第9章证券投资的非线性分析

第9章证券投资的非线性分析本章内容线性分析的局限性证券市场的行为学分析证券市场的分形构造证券市场的动力学分析证券投资分析方法的新尝试线性分析的局限性主流资本市场实际根本假设无论是资产组合实际，还是资本资产定价实际，均是以有效市场假定为前提，采取线性分析方法。在一个有效的市场上，资产的定价都是平衡价钱；有效市场市场价说是CAPM的前提条件，在此前提下，CAPM模型把证券的收益率与风险以一个简单的线性关系表示出来，此谓线性分析法。线性分析的局限性主流资本市场实际根本假设有效市场假设建立于三个逐渐放松的假定之上投资者行为理性投资者是自利的。他们拥有充分的信息，可以准确地评价每种证券的内在价值。并可以对影响证券的各种信息快速做出反响。买卖战略的随机性存在理性的套利者线性分析的局限性对主流资本市场实际的实证检验背景有效市场假设提出后不久便得到许多实证检验的支持。但是，人们在实证检验中也发现一些不同于实际模型的情形，但并没有引起足够的注重。在1970年代后，实证检验发现了越来越多的例外，对线性资本市场实际的批判也逐渐增多，人们开场疑心，过度的简化能够误导投资者的决策。线性分析的局限性对主流资本市场实际的实证检验席勒以一个不变的贴现率，运用未来红利的预期净现值计算股票的实际价钱，结果发现股价实践动摇的幅度远远高于实际价钱的动摇幅度。德·邦特和塔莱发现股价往往反响过度。所谓过度反响是指投资对某种信息作过度反响，选择超买或超卖，从而导致证券价钱超出实际程度上涨或下跌的景象。在市场有效性假设下，任何一种股票的平均超凡收益率应该为零，而在过度反响下，反向的修正会呵斥预期平均超凡收益率大于零或小于零。所以，一个过度反响的市场不能被以为是一个有效的市场。Siegel发现1月份小公司股票的收益要比大公司股票平均高。运用线性分析工具对证券市场所作的预测也经常失灵。证券市场的行为学分析由于投资学必然要和人的行为发生关系，从广义上说，投资学本身就是有关人的投资行为的学问。行为学分析是与主流资本市场实际相对的行为金融学的分析方法。行为金融学兴起于20世纪80年代，其主要代表人物有卡尼曼〔Kahneman〕和特韦斯基〔Tversky〕等人。他们关怀的主要是新古典假设关于人类行为在阅历中的有效性，他们开展的非线性成效实际，引入心思学关于人的行为的一些观念，来解释投资者实践行为背叛新古典假设的缘由及其影响。证券市场的行为学分析有限理性行为学以为，人们的行为富于目的性，但这种目的性具有一定的限制。人们的行为并不是完全理性的，而是有限理性的。大脑认知的特点人的大脑具有有限的信息处置才干；大脑的内部构成决议了多重自我的存在，从而导致人们行为的不一致，阐明人们的自我控制是有限的。人们能够根据直觉，而不经过通常所说的思想而得出结论，并采取行动。当外在环境发生变动时，人们并不能将如今的环境与过去的阅历进展全面的比较，而会根据过去的阅历进展简化的处置。证券市场的行为学分析有限理性启发法卡尼曼和特韦斯基发现，面对复杂的环境，在信息有限的条件下，人们普通按被称为启发法的阅历法那么行事。启发法是处置复杂问题和有限描画信息的简化战略，它有三个根本类别：易得性启发法代表性启发法锚系和调整法证券市场的行为学分析有限理性启发法的偏向易得性启发法的偏向。个人倾向于把较高的概率赋予熟习的事件。代表性启发法的偏向对于根本比率的不敏感性对于样本量的不敏感性对于时机的误解锚系和调整法的偏向人们经常以一个初始价值为根据进展估价。一旦他们从这个价值开场，就不大情愿重新调整，即使获得了更多的信息。证券市场的行为学分析期望实际期望实际是由卡尼曼和特韦斯基创建的。根本观念人们决策的根据是他们对未来的客观预期，而客观概率那么是客观概率的非线性函数。对于概率极低的情况，赋予客观概率“0〞；对于概率极高的情况，赋予“1〞；对于较高但非极高概率的情况，赋予的权数低于其客观概率；对于较低但非极低概率的情况，赋予的客观权数高于其客观概率。证券市场的行为学分析期望实际转机点称为参考点参照点的右方表示的是正向评价，处于参照点上方的价值函数是向下凹的，阐明人们对风险是厌恶的；处于参照点下方的价值函数是向上凹的，阐明人们对风险的偏好。