简述金融资产投资的特点范文1
以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。
1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。
正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。
一、从完全理性到有限理性——行为金融学
在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。
对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。
事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。
·噪声交易理论
FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。
J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。
LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。
·期望理论
在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。
不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。
可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。
通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。
·过分自信理论
人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。
W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。
TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。
首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。
通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。
·主观概率理论
主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。
传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。
二、从线性到非线性——非线性科学的应用
在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。
最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。
分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。
埃德加·E·彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。
近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。
另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。
Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。
Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。
T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。
三、从宏观到微观——市场微观结构理论
市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。
金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理和非理的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。
四、计算机技术的应用——实验金融学
随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。
SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。
实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。
简述金融资产投资的特点范文2
以有效市场假说（EfficientMarketHypothesis，EMH）和理性预期（RationalExpectationHypothesis，REH））为特征的主流金融理论在金融领域中一直占据着统治地位。但大量的实证研究和观察结果表明，人们并不总是以理性态度做出决策，在现实中存在诸多的认知偏差，这些偏差不可避免地要影响到人们的金融投资行为，进而影响到资产定价，主流金融学有着无法克服的缺陷。RichardH.Thaler（1999）具体指出了在以下五个方面标准金融模型与实际不符：关于交易量的预测；关于波动性的预测；关于股票红利无关性；关于股票投资溢价；关于有效市场上证券价格的不可预测性。
1997至1998年的亚洲金融危机和最近一系列金融事件如美国股市在2000年的大起大落、长期资本基金（LTCM）的破产保护、老虎基金的倒闭等，也更加深了人们对市场有效性及投资理性的怀疑。在学术研究和金融实务中，正有越来越多的人认识到，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资决策中起着不可忽略的作用。
正是对主流金融理论的质疑，促使了金融研究范式的转换，极大地促进了新的理论和方法的产生和发展。近二十年来，金融学研究呈现出新的特点和趋势，这些特点和趋势可以概括为：从原来线性的、完全理性的观点到非线性、有限理性的转变；从市场宏观层面的研究到微观结构的研究；计算机技术的发展促进了实验金融学的产生和发展。
一、从完全理性到有限理性——行为金融学
在传统的经济、金融学研究中，现实的人被简化为一个简单的理性人，即假定人们能掌握处理所有有用信息，总是能最大化其预期效用，显然这种假定是不现实的。这种以完全理性假定构筑的学说是无法通过经验科学方法来检验与研究人的内在本性的，也无法观察现实人的经济行为。
