李學峰 遲 寧 張亞濤

一、引 言

自從Jegadeesh 和 Titman(1993)對動量交易的開創(chuàng)性研究以來，投資者的追漲殺跌行為一直吸引著學術界的關注，至今為止國內外大量文獻證實追漲殺跌廣泛存在于全球的股票、房地產(chǎn)、期貨等市場及個人、機構等各類投資者中(De Long 等，1990；李學峰等，2008；Barberis 和Mukherjee，2016)。特別是對中國股票市場來說，個人和機構投資者普遍的追漲殺跌行為成為了嚴重影響我國股市穩(wěn)定運行的一個眾所周知的難點和焦點問題。要治理或減少市場中的追漲殺跌行為，關鍵在于“對癥下藥”——找到導致投資者追漲殺跌的原因所在。然而，至今為止的研究主要將“Buying Winners and Selling Losers”作為一種交易策略考察其能否獲取超額收益以及該策略對股票均衡價格或市場穩(wěn)定性的影響，并沒有關注投資者為何會采取追漲殺跌行為這一更為深層的問題。

我們注意到，投資者的追漲實際上是一種風險追逐的行為，即通過買入價格上漲的股票“押注”于其價格未來會進一步上漲；而投資者的殺跌行為則是一種風險回避，即通過賣出價格下跌的股票來規(guī)避其未來價格可能的進一步下跌。換言之，盡管傳統(tǒng)金融學假定投資者為風險規(guī)避者且該偏好恒定不變，但追漲殺跌行為實際上表明投資者的風險偏好發(fā)生了漂移。這樣，我們的問題就變?yōu)椋菏鞘裁匆蛩貙е铝送顿Y者的風險偏好發(fā)生漂移呢？

盡管前景理論和參照依賴效應表明投資者的風險偏好會受到股票盈虧狀態(tài)的影響(Tversky 和 Kahneman，1992；Wang 等，2017)，但這些研究主要是解釋投資者賣出盈利股票并持有虧損股票這一處置效應中發(fā)生的風險偏好變化，而對于追漲殺跌行為中發(fā)生的風險偏好漂移的解釋卻無能為力。幸運的是，近年來有關投資者突出性思考(Bordalo 等，2012)與有限關注(Hauser，2014)方面的研究取得了較大進展。根據(jù)Taylor 和Shelley(1982)的定義，“突出性”(Salience)是指決策者的注意力集中于事物的某一部分特征，且在后面的決策過程中，該部分特征被賦予了異常的決策權重。這一現(xiàn)象在股市中的表現(xiàn)就是，股票的某些突出的特征會吸引投資者的注意力，進而導致股票價格偏離正常的水平(Barber 和 Odean，2008；Cosemans 和 Frehen，2016)。比如Aboody 等(2010)以及Peng 等(2016)等的研究均表明股票的高收益率作為股票的一種突出特征會吸引投資者注意力，進而導致投資者買入相應的股票；Hartzmark(2015)也發(fā)現(xiàn)投資者在投資組合的交易行為中會表現(xiàn)出突出性思考的行為偏差。那么，股票價格的上升或其下跌作為一種突出性特征是否是引起投資者的風險偏好發(fā)生漂移的原因？是否由此導致了追漲殺跌行為的產(chǎn)生呢？

為了回答上述問題，本文對Bordalo 等(2012)的突出性理論模型進行了如下擴展：首先，通過放松Bordalo 等(2012)對于投資者風險中性的嚴格假定，分析了突出性思考對投資者風險偏好的影響，并推導出投資者在風險偏好漂移下的資產(chǎn)選擇行為。其次，突破了Bordalo 等(2012)投資者持有相同投資組合的假定，允許投資者持有不同的投資組合，進而使得框架依賴效應①框架依賴效應(framing effect)，是指人們面對同一個問題進行選擇或者判斷時其偏好依賴于問題所呈現(xiàn)的情境(context-dependent)?？梢园l(fā)生在投資組合層面而非股票(stock-framing)層面上②股票框架依賴效應(stock framing)是指這種行為偏差僅僅依賴于股票所呈現(xiàn)的情境。這樣的假設不符合投資者面對投資組合時對多種資產(chǎn)聯(lián)合決策(joint-decision)的現(xiàn)實情況，會導致突出性理論模型(如Bordalo 等，2012；Cosemans 和Frehen，2016)中引入所有投資者持有相同的市場組合以及同質預期等假設，而假設所有市場參與者具有相同的非理性程度和相同的投資組合顯然是不現(xiàn)實的。，拓展了突出性理論的應用范圍。在上述拓展研究的基礎上，本文得到了以下結論：(1)具有突出性思考偏差的投資者會發(fā)生風險偏好漂移現(xiàn)象，即面對股票突出的高(低)收益率，投資者的風險態(tài)度會偏向于風險追求(厭惡)，進而導致了投資者采取追漲殺跌的交易行為。(2)由突出性所驅動的風險偏好漂移效應具有不對稱性，即投資者由突出的低收益率股票導致的向風險厭惡偏好的漂移效應更明顯。(3)基于上述的理論拓展，本文對Hartzmark(2015)所提出的排名效應(rank effect)重新進行了考察，在得到與其不同結果的基礎上進一步驗證了本文的理論預測。進一步，本文通過Agent-Based 方法進行模擬分析，驗證了上述理論分析得出的結論在一個相對真實的股票交易市場中同樣成立。最后通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)并證實，我國的基金管理人總體表現(xiàn)為“買入最好的，賣出最差的”這樣一種風險偏好漂移效應下的追漲殺跌的交易行為。風險偏好漂移效應以及追漲殺跌行為的強度隨著股票收益率突出性的增強而增強：收益率高于投資組合平均收益率的股票，其收益率越突出，被賣出的概率越低，被買入的概率越高；對于收益率低于組合平均收益率的股票則恰恰相反。

