行為財務學的相關文獻

依傳統財務學的效率市場假說，假設投資人是理性的，可以對市場資 訊做出正確的判斷並做成決策，認為股價會反應所有的相關資訊，投資人 將無法獲得超額報酬，若股價偏離基本價值，則是因為股價尚未即時、正 確且完全的反應所有已公開與未公開資訊所致。然而股票價格的決定，牽 涉到每個投資人的情緒反應、承受風險心理、公司價值判斷及對股市未來 走勢的預測等因素影響，不單純只是資訊反應效率的結果。行為財務學派 於是以心理學為基礎，輔以社會科學的觀點，試圖解釋無法為傳統財務學 理論所解釋的各種異常現象。以下介紹行為財務學的主要理論─展望理論：

2.5.1 展望理論介紹

Kahneman and Tverskey（1979）提出展望理論（prospect theory），做為 個人在面對不確定性下從事決策的模型，以解釋傳統期望效用理論與實證

結果的分歧。Kahneman and Tverskey 以大學教授和學生為基礎進行問卷調 查，發現大部份受訪者的回答，多數明顯違反傳統期望效用理論，並據此 提出另一種經濟行為的模型，稱為展望理論。Kahneman and Tverskey 將問 卷調查違反傳統理論的部分，歸納出以下三個效果：

（一）確定效果（certainty effect）

確定效果是指相對於不確定的出象（outcome）來說，個人對於結果確 定的出象會過度重視。Kahneman and Tverskey 設計兩個問題以說明確定效 果。第一個問題：假設有兩個賭局可供選擇，第一個賭局有 33%的機率得 到 2,500 元，66%的機率得到 2,400 元，另外 1%的機率得到 0 元；第二個 賭局是 100%得到 2,400 元，問卷的結果顯示有 82%的受訪者選擇第二個賭 局。第二個問題亦假設有兩個賭局可供選擇：第一個賭局有 33%的機率得 到 2,500 元，67%的機率得到 0 元；第二個賭局有 34%的機率得到 2,400 元，

66%的機會得到 0 元，問卷的結果顯示有 83%的受訪者選擇第一個賭局。

比較以上兩個問題可知，根據期望效用理論，第一個問題的第一個賭局及 第二個賭局的期望值分別為 2,409 元及 2,400 元，可是問卷受訪者多數選擇 第二個賭局，對照於第二個問題的第一個賭局及第二個賭局的期望值分別 為 825 元及 816 元，問卷受訪者多數選擇第一個賭局而言，第一個問題的 受訪者問卷結果明顯地違反期望效用理論。

（二）反射效果（reflection effect）

當個人考慮的選項中出現損失時，可發現個人對利得和損失的偏好剛 好相反，稱為反射效果。個人在面對損失時，有風險愛好（risk seeking）的 傾向，願意承受風險，以避免損失；對於利得則有風險趨避（risk aversion）

的傾向，不願承擔風險，希望保留利得。此與期望效用理論並不一致，展 望理論認為個人注重的是相對於某個參考點（reference point）的財富變動，

而不是最終財富部位的期望值。Kahneman and Tverskey 設計以下問題說明 反射效果。假設有兩個賭局：第一個賭局有 80%的機率得到 4,000 元，第二 個賭局則是 100%的機率得到 3,000 元，問卷的結果顯示有 80%的受訪者選

擇第二個賭局。若將出象改成損失，成為第一個賭局有 80%的機率損失 4,000 元，第二個賭局是 100%的機率損失 3,000 元，問卷的結果顯示有 92%的受 訪者選擇第一個賭局。

（三）分離效果（isolation effect）

當一組賭局或風險性的選擇，以不同的分解方式呈現，可能會造成不 同的偏好，此稱為分離效果。Kahneman and Tverskey 設計一組兩階段的賭 局說明分離效果。在賭局的第一個階段，個人有 75%的機率未得到任何獎 品而出局，僅 25%的機率可進入第二階段。第二階段有兩個選擇：一個選 擇是有 80%的機率得到 4,000 元，另外一個選擇是 100%的機率得到 3,000 元。從整個賭局來看，個人有 20%（25%×80%）的機率得到 4,000 元，有 25%的機率得到 3,000 元，對於這個二階段賭局的問題，有 78%的受訪者選 擇得到 3,000 元。但若問受訪者另一個問題：「兩個選擇：20%的機率得 4,000 元和 25%的機率得到 3,000 元」，大部份的人會選擇前者。由此可知，在兩 階段的賭局當中，個人會忽略第一個階段只考慮到第二個階段的選擇，即 是有短視（myopia）的現象，在第二階段，個人面臨的是一個不確定的風 險性選擇和一個確定的風險性選擇。若只考慮最後的結果和機率（第二個 問題），個人面臨的是兩個不確定的風險性選擇。雖然前述兩組賭局情況的 期望值相同，但是由於個人不同的分解方式，會得到不同的偏好，個人會 因為問題描述方式的不同而有不同的選擇。

