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探析行为金融理论基础

时间:2014-09-25 20:43:40 阅读量:0次 所属分类:经济论文

行为金融学是以心理学、社会学、决策学等科学的研究成果为基础, 尝试将这些成果应用于探讨和解决金融问题的科学。行为金融与传统金融理论的不同点在于, 行为金融关于

  行为金融学是以心理学、社会学、决策学等科学的研究成果为基础, 尝试将这些成果应用于探讨和解决金融问题的科学。行为金融与传统金融理论的不同点在于, 行为金融关于投资者行为的假设是以心理学对人们实际决策行为的研究成果为基础的。李心丹( 2002) 将行为金融的研究主题归纳为三个面: 投资者的个体行为, 投资者的群体行为及有限套利和非有效市场。其中, 前两个主题的理论基础和研究方法可以在企业技术创新决策中得到应用。

  一、引言

  企业技术创新的风险大小既与技术创新项目本身相关, 也与企业决策者的决策行为相关。我们将企业技术创新的风险分为项目风险和决策风险两部分, 其中“决策风险”是指企业决策者非完全理性的决策行为所导致的企业技术创新项目不能取得预期成果而造成损失的可能性。

  研究决策行为和风险的传统理论是预期效用理论, 该理论在不确定性决策的经济理论中曾占据支配地位。但2002 年获诺贝尔经济学奖的心理学家Daniel Kahneman 在对人类行为进行广泛的调查和实验研究后, 认为真实世界的决策者常常并不根据概率法则去评估不确定性事件, 也不根据预期效用最大化理论来作出决策。他与AmosTversky 通过实验方法揭示出, 当将来的结果不确定时, 人们并不能彻底分析复杂的决策形势, 而是转而依赖“启迪性的捷径”作出决策。他们的研究开创了决策研究的新方法, 也奠定了行为金融的理论基础。本文在非完全理性决策理论的基础上,进一步地借鉴行为金融的理论基础和研究方法,研究企业技术创新中的决策行为及决策风险的特征, 并分别从决策者和决策机制两个角度提出决策风险的控制策略。

  二、行为金融的理论基础和研究方法

  行为金融的理论基础和研究方法可以分为:

  ( 1) 心理学及相关科学, 主要包括认知心理学、社会心理学和决策科学。( 2) 实验科学与方法、传统计量方法和结构方程模型。本文借鉴行为金融从投资者心理和行为入手分析金融“异象”的方法,结合行为金融在认知心理学、社会心理学和决策学基础上得出的研究成果, 研究企业技术创新决策中决策者的心理和行为规律, 并指出特定决策行为中所存在的风险; 行为金融的其它理论基础和方法( 如实验科学与方法和传统计量方法) 本文中未作深入讨论。因为企业技术创新决策面对市场环境、资源配置和技术障碍等问题上高度的不确定性, 决策者的决策行为往往是一种非完全理性的行为, 这种非完全理性的行为无法用传统决策理论来分析, 必须结合决策者心理和行为进行研究, 所以我们借鉴行为金融的基础理论和研究方法进行企业技术创新决策的研究是科学合理的。

  三、企业技术创新决策的行为金融分析

  下面分别结合行为金融在其三个主要的理论基础( 认知心理学、社会心理学和决策学) 上的研究成果, 结合行为金融从决策者的心理和行为出发研究金融决策的方法, 具体分析企业技术创新决策者在技术创新各个环节中的决策行为和风险, 并分别初步提出相应的风险控制策略。

  1、决策中的认知因素

  认知心理学认为投资行为是一个系统的信息处理过程, 投资者的投资决策过程受到诸多心理因素的影响。行为金融结合认知心理学, 发现了众多能够解释金融谜团的行为金融现象: 情景依赖、经验法则、确定性效应??而在企业技术创新决策中同样存在类似现象。

