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行为金融学的定量
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定量行为金融 [1]是一个新的学科，利用数学和统计方法，了解在偏差行为一并估价 。 这部分努力已率领Gunduz Caginalp （数学教授与编辑的行为金融研究 2001-2004年），包括合作者弗农史密斯 （2002年诺贝尔经济学奖得主），大卫波特， 唐Balenovich ，Vladimira Ilieva， 艾哈迈德杜兰 ）。 通过研究杰夫马杜拉 [2] ， 雷斯特姆 [3]等人已经证明在交易所买卖的大量资金在股票和行为的影响。
该研究可以归纳为以下几个方面：
1. 经典理论实证研究，演示重大偏离[4] 。
2. 建模使用行为影响的概念加上资产的有限性非经典假设。
3. 根据这些预测方法。
4. 研究实验性资产市场和模型来预报试验使用。
内容
• 1 历史
• 2 引用
• 3 研究中的新闻
• 4 外部链接 
历史
该理论的普遍金融市场在20世纪下半叶的一直是有效市场假说 （有效市场假说），其中规定，所有公共信息纳入资产价格。 任何偏离这个真实价格迅速剥削谁试图优化他们的回报，恢复真正的均衡价格知情交易者。 对于所有的实际目的，那么，市场价格行为，好像所有的交易者在追求自我与完整的资料和理性的兴趣。
迈向20世纪末期，这一理论被质疑在几个方面。 首先，有一个事件的数量大的市场，无疑投下的基本假设。 在1987年10月19日的道琼斯平均下跌超过20％，单日，因为许多小型股遭受更深的损失。 在随后的几天大的振荡提供了一个图形，它类似于1929年的著名的崩溃。 1987年的崩溃提供的一个难题和挑战，大多数这样的经济学家曾认为，谁的波动不应该存在于年龄在信息和资金流动效率比他们更是在20世纪20年代。
随着十年的持续，日本市场被上升到的高度，从任何现实地评估目前的估值。 市盈率上升到三位数，如日本电话电报公司实现了市场价值（市场价格乘以股票的股份数），超过了西德整个市值。 早在1990年， 日经指数站在40000年有两个近一倍英寸 在不到一年的日经指数跌至近一半的高峰。
与此同时，在美国的新技术，特别是因特网，增长催生了高科技公司，其中一些成为公开上市前的任何利润长的新一代。 由于在日本股市泡沫十年前这些股票飙升至数十亿美元的市场估值，有时甚至在他们的收入。 一直持续到2000年的泡沫和随之而来的萧条减少了这些股票许多是他们事先的市场价值的百分之几。 即使是一些大型和高科技公司失去了盈利的2000-2003年期间，其价值的80％。
这些大型泡沫和崩溃的估值产生怀疑重大变化对有效市场假设，即把所有公共信息准确的情况下。 在他的书中， “非理性繁荣” ， 希勒在讨论市场过剩的困扰，并得出结论认为股票价格的估值将超过在变化。 这种推理线也已得到确认一些研究（如，杰弗里教宗[5] ），对封闭式基金的交易像股票一样，但有一个准确的估价报道频繁。 （见赛斯安德森和杰弗里生于“封闭式基金定价” [6]对这些问题的审查有关的文件。）
除了这些世界的发展，其他领域的挑战古典经济学和EMH来自新实验经济学的先驱弗农史密斯谁赢得了2002年诺贝尔经济学奖的经济学 。 这些实验（与格里Suchanek，阿灵顿大卫波特和威廉姆斯和其他机构合作），具备参与交易的计算机网络上的实验者定义的资产。 一系列的实验涉及单资产，在支付了15期，每个固定股息，然后变得一文不值。 相反，古典经济学的期望，交易价格往往上涨的水平远高于预期支出较高。 同样，其他实验显示，对古典经济学和博弈论的预期结果许多人不承担在实验了。 这些实验的一个关键部分是参与者赚到了他们的交易决定的后果真钱，这样的实验是一个实际的市场，而不是一个民意调查。
行为金融学 （BF）的是一个具有上述领域过去二十年成长过程中的一部分作为描述的现象反应。 研究人员使用的文件系统偏差（例如，反应不足，过度反应等），在专业投资者以及新手出现的各种方法。 行为金融学的研究人员一般不同意有效市场假说由于这些偏见的后果。 然而，有效市场假说理论家柜台，虽然有效市场假说使有关数据后，市场为基础的精确预测，高炉通常不说超越有效市场假说是错误的。
行为金融学的定量研究
量化的尝试，并使用基本偏差的数学模型，它们是。主体行为金融定量Caginalp和合作者使用了世界市场的数据和统计和数学方法在两个实验经济学的数据，以便进行定量预测。 在一个可追溯到1989年的一系列论文，Caginalp和合作者研究了资产市场的动态利用微分方程，纳入如价格趋势和系统内有现金和资产评估有限战略和投资者的偏见。 此功能是由不同的传统财务，其中有无穷的套利假设。
一和）Balenovich（1999年这一理论的预测由Caginalp [7]是一个较大的现金每股供应将导致更大的泡沫。 ）实验所Caginalp，波特和史密斯（1998年[8]证实，现金水平增加一倍，例如，在保持数量不变的股份基本上双打泡沫的严重程度。
利用微分方程来预测市场，他们的实验也证明是成功的发展，因为像方程约谁已成为（Caginalp，波特和史密斯）先前的实验中挑选优秀的交易者人类预报准确。
在使用这些想法来预测金融市场价格动态的挑战一直是近期的工作，已经合并两种不同的数学方法的一些重点。 差分方程可用于统计方法来提供短期预测，同时使用。
金融市场的一个动态的困难的认识一直是（存在的“噪音” 菲舍尔黑色 ）。 随机世界的事件总是会在估值，很难从中提取任何决定性力量，可能会出现变化。 因此，许多统计研究表明只有微不足道的非随机组成部分。 例如， Poterba和萨默斯表现出微小的股票价格走势的影响。 怀特表明，用500天的神经网络IBM的股票在短期预测方面并不成功。
在这两个例子中，“噪音”或估值的变动显然超过了任何可能的行为的影响。 一种方法，避免了这一缺陷已经研制成功，在过去的十年。 如果一个人可以减去了估价，因为它在时间各不相同，其余的人可以学习行为的影响，如果有的话。 沿这些线路（Caginalp和格雷格Consantine）早期研究研究了两个克隆封闭式基金的比例。 由于这些基金具有相同的投资组合，但买卖的独立，比例是独立的估价。 一个统计时间序列研究表明，这一比例为高度非随机的，而且明天的价格最好的预测是不是今天的价格（如有效市场假说的提出），但之间的价格和价格走势半途而废。
对过度反应的问题也一直在行为金融学的重要。 他在2006年的博士论文[9] ， 杜兰检查封闭最终偏离基金方面的130,000个数据点的价格每日资产净值 （资产净值）。 从资产净值基金表现出较大的偏差行为有可能在以后每天相反的方向。 更有趣的是统计观察，在如此大的偏差之前向相反方向的大偏差。 这些前体可能表明，一个根本原因，这些大动作，在评估中的重大变化的情况下，可能是由于贸易商预期的消息提前定位。 例如，假设许多交易商预期的利好消息和购买股票。 如果利好消息并没有兑现他们倾向于出售大量涌现，从而抑制大大低于以前的水平的价格。 这种解释是与有效市场假说不符，但与资产流动微分方程一致，纳入与有限性的资产行为的概念。 研究仍在继续努力，以优化资产流动方程中的参数以预测短期价格。