1-投资理论

授课大纲
国际金融理财师
投资理论
证券组合理论 资本资产定价模型 套利定价理论 有效市场理论 行为金融学简介
国 际 金 融 理 财 师
资格认证培训
1
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国际金融理财师
证券组合理论
效用函数 最小方差投资组合 有效集定理 资本市场线
国际金融理财师
一.证券组合理论
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1.1 效用函数
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1.1.1 效用函数与风险态度
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效用在经济学上是指人们从某事物中所得到的主观的 满足程度。 投资者的效用是投资者对各种不同投资方案形成的一 种主观偏好指标（态度）。投资者的效用是其财富的 函数。 假定投资者为理性效用最大化者（Rational Utility
Maximizers）
在未来不确定的环境下，投资者总是期望从投资中获 得较大的未来效用（财富），而其期望效用是一随机 变量（财富）的函数。因此，投资者对风险的态度由 其效用函数的形态所决定。 效用函数可分为三类：凹性效用函数、凸性效用函数 和线性效用函数，分别表示投资者对风险持回避态 度、喜好态度和中性态度。 投资者对风险有三种态度：风险厌恶、风险中性和风 险喜好。
投资者的目标是在服从预算约束的条件下，使当前消 费效用和期望财富（未来消费）效用，E [U(W)]，最大 化。 未来财富由投资策略所决定。由于未来的投资回报为 随机变量，因此未来的财富水平也是随机的。
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风险态度的测定－赌徒心态
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风险态度的测定－赌徒心态
赌徒的选择： A ． 愿意拿走$40：
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设一赌局，G(a,b,α)，其中 a 和 b 为结果，α 为结 果 a 发生的概率。 对于一给定赌局 G($100, 0, 40%)， 终盘的期望值 = $100 × 0.4 + 0 × 0.6 = $40 赌徒的问题是：拿走$40，还是“开赌”？
U($40) > 0.4U($100)+0.6U(0) => 风险厌恶（Risk averse） B ． 愿意开赌： U($40) < 0.4U($100)+0.6U(0) => 风险喜好（Risk loving） C ． 无所谓： U($40) = 0.4U($100)+0.6U(0) => 风险中性（Risk neutral）
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风险态度的测定－赌徒心态
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凹性效用函数－风险厌恶
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在金融经济学理论中，假定所有投资者为风险厌恶者。 在上述赌局中，开赌的风险（方差大）比拿走$40（0方 差）要大。因此，如果期望回报为正态分布，给定一期 望回报水平（均值），投资者将选择方差最小的赌局。
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凹性效用函数
这种效用函数的特点是
– –
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凸性效用函数－风险喜好
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财富越多越好（一阶导数为正） 边际效用递减（二阶导数为负）
设X1，X2为任意两个可能的财富值， α为概 率，凹性效用函数有如下性质：
U (α X 1 + (1 ? α ) X 2 ) > αU ( X 1 ) + (1 ? α )U ( X 2 )
函数性质： U (α X 1 + (1 ? α ) X 2 ) < αU ( X 1 ) + (1 ? α )U ( X 2 )
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线性效用函数－风险中性
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风险态度测定——例题
给定效用函数，U(W) = ln(W)， 赌局为， G($5, $30, 80%)。 赌局的期望终盘值为：E(W) = 0.8 × $5 + 0.2 × $30 = $10 期望终盘值的效用为：U[E(W)] = ln($10) = 2.3 终盘结果的期望效用为：E[U(W)] = 0.8 × U($5) + 0.2 × U($30)
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= 0.8 × ln($5) + 0.2 × ln($30) = 1.97 因此， U[E(W)] > E[U(W)] 也就是说，你从给定的期望终盘值中获得的效用比从“开赌”的结果中获得的效 用要大。因此，说明你的效用函数为凹形，是风险厌恶型投资者。
函数性质：U (α X 1 + (1 ? α ) X 2 ) = αU ( X 1 ) + (1 ? α )U ( X 2 )
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效用函数形态的讨论
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凹度与风险厌恶的程度
国际金融理财师
效用函数的斜率由一阶导数测定，在所有的三种风险 态度中，效用函数的斜率都为正数[U’(W)>0]。也就是 说，无论你对风险的态度如何，“多”比“少”好。 效用函数的凹度（concavity）由二阶导数测定。凹度 测定的是斜率随着财富水平的增加而递减的程度 （U″(W) < 0）。也就是说，如果当前财富水平为 $20,000，你从新增加的$1,000获得的边际效用要比当 前财富水平为$5,000,000时从新增加的$1,000获得的边 际效用要大。
效用函数的凹度决定了风险厌恶的程度 因此，对于风险厌恶的投资者来说， U’(W)>0 和 U''(W) < 0 风险中性时， U’(W)>0 和 U″(W) = 0 风险喜好时， U’(W)>0 和 U″(W) > 0
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风险的价格
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风险的价格
1 ? U " (W ) ? π = h 2 ?? 2 ? U ' (W ) ? ?