  ( 1) 情景依赖与经验法则

  企业技术创新决策者在收集和选择信息时,往往会表现出行为金融中所谓的“情景依赖”现象, 具体分为四种: ( 1) 对比效应。决策者可能根据过去成功或失败的技术创新项目为参照, 来判断新技术创新项目的风险, 从而低估或者高估了某些信息会对创新项目造成的影响。( 2) 首因效应。决策者可能对某些信息具有好或坏的第一印象,从而始终坚持原有观点, 而忽视了新出现的信息。( 3) 近因效应。决策者对近期新出现的信息过分关注而改变了原已经形成的正确看法。( 4) 晕轮效应。它是指决策者对事件某部分信息留下了深

  刻的好或差的印象, 继而对事件其它信息以同样的眼光看待。

  另外, 行为金融认为, 人们解决复杂、缺乏现成算法的问题往往依赖于经验法则, 它是指人们不是严格理性地收集所有信息并进行客观分析和计算, 而是试图依靠直觉或以往的经验制定决策。由于企业技术创新决策是一种不确定性决策,没有固定的程序、公式来分析信息, 而且由于个人认识能力的局限性, 所以决策者往往依赖于经验规则来进行决策。

  各种存在于决策者大脑中的情景对决策有一种暗示和误导的作用, 而经验法则会扭曲正常的推理过程, 常常会导致一些不自觉的偏误。如何控制情景依赖和经验法则所产生的决策风险呢? 首先, 要求决策者要建立起科学的思维方式和逻辑推理能力, 以此来避免“情景”和“经验”对决策的干扰。这种思维和推理能力可以通过学习和训练获得。其次, 要求决策者尽可能掌握充分的信息并准确分辨它们与头脑中原有信息的异同, 考虑以前的“情景”和“经验”是否已经不再适用, 从而避免“依葫芦画瓢”的错误。

  ( 2) 确定性效应与原赋效应

  确定性效应( Certainty Effect) 是指相对于不确定的结局来说, 个人对于结果确定的结局会过度重视, 它反映人们对确定性的一种偏好。在企业技术创新决策中, 在面对不同风险程度的创新项目的选择时, 企业决策者也往往倾向于选择未来现金流比较稳定的项目, 而放弃那些虽然现金流不太稳定但更有价值的项目, 从而造成决策失误。原赋效应( Endowment Effect) 是指投资者通常比较重视在一项投资中的实际支出, 而往往忽略了其用于该投资中的资金的机会成本的现象。Thaler (1980) 发现, 相对于实际成本, 机会成本常常被低估。企业技术创新决策中, 原赋效应产生的原因是权威决策者的短视造成过分关注眼前利益而忽视远期的机会利益。原赋效应必然会影响对项目优劣的正确评价, 并增加技术创新风险。如何克服确定性效应、原赋效应所造成的决策风险呢? 确定性效应产生的主要原因在于决策者容易受确定性偏好的影响, 因此决策者应该坚持以客观科学的态度对待决策问题, 避免把个人偏好带入决策过程中。克服原赋效应要求决策者具备长远的眼光和周全思维, 因此在决策前, 对技术创新制定一个长远的规划和寻找尽可能多的备选方案是很重要的。

  ( 3) 过度自信

  行为金融研究发现, 大多数投资者对自己对未来的预测能力表现“过度自信”( Over Confidence)。在技术创新中, 决策者制定的不切实际的宏伟的战略计划往往就是过度自信的表现。在过度自信情况下, 一方面, 决策者过分依赖于自己掌握的技术创新信息而忽视由企业其它部门提供的信息; 另一方面, 决策者在审视信息时, 会下意识地关注那些能够增强他们自信心的技术创新信息, 而忽视那些与自己想法相背离的信息。过度自信使得决策者倾向于制定一个雄心勃勃的、超出企业承受能力的高风险创新计划。

