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2022-06-26
英文标题:
《Realization Utility with Reference-Dependent Preferences》
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作者:
Jonathan E. Ingersoll Jr., Lawrence J. Jin
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  We develop a tractable model of realization utility that studies the role of reference-dependent S-shaped preferences in a dynamic investment setting with reinvestment. Our model generates both voluntarily realized gains and losses. It makes specific predictions about the volume of gains and losses, the holding periods, and the sizes of both realized and paper gains and losses that can be calibrated to a variety of statistics, including the Odean measure of the disposition effect. Our model also predicts several anomalies including, among others, the flattening of the capital market line and a negative price for idiosyncratic risk.
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中文摘要:
我们开发了一个易于处理的实现效用模型,该模型研究了参考依赖S型偏好在具有再投资的动态投资环境中的作用。我们的模型产生自愿实现的收益和损失。它对损益量、持有期以及已实现损益和账面损益的大小进行了具体预测,可以根据各种统计数据进行校准,包括处置效果的Odean度量。我们的模型还预测了一些异常现象,其中包括资本市场线的扁平化和特殊风险的负价格。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-6-26 22:23:05
参考依赖偏好的实现效用+Jonathan E.Ingersoll,Jr.Yale School of Management Lawrence J.JinYale School of Management邮箱208200 New Haven CT06520-8200203-432-5924 Jonathan。Ingersoll@Yale.eduJin@校友。加州理工学院。Edu2012年9月18日即将到来的《金融研究评论》+我们感谢耶鲁管理学院的同事以及2012年美国马萨诸塞大学阿默斯特分校跨大西洋博士会议和2012年西方金融协会年会上的研讨会参与者进行了有益的讨论。我们要特别感谢尼克·巴伯里斯、大卫·赫什莱弗和一位匿名裁判。Jin感谢Whitebox Advisors赠款的支持。具有参考依赖偏好的实现效用Jonathan E.Ingersoll,Jr.和Lawrence J.JinYale管理学院我们开发了一个易于处理的实现效用模型,该模型研究了参考依赖的形状偏好在具有再投资的动态投资环境中的作用。我们的模型产生了自愿实现的收益和损失。它对损益量、持有期以及可根据各种统计数据(包括Odean的处置效果度量)进行校准的已实现损益和账面损益的大小进行了具体预测。我们的模型还预测了一些异常现象,其中包括资本市场线的扁平化和特殊风险的负价格。JEL分类:G02、G11、G12关键词:实现效用、前景理论、处置效果具有参考依赖偏好的实现效用Jonathan E.Ingersoll,Jr.和Lawrence J。
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2022-6-26 22:23:07
Jin投资者如何决定和评估自己的投资业绩?标准经济理论认为,投资者通过根据当前财富和对未来的预期动态调整投资组合配置,从而最大化其终身消费流的预期效用。虽然这种模拟投资者行为的方式对于老练的投资者来说可能更接近现实,但不太老练的投资者是否会有这种行为值得怀疑。越来越多的研究表明,个人投资者并不总是按照预期效用理论预测的方式行事。特别是,独立性公理看起来很麻烦,风险厌恶的假设也很麻烦,至少对于损失来说是这样。后一种假设不是期望效用理论的要求,但它或类似的假设对于大多数基于最大化行为的均衡模型都很重要。与APT或CAPM等理论所预测的情况相反,个人投资者似乎特别关注参考点上资产的价格变化。行为学文献提出了对投资者行为建模的不同观点。Kahneman和Tversky(1979)认为风险规避并不是许多选择的特征,并提出了S型效用函数。Shefrin和Statman(1985)使用“心理会计”来证明投资者专注于具体的独立事件是合理的。Thaler(1999)说,“现实中的损失比纸面上的损失更痛苦。”Barberis和Xiong(2012)研究了一个模型,该模型假设投资者将他们的投资经验视为一系列独立的事件,在这些事件中,他们要么赚钱,要么亏钱,并且当实现收益或亏损时,效用的主要来源会突然中断。Frydman等人。