本文基于突出性理論研究了投資者的風險偏好漂移效應和追漲殺跌的行為偏差，為投資者的動量交易行為提供了正式的理論解釋和實證證據(jù)。本文的主要貢獻在于：第一，雖然已有理論(比如有限關注、突出性思考、慣性反轉交易等)直接或間接地發(fā)現(xiàn)投資者具有追漲殺跌的交易行為，而且很多文獻也證實追漲殺跌是阻礙市場效率(De Long 等，1990；Hong 和Stein，1999)的重要原因，但至今并沒有文獻從理論和實證上揭示導致投資者追漲殺跌行為的原因和機制。本文通過構建基于突出性理論的交易決策模型從理論上指出了突出性思考是投資者出現(xiàn)風險偏好漂移的原因，闡明了追漲殺跌行為產(chǎn)生的原因和機制，并通過模擬分析和實證檢驗，最終完成突出性思考、風險偏好漂移和追漲殺跌之間的完整的理論鏈條和經(jīng)驗證據(jù)。同時，本文不僅從實證證據(jù)上證明了國內的機構投資者存在著明顯的追漲殺跌行為，而且從突出性思考的角度闡明了引起投資者追漲殺跌行為的原因和機制，這不僅深化了對投資者追漲殺跌這類非理性行為的理論認識，也對實踐中有關監(jiān)管政策的制定、實施具有啟發(fā)意義。第二，本文放松了突出性理論模型的假設前提，使其更符合現(xiàn)實。本文基于投資組合層面的理論框架，放松了以往突出性理論所需要的嚴格的同質投資組合中同質預期的理論假設，使得突出性理論模型在更為一般的條件下也能夠成立，對于其他基于異質代理人的理論研究具有一定的啟示意義。第三，本文的研究結論對于監(jiān)管或降低我國市場中的追漲殺跌現(xiàn)象給出了針對性的政策啟示，比如進一步提高信息質量和信息效率，從而降低投資者的突出性思考程度；豐富投資者教育的內涵，使得包括機構投資者在內的市場投資主體認識到自己的風險偏好狀況，并引導其避免風險偏好漂移所導致的追漲殺跌行為，以有利于其自身發(fā)展和市場穩(wěn)定。

二、文獻綜述

（一）追漲殺跌與與風險偏好漂移

Jegadeesh 和 Titman(1993)首先發(fā)現(xiàn)，采用“買入盈利股票，賣空虧損股票”的交易策略可以獲取超額收益，并且股票收益率在中期內存在正相關性，即動量效應。自此大量學者對動量效應進行了研究，相繼揭示了不同國家的股票市場都存在著不同程度的動量效應，采用動量交易策略可以獲取不同程度的超額收益(Fama 和 French，1998；Jegadeesh 和 Titman，2001)。

De Long 等(1990)從行為金融理論角度指出了追漲殺跌的交易行為與動量效應之間的理論關聯(lián)。投資者追漲殺跌的正反饋交易行為會對股票價格產(chǎn)生壓力，從而使股票價格運動具有慣性，表現(xiàn)出動量效應。進一步，從投資者行為的微觀角度上看，相當多的文獻表明投資者的確存在追漲殺跌的交易偏差(Grinblatt 等，1995；Hong 和Stein，1999；Nofsinger 和 Sias，1999；李學峰等，2008)。

以往研究的關注點集中于股票價格是否存在動量效應以及投資者是否采用追漲殺跌的動量交易方式等問題，但是對于投資者為什么會采用追漲殺跌的動量交易方式，迄今尚未有文獻給出正式的理論解釋。進一步看，追漲殺跌實質上是投資者發(fā)生了風險偏好漂移：追漲行為是在承擔風險——買入價格上漲的股票以賭其未來可能繼續(xù)上漲，而殺跌行為則在規(guī)避風險——賣出價格下跌的股票規(guī)避其未來可能繼續(xù)下跌。那么投資者為什么會發(fā)生這種與前景理論所揭示的處置效應相反的①處置效應所顯示的是投資者對于上漲的股票采取風險規(guī)避的態(tài)度——賣出以防其價格的下跌；投資者對于下跌的股票采取了風險追求的態(tài)度——繼續(xù)持有以賭其未來反轉上升。這與追漲殺跌行為所表現(xiàn)的對于上漲股票的風險追求和對于下跌股票的風險規(guī)避正好相反。風險偏好漂移呢？這是現(xiàn)有理論沒有回答的，也正是本文的研究所要解答的。

（二）突出性理論與非理性決策

盡管現(xiàn)有文獻沒有給出投資者發(fā)生追漲殺跌式的風險偏好漂移現(xiàn)象的原因，但行為經(jīng)濟學對于有限注意和突出性思考的研究還是給了我們很多理論線索和啟發(fā)。由于注意力對人而言是一種稀缺資源，人們在注意力有限的條件下進行決策，信息處理能力會受到限制(Kahneman，1973)，此時事物的突出特征往往會更能引起決策者的注意，而事物的其他特征更容易被忽視(Tversky 和 Kahneman，1992；Hauser，2014)。Bordalo 等(2012)首次建立了突出性決策理論，明確了在不確定環(huán)境下突出性思考對決策方式的影響。相比于累積前景理論(CPT，Tversky 和 Kahneman，1992)，突出性決策理論(ST)更加強調前景(prospect)的突出性(而不是盈虧)對決策權重的影響，進而可以在不引入“S”型效用函數(shù)的前提下對Allais 悖論、偏好反轉等行為異象進行解釋，有著更為簡潔的理論框架。