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问题：风险厌恶投资者应该支付多少以避免进入 一赌局，该赌局将以各50%的概率增加财富h元 和减少h元？ 这实际上是一保险问题：即投资者愿意付出的费 用π，就是保费，满足： U(W-π) =0 .5 × U(W+h) + 0 .5 × U(W-h)
根据相关的数学计算，求解保费π，得 到：
也就是说，
保费 = 0.5 × [方差] × [风险厌恶程度]
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确定等值财富
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1.1.2 均值－方差框架
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如果收益服从联合正态分布（即所有资产收益
如果投资者是风险厌恶的，在预 期回报相同的情况下，他会拒绝 参加赌博，而选择一个确定的结 果。 如果投资者可以选择，他愿意选 择支付一个风险价格π ，以避免 参加赌博。 W-π 可定义为确定等值财富
都服从正态分布，它们间的协方差服从正态分 布规则），则可以通过选择最佳的均值和方差 组合实现期望效用最大化。 正态分布： 均值和方差 ? 收益和风险
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均值－方差框架下的效用函数
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均值－方差框架下的效用函数
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效用函数是在均值-方差框架下人为定义的函数。 如果资产组合的预期收益为E(r)、收益方差为σ2，其 效用函数为： U ＝ E (r ) － 0.005Aσ2 上式中，U为效用值， A为投资者个人的风险厌恶指 数。 系数用0.005 而不是1/2，是为了计算的方便。这样定 义后，标准差、预期收益率代入计算都不需要%，但 最后的结果需要加上%。 A=- U''(W) / U'(W) ，为投资者个人的风险厌恶指数。
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方差减少效用的程度取决于A，即投资者个人对风险的厌恶程 度。投资者对风险的厌恶程度越高，A值越大，对风险投资的妨 碍也就越大。 投资学里通常假定投资者是风险厌恶型的，即A>0， 风险的存在 减少效用，他们当中A越大的人越厌恶风险。该式与高预期收益 会提高效用，而高风险会降低效用的概念是一致的。 A=0，为中性投资者，风险没影响，他们只关心期望收益率。 A<0，为风险喜好投资者，风险的存在增加效用，他们当中A越小 的人（或者说绝对值越大）越喜欢风险。 投资者对各种竞争性资产组合进行选择时， 将挑选效用值最大的 资产组合。 风险厌恶程度显然会对投资者在风险与报酬间的平衡产生重大影 响。
1.1.3 无差异曲线的制作
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无差异曲线的制作（续）
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资产组合的预期收益率为E(r)，收益率方差为σ2 ，其效用函数为： U ＝ E (r ) － 0.005A σ2 对于任何一个投资者，A是确定的。如某投资者的风险厌恶系数为4， 则他的效用函数就是： U ＝ E (r ) － 0.005A σ2 ＝ E (r ) － 0.005 × 4 σ2 ＝ E (r ) － 0.02 σ2 给定U=常数，无差异曲线是均值和方差的函数，如U=1： 1 ＝ E (r ) － 0.02 σ2 对不同的U，如U=2，U=3，U=3.2，U=……， 等等，就可以画出某投 资者一系列的无差异曲线。 越在上面的无差异曲线，表示Ｕ（效用）越大。顾名思义，同一条无 差异曲线上所有的点效用相同（但E (r ) 与 σ 不同）。 A相同的人，无差异曲线当然也相同，他们在资本市场线上选择的组 合也是相同的。
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风险厌恶投资者的无差 异曲线是收益分布均值 和方差的函数 无差异曲线上任一点的 期望效用相等 风险厌恶投资者的无差 异曲线上任一点的斜率 不小于0（MRS ≥ 0）

1.1.4 效用函数的应用
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风险厌恶系数 A 的确定
风险厌恶系数 A 受多种因素影响，如：
– – –
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投资人要在一个预期收益率为22%，标准差为34%的风 险资产组合与无风险报酬率为5%的国库券之间做出投 资选择。 这时风险资产组合的风险溢价为17%（22％－5％） 如果投资人比较厌恶风险，如A＝3时，资产组合效用值 为： U ＝ 22－(0.005×3×342) ＝ 4.66(%)，比无风险报 酬率稍低，这时投资人会放弃风险资产组合而选择国库 券。因风险惩罚而下调的预期收益率为0.005×3×342＝ 17.34(%)。 如果投资人不太厌恶风险（风险容忍度较高），如A＝2 时，他会将预期回报率下调11.56%，这样，风险资产组 合的效用水平为10.44%，高于无风险报酬率，投资人接 受该投资预期。
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投资者的风险偏好 投资者的风险承受力 投资者的时间期限
风险厌恶系数A是投资者的主观态度，因人而 异，通常通过问卷调查来获得。 人为规定一个风险厌恶系数A的范围，如美国 投资理财行业通常规定A在2-6之间，用来测度 风险厌恶程度。
问卷调查：风险容忍度是多少？
选择出你认为合适的答案： 1. 你投资60天之后，价格下跌20%。假设所有基本情况不变，你会怎么做？
a. 为避免更大的担忧，把它抛掉再试试其他的。 b. 什么也不做，静等收回投资。 c. 再买入。这正是投资的好机会，同时也是便宜的投资。
国际金融理财师
问卷调查：风险容忍度是多少？
3.
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4.
2. 现在换个角度看上面的问题。你的投资下跌了20%，但它是资产组合的一部分，用来在 三个不同的时间段上达到投资目标。
5.
2A. 如果目标是5年以后，你怎么做？
a. 抛出 b. 什么也不做 c. 买入 6.
2B. 如果投资目标是1 5年以后，你怎么做？
a. 抛出 b. 什么也不做 c. 买入 7.
2C. 如果投资目标是3 0年以后，你怎么做？
a. 抛出 b. 什么也不做 c. 买入 27 28
你买入退休基金一个月之后，其价格上涨了25%。同样，基本条件没有变化。沾沾自喜之后，你怎么 做？ a. 抛出并锁定收入。 b. 保持卖方期权并期待更多的收益。 c. 更多的买入，因为可能还会上涨。 你的投资期限长达1 5年以上，目的是养老保障。你更愿意怎么做？ a. 投资于货币市场基金或保证投资合约，放弃主要所得的可能性，重点保证本金的安全。 b. 一半投入债券基金，一半投入股票基金，希望在有些增长的同时，还有固定收入的保障。 c. 投资于不断增长的共同基金，其价值在该年可能会有巨幅波动，但在5年或1 0年之后有巨额收益的 潜力。 你刚刚获得一个大奖！但具体哪一个，由你自己定。 a. 2,000美元现金 b. 50%的机会获得5,000美元 c. 20%的机会获得15,000美元 有一个很好的投资机会，但是你得借钱。你会接受贷款吗？ a. 绝对不会 b. 也许 c. 是的 你所在的公司要把股票卖给职工，公司管理层计划在三年后使公司上市，在上市之前，你不能出售手 中的股票，也没有任何分红，但公司上市时，你的投资可能会翻10倍，你会投资多少钱买股票？ a. 一点儿也不买 b. 两个月的工资 c. 四个月的工资
