行为金融学4个模型
2023-03-28 15:16:46 0 举报
AI智能生成
行为金融学4个模型
作者其他创作
大纲/内容
前景理论(预期理论)
概述
风险及不确定条件下的决策
通常不是从财富的角度考虑问题,
而是从输赢的角度考虑,关心收益和损失的多少
基本原理
面对获利时,风险规避
子主题 1二鸟在林,不如一鸟在手”,在确定的收益和
“赌一把”之间,多数人会选择确定的好处。所谓“见好就收,落袋为安
面对损失时,风险喜好
在确定的损失和“赌一把”之间,做一个抉择,多数人会选择“赌一把”
面对得失时,判断依据参考点
多数人对得失的判断往往根据参照点决定,举例来说,在“其他人一年挣6万元你年收入7万元”和“其他人年收入为9万元你一年收入8万”的选择题中,大部分人会选择前者
对损失比获得更敏感
白捡的100元所带来的快乐,难以抵消丢失100元所带来的痛苦
基本内容
决策过程分为两个阶段
第一阶段:相关信息的收集&整理
对事件进行预处理,包括数据的整合、简化
第二阶段:评估与决策
不同的整合、简化方法会得到不同的事件及其组合,
并导致人的非理性行为和框架依赖效应,即人对同一问题的最
后决策的不一致
面对风险决策:
除了风险因素,还要考虑所处环境、场景等
应用场景
应用实例
实验
试验:一是有两个选择,A是肯定赢1000元,B是50%可能性赢得2000元,50%可能性什么也得不到。你会选择哪一个呢?大部分人会选A,这说明人是风险规避的。二是有这样两种选择,A是你肯定损失1000元,B是50%可能性损失2000元,50%可能性什么也不损失。结果大部分人会选B,这说明他们是风险偏好的。
可是我们仔细分析一下,这两个实验其实是一样的,只是玩了个文字游戏而已。第一个实验中假设你刚刚赢了2000元(以此为参照),那么如果你选了A就相当于肯定损失了1000元;选B50%可能性赢2000元就相当于50%可能性不损失钱,50%可能性什么也得不到就相当于50%可能性损失2000元。
管理决策影响
举个例子,一家公司面临两个决策,投资方案A肯定盈利200万元,投资方案B有50%的可能盈利300万元,50%的可能盈利100万元。这时候如果公司定的盈利目标比较低,不如说100万元,那么A方案看起来好像多赚了100万元,而B则要么刚好达到目标,要么多赚200万元。A和B都是获得,那么大多数人会选A方案。但要是公司定的目标比较高,比如是300万元,那么大多数人会选B方案,员工会抱着说不定会达到目标的心理,去拼一下。这说明老板(决策者)完全可以通过改变盈利目标来改变员工对待风险的态度。
现象解释
前景理论还可以用来解释一些决策现象。比如群体在奖惩决策时,奖励往往是就低不就高,惩罚往往是就宽不就严。为什么会有这种向中间回归的趋向呢?可以这么解释:获奖励者并非大多数人,多少有奖金就可以了,重要的是名誉,多几块钱少几块钱人们不会太在意;受到惩罚者也非大多数人,名誉上已经惩罚了,物质上象征性地惩罚一下, 给人改过的机会。这就像中国古代的中庸之道,得饶人处且饶
营销应用
营销措施制定
1、在推出营销措施时,我们的措施要明确而实在,因为人们在面临获得时会注意规避风险,恐怕上当受骗,以为会中圈套。有时营销徒有虚名,有时好事不被看好。所以我们的营销方案要实在,我们对方案的宣传要明明白白。
2、不要轻易取消以前的营销措施,因为人们在面临损失时是风险偏爱的,他们会感到吃了亏,来的不是时候,因此而对酒店的一切感到不信任,使酒店蒙受生意和信誉的双重损失。如果确实要有新的变动,可以采取改变营销办法的变通措施。
3、在决定一项营销措施时,要考虑是否能够持续下去,因为人们对损失比对获得更敏感,如果取消以往的营销好处,人们会非常不满。把曾经有过的优惠去掉,还不如当初就根本没有。
营销宣传启发
分别经历两次获得所带来的高兴程度之和要大于把两个获得加起来一次所经历的高兴程度;而两个损失结合起来所带来的痛苦要小于分别经历这两次损失所带来的痛苦程度之和
1、如果有几项营销措施出台和宣传,应该把它们分别推出和宣传。
2、如果有几个价格上调的收费项目,应该把它们放在一起推出和宣布。
3、如果有一个大的好消息和一个小的坏消息,就应该一起推出,使其带来的快乐超过带来的痛苦。
4、如果有一个大的坏消息和一个小的好消息,就应该分别推出,使好消息带来的快乐不致以被坏消息的痛苦所淹没。
模型缺陷
描述性的模型
只能对人们的行为进行描述
只是说明了人们会怎样做,而没有告诉人们应该怎样做
对比【规范模型】:【描述模型】缺乏严格的理论和数学推导
应用研究主要集中在【金融市场】,因此应用范围方面还有待拓展。
应用实例
人的理性是有限的
人们在做决策时,并不是去计算一个物品的真正价值,
而是用某种比较容易评价的线索来判断
冰淇淋实验
现在有两杯哈根达斯冰淇淋,一杯冰淇淋A有7盎司,装在5盎司的杯子里面,看上去快要溢出来了;另一杯冰淇淋B是8盎司,但是装在了10盎司的杯子里,所以看上去还没装满。你愿意为哪一份冰淇淋付更多的钱呢?