KT 提出理論模型，以價值函數（value function） v（x）取代傳統的預 期效用理論中的效用函數，價值函數有下列三個重要的特性（見圖）：

（一）價值函數是定義在相對於某個參考點的利得和損失，而不是一般傳 統理論所重視的期末財富或消費。參考點的決定通常是以目前的財 富水準為基準，但是有時不一定是如此。KT 認為參考點可能會因為 投資人對未來財富部位預期的不同，而有不同的考慮。

（二）價值函數為 S 型的函數。在面對利得時是凹函數（concave），損失是 凸函數（convex），這表示投資者每增加一單位的利得，其增加的效

用低於前一單位所帶來的效用，而每增加一單位的損失，其失去的 效用也低於前一單位所失去的效用。

（三）價值函數損失的斜率比利得的斜率陡。即投資者在相對應的利得與 損失下，其邊際損失比邊際利得敏感。例如：損失一單位的邊際痛 苦 大 於 獲 取 一 單 位 的 邊 際 利 潤 ， 也 就 是 個 人 有 損 失 趨 避 （ loss aversion）的傾向。

圖 2.4 價值函數曲線

資料來源：Kahneman, Daniel, and Amos Tverskey . 1979. “Prospect Theory： An Analysis of Decision Under Risk. ” Econometrica 47 , no. 2.

2.5.2 展望理論的延伸

1979 年 Kahneman and Tverskey 提出展望理論之後，眾多學者陸續利用 展望理論解釋許多傳統財務學無法解釋的現象，或是以展望理論為基礎推 導理論模型及實證研究，本節說明重要的相關研究成果。

（一）處分效果（disposition effect）

Shefrin and Statman （1985）認為投資人為避免後悔，會傾向繼

續持有資本損失的股票，而實現具有資本利得的股票之狀況。Shefrin and Statman 將此種現象稱為處分效果，並舉一個例子說明處分效 果。假設某投資人在一個月前以 50 元買進某股票，截至今日，該股 票的市價為 40 元，並假設該股票未來上漲 10 元或下跌 10 元的機率 各是 50%，此時投資人要決定到底是賣出或繼續持有該股票。Shefrin and Statman 認為投資人會將此決策編輯成以下兩個賭局的選擇：「一 個是立刻賣該股票，立即實現 10 元的損失。另一個是繼續持有該股 票，如此將有 50%的機率再損失 10 元，或是有 50%的機率可以得到 10 元，將目前損失的 10 元扳平（breaking even）。」根據展望理論，

價值函數在面對損失時是凸函數，此時投資人為風險愛好者，Shefrin and Statman 認為此時投資人會不願意實現確定的損失，而會嘗試可 能的扳平機會，所以投資人會繼續持有資本損失的股票。反之，若 股價目前處於獲利的階段，投資人的價值函數在面對利得是凹函 數，此時投資人為風險趨避者，投資人會傾向實現確定的利得，因 此會賣出具有資本利得的股票。

（二）代表性原則偏誤（representativeness heuristic）

代表性原則偏誤係指個人總是以過去刻板印象或經驗做判斷。

De Bondt and Thaler（1985）就認為投資人對於過去股市的輸家會過 度悲觀，過去的贏家會過度樂觀，結果使股價和基本面價值差異很 樣本也適用大數法則（law of large numbers），一個明顯的例子就是 賭徒的謬誤（gambler’s fallacy）（註 ²）。De Bondt（1998）認為華爾

註 2：若擲銅板連續多次都出現正（反）面，人們總是認為下一次應該會出現反（正）

面，這就是賭徒的謬誤。事實上，銅板每次出現正（反）面的機率都是 50%。

街的分析師傾向犯下賭徒的謬誤，常常認為價格將會反轉，而散戶 則傾向認為股市趨勢將持續，這兩者都受限於過去既有的想法。

（三）過度自信（overconfidence）

「過度自信」大概是被用來解釋各種行為及金融現象最廣的觀 念之一。實驗研究顯示，人們經常會過於相信自己判斷的正確性。

Lichtenstein, Fischhoff and Philips （1982）便發現，當詢問受訪者一 些問題時，受訪者會傾向於高估他們答對的機率。即使受訪者確信 他們絕對答對時，通常答錯的機率仍高達 20%。

Shiller（1989）以問卷方式調查機構投資人與個別投資人，探討 1987 年 10 月 19 日股市大崩盤時，投資人對股市的看法，結果發現 近半數投資人於進場承接股票時，便肯定市場將反彈。顯示投資人 對股市判斷的直覺過度自信。投資人依據直覺判斷未來價格變動方 向所做出的決策，將導致股市的大幅波動，亦是形成投資泡沫的關 鍵。