问卷调查：风险容忍度是多少？
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1.2 最小方差投资组合
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风险容忍度打分： 按以下方法将你的答案乘以不同的系数相加，就得出了测 试的结果。
（a）答案×1 ＝ 分 （b）答案×2 ＝ 分 （c）答案×3 ＝ 分
小五得分： 18 小五可能是个： 9-14分 保守的投资者 15-21分 温和的投资者 22-27分 激进的投资者 我们设风险厌恶系数 A 在 2-8 之间(A越大越厌恶风 险）。 A=（27-18）/（27-9） × （8-2）+ 2 = 5
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两个风险资产进行组合，可形成各种不同的收益和 标准差，从而形成各种投资组合。 在均值-标准差平面中，最靠近左边的点代表所有 投资组合中风险最小的组合，称为最小方差投资组 合。假设某一投资组合由两个资产x(权重为ɑ*)
和资产y (权重为1-ɑ*)组成，那么最小方差情况 下，资产ｘ所占比重为：
2 2 a* = σ y -ρxyσ xσ y）/（σ x +σ y -2ρxyσ xσ y） （ 2

最小方差投资组合－例题
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1.3 有效集定理
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假设有两个风险资产，其中，E(Rx) = 10%， E(Ry) = 8%， σx = 8.7%，σy = 8.4%，ρxy = －0.33 最小方差投资组合中，投资X资产的比例为48.68％， 投资Y资产的比例为：1－48.68%＝51.32%
由n个基本证券构成的投资组合， 由于权重不同而有无穷多个组合， 所有这些证券组合构成一个可行集 （feasible set） 任意给定风险水平有最大的预期回 报和任意给定预期回报水平有最小 风险的集合叫Markowitz有效集 （边界）（efficient set (frontier)） 有效集是可行集的左上方边界（即 最小方差组合以上的边界） 有效集是凹（凸向纵轴预期回报）
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最优投资组合的选择
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1.4 资本市场线：引入无风险资产
E ( R p ) = RF + E ( RM ) ? RF
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σM
σp
CML上的任何有效的投资组合P的预期回报 ＝无风险回报＋风险的市场价格×投资组合P的标准差。 CML给出每一个证券组合的风险水平下应得的收益回报。不同投资者可根据 自己的无差异曲线在资本市场线上选择自己的资产组合。
–
对于风险承受能力弱、偏爱低风险的投资者可在CML上的左下方选择自己的资产 组合，一般可将全部资金分为两部分，一部份投资于无风险资产，一部分投资于风 险资产。越是追求低风险，在无风险资产上投资越大，所选择的资产组合点越接近 于纵轴上的Rf. 对于风险承受能力强、偏爱高风险的投资者可在CML上的右上方选择自己的资产 组合。一般将全部资金投资于风险资产组合后，还按无风险利率借入资金投资于风 险资产。风险偏好越强，借入资金越多，所选择的资产组合点越远离CML上的M 点。
–
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引入无风险资产后的投资决策
收益
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
例题：股票，债券和国库券的资产配置 股票Stock： 债券Bond： 国库券T-bill： E(rs) = 13%， E(rb) = 8%， Rf = 5%，
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CM
L
100% 股票
最佳风险 投资组合
rf
100% 债券
投资者选择资本 市场线上的哪一 点取决于他的风 险接受程度。 但需要注意的 是，所有投资者 都有相同的资本 市场线。
σs = 20% σb = 12%
ρsb = 0.3
所有投资者有相同的资本市场线的原因是在无风险利率既定的情 况下，他们的最佳风险组合是相同的。由此可得出分离定理。
σ
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
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要得出最优风险资产组合，首先要建立一个含 两种风险资产（股票和债券）的有效集，然后 利用无风险资产建立资本配置线（CAL）与有 效集相切，切点即为最优风险资产组合所在的 点。用图形表示即为：
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
效集上该点的斜率。 函数表达式:
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
利用最优化技术求出wb：
wb = [ E (rb ) ? R f ]σ s2 ? [ E (rs ) ? R f ]ρ sbσ bσ s
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从数学角度讲，P点的资本配置线斜率（也称风险回报比率）等于有
Max S p =
wb
E(Rp ) ? R f
σp
[ E (rb ) ? R f ]σ s2 + [ E (rs ) ? R f ]σ b2 ? [ E (rb ) + E (rs ) ? 2 R f ]ρ sbσ bσ s
其中：
E(Rp) = wb E(rb) + (1-wb) E(Rs)
ws = 1 - wb 将其带入上式，结果即为： wb =0.40 = 40% E(Rp) =11%， ws = 0 .60 = 60%
σp2 = wb2 σb2 + (1-wb)2 σs2 + 2wb(1-wb)ρsb σb σs
σp = 14.2%
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
券，60% 为股票）。
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
E(Rc) = a E(Rp)+ (1-a)Rf E(Rc) = a [E(Rp) - Rf ] + Rf σ c = a σp Max U = a [E(Rp) - Rf ] + Rf - 0.005 A a2 σp2 设 dU/da = [E(Rp) - Rf ] - 0.01 A a σp2 = 0
a* = E (Rp ) ? R f 0.01Aσ 2 p
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无风险资产和P点之间的有效集变成直线 （40% 为债 所有的投资者都面临同样的目标选择集（即这条直线上各 种资产组合，其中的差异就在于无风险资产和P点资产的 权重不同 ）厌恶风险的投资者可能采用下面的函数。 U = E(r) - 0.005Aσ2 (凹性效用函数）
–
其中A 为风险厌恶程度的测度。
假定 A = 4， 最优风险资产组合在 C 中的权重应为：
a* =
11 ? 5 = 0.7439 = 74.39% 0.01× 4 × 14.2 2
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案例：两个风险资产和一个无风 险资产的最优投资组合
和国库券的比重应为：