股票的突出性特征對投資者交易行為以及資產(chǎn)定價的影響已被大量研究所證實(Gervais 等，2001；Barber 和Odean，2008；Hirshleifer 等，2009；饒育蕾等，2014；張圣平等，2014；胡聰慧等，2015；Hartzmark，2015；Cosemans 和Frehen，2016；Wang 等，2017)。這里特別引起我們注意的是Aboody 等(2010)以及Peng 等(2016)研究表明，高風險作為股票的一種突出特征會吸引投資者注意力，促使投資者買入相應股票，引起投資者風險偏好漂移。

以上實證研究為突出性思考與資產(chǎn)定價以及投資者交易行為的關系研究提供了豐富的經(jīng)驗證據(jù)，但是對于這些現(xiàn)象背后的理論機制——特別是對于突出性特征如何影響投資者風險偏好，進而如何影響投資者資產(chǎn)選擇行為，往往缺乏嚴格的理論說明。需要特別指出的是，一方面，自突出性決策理論(Bordalo 等，2012)建立以來，迄今為止還沒有文獻以此為理論依據(jù)，對突出性決策者交易行為方面的經(jīng)驗證據(jù)提供嚴格的理論說明；另一方面，盡管Aboody 等(2010)以及Peng 等(2016)的研究已經(jīng)涉及到了投資者的風險偏好漂移問題，但他們并沒有給出突出特征吸引投資者注意力從而影響其風險偏好漂移的機制，換句話說，為什么投資者注意力被吸引后會買入而不是賣出股票？

本文即通過完善Bordalo 等(2012)的理論，通過揭示投資者風險偏好漂移的原因，給出追漲殺跌行為產(chǎn)生的機制，并通過模擬分析和實證檢驗，最終獲得了突出性思考、風險偏好漂移和追漲殺跌之間的完整的理論鏈條和經(jīng)驗證據(jù)。

三、理論模型與研究假說

本文通過構建基于突出性理論的交易決策模型推導出具有突出性思考特征的投資者的交易行為模式與風險偏好特征，進而對投資者追漲殺跌的交易行為做出正式的理論闡釋。本文從如下三方面放松了已有研究對于突出性理論的假設，使得理論模型與現(xiàn)實更為契合：(1)本文的研究基于投資組合層面而非個股層面的框架依賴效應。以往研究(如Cosemans 和Frehen，2016；Barberis 等，2016)都是基于個股層面的框架依賴效應，這使得理論模型隱含了投資者同質預期、具有相同的非理性程度以及持有相同的投資組合這樣的嚴格的理論假定。本文放松了這一假定，使得突出性理論模型不再依賴于這樣嚴格的假定。(2)本文允許投資者存在風險厭惡的風險態(tài)度，從而修正了Bordalo 等(2012)以及Cosemans 和Frehen(2016)對于投資者風險中性的嚴格假定。(3)與Bordalo 等(2012)基于消費的CAPM 推導框架不同，本文基于經(jīng)典資產(chǎn)組合理論的均值-方差框架對理論模型進行推導。

（一）理論模型

1. 風險條件下的突出性決策理論

股票可以看作一種到期后得到一定收益或者損失的抽彩(Lottery)?？紤]由N 支抽彩構成的抽彩集合L，L = { L1, L2, …, LN}。在給定抽彩結果狀態(tài)空間 S ={ s1, s2, …, sm}的情況下，抽彩集合在狀態(tài)s 下的收益可用收益向量 xs來表示，xs= { x1s, x2s, …, xNs}。狀態(tài)s 下抽彩 Li回報的突出性可被突出性度量函數(shù)ω(·) 進行描述，并且該函數(shù)需要滿足以下性質：排序性、敏感度遞減和自反性①這些性質都是關于突出性函數(shù)應當滿足的一些合理性質。排序性是指如果 () ?( )，那么σ( x ) ＜σ()，即兩個極端的差距越大，突出程度越高；敏感度遞減是指如果 xi , x j＞ 0，那么對于任意的ε ＞ 0，都有 σ( xi , xi ) ＞ σ( xi + ε, xj+ ε)，即兩個極端之間的差距一定時，突出性會隨著兩個極端絕對值的增加而增加；自反性是指突出性強度不受兩個極端的符號方向的影響。。

Bordalo 等(2012)給出了滿足以上性質的一種具體函數(shù)形式：

對于突出性思考者而言，給定狀態(tài)空間s 的情況下，其效用函數(shù)為：

也就是說，突出性思考者的效用是由每種狀態(tài)發(fā)生的概率、個體對于每種狀態(tài)的價值評估以及概率被突出性思考所扭曲的權重三者共同決定的。進一步，對于給定的兩個抽彩iL 、Lj，突出性思考者選擇iL 當且僅當：

2. 風險偏好漂移效應與追漲殺跌行為的理論分析

現(xiàn)實當中，投資者往往根據(jù)股票的歷史收益情況制定交易決策，因此其交易行為會受到股票歷史收益率的突出性的影響。突出的股票收益率會影響投資者的決策權重，使得投資者的風險偏好發(fā)生漂移，從而導致投資者產(chǎn)生追漲殺跌的交易行為。根據(jù)投資者交易所參考的收益率時期長度的不同，我們分別采用單期與多期決策模型對風險偏好漂移過程進行說明。

(1) 單期決策模型。在單期決策模型中，我們假設投資者僅采用上一期的股票收益作為本期交易的參考。對于投資組合中任意股票j，在本期的收益 xj可能存在高收益或低收益兩種不同的結果，每種收益對應的概率如下：