如果人们喜欢冰淇淋,那么8盎司的冰淇淋比7盎司多,如果人们喜欢杯子,那么10盎司的杯子也要比5盎司的大。可是实验结果表明,在分别判断的情况下(评点:也就是不能把这两杯冰淇淋放在一起比较,人们日常生活中的种种决策所依据的参考信息往往是不充分的),人们反而愿意为分量少的冰淇淋付更多的钱。实验表明:平均来讲,人们愿意花2.26 美元买7盎司的冰淇淋,却只愿意用1.66 美元买8盎司的冰淇淋。
餐具实验
比方说现在有一家家具店正在清仓大甩卖,你看到一套餐具,有8个菜碟、8个汤碗和8个点心碟,共24件,每件都是完好无损的,那么你愿意支付多少钱买这套餐具呢?如果你看到另外一套餐具有40件,其中24件和刚刚提到的完全相同,而且完好无损,另外这套餐具中还有8个杯子和8个茶托,其中2个杯子和7个茶托都已经破损了。你又愿意为这套餐具付多少钱呢?结果表明,在只知道其中一套餐具的情况下,人们愿意为第一套餐具支付33美元,却只愿意为第二套餐具支付24美元。
虽然第二套餐具比第一套多出了6个好的杯子和1个好的茶托,人们愿意支付的钱反而少了。因为到底24件和31件算是多,还是少,如果不互相比较是很难引起注意的,但是整套餐具到底完好无缺还是已经破损,却是很容易判断的。
公共决策
比如说太平洋上有小岛遭受台风袭击,联合国决定到底给这个小岛支援多少钱。假设这个小岛上有1000 户居民,90%居民的房屋都被台风摧毁了。如果你是联合国的官员,你以为联合国应该支援多少钱呢?但假如这个岛上有18000 户居民,其中有10%居民的房子被摧毁了(你不知道前面一种情况),你又认为联合国应该支援多少钱呢?从客观的角度来讲,后面一种情况下的损失显然更大。可实验的结果显示,人们觉得在前面一种情况下,联合国需要支援1500 万美元,但在后面一种情况下,人们觉得联合国只需要支援1000 万美元。据说,这个实验从一般的市民到政府官员,屡试不爽。
风险决策
风险型决策概述
概念:是指决策者对决策对象的【自然状态】和【客观条件】比较清楚,
也有比较明确的【决策目标】,但是实现决策目标必须【冒一定风险】
相关概述
文字风险型决策
指每个备选方案都会遇到几种不同的可能情况,而且已知出现每一种情况的可能性有多大,即发生的概率有多大,因此在依据不同概率所拟定的多个决策方案中,不论选择哪一种方案,都要承担一定的风险。
先验概率
根据过去经验或主观判断而形成的对各自然状态的风险程度的测算值。
自然状态
指各种可行方案可能遇到的客观情况和状态。
损益矩阵
一般有三部分组成:可行方案、自然状态及其发生的概率、
各种行动方案的可能结果。把这三部分内容在一个表上表现出
来,这个表就是损益矩阵表。
不同标准的决策方法
期望值为标准的决策方法
以收益和损失矩阵为依据,分别计算各可行方案的期望值,选择其中期望收益值最大(或期望损失值最小)的方案作为最优方案
适用场合
(1)概率的出现具有明显的客观性质,而且比较稳定;
(2)决策不是解决一次性问题,而是解决多次重复的问题;
(3)决策的结果不会对决策者带来严重的后果。
以等概率(合理性)为标准的决策方法
由于各种自然状态出现的概率无法预测,因此假定几种自然状态的概率相等,然后求出各方案的期望损益值,最后选择收益值最大(或期望损失值最小)的方案作为最优决策方案。
适用场合
各种自然状态出现的概率无法得到的情况。
以最大可能性为标准的决策方法
以一次试验中事件出现的可能性大小作为选择方案的标准,不是考虑其经济的结果。
适用场合
各种自然状态中其中某一状态的概率显著地高于其它方案所出现的概率,而期望值相差不大的情况。
风险型决策的决策树
简述
决策树是对决策局面的一种图解。它是把各种备选方案、可能出现的自然状态及各种损益值简明地绘制在一张图表上。用决策树可以使决策问题形象化。
决策树图的制作步骤
1.绘出决策点和方案枝,在方案枝上标出对应的备选方案;
2.绘出机会点和概率枝,在概率枝上标出对应的自然状态出现的概率值;
3.在概率枝的末端标出对应的损益值,这样就得出一个完整的决策局面图。
决策树图的分析
决策树图的分析程序是先从损益值开始由右向左推导,称为反推决策树法。
后悔理论
过渡自信
过渡反应
只能对人们的行为进行描述
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