当前行为金融研究中数学建模应用的价值分析

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当前行为金融研究中数学建模应用的价值分析

作者：马思远

来源：《财经界·学术版》2015年第01期

摘要：行为金融学是在传统金融学基础上建立的一种金融理论，能够在理论上弥补个体行为分析的不足和缺陷，当前已经成为一种独立的学科，与数学专业息息相关。与传统的金融体系相比，行为金融学不仅在经济学和数学方面有更深的研究，还涉及到了心理学、行为学以及社会学等，重视决策过程中的人行为以及心理影响。随着行为金融学的不断发展，数学建模手段被广泛的使用，本文先简单分析了行为金融的相关知识，研究数学建模在金融研究中的应用，并以具体的实体分析行为金融中数学建模的应用。

关键词：行为金融学 ;数学建模 ;股指预测

在实际的金融市场中，有很多的现象是传统金融体系所不能解释的，如投资者的意愿以及行为等，在金融系统中，这些是非常重要的影响因素，因此有必要研究投资者的的心理对金融的影响，行为金融应运而生。当前金融用于得到迅速的发展，数学建模的应用极大的推进了金融证券研究的发展，当前在行为学的研究领域中主要的经典理论模式主要是期望理论、DHS

模型、BPT模型以及HS模型等，本文主要研究当前行为金融研究中数学建模的使用，希望能为相关人员带来一些帮助。

一、行为金融研究概述

在传统金融理论中，主要包括投资者理论以及市场有效性，在行为金融学中理论基础则不太相同，行为金融学认为信息纰漏不充分、投资者信息的不对称是非常重要的影响因此，市场竞争并不是有效的。在决策的风险测量方法上，行为金融学认为，实际投资者的小于初始资本的结果才是风险，从投资者的心理感受出发，采用变量的实际值的概率表示风险，更加重视投资损失的风险度量方法。从决策模型上分析，行为金融学影响较大的模型包括DHS以及BSV 等，认为投资者的行为会导致股价过度反应。

二、期望理论研究

期望理论是行为金融学的基础理论之一，投资者的效应是基于参考点的收益和损失的函数，凸函数才是标准效用函数收益部分。价值函数是期望理论的重要函数，定义中时基于参考点判断盈利，损失比盈利更加陡峭。权重函数也是也是期望理论的重要函数之一，主要是主观判断结果出现概率的大小。通过这两个函数选择具有最大期望值PS的方案。

三、BSV模型研究