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因此该投资者的投资组合（C）中股票、债券 % 股票：= 0.6 × 0.7439 =0 .4436 = 44.36%(xs) % 债券：= 0.4 ×0 .7439 = 0.2976 = 29.76% (xb) % 国库券：= 1 - 0 .7439 = 0.2561 = 25.61%
二、资本资产定价模型
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44
资本资产定价模型
资本资产定价模型的假设 证券市场线 市场模型 α 系数 CAPM的局限 CAPM在中国的实证检验
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2.1 资本资产定价模型的假设
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投资者都是采用资产期望收益和标准差来衡量资产的收益和风险。 投资者都是风险回避者，当面临其它条件相同的两种选择时，他们将选择具有 较小标准差的投资组合。 投资者永不满足，当面临其它条件相同的两种选择时，他们将选择具有较高预 期收益率的投资组合。 每种资产无限可分。 投资者可按相同的无风险利率借入或贷出资金。 税收和交易费用均忽略不计。 所有投资者的投资期限皆相同。 对于所有投资者来说，无风险利率相同。 资本市场是不可分割，市场信息是免费的，且投资者都可以同时获得各种信 息。 所有投资者对各种资产的期望收益、标准差和协方差等具有相同的预期，如果 每个投资者都以相同的方式投资，根据这个市场中的所有投资者的集体行为， 每个证券的风险和收益最终可以达到均衡。
45
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2.2 证券市场线
E0
M SML
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投资者持有市场组合时的风险定义
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Beta (β)是衡量证券资产组合系统性风险的指 标。
E ( RM )
Rf
βi =
β
Cov( Ri , RM )
2 σM
0 证券市场线
1.0
E ( Ri ) = Rf + β i × [ E ( Rm ) ? Rf ]
47 48

2.3 市场模型
Rit = α i + βi Rmt + ε it
其中： Rit=证券i在期间t的回报； Rmt=市场指数在期间t的回报； βi=证券i的回报相对于市场指数的回报的敏感度； εit=在期间t由非系统因素引起的残差项； α i=截距；
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2.3.1 线性回归法估计β值
证券收益率
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特
征
线
斜率= βi
市场收益率 %
Ri = α i + βiRm + ei
49 50
β值的估计：以中信证券为例
时间 2007-1 2007-2 2007-3 2007-4 2007-5 2007-6 2007-7 2007-8 2007-9 2007-10
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回归结果：β＝1.289343
0 .6 0 .5
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中信证券 收益率 0.2768444 0.0614989 0.1595257 0.3725308 -0.080935 -0.020525 0.2390032 0.3559348 0.0867513 0.0953366
沪深300 收益率 0.168678 0.066758 0.093222 0.279292 0.103757 -0.04172 0.185033 0.187476 0.053617 0.019304
时间 2007-11 2007-12 2008-1 2008-2 2008-3 2008-4 2008-5 2008-6 2008-7 2008-8
中信证券 收益率 -0.208062 0.0641316 -0.236922 -0.077217 -0.164811 0.519619 -0.136226 -0.301402 -0.055184 -0.110177
沪深300 收益率 -0.1672 0.126833 -0.13448 0.01172 -0.18911 0.044477 -0.08785 -0.22693 0.004796 -0.14743
52
-0.3 -0.2 -0.1
0 .4 0 .3 0 .2 0 .1 0 0 .1 0 .2 0 .3
将中信证券收益率对指数收益率 进行回归，得回归方程为：
Rit = 0.019407 + 1.289343 Rmt + eit
-0.1 -0.2 -0.3 -0.4
2.3.2 市场模型对风险的分解
e上。
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投资分散化的解释
E ( Ri ) ? RF = α i + ( E ( RM ) ? RF ) β i + ε
或 E ( Ri ) ? RF = ( E ( RM ) ? RF ) β i + (α i + ε i )
资产组合的超额收益率（ E ( RP ) ? RF ）是组合总风险的补偿;
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每种证券有两种风险来源：市场或系统风险，它们的区别源于它们对宏观经济因素 的敏感度，这个差异反映在RM上，以及对公司特有风险的敏感度，这个差异反映在 如果市场超额收益RM的方差为σM2，则每个股票收益率的方差可拆成两部分：
– –
源于一般宏观经济因素的不确定性的方差，β i σ M
2 2
源于公司特有不确定性的方差，σ 的收益率的方差为：σ i
2
2
(ei )
1. 2.
( E ( RM ) ? RF ) β p 是与市场波动相关的系统风险的补偿; (α p + ε p ) 是非系统风险的补偿。
RM和ei的协方差为零，因为ei定义为公司特有的，即独立于市场的运动。因此证券i
2 = β i2σ M + σ 2 (ei )
当一个资产组合中资产种类趋近于 20 种及以上时，可以达到投资分散化， 组合的 β 系数是构成其各证券 β 系数的加权平均数，一般情况下，组合中证券种类的 个别调整不会引起 β p 的显著变化，也即投资分散化将导致系统风险的平均化。 组合的 α 系数是构成其各证券 α 系数的加权平均数，由于各证券 α 系数围绕着其 SML
两个股票超额收益率的协方差，譬如Ri与Rj的协方差，仅仅来自于一般因素RM，因 为ei和ej都是每个公司特有的，它们显然不相关。所以协方差为：
上下波动，数值可正可负，因此组合中证券种类越多，投资越分散，各证券 α 系数相 互抵消的可能性越大;同样影响收益率的随机误差值也可正可负，存在相互抵消的可能 性。因而，投资分散化将导致非系统风险的相互抵消与减少。
cov( Ri , R j ) = cov( β i RM , β j RM ) = β i β jσ
2 M
53
54

2.4 α 系数
用 α 系数度量，其计算公式为
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2.5 CAPM的局限
该模型的假设前提在现实生活中并不存在 模型中的参数无法被准确估计
– –
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α 系数：资产价格与预期收益率处于不均衡状态，又称资产的错误定价， α i = E (R i ) ? E ' (R i )
式中，E (R i )为资产i的期望收益率； E ' (R i )为资产i的均衡期望收益率, 即位于SML上的资产i的期望收益率， 通常应用资本资产定价模型计算得出，也即 E ' (R i ) = R F + ( E( R M ) ? R F ) β i 则