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2022-6-26 22:23:10
(2012)使用支持“实现效用”假设的神经数据寻找证据。在本文中,我们利用这些概念建立了一个投资者的跨期模型,这些投资者具有前景理论的s型效用,并根据已实现的损益通过偶然事件来评估其绩效事件。我们的模型是一个具有有限视野的部分均衡框架。投资者购买价格演变为几何布朗运动的股票。在随后的每个时间点,投资者决定是保留当前投资还是实现收益或损失,从而获得即时的效用爆发。如果他出售,则将交易成本后的收益投资于另一只股票。我们表明,投资者的最佳策略是等到股票价格上涨或下跌到高于或低于购买价格的一定百分比后再出售。我们的模型包括Barberis和Xiong(2012)的模型,作为特例。在动态环境中,自愿承担损失可能是最佳选择,因为他们的论文中进一步讨论了将投资视为情节的心理基础。Kyle、Ou Yang和Xiong(2006)以及Henderson(2012)利用前景理论参考研究了一次性清算问题。但是再投资,这是我们模型的一个关键组成部分,在他们的模型中被忽视了。再投资重置了参考水平,增加了实现未来收益的可能性。但在Barberis-Xiong(2012)模型中,效用是分段线性的。其直接后果是,他们预测投资者自愿实现收益,但从不自愿亏本出售,这显然是不现实的,与数据不符。在我们的模型中,对于S形函数,边际效用随着收益和损失的大小而降低。
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2022-6-26 22:23:13
这意味着,可以通过频繁的小收益和偶尔的较大损失来提高终身效用,因为后者的总非效用小于前者,而实现损失会重置未来收益的参考水平。处置效应是一种经验性稳健的模式,即个人投资者实现收益的倾向高于实现损失的倾向,它自然源于这一结果,但它是一个动态的结果。理论和实证文献中普遍存在的观点是,形状效用函数会导致处置效应,因为对损失的风险追求会促使投资者保留头寸并押注未来,而对收益的风险厌恶则会导致相反的结果。然而,这是一个静态参数。按周期推断这一推理期意味着永远不会实现损失;处置效果应该是无限的。在我们的动态化实用新型中,情况恰恰相反。投资者自然想要收益,但形状不规则的公用事业有助于产生自愿损失,从而将分散效应的大小降低到观察到的水平。我们分两部分校准模型。首先,我们表明,在Odean等人的交易数据中观察到的已实现收益和损失的大小和频率以及账面收益和损失的频率与我们模型预测的简单两点策略的类型一致。Odean特别报告称,54%的往返交易实现了收益,平均规模为28%;其余为平均损失23%. 同样以交易为条件,投资者实现可能收益的15%,可能损失的10%。
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2022-6-26 22:23:16
利用这些平均化的损益规模,我们的模型做出了非常准确的预测,即58%的销售额应该是收益,投资者应该分别有14%和11%的实现损益的倾向。此外,我们提出了一种Tversky-Kahneman效用的改进形式,该效用可生成两个最佳销售点,即28%和23%,无论是单独投资还是混合投资。我们的模型还具有其他各种经验含义和预测。例如,在某些情况下,投资者可能会因实际损失中固有的期权价值而寻求风险;这有助于解释Ang、Hodrick、Xing和Zhang(2006)中所示的更平坦的证券市场线和不对称风险的负定价。这也可能有助于解释为什么投资者似乎持有多元化投资组合。我们的论文计划如下。在第1节中,我们提出了一个特定的跨时期参考相关实现实用模型,并给出了其解决方案和基本见解。第节个人投资者的处置效应分别在美国、以色列、芬兰、中国和瑞典、拜奥登(1998)、沙皮拉和威尼斯(2001)、格林布拉特和凯洛哈朱(2001)、冯和西肖尔斯(2005)以及卡尔维特、坎贝尔和索迪尼(2009)发现。Frazzini(2006)、Genesove和Mayer(2001)以及Heath、Huddart和Lang(1999)也为美国共同基金经理、房地产市场和执行股票期权的行使提供了文件。2研究了派生值函数的性质,并分析了最优销售策略。第3节根据几个经验规律对我们的模型进行了详细的校准。第4节从更一般的角度分析了自愿损失的实现。第5节介绍了进一步的模型应用和预测。第6节给出了一些结论和未来研究的方向。
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