  当我们认为过度自信是“人类最为稳固的心理特征( De Bondt, Thaler , 1995)”的时候, 我们就可以对症下药, 采取一些程序化的校准策略避免过度自信导致的决策偏差的产生。首先, 标记出那些自己很容易就作出的判断, 特别是当这些判断在他人看来不是那么容易作出时。其次, 重新校准你非常自信的判断。就如Lichtenstein 和Fischhoff( 1977) 所观测到的, 如果一个决策者抱有90% 的信心而只有70%—75% 的准确度, 最好的办法就是将“90% 的信心”看作“70%—75% 的信心”。最后,最重要的是, 如果你对某个判断感到极度自信, 寻找一下其它判断可能正确的原因, 这样你的判断可能会得到更好的校准。

  ( 4) 确认性偏差与后见之明

  在企业技术创新决策执行过程中, 当出现偏离预期的情况时, 决策者可能在心理上无法接受这个事实而搜集证据极力维护原决策, 甚至掩盖出现偏离的事实, 从而造成决策失误的进一步扩大。这种现象同行为金融中的“ 确认性偏差”( Confirmation Bias) 是一致的。它是指决策者一旦形成先验信念, 他们就会有意识地寻找有利于证实自身信念的各种证据, 有时甚至会人为地扭曲新证据。决策者还往往具有“ 后见之明”( Hindsight) 的心理特征。行为金融中, 后见之明指决策者不仅不承认自己的错误, 反而在事后自我辩解:“这个结果也是我预料之中的”。后见之明帮助企业技术创新决策者建立一个对过去认识似乎合理的事后法则, 使得他们不仅不进行自我反省,反而为自己的先前的“判断能力”感到自豪, 并使得决策者进一步延续他们的错误决策理念的方法。

  显而易见, 确认性偏差和后见之明都会掩盖原决策的风险并扩大后续决策的风险。要避免这些消极的心理效应造成的决策偏差, 首先要求决策者培养良好的心理素质, 勇于承认错误; 另外,上层管理者应给予决策者一定的宽容, 避免激化他们自我辩解的动机。

  2、决策中的社会心理因素

  行为金融将社会心理学的研究成果应用到金融市场发现了“信息瀑布”和“羊群效应”, 成功地解释了金融市场存在的一些“异像”。同时它们也能解释企业技术创新决策行为的某些现象。

  ( 1) 信息瀑布

  人们在做决策时往往会参考他人的判断和选择, 特别是当该判断和选择是流行或比较权威时,人们就容易忽略自己已有或将可能获得的信息。“信息瀑布”( Information Cascades) 就是刻画大量信息在传播和评估中丢失的现象。其原因在于“人们由于注意力的限制, 只能关注那些热点或流行的信息”( Shiller, 1999) 。信息瀑布不仅存在于金融市场, 同样也存在于产品市场。当某些新技术新产品受到市场追捧的时候, 企业的技术创新决策者往往会放弃自己已有的信息和判断, 仅仅关注热点信息并以此作出决策。如创新领域中的数字电视技术热、基因药物热就是决策者受信息瀑布影响造成的。

  决策者在信息瀑布中迷失就会导致技术创新计划与企业长远发展规划发生背离。要克服这种现象, 首先要求决策者明确技术创新对于企业的长远战略意义, 克服急功近利的浮躁心态; 另外,要求决策者在面对大量市场信息冲击的时候保持冷静, 在把握自己信息的基础上, 结合市场信息作出综合的判断。

  ( 2) 羊群行为

  由于企业技术创新的不确定性和复杂性, 其决策往往由企业各级管理者、科研人员和财务人员等组成决策团体共同协商作出, 从而企业技术创新决策主要属于群体决策。而群体决策则可能导致金融市场中常见的“羊群行为”( Herd Behaviors)的发生。羊群行为的表现可能是决策团体中多数人对团体中领导者的遵从, 也可能是领导者对决策团体中多数人的遵从。引发羊群行为的原因可能是决策团体成员的参与意识不强、独立意识不高以及能力水平有限等; 或决策团体成员在地位、能力上的差距过大, 导致职位高或能力强的成员的意见湮没其它多数成员的意见; 或决策团体成员之间在价值观、思维方式、利益等方面的共性过多。显然, 决策中的羊群行为必然造成决策失真。