市场指数的定义 在参数估计期间公司状况可能已经发生变化 如果该模型是正确的，则应有：
收益与beta之间的线性关系 仅用beta一个变量来解释股票的收益率
模型在现实生活中运用效果不好
–
α i = E（R i）[R F + E（R M） R F）β i ] （ -
–
而现实是：
Beta与收益之间的关系不大 其他变量（如规模，市值/账面价值）似乎更能对收益做出解 释
如果某资产的α系数为零，则它位于SML上，说明定价正确，如果某资产 的α系数为正数，则它位于SML的上方，说明价值被低估。
55 56
2.6 CAPM在中国的实证检验
国际金融理财师
国际金融理财师
对于资本资产定价模型在中国股票市场上的适用性问题，国内一些 学者曾陆续做了研究： 陈浪男、屈文洲（2000)根据股市中的三种市场格局（上升、下跌 和横盘）划分了若干的时间段分析检验β的解释力，结果表明β值 对市场风险的度量有较为显著的作用。在三种格局中，β的均值具 有显著的差异，β值在上升格局中最大，在下降格局中次之，在横 盘格局中最小。 阮涛、林少宫（2000）得出上海股票市场不符合CAPM的结论。 靳云汇、刘霖（2001）通过实证研究认为，我国股票市场的股票收 益率不仅与β外的因子有关，而且它与β之间的关系也不是线形 的。 浙江大学“资本资产定价模型在我国股市的应用”课题组（2001） 通过实证指出，一方面，我国证券市场存在着系统性风险偏大的问 题，使得资本资产定价模型强调通过多元化投资组合消除非系统性 风险来降低风险无法发挥明显的作用；另一方面，股票的定价与资 本资产定价模型描述的机制有一定的偏离。 徐宏毅、夏新平（2002）对B股市场进行了研究，得出的结论同样 是平均收益率与β系数之间不存在明显的正相关关系。
57 58
三、套利定价理论
套利定价理论
套利机会 无套利定价 套利定价理论 APT和CAPM的比较 套利定价理论的应用
国际金融理财师
3.1 套利机会
国际金融理财师
套利（Arbitrage）是指利用一个或多个市场上存在的 各种价格差异，在不冒任何风险或冒较小风险的情况 下赚取大于零的收益的行为。 套利行为是现代有效市场的一个决定性要素。因为套 利利润是无风险的，投资者一旦发现这种机会就会设 法利用它。 即使只有极少数投资者能够发现套利机会，他们的套 利行为也会使这种机会迅速消失。 “一价定律”（the law of one price）：套利行为使两 种具有相同风险和回报率水平的证券的价格趋同 。
59
60

套利的基本形式
国际金融理财师
3.2 无套利定价
国际金融理财师
空间套利或称地理套利，是指在一个市场上低价买进某种商品，而在
另一市场上高价卖出同种商品，从而赚取两个市场间差价的交易行为。
时间套利是指同时买卖在不同时点交割的同种资产，包括现在对未来的 套利和未来对未来的套利。 工具套利是利用同一标的资产的现货及各种衍生证券的价格差异，通过 低买高卖来赚取无风险利润的行为。在这种套利形式中，多种资产或金 融工具组合在一起，形成一种或多种与原来有着截然不同性质的金融工 具，这就是创造复合金融工具的过程。 风险套利是指利用风险定价上的差异，通过买低卖高赚取无风险利润的 交易行为。根据高风险高收益原则，风险越高，所要求的风险补偿就越 多。保险是风险套利的典型事例。
税收套利是指不同投资主体、不同证券、不同收入来源以在税收待遇上 存在的差异所进行的套利交易。
现代金融研究的基本方法是无套利均衡分析（NoArbitrage）方法。在金融资产的定价分析过程中，无套利定 价法既是一种定价的方法，也是定价理论中最基本的原则之 一。 事实上，确定无套利价格是金融资产定价的核心，因此意义 十分重大。无套利价格至少可以用于金融产品的创新、资产 管理、对持有的组合资产进行市值计算以及与实际价格作比 较，以发现短期内可能出现的价差等等。
61
62
套利投资组合的条件
套利投资组合需满足三个条件：
– – –
国际金融理财师
无套利定价分析
其基本思想：
–
国际金融理财师
不需要追加额外投资 投资组合的因素风险（或者说系统风险）为0 投资组合的收益不等于0
套利是利用同一种实物资产或证券的不同价格来赚取 无风险利润的行为。 如果投资者可以找到这样一种证券组合，其初始净投 资为零而又能赚得正值收益，那么所有投资者都会去 投资于这种吸引人的证券，结果这种证券组合的价格 将发生变化，直到均衡状态下正的收益降为零。 当这种交易不再存在时，就失去了套利机会，并且得 到了一种与资本资产定价模型类似的风险—收益模 型。
–
当市场处于均衡状态时，将不存在套利机会
–
63
64
例1：套利投资组合的构造
股票
A B C D
国际金融理财师
例1：套利投资组合的构造（续）
表 1 计划的收益率（%）
国际金融理财师
当前价格 预期收益率 (%) （元）
10 10 10 10 25.0 20.0 32.5 22.25
标准差 (%)
29.58 33.91 48.15 8.58
名称 概率 股票A 股票B 股票C 股票D
高实际利率 高通货膨胀率 0.25 -20 0 90 15 低通货膨胀率 0.25 20 70 -20 23
低实际利率 高通货膨胀率 0.25 40 30 -10 15 低通货膨胀率 0.25 60 -20 70 36
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例1：套利投资组合的构造（续）
表2
股票 A B C D 现行价 （元） 10 10 10 10 期望收益率 25 20 32.5 22.25
国际金融理财师
例1：套利投资组合的构造（续）
国际金融理财师
统计的收益率
标准差 A 29.58 33.91 48.15 8.58 1.00 -0.15 -0.29 0.68 相关系数 B -0.15 1.00 -0.87 -0.38 C -0.29 -0.87 1.00 0.22 D 0.68 -0.38 0.22 1.00
从上表的原始收益预期收益可观察到，资产A与B和C 之间存在着负相关性，可望通过组合来降低风险。 将A、B、C按等比例方式构造一投资组合，可分别计 算出每种经济状态下该组合的收益，从而可计算出该 组合的收益率和标准差。 同理，可以计算出这一组合与D之间的相关系数。
67
68
例1：套利投资组合的构造（续）
预期收益率 (%) 由A，B & C组成的 资产组合 股票D 25.83 22.25 标准差 (%) 6.40
国际金融理财师
例1：套利投资组合的构造（续）
操作: E(r)
国际金融理财师
相关性 P
卖空三股股票D购买1份 由A， B & C组成的资 D 产组合P 回报: 6.40 8.58 多头组合P的回报率高 于空头资产D的回报率
0.94 8.58
25.83 22.25
σ
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70
3.3 套利定价理论
套利定价理论的假设：
国际金融理财师
3.3.1 收益率与k因素的线性关系
国际金融理财师
存在一个完全竞争的资本市场 投资者追求效用最大化 投资者都一致认为任一证券的收益率都是影响该 证券收益率的k个因素的线性函数 组合中的证券个数必须远远超过影响因素的种类 随机误差项为非系统风险，与所有影响因素正 交。
Ri = ai + bi1 F1 + bi 2 F2 +
其中 : Ri 为证券i的收益率； Fk 为第k个影响因素的指数； b ik 为证券i的收益对因素 的敏感度； k
+ bik Fk + ε i
ε i 为随机误差
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72

预期收益率与因素风险
由收益率与因素的关系可知， 其期望收益率为： E ( Ri ) = ai + bi1 E ( F1 ) + bi 2 E ( F2 ) + 两式相减得： Ri = E ( Ri ) + bi1 F 1 + bi 2 F 2 +
? ? ?
国际金融理财师
APT：单因素模型
E ( Ri ) = r f + [ E (δ k ) ? r f ] × bik
国际金融理财师
+ bik E ( Fk )
?