0价值损益价值成效函数证券市场的行为学分析期望实际的一个简单案例假设行为人面临着如下决策选择：他投资固定收益证券，可以获得1000元的收益；而同样的投资用于风险证券有50%的时机获得2000元的收益。根据许多实证研讨，普通情况下，行为人往往会选择投资固定收益证券。假设行为人面临着如下决策选择：他如今出卖手持股票，将损失1000元，继续持有该股票，50%的能够是损失2000元，50%的能够是可以防止损失。行为人往往会选择继续持有股票。这阐明，人们对风险的态度在从盈利变为亏损时是完全相反的。在亏损区域的曲线要比盈利区域陡。这意味着，对于同样数量的变化，人们对亏损看看得比收益更为重要。证券市场的行为学分析心思要素对投资行为的影响过度自信。人们对本人的判别经常表现出过度自信。这会使人们不大容易改动他们的预测，除非他们接到了证明环境曾经改动的充分信息。当牵涉到亏损时，人们倾向于追求风险；或更倾向于赌博。损失躲避。在证券市场上，投资者往往对亏损股票存在较强的惜售心思，倾向于继续持有亏损股票，不情愿实现损失；投资者在盈利面前趋向逃避风险，情愿较早卖出股票以锁定利润。懊悔躲避。行为人为了防止懊悔和绝望不做任何错误决议。由错误决策引发的绝望感远大于由胜利带来的兴奋。证券市场的行为学分析噪声买卖噪声买卖者的特征噪音买卖者是指对风险资产未来收益分布构成错误理念的投资人。他们能够遭到虚伪信息的影响，或在搜集处置信息和预期收益的某一环节中出现了行为上的偏向，或由于他们过于置信本人的判别，错误地评价了与收益相关的风险性。噪声买卖者容易对能够影响未来股息的新闻往往做出过度反响，容易跟随风潮和狂热。证券市场的行为学分析噪声买卖套利买卖者与噪音买卖者相对应，套利买卖者是理性的投资者，他们根据价值进展投资。其最优战略就是利用噪音买卖者的错误。他们能够起到的作用是将证券价钱推回到与证券根本价值相符的程度上。套利买卖者作用的有限性噪音买卖者在市场中普遍存在，能够引发系统性的噪音买卖风险；套利者的供应有限；风险证券的供应是有限的。证券市场的行为学分析噪音买卖者和套利者的收益比较增持效应价钱压力效应买高卖低效应空间发明效应增持效应和空间发明效应有助于提高噪音买卖者的收益，而价钱压力效应和买高卖低效应那么相反。证券市场的行为学分析正反响投资行为金融实际那么以为，证券市场上人们普遍存在从众心思，能够产生“羊群效应〞；噪音买卖者的行为在买卖中那么能够出现正反响买卖行为。所谓正反响买卖，是指在证券价钱升高时买进证券、在价钱下跌时卖出证券的行为。正反响买卖可以用来解释证券市场的价钱泡沫。历史上绝大多数价钱泡沫都是从利好音讯开场的。证券市场的分形构造自然界中充溢了活生生的“延续但不可微分〞的图形〔即没有切线的曲线〕和全然“不延续〞但“自类似〞的外形。确定分形它是一个可用迭代一个简单的规那么生成自类似物体。如科克雪花。随机分形证券市场的分形构造Mandelbrot等人以为，证券市场是一种分形分布。股票价钱的时间序列，通常显示为一条参差不齐的曲线，因此它不能够是一维的；假设它不是正态分布的，不能填充为一个平面，因此也不是二维的。它的维数介于1和2之间。据埃德加.E.彼得斯(EdgarPeters)的研讨，S&P500的维度为1.24。股票价钱的时间序列是定性自类似的，即序列在不同的标度上有类似的统计特征。此外，股票价钱会遭到不延续的突发性事件的影响，因此能够出现“延续但不可微分〞的图形和全然“不延续〞的外形。证券市场的分形构造有偏随机游动与赫斯特指数按照EMH，股票价钱是随机游动的，即当期的价钱曾经反映了一切可获得的或公开的信息，未来的价钱只能由新的信息决议。即一切投资者立刻对价钱做出反响，未来与过去或如今都不相关。但在现实中，大多数投资者会等着确认信息，并且不等到趋势曾经十清楚显就会不作出反响。证明一个趋势所需确实认信息的时间是不同的，但对于信息的不均等的消化能够导致一个有偏的随机游动。这种运动又称为分数布朗运动或分形时间序列。证券市场的分形构造有偏随机游动与赫斯特指数赫斯特最先对有偏随机游动做出全面研讨。他提出了重标极差分析法。