其中，xh為高收益結果，lx 為低收益結果。將投資者持有的投資組合的上一期平均收益記為 xm，如果股票的上一期收益大于 xm且更為突出，投資者會采用上一期收益作為當期股票的高收益結果 xh的代理變量，lx 則被設定為低于 xm的某一數(shù)值；反之，如果股票上一期收益小于 xm且更為突出，則投資者會將當期收益作為下一期股票低收益結果lx 的代理變量，xh會被設定為高于 xm的某一數(shù)值。

根據(jù)式(5)，投資者對于股票j 的效用評估為：

可以看出，突出性思考者的效用函數(shù)由兩部分組成：一部分是效用的期望值E( v) ；另一部分為突出性思考導致的投資者對其效用評估的漂移項Δ，由于漂移項Δ中的各項都為正，所以顯然Δ＞0 ，即投資者會過高評估股票j 的效用，風險厭惡程度降低，甚至會表現(xiàn)出風險追求態(tài)度。此時，投資者會進一步買入該股票，從而表現(xiàn)為“追漲”行為。

當股票歷史收益率很低且σ( xh, xm) ＜σ( xl, xm)時，投資者的效用為：

此時，漂移項Δ為負，即投資者對股票j 的風險厭惡程度會增加，從而使得投資者低估該股票，表現(xiàn)出“殺跌”行為。

(2) 多期決策模型①Hurst 和Docherty(2015)的研究表明歷史收益率的突出性會導致股票的動量效應，而Cosemans 和Frehen(2016)發(fā)現(xiàn)突出性較高的股票往往會經(jīng)歷均值回歸的反轉現(xiàn)象?？梢奌urst 和Docherty(2015)與Cosemans和Frehen(2016)兩者的研究結論并不一致，這很有可能與突出性理論資產(chǎn)定價框架的兩期模型設定有關，從而使得已有框架無法對動量效應與反轉效應做出一致的解釋。因此，本文將基于突出性決策理論的資產(chǎn)定價模型推廣至多時期，而且在本文后面的模擬分析和實證檢驗中也貫徹了這一擴展。這不僅是本文的一個貢獻，也對于彌補現(xiàn)有理論模型的缺陷至關重要。。在多期決策模型中，投資者采用以往多個時期的歷史收益率作為當期交易行為的參考。給定一支股票過去N 日的收益率序列 {rt-n, rt-n+1, …, rt-1}，為了分析簡便起見，假定初始狀態(tài)下投資者對于每日收益率的決策權重是相同的，投資者依照股票收益率的歷史分布情況以及股票在投資組合中的突出性制定交易決策，那么對于任意的股票j，投資者的效用函數(shù)為：

注意到：

因此，可以將式(9)重寫為：

假設投資者的效用函數(shù)為CARA 形式，即投資者的效用函數(shù)為：

其中α為投資者的風險厭惡系數(shù)。與此相應，投資者效用函數(shù)的確定性等價為：

將上述等式代入式(11)后得到突出性思考者對于股票j 的效用為：

從式(14)可以看出，突出性思考者面對收益率突出的股票，其風險厭惡系數(shù)由α變?yōu)榱耍赐顿Y者的風險偏好發(fā)生了漂移。我們可以將風險偏好漂移過程進一步描述為下式：

當股票具有突出的高收益率時，C ov ( v ( rj),ωj) ＞ 0，此時顯然＜α，即投資者的風險厭惡系數(shù)會降低，這意味著投資者對股票j 的風險厭惡程度會降低，甚至可能表現(xiàn)為風險追求的態(tài)度(＜ 0)。此時投資者會進一步買入股票j，表現(xiàn)出“追漲”行為。當股票具有突出的低收益率時，C ov ( v ( rj),ωj) ＜ 0，此時有＞α，即投資者的風險厭惡系數(shù)會增加，投資者對股票j 的風險厭惡程度會增加。因此，投資者賣出該股票的概率會增加，從而表現(xiàn)為“殺跌”行為?，F(xiàn)實中，風險厭惡系數(shù)α一般為正，表示風險厭惡態(tài)度。由于一個正數(shù)減去另一個數(shù)，結果為正數(shù)的概率比較大，因而投資者從風險厭惡到風險偏好較難，風險厭惡程度加深則較易。具體來看，當式(15)中協(xié)方差一項為正數(shù)時，考慮到其經(jīng)濟意義，為正數(shù)的概率較大，因而從風險厭惡到風險偏好較難；當協(xié)方差一項為負數(shù)時，正數(shù)減負數(shù)一定得到更大的正數(shù)，所以加深風險厭惡程度這一過程比較容易。綜上所述，我們基于理論可以獲得投資者風險偏好漂移具有不對稱性的預測。

通過上述理論分析，我們可以得到由突出性思考到風險偏好漂移再到追漲殺跌的交易行為的驅動機制：在投資者存在突出性思考偏差的情況下，股票的高(低)收益率提高了股票的突出性，從而使得投資者的風險態(tài)度偏向于風險追求(厭惡)，進而導致了投資者采取追漲殺跌的交易行為。

當然，股票的突出性還可能與其他因素相關(如信息的公布、動量因子等)，進而導致投資者的交易行為受到這些因素的影響。然而，簡要的理論分析就可以說明突出性對投資者追漲殺跌的交易行為的影響與信息的公布等其他因素無關。

假設突出性思考程度相近的投資者A 和B，都持有同一支股票Z，且股票Z 在A的投資組合中的突出性排名高于在B 的投資組合中的突出性排名，即＜。由于股票相同，則A 與B 對于股票Z 的收益分布的預期是相同的，并且同一支股票所受到的影響因素也是相同的。但是，因為股票Z 在A 中更為突出，所以當股票未來預期收益較高時，A 對 Z 中的高收益率會賦予更高的決策權重，從而導致VA( Z )＞ VB( Z )，即A 對Z 有著更高的估值。這時，A 與B 相比，對Z 的更高的估值與其他因素無關，而是由于Z 在A 的投資組合中更為突出。對于低收益率的突出股票可用同樣的方法進行說明。