+ bik F k + ε i
上式中，δk为因素组合的收益率。 均衡状态下，任何风险资产的期望收益 率与k风险因素的敏感系数存在线性关系。
其中， k 表示因素k的意外变化。 F
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APT：多因素模型
国际金融理财师
APT和分散化投资组合
国际金融理财师
E ( Ri ) = r f + [ E (δ1 ) ? r f ] ? bi1 + [ E (δ 2 ) ? r f ] ? bi 2 +
+ [ E (δ k ) ? r f ] ? bik
假设分散化投资组合P由n个资产组成， βiK 表示其中资 产i对要素K的敏感度，βPK表示该组合P对要素K的敏感 n 度 且β = ∑ w β ，此时有如下关系式：
PK i =1 i ik
rP = E (rP ) + β P1 F 1 + β P 2 F 2 +
?
?
+ β P k F k + eP
?
均衡状态下，任何风险资产的期望收益率与 多个风险因素的敏感系数存在线性关系。
是因素K的意外变化 对于充分多样化的投资组合，eP趋于零 该结果类似于CAPM
75
76
投资组合和单一证券比较
rp(%) r(%)
国际金融理财师
案例：非均衡情形
E(r)%
10 7 6 无风险利率= 4 B
国际金融理财师
考虑具有如下特征的投资组合： 单一资产A，预期收益率为10%， β=1；
D C
A
无风险资产B，预期收益率为4%； 单一资产C，预期收益率为6%， β=0.5； 将以上资产在左图表示，同时得到 A、B、C三个点，连接A、B，并 在其中找到同C点具有相同β值的 D，可得到其预期收益率为7%。
β
0.5 1.0
F 投资组合
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F 单一证券
78

案例：非均衡情形
继续考察上图：
3.3.2 套利定价模型检验：
国际金融理财师
影响收益率的因素有多少？
国际金融理财师
因为资产组合D具有和资产C相等的β值，但比C的期望收益大； 所以可以进行如下操作： 1、卖空资产C； 2、用已获资金构造一相同风险而较高收益的组合D，D由50%的A 和50%的B组成； 3、可以获得套利利润为1%。
Chen， Roll， Ross （1986）推荐了四个经济 要素
– – – –
未预期到的行业生产情况的变化 未预期到的低级债券和高级债券之间的价差变化 未预期到的收益曲线的形状和利率的变化 未预期到的通货膨胀率的变化
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80
3.4 APT和CAPM的比较
国际金融理财师
3.5 套利定价理论的应用
投资组合构建的决策
–
国际金融理财师
CAPM用beta系数来解释风险的大小，但无法告诉投资者风险来 自何处； 而APT用多个因素来解释收益率变化，但不知这些因素 由何引起。如用通货膨胀的意外变化、工业生产的意外变化、风 险补偿的意外变化和利率期限结构的意外变化，经济增长率、通 货膨胀率、公司规模等许多因素解释证券价格的波动，并获得了 很明确的结论。 CAPM假定了投资者对待风险的类型，即属于风险回避者，而 APT并没有对投资者的风险偏好做出规定。 根据APT，投资者可以构建因素组合，而且对于同一个证券投资 者可能构建出各种因素的纯因素组合，这样，投资者可根据自己 对待风险的态度，选择自己愿意和能够承担的风险，而完全回避 掉那些自己不愿意承担的风险，这对投资者选择资产是一个重要 的启示和帮助。
对系统风险进行细分，测量每项资产对各种系统因素的敏感系 数，因而可以使投资组合的选择更准确。 选择最佳的风险模式，就是选择最佳的因素敏感系数的组合。 采用APT方法，可以帮助选择和评估投资基金经理。基金经理 一般都会偏向选择某一特定的风险模式。例如，一个经理偏重 于投资市盈率高的公司，而另一位可能会大量投资于公用事 业。这样，就可以通过配备一个恰当的基金经理人员的组合， 使他们共同行动的结果满足组合策略所确定的风险模式。
投资组合的策略分析
–
组合策略的实施
–
81
82
例2：APT的应用
假定市场可以 用下面的三种 系统风险及相 应的风险溢价 进行描述：
要素 工业生产(I) 利率(R) 消费者信心(C)
国际金融理财师
例2：APT的应用（续）
解答： 以rf 和因素为基础的股票要求收益率为： E (r ) = 6 + 1× 6 + 0.5× 2 + 0.75×4 = 16%
国际金融理财师
风险溢价 （%） 6 2 4
而股票实际的预期收益率E (r ) = 15% （所有因素的预 期外的变动都定义为0 ）。 因为基于风险的要求收益率超过了实际的预期收益 率，我们可以得出结论说该股票定价过高。
如果某股票的收益率可以用下面的方程来确定： r ＝15%＋1.0I ＋ 0.5R ＋ 0.75C ＋ e
I，R，C 表示意外变化
如果国库券利率为6%， 使用套利定价理论确定该股票的均衡收益率。 该股票价格是低估还是高估了？解释原因。
83
84

例3：APT的应用
考虑如下一种特定股票收益的多因素证券收益模型：
要素 通货膨胀 行业生产 石油价格 贝塔值 1.2 0.5 0.3 风险溢价（%） 6 8 3
国际金融理财师
例3：APT的应用（续）
国际金融理财师
a. 目前，国库券可提供6%的收益率，如果市场认为该股票是公平定 价的，求出该股票的期望收益率。 b. 假定下面第一列给出的三种宏观因素的值是市场预测值，而实际 值在第二列给出。在这种情况下，计算该股票修正后的期望收益 率。
要素 通货膨胀 行业生产 石油价格 预计变化率（%） 5 3 2 实际变化率（%） 4 6 0
解答： E (r ) = 6 + 1.2×6 + 0.5×8 + 0.3×3 = 18.1% 宏观经济因素的意外变动将导致股票收益率 的变动： 宏观因素的未预期到的收益率 = 1.2 (4-5) + 0.5 (6-3) + 0.3 (0-2) = -0.3% 新的均衡收益率=18.1%+(-0.3%)=17.8%
85
86
例4：APT的应用
国际金融理财师
例4：APT的应用（续）
解答： E(rP ) = rf + β P1[E(r1 ) - rf ] + β P2[E(r 2 ) - rf ]
我们要找出这两个要素的风险溢价：
国际金融理财师
假定F1与F2为两个独立的经济因素，无风险利率 为6%，下面是优化的资产组合。在这个经济体系 中，试进行期望收益-贝塔的相关性分析。
RP1 = [ E ( r1 ) ? rf ]
和
RP2 = [ E (r2 ) ? rf ]
则必须解下列有两个未知数的方程组：
资产组合 A B 期望收益率 31 27
