行為財務理論

一、 效率市場假說(Efficient Market Hypothesis, EMH)

Fama (1970)提出效率市場假說，並針對此假說提出三項假設：1.投資者是理性的，因此 能夠合理的評估證券價格2.即使有部份投資者是非理性的，由於交易為隨機的因此能夠消 除彼此的影響3.若有部份投資者有相同的不理性行為可藉由市場的套利機制使價格回歸正 常。

而Fama 更在效率市場假說下將效率市場分為三種：

1. 弱式效率市場(Weak Form Efficient Market)，在此市場下由於價格以充分反映在過 去資訊，故以歷史資料分析的技術分析無效。

2. 半強式效率市場(Semi-Strong Form Efficient Market)，在此市場下由於價格充分反應 公開資訊因此基本分析無效。

3.強勢效率市場(Strong Form Efficient Market)，在此市場下所有公開、未公開訊息都會 被價格反出來，因此任何分析都無效。

Kahneman and Riepe (1998)歸納出三項：(1)投資人在面對投資時並非考慮最終 財富而是以參考點為基準區分利得或是利損；然而不同參考點情況也會不同(2)投 資人在不確定下作預期時會違反貝氏法則(3)若是問題的呈現不同，那麼投資人在 面對決策時也會不同。

2. 投資人的不理性行並非隨機發生

Tversky and Kahneman (1979)指出投資人的不理性決策並不完全是隨機的，常 會朝同一方向前進因此不會有相互抵銷的情形。Shiller (1984)認為當投資人皆相信 同一個謠言時這種現象會很明顯，因此投資人在決策上並不是因隨機所產生的錯

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3. 套利的極限(Limits of Arbitrage)

假設市場上有兩類投資人，即理性投資人與有時會犯決策錯誤的假性投資人，

若理性投資人要發揮套利機制就必須要滿足幾項條件：(1)市場上的假性投資人不 能太多(2)市場僅允許理性投資人做低成本的放空(3)一段時間後資產的真正價值一 定讓大眾知道，否則價格不會回歸合理價格。但是真實市場是不可能存在這些條 件，因此稱為套利的極限。Mullainathan and Thaler (2000)提出套利是會有風險的存 在，由於套利的產生要有完美的替代品，一旦完美替代品不存在那麼套利就具有風 險。

二、 利望理論(Prospect Theory, PT)

Kahneman and Tversky (1979)認為傳統的期望效用理論無法合理解釋投資人在不 確定環境下的決策行為。兩位學者利用問卷調查的方式發現許多受訪者的選擇偏好與 期望效用理論不一致，進而提出利望理論來修正期望效用理論。在PT 中提出三種效應 解釋與期望效用理論不一致的問題，分別是確定性效應(certainty effect)、反射效應 (reflection effect)、分離效應(isolation effect)；除此之外作者利用 PT 理論將投資人的選 擇過程分成兩階段編輯及評價並由此選出價值最高的事件。除了三種效應外K-T 氏另 行提出兩個函數來說明：1.價值函數(value function) 2.權值函數(weighting function)並以 價值函數取代效用函數；權值函數取代機率。

圖2.10 價值函數 權值函數之特性：

1. 權質函數為主觀機率而非客觀機率，由於權值函數不符合機率公理，因 此不能解釋為投資人的期望程度。

2. 投資人對於發生機率極小的事件會給予過高的權值；反之發生機率較大 的事件投資人給定過低的權值，也就是指一般人會過度注意可能不常發生的 事件，卻忽略了時常發生的事件。

三、 累計利望理論(Cumulative Prospect Theory, CPT)

Tversky and Kahneman (1992)於利望理論上更進一步提出 CPT，作者利用累計機率 來解決原本PT 不足之處，如 PT 違反 SD 法則，以下歸納 CPT 特色：1.CPT 可適用在 任何的利望事件且可運用在任何連續分配2.滿足 SD 理論 3.經實驗結果投資人有四種型 態，當事件發生的權值機率較大時，投資人面對利得之風險態度為風險趨避；利損時 為風險喜好，反之當事件發生的權值機率較小時，投資人面對利得之風險態度為風險 喜好；利損時為風險趨避，以下整理成表。

表2.1 投資人風險態度之型態

權值機率 利得 利損

較大 風險趨避 風險喜好

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較小 風險喜好 風險趨避

在CPT 中價值函數與機率權值函數構成整個理論的核心，首先價值函數為連續遞增的 函數，以參考點區分利得與利損區域且當參考點不同價值函數的呈現將不同；其次機 率權值函數(probability weighting function, pwf)在此以 W(p)表示，W(p)為將客觀機率轉 換為給予權值的主觀累計機率且機率權值函數為連續遞增的函數，當W(0)＝0、

而作者使用非線性迴歸模型得到推估參數，經推估得到的參數值發現當α、β 皆等於 0.88 時 符合敏感性遞減原則；當λ 為 2.25 時表示投資人具有損失趨避的傾向；γ、δ 分別為 0.61 與 0.69，

累計權值

累計機率 圖2.13 機率權值函數

由上圖可清楚看出在累計機率較小時，投資人會給予的權值比較大，相對的在累計機率較 大時，投資人給予的權值卻比較小，換句話說投資人會對於發生機率較小的事件給予較高 的權重，也就是會過度關注；但是在發生機率較大的事件上卻比較不在意。在Kahneman and Tversky (1992)提到經過機率權值轉換後的累計機率會呈現倒 S 的形狀，由圖 2.12 亦可看 出。

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