（二）研究假說

根據(jù)上述理論模型分析，可以得到突出性理論下的風險漂移效應，即投資者的風險態(tài)度會隨著股票收益率的突出性發(fā)生轉換。該效應具體表現(xiàn)為，面對突出的高收益股票，投資者會對該股票可能出現(xiàn)的高收益賦予更多的權重而高估該股票的效用，對突出的高收益股票的風險厭惡程度會降低，甚至會表現(xiàn)出對其追求的傾向。此時，投資者會進一步買入該股票，從而表現(xiàn)為“追漲”行為；面對突出的低回報股票，投資者會對該股票可能出現(xiàn)的低收益賦予更多的權重而低估該股票的效用，對突出的低回報股票會表現(xiàn)出風險規(guī)避的傾向，會進一步賣出該股票，從而表現(xiàn)為“殺跌”行為。綜上所述，投資者會買入突出的高收益率排名較前的股票，賣出突出的低收益率排名較前的股票。由此得到本文研究假說。

假說：投資者對于投資組合中收益率排名較低的股票表現(xiàn)為風險厭惡態(tài)度，相應股票被賣出的概率更高，被買入的概率更低；對于投資組合中收益率排名較高的股票表現(xiàn)出風險追求傾向，被賣出的傾向性更低，被買入的傾向性更高。

四、模擬分析

鑒于現(xiàn)實中全面、連續(xù)地得到個人交易數(shù)據(jù)并不可行，而上述的理論分析也需要在一個相對真實的多期股票交易環(huán)境中進行考察，故而本文采用Agent-Based 模擬的方法來模擬股票交易市場，對突出性投資者的交易行為進行研究，依據(jù)模擬數(shù)據(jù)對本文理論模型得到的研究假說進行驗證。這里為了更為精細地考察本文的研究假說，借鑒Hartzmark(2015)發(fā)現(xiàn)的投資者存在賣出投資組合中表現(xiàn)最好與最壞股票的排名效應(rank effect)，我們將研究假說細分為分假說1a 和分假說1b。分假說1a 是：投資者對于投資組合中收益率排名最低的股票表現(xiàn)出風險厭惡的傾向，相應股票被賣出的概率更高，被買入的概率更低；對于投資組合中收益率排名最高的股票表現(xiàn)出風險追求的傾向，其被賣出的傾向性更低，被買入的傾向性更高。在分假說1b 中，為了進一步檢驗本文理論的穩(wěn)健性，我們的檢驗不再局限于排名兩端的股票，而是進一步推廣到了所有股票的突出程度與交易行為之間的關聯(lián)，即分假說1b 是：投資組合中收益率高于組合平均收益率的股票，其收益率越突出，被買入的概率越高，被賣出的概率越低；對于低于組合平均收益率的股票則相反。

（一）模型設定

本文基于Agent-Based 方法進行建模，模型中設定存在三類個體：理性投資者、突出性投資者以及噪聲交易者。其中，噪聲交易者對股票的需求以及價格預期，在一定范圍內隨機產(chǎn)生。理性投資者與突出性投資者對股票的需求以及價格預期設定如下。

1. 股票需求

根據(jù) De Long 等(1990)的方法，當投資者采用均值方差進行資產(chǎn)選擇時，其對資產(chǎn)的需求可以近似表示為：

其中，E( p) 為資產(chǎn)價格的期望值，p0為資產(chǎn)的基期價格，2σ為資產(chǎn)的方差，γ為投資者的風險厭惡系數(shù)。

由此，我們可以得到理性投資者t 時期對于股票的需求：

突出性的投資者對股票的需求為：

其中，Et( p )為股票s 時期的期望價格，pt-1為 t- 1時期的股票價格，σ2為股價的方差。α、β分別為理性投資者與突出性思考者的風險厭惡系數(shù)。

2. 價格預期

理性投資者根據(jù)歷史收益率形成股票的價格預期進行交易決策，突出性投資者依照股票收益率的歷史分布情況以及股票在投資組合中的突出性進行交易決策。假定理性投資者對于每日收益率的決策權重是相同的，給定一支股票過去N 日的收益率序列{rt-n, rt-n+1,… , rt-1}，理性投資者對股票t 時期的價格預期可以表示為：

按照前文理論模型的設定，突出性投資者對股票s 時期的價格預期可以表示為：

其中，δ表示突出性投資者的突出性思考程度，kT表示在T 時期該股票在投資組合中的突出性排名。本模擬模型中，在( 0,1) 范圍內隨機產(chǎn)生每位突出性投資者的突出性思考程度δ。參考Bordalo 等(2012)的研究，股票收益率的突出性采用以下方式進行度量：

其中，rT為股票在T 時期的收益率，為投資組合在T 時期的平均收益率，θ按照Bordalo 等(2012)與Cosemans 和Frehen(2016)的設定，取值為 0.1①根據(jù)Bordalo 等(2012)，θ＝0.1 的取值可以使模型解釋Allais 悖論等行為異象，并且可以與行為實驗的觀測結果相吻合。。

將三類投資者的股票價格與數(shù)量需求壓縮為股票訂單，并加入股票訂單池。按照指令驅動型交易機制進行交易撮合，形成股票的最新價格，并根據(jù)模擬交易情況，對各投資者的持股數(shù)量進行調整。

（二）統(tǒng)計檢驗

為了驗證分假說1a，本文首先采用與Hartzmark(2015)相似的方法，對投資組合中排名位于兩端的股票與投資者賣出股票行為之間的關系進行檢驗，以探究突出性思考者是否存在風險偏好漂移效應，即是否會產(chǎn)生追漲殺跌的交易行為。