31 = 6 + 1.5 × RP1 + 2.0 × RP2 27 = 6 + 2.2 × RP1 + (-0.2 ) × RP2
F1贝塔值 1.5 2.2
F2贝塔值 2 -0.2
方程组的解为： RP1= 10% 和 RP2= 5% 因此，预期收益率-β关系为：
E(rP ) = 6% + β P1 ×10% + β P2 × 5%
88
87
国际金融理财师
有效市场理论
随机漫步与有效市场假定 有效市场理论的假设前提 有效市场的类型 有效市场理论的一些推论 市场有效性实证检验
国际金融理财师
四、有效市场理论
89
90

4.1 随机漫步与有效市场假定
随机漫步（Random Walk）论点
– –
国际金融理财师
正相关趋势的随机漫步
证券价格
国际金融理财师
股价变动是随机且不可预测的 股价只对新的信息作出上涨或下跌的反应，而新信息的到来 是不可预测的，所以股价同样是不可预测的。
有效市场假定（Efficient Market Hypothesis，
EMH）
–
当市场对信息来说有效时，股价已反映所有已知信息。也就 是说“价格包含了信息”。 任何人都没有办法利用任何信息赚取超常或剩余利润。
–
时间
91 92
4.2 有效市场理论的假设前提
国际金融理财师
股票价格对利好消息的三种可能反映
国际金融理财师
投资者都是预期财富最大化的 投资者能够理性地处理信息 套利可以无限制地进行，从而消除定价错 误。
正常反映 （有效市场） 过度反映 （无效市场） 延迟反映 （无效市场）
93
94
4.3 有效市场的类型
弱型有效市场
–
所有相关信息集 公开可用信息集
国际金融理财师
竞争是市场效率的根源
国际金融理财师
股价已经反映了全部能从市场交易 数据中得到的信息，这些信息包括 譬如过去的股价史、交易量、空头 的利益等 。 证券价格充分地反映了所有公开的 信息，包括如公司公布的财务报表 和历史上的价格信息 。 证券价格充分地反映了所有的信 息，包括公开的和内幕的信息 。
证券价格趋于反映所有相关信息，是市场竞争的结 果。 在市场均衡的条件下，证券价格将反映所有有关的信 息。而一旦市场偏离均衡，出现了某种获利机会，也 会有人在极短的时间内去填补这一空隙，使市场恢复 均衡。 证券市场是一个充分竞争的市场，在这个市场上存在 着许多训练有素、知识和技术能力、分析能力都很强 的投资者，在这样一个市场上，要预测证券价格的未 来变化，寻找获利机会是相当困难的。
半强型有效市场
历史价格信息集
–
强型有效市场
–
三类信息间的关系
95 96

4.4 有效市场理论的一些推论
国际金融理财师
有效市场假定对投资政策的含义
如果相信市场无效→主动投资策略
–
国际金融理财师
有效市场中的投资者不能战胜市场，但仍可得 到市场的公平回报 只有当足够多的投资者相信市场无效时，它才 有可能在竞争压力下变得有效。 公开的投资策略不可能获得超额回报 专业投资者在选股方面不应该比普通投资者表 现得更好 投资者过往的业绩不代表其未来的业绩
技术分析（Technical Analysis）
市场有效性假定意味着技术分析毫无可取之处
–
基本面分析（Fundamental Analysis）
有效市场假定认为基本面分析无价值
如果相信市场有效→被动投资策略
– –
购入-持有策略 指数基金（Index Fund）
97
98
市场有效性和投资组合管理
– – –
国际金融理财师
有效市场的启示
市场没有记忆 相信市场价格 市场没有幻觉 股票价格的弹性大 公司不要为投资人越俎代庖 寻找规律者自己消灭了规律
国际金融理财师
即使市场有效，投资组合管理仍将有效
分散化 Diversification 适度风险水平 Appropriate Risk Level 赋税考虑 Tax Considerations
99
100
4.5 市场有效性实证检验
测试某些交易规则的预测能力 事件研究 对职业经理人的业绩评估 内部交易的研究
国际金融理财师
股市收益可预测性的检验
对纽约证交所上市股票的周收益考察证实了
– –
国际金融理财师
短期内正序列相关的存在 长期（跨越数年）的收益存在明显的负长期序列相关 过度反映会引致短期的正序列相关（势头） 随后对过度反应的纠正又引致了坏的表现跟随好的表现，反之亦 然。 纠正意味着在一段正收益后最终跟随的是负收益，结果是在长期有 一负序列相关。 纠正之后发生的这些明显过度的表现使股价呈现出在其公平价值附 近波动的特点。
理论解释：股价对相关信息存在过度反应。
– –
–
–
101
102

共同基金和职业经理的业绩
一些持续表现良好或不好的根据 对基准收益的衡量可能出现失误 投资风格变化（Style Changes）
–
国际金融理财师
市场异象
小公司效应（一月效应） 被遗漏的公司 市净率（Book to Market Ratios） 颠倒效应（Reversals） 周末效应 内幕信息 盈利公告后的价格漂移现象 注意：上述异像可能实为风险溢价。
国际金融理财师
可能是风险溢价
巨星现象（Superstar Phenomenon）
103
104
小公司1月份效应
超 额 收 益 率 % 的 差 别
105
0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -0.1 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月
国际金融理财师
周日的平均日收益率
0.15% 0.10% 0.05% 0.00% -0.05%
国际金融理财师
系列1
-0.10% -0.15% -0.20% Monday
星期一
Tuesday
星期二
Wednesday
星期三
Thursday 星期四
Friday 星期五
12月
平均收益率（S&P 500 1962-1978） Mean Return (S&P 500, 1962-1978)
Mean Return (TSE 300, 1978-1985) 平均收益率（TSE 300 1978-1985）
1963-1979年最小规模公司与最大规模公司每月平均超 额收益率的差别
106
异象的解释
可能是风险溢价 行为金融学的分析
–
国际金融理财师
我国股票市场有效性问题的实证检验
国际金融理财师
投资者处理信息存在系统性的非理性，预测经常 是有偏的； 套利手段受到限制，套利机会不存在并不说明市 场是有效的。因此，市场可能是长期无效的。
我国资本市场尚不具备弱势有效的条件 我国股票市场弱型无效实证检验结果的意义 – 要大力完善信息披露制度； – 大力培育机构投资者，促进平等竞争的市场 环境的形成。
–
107
108

例1：市场有效性与意外事件影响
国际金融理财师
市场有效性与意外事件影响（续）
解答：
国际金融理财师
国库券的月收益率为1%，这个月市场价格上涨了 1.5%。另外，AC公司股票的贝塔值为2，它意外 地赢得了一场官司，判给它100万美元。
a.
