生和发展。金融数学是一门新兴的金融学与数学（特别是最优化理论、高等概率论、随机微积分、偏微分方程等）的交叉学科,又称数理金融学。

6. 论金融数学理论的发展及其应用

 　　  论文  关键词：　理论发展　应用      　　论文摘要： 金融数学是一门新兴学科，是“金融高技术”的重要组成部分。金融数学的研究目标是利用数学在某些方面的优势，围绕金融存在的问题，通过建立模型模拟为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询，从而解决金融行业实际运行中存在的问题。随着的发展，特别是金融在经济中的地位越来越重要，金融数学相关理论也得到突飞猛进的发展，为解决金融实践中的问题发挥日益重要的作用，本文将就金融数学的相关理论及现实应用进行论述。          　　一、金融数学的定义          金融数学或数学金融学亦或数理金融学都是由mathematicalfinance而来，可以理解为是以数学为工具解决金融问题的学科。金融数学是通过建立适合金融行业具体实情的数学模型，编写一定的软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究的一门应用学科。     金融数学的最大特点是大量应用现代数学工具，特别是伴随着控制理论和随机过程的研究成果在金融领域中的创造性应用，金融数学——一门新兴的边缘学科应运而生，国际上也称数理金融(Mathe--matical Finance)。金融数学起源于金融问题的研究。随着金融市场的发展，金融学越来越与数学紧密相连，取得了突飞猛进的发展。     广义来说，金融数学是指应用数学理论和方法，研究金融经济运行规律的一门新兴学科，狭义的来讲，金融数学的主要研究内容是关于在不确定多期条件下的组合选择和资产定价理论，而套利、最优和均衡则是这一理论中最重要的三个概念。     金融数学从一些金融或者经济假设出发，用抽象的数学方法，建立金融机理的数学横型。金融数学的范围包括数学概念和方法(或者其他自然科学方法)在金融学、特别足在金融理论中的各种应用，应用的目的是用数学的来表达、推理和论证金融学原理。金融数学是金融学的一个分支，因此金融数学首先以金融理论为背景和基础，这倒并不意味着从事金融数学一定要受过金融方面的正规的学术性训练(这确实大有益处)。尽管金融学由于具有自己充足的特征而从中独立出来，但它毕竟是作为经济学的应用分支学科发展起来的，因此金融数学也以经济原理和技术为基础和背景。由于金融还同学、学、税务理论等有密切的联系，金融数学还需要以会计原理、财务技术、理论等方面的知识为基础。     金融数学的理论基础当然还包括现代数学理论和学理论，其首要环节是数学或统计建模，也就是从复杂的金融中筛选出关键因素以分辨出相关因素与无关因素，然后从一系列的假设条件出发，推导出各种关系，最后得到结论对作出对结论的解释。这种建模活动不仅非常有用而且极为重要，因为在金融中，假设中一个小的失误、一个错误的推导、一个有误的结论、或者一个对结论的错误解释甚至都会导致一次金融的灾难。此外，在金融数学的研究中计算机技术的应用也具有十分突出的位置。     综上可见，金融数学是金融学、数学、统计学、经济学与计算机科学的交叉学科，属于应用科学层次。金融数学也是金融学继定性描述阶段以后的一个更高层次的数量化的分析性学科。          　　二、现代金融数学理论的发展          1　随机最优控制理论     现代金融理论一个更值得重视的应用领域是解决带有随机性的问题，解决这个问题的重要手段是随机最优控制理论。随机最优控制是控制理论中在相当晚时期得到发展的。应用贝尔曼最优化原理，并用测度理论和泛函分析方法，是数学家们在本世纪60年代末和70年代初对于这一新的数学研究领域作出的重要贡献。金融学家们对于随机最优控制的理论方法的吸收是十分迅速的。70年代初开始出现了几篇经济学论文，其中有默顿(Merton)使用连续时间方法论述消费和资产组合的问题，有布罗克(Brock)和米尔曼(Mirman)在不确定情况下使用离散时间方法进行的经济最优增长问题。从此以后，随机最优控制方法应用到大多数的金融领域，在国内以彭实戈为代表的中青年学者对此也做出了卓越贡献。         2　鞅理论     现代金融理论最新的研究成果是鞅理论的引入。在金融市场是有效的假定F，证券的价格可以等价于一个鞅随机过程。由Karatzas和Shreve等人倡导的鞅方法直接把鞅理论引入到现代金融理论中，利用等价鞅测度的概念研究衍生证券的定价问题，得到的结果不仅能深刻揭示金融市场的运行规律，而且可以提供一套有效的算法，求解复杂的衍生金融产品的定价与风险问题。利用鞅理论研究金融理论的另一个好处是它能够较好地解决金融市场不完备时的衍生证券定价问题，从而使现代金融理论取得了突破性的进展。目前基于鞅方法的衍生证券定价理论在现代金融理论中占主导地位，但在国内还是一个空白。 

7. 数理金融学的简介

这在当前是一门新兴学科。随着诺贝尔经济学奖越来越多的颁给计量经济学研究学者，学者也越来越重视数学在金融研究领域中的运用。这门学科的最大特点，就在于利用数学模型来解释和研究金融问题。

8. 5、(多选题3分) 下列属于行为金融与数理金融区别的是() A.假设基础不同？

下列属于行为金融与数理金融区别的是(没有区别)相互为别称。
所谓的区别如下：


金融数学是一门新兴的金融学与数学特别是最优化理论、高等概率论、随机微积分、偏微分方程等的交叉学科，又称数理金融学。
供参考。