接下來，我們對風險漂移效應與交易行為進行進一步檢驗，不再局限于排名兩端的股票，而是探究所有股票的突出程度與交易行為之間的關聯(lián)，以此對分假說1b 進行檢驗。這里我們基于模擬數(shù)據(jù)采用面板模型進行回歸，回歸方程設定如下：

其中，Sell (Buy)為虛擬變量，表示股票是否賣出(追加買入)，Pos 與Neg 分別為虛擬變量，用于界定股票收益率是否超過投資組合的平均收益率，ST 為股票的突出程度。

（三）模擬結果與分析

在上述模型設定前提下，本文模擬了60 期的股票市場交易。為了驗證具體的分假說1a 與分假說1b，我們依據(jù)模擬數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計檢驗。

1. 對風險漂移效應與交易行為的檢驗

首先為了驗證分假說1a，我們對不同突出程度的股票被突出性投資者賣出與追加買入的概率做了t 檢驗①限于篇幅，此處將檢驗表略去，有需要的讀者可以向作者索取。，根據(jù)檢驗結果可知分假說1a 成立：投資者賣出投資組合中股票的平均概率為29.1%，追加買入投資組合中股票的概率為28.4%。收益率最高的股票的賣出幾率顯著低于中間組股票(約低29.73%)，而被追加買入的幾率要比中間組高28.1%，即表現(xiàn)為追漲的行為；與之形成對比的是，收益率最低的股票的賣出幾率顯著高于中間組股票(15.2%)，而被追加買入的幾率比中間組低16.9%，表現(xiàn)為殺跌的傾向。上述現(xiàn)象對表現(xiàn)次優(yōu)(2nd Best)與次差(2nd Worst)的股票同樣成立，投資者總體上表現(xiàn)出風險偏好漂移以及追漲殺跌交易行為。值得對比的是，這與Hartzmark(2015)提出的兩端的股票都更有可能被投資者賣出的排名效應并不相同，而與本文理論模型得到的預測結果一致。

2. 對風險漂移效應與交易行為的進一步檢驗

根據(jù)式(22a)所示的回歸方程，我們對模擬投資者的交易行為與股票的突出程度進行了回歸。其結果表明②限于篇幅，此處將檢驗表略去，有需要的讀者可以向作者索取。，對于收益率高于組合平均收益率的股票而言，隨著股票的突出性升高，股票被賣出的概率顯著下降，而股票被追加買入的機率則顯著上升；與此相反，對于收益率低于投資組合平均收益率的股票而言，隨著股票的突出性增強，投資者越來越傾向于賣出股票，而投資者追加買入股票的幾率在不斷下降。因此，風險偏好漂移效應以及追漲殺跌的行為偏差不僅存在于投資組合中排名位于兩端的股票，也存在于投資組合中的其他股票之中，且其程度隨著股票的收益率突出性降低而下降，這都說明分假說1b 是成立的。

五、實證研究

上文的模擬分析說明本文的理論分析結論在一個更加貼近現(xiàn)實市場的模擬分析模型中是成立的，但人工模擬分析并不能完全復制和代表現(xiàn)實市場的經(jīng)驗證據(jù)。對此，我們以我國證券投資基金為例，利用我國基金管理者的交易數(shù)據(jù)對本文的理論模型和研究假說進行進一步的實證研究。

（一）實證研究設計

1. 指標設計

(1) 收益率。本文中，實際收益率采用股票買入價與賣出價進行計算，賬面收益率采用股票買入價與報告期的股票收盤價進行計算。對于股票買入價格，如果股票被多次買入，則計算股票的平均買入價格。其計算方式如下：

其中，Pit為股票每一時期的買入價格，Qit為股票每一時期的買入數(shù)量。

股票的買入與賣出價格可通過樣本基金的持股明細以及持倉變動明細計算得到，對于少部分無法通過上述方式計算價格的股票①由于部分基金的持股變動報告沒有覆蓋報告期內所有股票的買入或賣出情況，所以未報告的少部分股票采用相應報告期時點的價格作為對應的買入或者賣出價格。，采用相應報告期時點的股票價格作為近似替代。

(2) 突出性度量。根據(jù)Bordalo 等(2012)的方法，股票收益率的突出性采用以下方式進行度量：

2. 回歸模型

為了驗證分假說1a，這里同樣采用與Hartzmark(2015)相似的方法，對投資組合中排名位于兩端的股票與投資者賣出股票行為之間的關系進行檢驗。除此之外，根據(jù)Ben-David 和Hirshleifer(2011)的方法，將投資者追加買入股票行為作為被解釋變量可以視為一種安慰劑檢驗(placebo test)。這樣同時可以得出股票極端排名與投資者買入行為之間的關系，進一步增強了結論的穩(wěn)健性。

一些股票特質因素，如股票信息公布、波動率(Barber 和Odean，2008)等，可能與股票收益率的突出性存在潛在關聯(lián)。另外，雖然處置效應只認為股票是虧損還是盈利會影響投資者的買入和賣出決策，但是Ben-David 和Hirshleifer(2011)認為盈利和損失的絕對值也會影響投資者的投資決策。在國內與此相關的實證研究中，陳浪南和陳文博(2020)也證實我國存在V 字形處置效應，即投資者的出售意愿隨著投資者在該股的“未實現(xiàn)”盈利或“未實現(xiàn)”虧損的絕對值增大而增強。因此，我們將Ret ·Gain 和Ret ·Loss 作為控制變量加入回歸模型中，其中Ret 為收益率，Gain 和Loss 分別為盈利和損失虛擬變量，當股票收益率大于0 時，Gain 和Loss 分別取1 和0，當股票收益率小于0 時Gain 和Loss 分別取0 和1。Hartzmark(2015)指出持有期越長股票收益率突出的可能性越高，因而我們將股票持有期的平方根(Terms )、R et · Gain ·Terms 和Ret · Loss ·Terms 也作為控制變量加入到模型中。波動率(Vol)越高，股票取得極端排名的可能性就越高，因而我們將Gain ·Vol、Loss ·Vol 也作為控制變量加入到模型中。我們采用面板模型進行回歸，并分別設定了股票、日期交互固定效應與股票、日期、持有期交互效應對上述因素進行控制。