a. 根据大的市场趋势，CAPM暗示了AC公司的股票应该 已经增长了1%+ 2.0 × (1.5%-1%) = 2%。 它由于赢得官司而带来的企业特有（非系统）收益为每1 亿美元初始股权100万美元，或者说是1%。因此，总收益 为3%。（这里假定官司的结果有一零期望值。） b. 如果官司的解决预期为200万美元，则实际的解决“比预 期少100万美元”，因此企业特有的收益应为-1%，从而总 收益为2%-1%= 1%。
如果该官司的股票初始价值为1亿美元，投资者估计这 个月这一股票的收益率是多少？ 如果市场本来预测该官司会赢得200万美元，投资者对 的a答案又如何？
b.
109
110
例2：市场有效性与意外事件影响
国际金融理财师
市场有效性与意外事件影响（续）
解答：
国际金融理财师
在最近的一场官司中， AP公司控告BP公司侵犯了它 的专利权。陪审团今天将作出判决。AP公司的收益 率rA＝3.1%，BP公司的收益率rB＝2.5%。市场今天 对有关收益率的好消息作出反应，市场收益率rM＝ 3%。从线性回归模型的估计得出这两只股票的收益 率与市场资产组合的关系如下： AP公司：rA ＝ 0.20%＋1.4rM BP公司：rB ＝ -0.10%＋0.6rM 根据这些数据，投资者认为哪家公司赢了这场官司？
根据市场表现，这两只股票的预期的收益为： AP公司：0.2%+ 1.4×3%= 4.4% BP公司：-0.1%+ 0.6×3%=1.7% AP公司表现低于预期； BP公司的表现则超出预期。 我们得出的结论是BP公司赢了这场官司。
111
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例3：市场有效性与意外事件影响
国际金融理财师
市场有效性与意外事件影响（续）
解答：
国际金融理财师
投资者预测来年的市场收益率为12%，国库券收益率 为4%。CFI公司股票的贝塔值为0.5，在外流通股的市 价总值为1亿美元。 a. 假定该股票被公正地定价，投资者估计其期望收益率是 多少？ b. 如果来年的市场收益率实际是10%，投资者估计股票 的收益率会是多少？ c. 假定该公司在这一年里赢得了一场官司，判给它500万 美元，公司在这一年的收益率为10%。投资者原先预 期的市场获得了什么样的结果（继续假定一年中的市 场回报率为10%）？官司的规模是唯一不确定的因 素。
113 114
a. E (rM) = 12%，rf = 4%，且 β = 0.5。因此，预期收益率为： k = 4% + 0.5 (12% - 4%) = 8% 如果股票是公平定价的，则E (r ) =k = 8%。 b. 如果rM下跌至小于你的预期2%(即10%-12%)，则你将预期CFI公 司的收益会下跌你原始预期×2%= 1%。因此你将会对CFI公司有 一个调整的预期收益8%-1%= 7%。 c. 市场收益率给定为10%，你预期CFI公司的收益为7%，实际的收 益为10%。因此，由于企业特定因素而导致的意外变动为10%7%= 3%，这个我们将之归结为官司的解决。因为企业最初价值1 亿美元，官司解决的意外增值应为1亿美元的3%，也就是300万美 元，表明原来对官司解决的预期收益为200万美元。

国际金融理财师
行为金融学简介
行为金融学 投资人的非理性行为 行为金融学在市场中的应用
国际金融理财师
五、行为金融学简介
115
116
5.1 行为金融学
国际金融理财师
5.2 投资人的非理性行为
市场有效性的三个假设
– – –
国际金融理财师
20 世纪80年代对金融市场的大量实证研究发现了许多现代金融 学无法解释的异象（anomalies）。 为了解释这些异象，一些金融学家将认知心理学的研究成果应 用于对投资者的行为分析，至90年代这个领域涌现了大量高质 量的理论和实证文献，形成最具活力的行为金融学派。 国外将这一领域称之为behavioral finance，国内大多数的文献 和专著将其称为“行为金融学”。 行为金融学发现，人在不确定条件下的决策过程中并不是完全 理性的，会受到过度自信、代表性、可得性、框架依赖、锚定 和调整、损失规避等信念影响，出现系统性认知偏差。
投资者是理性的，因此能理性评估证券价格； 即使有些投资者是非理性的，但由于他们的交易是随机 的，所以能抵消彼此对价格的影响； 若部分投资者有相同的非理性行为，市场仍可利用“套利” 机制使价格恢复理性价格。
行为金融学对有效市场三个假设的挑战：
– – –
投资人的非理性行为； 投资人的非理性行为并非随机发生的； 套利会受一些条件限制，使其不能发挥预期效果。
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行为金融学的研究主题
– – –
国际金融理财师
直觉驱动偏差
国际金融理财师
Shefrin（2000年）－《超越恐惧与贪婪》 直觉驱动偏差 框架依赖 无效市场的行为金融学解释
直觉驱动偏差由以下四个陈述进行定义：人们在自己发现 事物的时候发展出一般性原则；他们依赖直觉推断法（即 拇指法则）从他们可以处理的信息中进行推断；因为所用 的直觉推断法不是完美的，他们倾向于犯一些特定的错 误；人们在特定场合的确犯错误。（ Shefrin，2004）
– – – – – – –
易得性直接推断偏误：容易令人联想到的事件会让人误以为这个 事件常常发生； 代表性（典型性）偏误：个人总是以过去的刻板印象做判断； 过度自信：人们经常会过于相信自己判断的正确性； 锚定和调整－保守主义：人们形成估计时，经常先始于某值（可 能是任意的），然后相对于此值做出调整； 后见之明：后见之明会帮助个人建构一个对过去决策似乎是合理 的事后法则，使其对自己的决策能力感到自豪； 模糊性规避：个人在冒险时喜欢拿已知的概率（风险性）做依 据，而非未知的概率（不确定性）； 无关效果：个人有等到信息完全披露后才做决策的倾向。
119
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