动量效应研究的最新进展(1)(2)
2017-08-19 01:50
导读：2．系统的复杂性造成了奈特不确定性 奈特不确定性是如何产生的呢？现代自然科学证明，由于系统内部的非线性机制（或正反馈机制或复杂性机制）造成
2．系统的复杂性造成了奈特不确定性
奈特不确定性是如何产生的呢？现代自然科学证明，由于系统内部的非线性机制（或正反馈机制或复杂性机制）造成了系统的进化，从而形成了奈特不确定性。如果系统是一个简单的系统，那么这个随机过程就是遍历的（ergodic），可以通过频数试验等方式得到这个过程的概率分布。自然界大多数随机事件都属于这种过程，这种过程就是一般不确定性——风险。但如果系统是进化的，过程就是非遍历的（nonMergodic），即使具备了历史的和当前的所有信息（完全信息），也无法获得某种未来不确定事件的概率分布，因为它不是过去过程的简单重复，永远有新的状态被创造出来，我们不能预知这个状态，更不可能获得这种状态的概率分布。经济社会中的大多数系统都属于这种过程，这种不确定性就是奈特不确定性。
（二） 奈特不确定性视角下的动量效应微观机制
Lewellen 和 Shanken(2002)认为,股票价格序列的可预测性与股票定价过程中的“参数的不确定性（parameter uncertainty）”有关，当决策者对未来现金流量的先验信念不确定时（即存在概率分布的不确定性时），代表性投资者通过贝叶斯过程逐渐更新信念，这个学习过程渗透到股票定价过程中，导致股票价格正相关。
徐元栋、黄登仕（2003），徐元栋（2004）从奈特不确定性的角度探讨了股市动量效应产生的微观机制。与LS模型类似，投资者也不可能准确地确定未来现金流量的的概率分布，原因就是投资者面临奈特不确定性。与LS模型不同，他们认为，市场上的投资者不能用一个“代表性投资者”来代替，这些投资者是不同质的，他们对未来现金流量具有不同的先验信念（heterogeneous beliefs）。当这些异质投资者出现市场传染现象时，就造成了动量效应。
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Ford、 Kelsey 和 Pang(2006)则从微观金融角度研究了动量（反向）效应产生的机制。当市场上出现模糊（ambiguity）信号、不能确定股票的基本价值（面临奈特不确定性）时，如果做市商与投资者都表现出乐观情绪（悲观情绪），股市就会出现动量现象。
Gerdjikova(2006)试图在CBD理论（CaseMbased Decision Theory）下解释股市上的所有异常现象。由于投资者面临奈特不确定性，他无法确定股票的基本价值。如果股票价值在合理区间内，投资者为了追求更多财富而在股市上频繁交易从而造成了动量效应。
奈特不确定性视角下的动量效应机制理论认为，投资者不能确定股票未来现金流量的概率分布，异质投资者的市场传染或者情绪的悲观（乐观）造成了动量效应。这些模型可以较好地解释中国股市的动量现象。行为金融认为，决策者对股票现金流量的概率分布是确定的，不存在所谓“奈特不确定性”，是有限理性的投资者犯了认识偏差错误，从而造成了动量效应。这两种解释的最大分歧在于对不确定性的处理。
（三） 奈特不确定性视角下的“奈特不确定性厌恶”补偿模型
近年来，西方学者开始从奈特不确定性“厌恶”的角度来研究动量策略的“利润”的来源。Andrew和 Hodrick（2006）、Zhang（2006）等发现动量策略的超额利润以及收益率横断面差异与奈特不确定性有正相关关系。Anderson、Ghysels 和 Juergens（2005，2006）则试图在资产定价模型中加入“奈特不确定性厌恶因子”来解释股市中的动量效应现象。从奈特不确定性角度看，投资者除面临一般风险外，还面临“更高级风险”，即奈特不确定性。只要在定价因子模型中考虑这种“更高级风险”，异常超额收益就会消失。
（四）奈特不确定性视角下两种解释方案的逻辑联系
大学排名 从奈特不确定性视角来研究动量效应也有两条思路：一是从奈特不确定性角度研究动量效应产生的机制；二是在传统的资产定价模型中加入“奈特不确定性厌恶因子”，将其作为动量策略“超额”利润产生的来源。从逻辑上看，这两条思路并不矛盾,奈特不确定性视角下的动量效应的微观机制涉及的是“里”，“奈特不确定性厌恶补偿”模型涉及的是“结果”，是“表”。以奈特不确定性为逻辑起点，可以将这两条研究思路紧密地联系在一起。