綜上所述，模型設定如下①在估計logit 模型時，我們模型的橫截面觀測值N 很大，而t 很小，如果進行固定效應回歸時會擾亂其他系數(shù)估計的準確性，所以這里不適合使用固定效應模型估計。：

其中，Sell(Buy)為虛擬變量，表示股票是否賣出(追加買入)。Sell、Worst 為投資組合中兩種極端收益率的虛擬變量。Ret 為收益率，Gain、Loss 為股票盈虧的虛擬變量，Terms 為股票持有期的平方根，Vol 為股票波動率。

為了驗證分假說1b，進一步探究股票的突出性對投資者交易行為的影響，將股票的突出性度量指標也加入回歸方程：

其中，Pos、Neg 分別為虛擬變量，用于界定股票收益率是否超過投資組合的平均收益率；ST 為股票的突出程度；Controls 為回歸模型中的控制變量。

（二）實證結果與分析

1. 樣本選取與描述性統(tǒng)計

由于2006 年是基金規(guī)模迅速膨脹的年份，因此本文選取2006 年年末至2019 年年末的25 個(半年度)報告期作為研究時期。研究樣本為所有股票型基金，共包括2254 個基金賬戶以及3063 支不同的股票。持倉明細與持倉變動數(shù)據(jù)來源于Resset 數(shù)據(jù)庫，股票波動率等數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫。為保證數(shù)據(jù)有效性以及消除異常值對本文研究的影響，本文采用Hartzmark(2015)的方法對樣本數(shù)據(jù)進行整理，并采用Winsorize 方法進行了1%水平上的縮尾處理，對數(shù)據(jù)進行剔除后，共得到1362817 個樣本。

基金樣本的描述性統(tǒng)計顯示①限于篇幅，這里將描述性統(tǒng)計表略去，有需要的讀者可以向作者索取。，機構投資者平均約持有112 支股票，每只股票平均被投資者持有1.4 年。在樣本范圍內，投資組合中平均約有24.2%的股票被投資者賣出，股票的平均收益率為-1.5%。

為了進一步研究股票收益率的突出性與投資者交易行為的關系，我們對不同突出程度的股票被投資者賣出與追加買入的概率做了初步的統(tǒng)計檢驗，得到了與分假說1a相一致的結果，即投資者賣出投資組合中股票的平均概率為24.2%，追加買入投資組合中股票的概率為70.8%。收益率最高的股票的賣出幾率顯著低于中間組股票(約低22.0%)，而被追加買入的幾率要比中間組高26.6%，即表現(xiàn)為追漲的行為；與之形成對比的是，投資者更傾向于賣出收益率最低的股票，而追加買入相應股票的概率要顯著低于中間組，表現(xiàn)為殺跌的傾向。上述現(xiàn)象對表現(xiàn)次優(yōu)與次差的股票同樣成立，機構投資者總體上表現(xiàn)為追漲殺跌的交易模式。這與本文理論模型得到的預測結果以及模擬分析中得到的結果一致。

2. 對風險漂移效應與交易行為的檢驗

為了剔除股票特質因素以及股票持有期對風險漂移效應的影響，進一步對分假說1a 進行檢驗，我們分別加入股票、日期交互固定效應以及股票、日期、持有期交互固定效應對這些因素進行控制。表1 匯報了線性模型的回歸結果②我們還對控制了個體固定效應模型和行業(yè)與時間交互固定效應的模型進行了回歸(限于篇幅該回歸結果沒有列示，有需要的讀者可以向作者索取)，回歸結果依舊穩(wěn)健。，其中Panel A 為賣出行為角度的風險漂移效應的檢驗，即投資者是否會殺跌；Panel B 為追加買入行為角度的風險漂移效應的檢驗，即投資者是否會追漲。

表1 控制交互固定效應后的風險偏好漂移效應

回歸結果的符號方向與數(shù)值大小都與我們的理論預期一致，且普遍高度顯著。就賣出行為方面，投資者具有賣出最為突出的低收益率股票的顯著傾向，而最為突出的高收益率股票被賣出的概率最小。同時，可以觀察到，兩種傾向的絕對值大小存在顯著的差異——對于排名最低的股票，其概率優(yōu)勢(odds ratio)約為30%，而對于排名最高的股票，其概率優(yōu)勢約為20%，這進一步印證了本文的理論模型對于投資者風險偏好漂移效應不對稱性的預測，即投資者對于表現(xiàn)突出的低收益率股票的風險厭惡程度要遠高于表現(xiàn)突出的高收益率股票的風險追求程度。

對追加買入行為的實證結果從另一角度驗證了我們的假說。投資組合中收益率最低的股票更不可能被追加買入，而收益率最高的股票被追加買入的傾向略高于其他股票。兩者的大小同樣滿足本文模型所預言的不對稱性。在采用兩種不同的固定效應后，上述結果仍然成立，檢驗結果具有一定的穩(wěn)健性。

