羊群效应模型

羊群效应模型简述

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羊群效应模型(herd behavioral model)该模型觉得投资人羊群举动是符合最大效用准则的，是“群体阻力”等情绪下贯彻的非理性举动，有序列型和非序列型两种模型。

序列型羊群效应模型

序列型羊群效应模型由Banerjee(1992) 提出，在该模型中，投资人通过典型的贝叶斯过程从市场噪声以及其它个体的决策中依次获取决策信息，这类决策的最大特质是其决策的序列性。但是现实中要区分投资人顺序是不现实的。因此这一如果在事实金融市场中缺乏支持。非序列型则论证无论仿效倾向强或弱，都不会得到现代金融理论中有关股票的零点对称、单一模态的厚尾特质。

举动金融理论中的一个重要的模型是羊群效应模型。事实上，羊群举动同样也是由模拟产生的。Scharfstein and Stein (1990)表示，在一部分情形中，运营者简单地模拟其余运营者的投资决策，忽视独立的私人信息，尽管从社会角度看该种举动是无效的，但对于关心其在劳动市场声誉的运营者来说却是合理的。Banerjee (1992)提出序列决策模型分析羊群举动，在这个模型中，每个制定人在执行决策时都观察其前面的制定人作出的决策，对他来说，该种举动是理性的，由于其前面的制定人或许拥有一部分重要的信息，因此他或许模拟别人的决策而不运用其自己的信息，自此造成的均衡是无效的。Banerjee序列决策模型假定投资人的决策次序，投资主体通过典型的贝叶斯过程从市场噪声以及其余个体的决策中获取自己决策的信息，该种依次决策的过程致使市场中的“信息流”。

非序列型羊群效应模型

与Banerjee序列决策模型相对的是非序列羊群举动模型。该模型也是由贝叶斯法则下得出的。模型如果任意两个投资主体之间的模拟倾向是固定相同的，当模拟倾向较弱时，市场主体的状况是收益服从高斯分布，而当模拟倾向较强时，市场主体的状况是市场崩溃。另外，Rajan(1994)、Maug %26amp; Naik(1996)、Devenow %26amp; Welch(1996)分别从投资人的信息不对称、机构运转中的委托——代理关系、经济主体的有限理性等角度探讨羊群举动的内在造成气制。

对羊群举动的实证研究的方向

对羊群举动的实证研究分为两个方向：

一是以共同基金、养老基金等指定类型的投资人为对象，通过分析其组合变动和交易信息来判定其能否存在羊群举动(Lakonishok,1992;Werners, 1998; Graham, 1999)；

二是以股价分散度为指标，研究整个市场在大幅涨跌时能否存在羊群举动。

有关贝叶斯和贝叶斯法则

贝叶斯（Bayes）是一名统计学家，他发明的贝叶斯统计学在经济分析中大行其道已有多年了。贝叶斯统计学中有一个基本的工具叫“贝叶斯法则”（Bayesian law）， 即使它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。假如你目睹一个人总是做一部分好事，则那个人多半将是一个好人。这就是说，当你不能精准知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质有关的事件显现的多少去判定其本质属性的几率。 用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的机会性就愈大。

贝叶斯定理（又被称为贝叶斯法则）是几率论中的一个结果，它跟随机变量的条件几率以及边沿几率分布相关。在有些有关几率的解说中，贝叶斯定理(贝叶斯更新）能够告知我们如何利用新证据修改已有的观点。

一般，事件A在事件B(发生)的条件下的几率，与事件B在事件A的条件下的几率是不一样的；但是，这两者是有确定的关系,贝叶斯定理就是该种关系的陈述。

作为一个规范的原理，贝叶斯定理对于所有几率的解释是有效的；但是，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中几率如何被赋值有着不同的观点：频率主义者依据随机事件发生的频率，或者总的样本里面的个数来赋值几率；贝叶斯主义者要依据未知的命题来赋值几率。一个结果就是，贝叶斯主义者有许多的可能运用贝叶斯定理。

贝叶斯定理是有关随机事件A和B的条件几率和边沿几率的。

其中L(A|B)是在B发生的情形下A发生的机会性。

在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：

按这些术语，Bayes定理可表述为：

也就是说，后验几率与先验几率和类似度的乘积成正比。

此外，比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准类似度（standardised likelihood），Bayes定理可表述为：