重标极差是用观测值的规范差去除极差所得的比率。赫斯特发现，大多数自然景象，包括河水外流、、温度、降雨、太阳黑子，都遵照一种“有偏随机游动〞——一个趋势加上噪声。趋势的强度和噪声的程度可以根据重标极差随时间的变化情况来度量，即看赫斯特指数H比0.50大多少。证券市场的分形构造赫斯特指数R/S为重标极差；N为观测次数；a为常数；H为赫斯特指数。赫斯特指数的类型：H=0.5。标志着一个序列是随机的和不相关的。0<H<0.5；标志着序列是反耐久性的时间序列。假设一个时间序列在前一个时期是向上走的，那么，它在下一个期间多半向下走。0.5<H<1.00。标志着序列是耐久性的或趋势加强的序列。假设序列在前一个期间是向上〔下〕走的，那么，它在下一个期间将继续是向上〔下〕的。趋势加强行为的强度或耐久性，随H接近于1而加强；H越接近于0.5，其噪声越大。赫斯特发现，自然界和社会生活中，耐久性序列很多，资本市场就是其中之一。资本市场的R/S分析彼得斯〔1989、1991〕将R/S分析方法运用于对资本市场的分析。其根本方法是利用股票的对数收益率来计算H值。案例：苹果电脑对于SP500的贝塔值是1.2，而ConsolidatedEdison的贝塔值为0.60。按照资本资产定价模型，苹果电脑股票的风险应大于ConsolidatedEdison股票。但是，运用赫斯特指数分析的结果，ConsolidatedEdison股票的H值为0.68，阐明它的系统中的噪声多，该时间系列具有更短的耐久性和更参差不齐，因此它的风险较大。苹果电脑的H值为0.75，那么阐明它的系统中的噪声少，该时间系列具有更强的可耐久性和清楚的趋势，因此它的风险较小。证券市场的动力学分析非线性动力系统非线性动力学又称为混沌实际。对于非线性系统的研讨，就是对从稳定到紊乱过渡的研讨。例如，香烟的一缕破碎成烟的漩涡，随后散失在轻烟中，便是从稳定到紊乱的例子。证券市场的动力学分析非线性动力系统的特征对于初始条件的敏感依赖。初始条件很小的差别产生出最终景象的极大不同的差别。两个推论:由于对初始条件敏感，非线性系统内在地不可作长期预测。离起始点的时间越远，预测结果越不准确。由于被非线性性质放大的缘故，进化过程可以是如此之复杂，以致于我们不能够回溯其步骤和对系统“消除混合〞。临界程度。在“压断驼背的最后一根稻草〞中，骆驼垮掉和那根特定的稻草之间没有直接关系，而是由于一切分量的累积效应最后超越了骆驼站直的临界值。骆驼忽然垮下来是一个非线性反响。烟柱破碎成烟的漩涡和散失，也是由于烟柱上升的速度超越了一个临界点，而不能再抑制空气的密度。证券市场的动力学分析非线性系统的三种类型点吸引子如钟摆运动。无论给钟摆设置什么样的初始值，它最后都在原点停下来。原点就是系统的平衡形状。极循环假设没有摩擦力或重力的阻尼，钟摆运动便是极限环非线性系统。混沌或分形吸引子想象我们随机地改动我们给钟摆的能量，但推进之间的时间间隔却坚持不变，由此所构成的运动便是混沌或分形吸引子。证券市场的动力学分析李雅普诺夫指数是衡量系统对于初始条件依赖的敏感性的目的。一个正的李雅普诺夫指数度量系统内临近的点相互之间发散得有多么的快。一个负的李雅普诺夫指数度量一个系统在遭到扰动之后需求多长时间才干恢复本人。动力学分析与R/S分析结合在一同，强有力地阐明美国股票市场是一个非线性系统，其它国家的股票也具有类似的性质。证券投资分析方法的新尝试协同市场假设协同市场假设是由瓦加〔Vaga，1991〕提出的。将协同论运用于对资本市场的分析，资产价钱与投资收益的变化取决于经济环境与资本市场参与者的相互影响。协同市场说的根本假定是，资本市场上收益率的分布基于以下两个要素在时间上的变化：一是根本的或经济的环境；二是市场中存在的心情偏倚量或“集体思想〞程度。证券投资分析方法的新尝试协同市场假设市场能够出现四种形状1．随机游动。投资者相互之间完全独立行动，并且信息很快反映在价钱之中；2．过渡市场。随着“集体思想〞程度的提高，投资者心情中的偏倚可以使得信息的影响延展一个很长的时间期限；3．混沌市场。投资者心情对于集体思想有很强的传导力，但根本情况是中性的或不确定的。集体心情能够出现大的摇摆；