  防止羊群行为带来的决策风险, 首先要求管理者恰当使用领导权, 既要发扬民主决策作风, 也要能够对决策团体成员进行积极引导和约束; 其次, 管理者要能够正确对待决策团体中的不同意见, 努力营造宽松和谐的决策文化; 再次, 要提高决策团体成员的职业素质和参与积极性。

  3、决策中的偏好因素

  传统决策理论认为偏好与环境和历史无关,是一成不变的。而行为金融结合现代决策理论指出:“偏好逆转”和“沉没成本效应”正好说明了偏好与环境、历史是有关的。下面我们分析企业技术创新决策中的偏好逆转和沉没成本效应。

  ( 1) 偏好逆转

  人们的风险偏好在不同的投决策背景( 情绪、心理及所处环境) 下会发生改变, 行为金融学称这种现象为“偏好逆转”。而在技术创新决策中, 由于风险系数大至不可预知的地步, 决策者在各种方案比较时的矛盾冲突就异常复杂, 心理作用也就异常突出。当处于乐观心理时, 决策者喜好风险;而当处于悲观心理时, 决策者又会厌恶风险。即企业决策者的风险偏好在不同背景下会发生转变。

  显而易见, 乐观心理会导致决策者低估创新项目风险或者乐于接受超出企业风险承载能力的高风险创新项目, 悲观心理会导致决策者高估了创新项目的风险或拒绝可以获取高收益的创新项目。即不同的心理状态会导致决策者偏离理性的风险判断。因此, 决策者应该选择适当的决策时机, 即在自己心态比较平和、头脑比较冷静的时候作决策; 其次, 适当使用群体决策方法, 使个人偏好逆转的影响在群体中相互抵消。

  ( 2) 沉没成本效应

  行为金融中, 沉没成本效应( Sunk Cost Effect)用来描述: 在已经大量的投入之后, 我们通常感觉到难以轻易放弃某一特定的政策( 或者卖掉某一股票) 。Arkes 和Blumer (1985) 认为个人做决策时将沉没成本考虑进来的原因, 主要在于个人通常不愿意接受先前所投入的成本白白浪费的事实。在企业技术创新决策中, 当市场环境发生改变使得技术创新项目不再具有价值, 或者技术创新项目非正常中断数年又重新启动的时候, 决策者应该决定停止在原项目上的投资, 或者将已发生的成本排除在重新启动的项目的成本预算之外。但

  是沉没成本效应会导致决策者作出相反的的决策。

  沉没成本效应必然导致企业技术创新风险进一步扩大。克服这种心理效应, 要求决策者培养良好的心理素质, 能理性地面对过去的失败; 另外要提高决策者的专业知识能力, 能够分辨出哪些成本属沉没成本, 哪些不属于沉没成本, 当是沉没成本时应该怎样处理。

  四、建立科学的决策支持系统

  为了降低决策风险, 除了尽力提高决策者个人决策能力外, 许多企业已经建立了决策支持系统( DSS) , 但是它们普遍存在着对人类行为科学应用不足的现象。因此, 在设计新的DSS 时应突出以下要求: ( 1) 对信息的收集、处理和反馈有明确的规定, 防止决策者受个人偏好、个人经验、个人利益等影响而误用信息; ( 2) 包括决策者个体因素在内的决策变量尽可能量化, 减少决策者主观因素对决策的影响; ( 3) 方案评价应有明确的科学价值观, 防止决策者个人价值偏好的干扰; ( 4) 增加DSS 里专家知识, 这样能增加替代方案的多样性,尽可能减少因个人认识能力限制造成决策失误。具体如何将决策者个体因素加入到决策支持系统( DSS) 的设计中, 是值得进一步深入研究的方向。


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