進一步，為了排除處置效應(Odean，1998)③感謝審稿人的提示。為了排除處置效應對回歸結果的干擾，我們對投資組合中所有股票均為盈利狀態(tài)(Gain)的基金和投資組合中所有股票均為虧損狀態(tài)(Loss)的基金進行了分組回歸，觀察其賣出決策是否受到處置效應的影響，回歸結果依然穩(wěn)健。限于篇幅，其具體回歸結果略去，有需要的讀者可以向作者索取。、V 型處置效應(An 等，2020；Ben-David 和Hirshleifer，2011)等與收益率相關的行為偏差可能對風險漂移效應產(chǎn)生的影響，本文按照Hartzmark(2015)的模型設定，在回歸模型中加入相應的控制變量后進行l(wèi)ogit 回歸。其結果顯示①這里略去了加入控制變量后的Logit 回歸結果報告表，有需要的讀者可以向作者索取。，無論是對于賣出行為還是買入行為，投資者都表現(xiàn)出顯著的賣掉最低收益率的股票以及保留或增持最高收益率股票的傾向，分假說1a 中對投資者風險偏好漂移以及追漲殺跌交易行為的理論預測仍然是成立的。

3. 對風險偏好漂移效應與交易行為的進一步檢驗

以上研究對于股票突出性與投資者風險偏好漂移以及追漲殺跌的交易行為進行了初步檢驗，但是以上檢驗主要針對于投資組合中排名位于兩端的股票。由此帶來了另一個問題——風險偏好漂移效應以及追漲殺跌的交易偏差是否對于投資組合中的其他股票同樣成立？換言之，投資者是否如分假說1b 所預測的那樣，對于更為突出的高收益率股票，更傾向于持有或買入，而對于更為突出的低收益率股票，表現(xiàn)出相反的交易傾向，即追漲殺跌行為偏差的強度是否與突出程度的高低存在關聯(lián)？

我們按照式(16)的方式對投資者的交易行為與股票的突出程度進行了回歸，結果如表2 所示。其實證結果表明，對于收益率高于組合平均收益率的股票而言，隨著股票的突出性升高，股票被賣出的概率會不斷下降，而股票被追加買入的概率則不斷增加；與此相反，對于收益率低于投資組合平均收益率的股票而言，隨著股票的突出性增強，投資者越來越傾向于賣出股票，而投資者追加買入股票的幾率在不斷下降。這表明風險偏好漂移效應以及追漲殺跌的行為偏差是普遍存在的。同時，仍然可以觀察到風險偏好漂移效應的不對稱性。為了保證結果的穩(wěn)健性，我們分別采用了投資組合收益率的平均值、中位數(shù)以及投資組合的收益率作為組合平均收益率的參照標準。在采用不同的參照標準后，回歸結果仍然與理論預期是一致的，從而進一步印證了分假說1b 是成立的。

表2 股票突出性與交易行為

六、結論與啟示

本文基于投資組合層面的突出性理論模型，發(fā)現(xiàn)了具有突出性思考偏差的投資者所具有的一個重要的新現(xiàn)象——風險偏好漂移效應：投資者對于突出的低收益率股票，會產(chǎn)生風險厭惡的漂移效應，即風險厭惡程度會增加；對于突出的高收益率股票，會產(chǎn)生風險喜好的漂移效應，即風險厭惡程度降低甚至表現(xiàn)出風險追求的傾向。正是風險偏好漂移效應導致了投資者產(chǎn)生追漲殺跌的交易行為，從而對于投資者為何存在追漲殺跌的交易方式提供了一個正式的理論說明。同時，以上基于理論模型得到的結論也在Agent-Based 模擬分析中得到驗證。進一步，在以中國基金管理人的交易數(shù)據(jù)對上述理論機制進行檢驗后表明：第一，我國的基金管理人的確存在如本文理論所預言的風險偏好漂移效應導致的追漲殺跌行為——管理人傾向于買入投資組合中突出的高收益率股票并賣出投資組合中突出的低收益率股票，且這種行為偏差隨著股票收益率的突出程度的提高而增大。第二，投資者風險厭惡的漂移效應要高于風險追求的漂移效應，這種風險偏好漂移的不對稱性也從另一個角度驗證了本文的理論模型。第三，值得一提的是，基金管理人并非表現(xiàn)出如Hartzmark(2015)所說的“賣出最好的，買入最差的”，而是“賣出最差的，買入最好的”，這一結論可以在本文的理論框架內得到解釋。

綜上所述，本文豐富與深化了行為金融的理論研究，有著多重理論啟示與借鑒意義。首先，本文基于突出性理論發(fā)現(xiàn)了風險偏好漂移效應。該效應說明了經(jīng)典金融理論對于投資者持續(xù)風險厭惡態(tài)度的假設并不是永久成立的，并進一步支持了前景理論所發(fā)現(xiàn)的處置效應和S 型效用函數(shù)。其次，雖然已有理論(比如有限關注、突出性思考、慣性反轉交易等)直接或間接地發(fā)現(xiàn)投資者具有追漲殺跌的交易行為，而且很多文獻也證實追漲殺跌是阻礙市場效率提高(De Long 等，1990；Hong 和Stein，1999)的重要原因，但至今并沒有文獻從理論和實證上揭示導致投資者追漲殺跌行為的原因和機制。本文首次給出了理論解釋和實證證據(jù)，不僅深化了對追漲殺跌這類投資者非理性行為的理論認識，也對實踐中有關機構投資者選股策略和投資者教育的實施具有啟發(fā)意義。對機構投資者而言，在調整投資組合時，應該根據(jù)上市公司業(yè)績和發(fā)展方向做出投資決策，避免受到以股票收益率排名為代表的股票的突出性特征的影響。對于監(jiān)管機構而言，應當豐富投資者教育的內涵，使包括機構投資者在內的市場投資主體認清自己的風險偏好狀況，并引導其避免風險偏好漂移所導致的追漲殺跌行為對其自身損害和對市場穩(wěn)定性的破壞。