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        復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的資產(chǎn)定價(jià)相關(guān)研究綜述

        2021-05-10 00:32:37王文濤
        科學(xué)與財(cái)富 2021年35期
        關(guān)鍵詞:行為金融信息網(wǎng)絡(luò)

        摘? 要:就資產(chǎn)定價(jià)理論研究而言,目前學(xué)術(shù)界已經(jīng)從標(biāo)準(zhǔn)金融學(xué)過渡到了行為金融學(xué)的相關(guān)范疇。形成了行為金融資產(chǎn)定價(jià)、基于噪聲的資產(chǎn)定價(jià)模型、基于偏差的資產(chǎn)定價(jià)模型以及基于投資者情緒的資產(chǎn)定價(jià)理論等幾大理論。相關(guān)的研究更加重視信息傳遞以及投資者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡以及情緒在資產(chǎn)定價(jià)中的影響。

        關(guān)鍵詞:資產(chǎn)定價(jià);信息網(wǎng)絡(luò);行為金融;理性預(yù)期

        金融市場的研究始終圍繞著股票的基本面信息被獲取的量以及股票價(jià)格如何反映投資者的信息而展開。Grossman和Stiglitz(1980)[1]最早使用理性預(yù)期模型來分析投資者對股票價(jià)值的信息獲取的動(dòng)機(jī)。Admati(1985)[2]則將風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的數(shù)量進(jìn)行了擴(kuò)張,推導(dǎo)出了基于多資產(chǎn)的噪聲理性預(yù)期均衡的封閉式解。在此后的研究中,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)被用于分析資產(chǎn)定價(jià)問題。

        在理論研究不斷豐富和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法不斷發(fā)展的基礎(chǔ)上,學(xué)者們開始圍繞著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)探究資產(chǎn)定價(jià)和市場信息效率問題。Colla和Mele(2010)[3]開始研究一種特定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),即周期性網(wǎng)絡(luò),對資產(chǎn)定價(jià)的影響。資產(chǎn)的價(jià)格、波動(dòng)性以及流動(dòng)性容易受到交易者之間的信息交流的影響。資產(chǎn)的交易量和價(jià)格的信息量會(huì)隨著交易者之間的信息關(guān)聯(lián)而上升。Ozsoylev和Walden(2011)[4]則是在噪聲理性預(yù)期資產(chǎn)定價(jià)模型中,引入了信息網(wǎng)絡(luò)。文中的信息網(wǎng)絡(luò)是一種稀疏的且具有冪律度分布的網(wǎng)絡(luò),與大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有相同的特征。作者推導(dǎo)出了關(guān)于網(wǎng)絡(luò)連通性的價(jià)格波動(dòng)性、市場有效性、資產(chǎn)的收益情況、交易量以及社會(huì)福利的封閉式表達(dá)式。Andrei(2012)[5]對理性預(yù)期模型進(jìn)行了擴(kuò)展,提出了可控制的動(dòng)態(tài)理性預(yù)期模型,并基于該模型解釋了資產(chǎn)價(jià)格的突變后伴隨的持續(xù)高波動(dòng)性現(xiàn)象。Han和Yang(2013)[6]基于理性預(yù)期均衡模型研究信息網(wǎng)絡(luò)中的金融產(chǎn)出。在固定經(jīng)濟(jì)中的信息量的情況下,網(wǎng)絡(luò)交流會(huì)提高市場效率、降低了資金成本、增加了流動(dòng)性和交易量。實(shí)證研究方面,Manela(2014)[7]提出了非對稱信息資產(chǎn)定價(jià)模型,分析了不同的信息擴(kuò)散速度是如何影響投資者的價(jià)值。Walden(2019)[8]通過引入動(dòng)態(tài)噪聲理性預(yù)期模型,研究均衡狀態(tài)下,不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的代理人的交易特征以及最終的收益情況。Wang et al.(2019)[9]模擬了在信息網(wǎng)絡(luò)框架下,當(dāng)代理人數(shù)量不變或趨于無窮大時(shí)的資產(chǎn)定價(jià)問題。當(dāng)代理人數(shù)為常數(shù)時(shí),風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)越高,信息不確定性越低以及波動(dòng)率標(biāo)準(zhǔn)方差越大。當(dāng)代理人趨于無窮時(shí),較高的網(wǎng)絡(luò)連接度或較低的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)會(huì)導(dǎo)致較高的信息驅(qū)動(dòng)波動(dòng)分量和較低的夏普比率。

        在金融領(lǐng)域中,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究視角極大地推動(dòng)人類對金融經(jīng)濟(jì)體系認(rèn)識(shí)的深化。在一些實(shí)證證據(jù)的支持下,研究者開始研究市場信息效率和資產(chǎn)定價(jià)是如何依賴于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的。因此,網(wǎng)絡(luò)中的資產(chǎn)定價(jià)問題逐步進(jìn)入人們的視野。

        參考文獻(xiàn):

        [1].Grossman S. J., Stiglitz J. E. On the Impossibility of Informationally Efficient Markets[J]. The American Economic Review, 1980, 70(3): 393-408.

        [2].Admati A. R. A Noisy Rational Expectations Equilibrium for Multi-asset Securities Markets[J]. Econometrica, 1985, 53(3): 629-657.

        [3].Colla P., Mele A. Information Linkages and Correlated Trading[J]. Review of Financial Studies, 2010, 23(1): 203-246.

        [4].Ozsoylev H. N., Walden J. Asset Pricing in Large Information Networks[J]. Journal of Economic Theory, 2011, 146(6): 2252-2280.

        [5].Andrei D. Information Percolation Driving Volatility[J]. Social Science Electronic Publishing, 2016.

        [6].Han B., Yang L. Social Networks, Information Acquisition, and Asset Prices[J]. Management Science, 2013, 59(6):1444-1457.

        [7].Manela A. The value of diffusing information[J]. Journal of Financial Economics, 2014, 111(1):181-199.

        [8].Walden J. Trading, Profits, and Volatility in a Dynamic Information Network Model[J]. The Review of Economic Studies, 2019, 86(5): 2248-2283.

        [9].Wang W., Zhang J., Zhao S., et al. Simulation of asset pricing in information networks[J]. Physica A-statistical Mechanics and Its Applications, 2019: 620-634.

        作者簡介:王文濤(1994- ),男,漢族,江西南昌人,博士。主要研究方向:金融工程.

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