对完全理性的质疑，促使人们尝试用心理学方法来研究经济、金融问题，并试图以此来修正和检验经济、金融学的基本假设，于是便应运诞生了一门新学科——行为金融学。目前，对“行为金融学”一词还没有正式规范的定义，它主要从实证的角度研究人们如何理解和利用信息，并做出正式的投资决策，以及在此过程中，人的行为认知偏差对决策的影响。田宏伟（2001）认为构成行为金融学定义的内容有三个方面：行为金融学把经典的经济学和金融学理论与心理学和决策科学综合在了一起；行为金融学力图解释是什么造成了股票／证券价格的异常现象，这种异常已被众多的研究证明是广泛存在的；行为金融学是一门研究投资者是如何产生系统的认知偏差或称为有限理性（不完全理性）的科学。
事实上，正是因为投资者会产生系统的认知偏差或不完全理性，才导致证券价格出现各种异常。至于到底有哪些价格异常现象，它们又是由什么样的不完全理造成的，如何确定价格异常出现的市场条件，正是行为金融学的研究内容所在。从总体上看，现有行为金融学的研究是在两个方向上展开的：一是对主流金融理论缺陷的实证分析，研究在金融市场上发现的人们的诸多行为认知偏差；二是试图从心理学、社会学、人类学、认知心理学的角度来认识金融市场上的异常现象。
噪声交易理论
FischerBlack（1986）首次提出关于噪声交易的概念，他的论文是噪声交易理论以及行为金融学研究的奠基性文章，是许多随后研究的出发点。Black指出，噪声的概念与信息的概念相对应，一直存在于金融市场中，而股价则综合反映了噪声与信息的影响。股票投资者也被分为噪声交易者和信息交易者。噪声交易理论近年来取得了很大进展，已成为行为金融学的重要工具。
J.BradfordDeLong，AndreiShleifer，LawrenceH.SummersandRobertJ.Waldmann（1990）研究了金融市场上的噪声交易者风险，得到的结论是噪声交易者通过承担更多的由他们自己创造的风险（噪声交易者风险），可以比厌恶风险的理性套利者获得更高的回报。
LawrenceH.Summers（1986）的研究也认为，股票的市场价格会对非理性投资者的投资行为更敏感，因为当理性投资者接受市场价格是其基本价值的体现，并且不以自己对价值的判断作为交易的依据时，非理性投资者则相反，他们按自己对价值的（错误）判断作为交易的依据，这时市场价格就会对非理性投资者更敏感。
期望理论
在行为金融学模型中，由卡尼曼（DanielKahneman）和已故的特韦尔斯基（AmosTver-sky）提出并发展起来的期望理论无疑是影响最为深远的一个（DanielKahneman，andAmosTversky（1979，1992）），它向传统的预期效用理论提出了强有力的挑战。DanielKahneman因此获得了2002年诺贝尔经济学奖。
不可否认，预期效用理论至今仍是现代经济理论的重要支柱之一，它给出了不确定性条件下的理的简单精确描述。然而，正如前文所述，实际情况下人的行为并不总是理性的，这使得效用理论在应用中会产生矛盾现象，最著名的当属阿莱悖论。Kahneman—Tversky的期望理论的提出，改进了预期效用理论的不足。在期望理论中，投资者的效用（价值）不再是财富的函数，而是获利与损失的函数；投资者也不再总是风险厌恶者。图1.1、图1.2分别是预期效用理论与期望理论的效用／价值函数。
可以看出，与标准效用函数相比，期望理论的效用函数呈“S”型——在获利区间凹，在损失区间凸，这与对人们风险偏好的实际观察结果是一致的（即损失厌恶）。
通过引入价值函数、概率评价函数、参考点等概念，期望理论更好地描述了人们在不确定性条件下的决策行为。许多异常现象可以用期望理论来做出合理的解释，如阿莱悖论、证券溢价之谜、期权微笑现象等。
过分自信理论
人们往往过于相信自己的判断能力，高估自己成功的机会，我们把这种心理现象称为过度自信。过度自信解释了许多股价异常现象，如过度反应与反应不足。
W.M.DeBondt，RichardH.Thaler（1986）的文章“股票市场过分反应了吗？”是实证检验美国股票市场是否存在过度反应的奠基性作品。他们的答案是肯定的，并指出过度反应与反应不足的原因都在于投资者的过分自信。
TerranceOdean（1998）对过分自信理论进行了详细综述和研究，并建立了过分自信的行为金融模型。由于过分自信，投资者有时会高估某些信息，有时又会低估，过分自信对金融市场的具体影响要看哪些市场参与者会过分自信以及信息是如何传播的。
首先，两个前提假设是：过分自信意味着交易者认为后验信息更准确（比实际上的准确性更高）；交易者认为自己的私有信息比别人的私有信息更加可靠。
通过分别假定一般交易者、内幕信息交易者和厌恶风险的做市商存在过分自信，TerranceOdean分析了金融市场存在信息成本时的过分自信效应。在各种情形下，过分自信都会增大成交量和市场深度，同时降低投资者的预期效应。但是，对价格波动性和价格内在性质（以价格与基本价值差额的方差来衡量）的影响则依赖于过分自信的主体是谁。一般交易者和内幕信息交易者过分自信会增加波动性，做市商过分自信会减少波动性。
主观概率理论
主观概率指的是人们对某一特定命题正确性的相信程度。主观性体现在它是基于个人的知识和信念做出的评价。主观概率研究的重要性在于它是决策过程的关键环节。
传统概率论以及在此基础上发展起来的Bayesian决策准则所关注的都是事件发生的频率，其前提是事件能够反复发生。而对于一次性事件的概率估计，它们是不适用的。现实中人们又确实经常需要对不同的命题做出自己的评估。研究表明，人们在做出这类评估时，由于受到自身条件和知识能力的限制，无法得到最优结果，只能在一定程度上得到满意解，这使得人们可以凭直觉和个人经验解决复杂问题。这种实际决策过程的本质特点，促使科学家从行为认知的角度来研究决策过程，AmosTversky和DanielKahneman是其中的佼佼者。他们试图用启发式方法来代替Bayesian分析。这一领域的研究被称为主观概率研究，期望理论其实是主观概率理论中的一种。
二、从线性到非线性——非线性科学的应用
在人类的认识上，首先是用相对简单的线性关系（线性模型）来刻画线性问题的定量关系，对于那些非线性因素不能忽略的情况，则往往采取线性近似或线性迭代的方法来处理，这样处理有时也能得到较好的结果，但这种情况一般只出现在比较“简单的”非线性问题中，或者只是研究系统的一些“常规”行为特征。随着人们对社会、自然认识的不断深化，人们越来越不敢“小看”非线性问题了。首先，就其本质而言，自然界是非线性的。其次，许多问题中的强非线性作用与长时间尺度的系统行为都不能用线性方法（包括线性近似）来刻画。第三，即使是一些表面看上去很简单的系统，也可能表现出令人惊异的复杂性（如确定性的随机性），于是，人们愈来愈重视对广泛存在于社会和自然中的非线性现象的研究，并由此而诞生了非线性科学。
最早将非线性科学用于经济学研究的是美国经济学家斯徒泽（Stuzer），他于1980年发表的论文“一个宏观模型中的混沌动力学系统和分岔理论”，将李—约克（Li—York）定理和分岔技术应用于哈维尔默（Havelmo）增长模型，找到了该模型出现混沌的条件。之后，越来越多的学者开始运用非线性科学的方法来研究经济和金融系统。
分形学的创始人，著名的数学家BenoitB.Mandelbrot（1997）将其研究成果应用到金融市场价格变动的研究中，价格的变动可以用分形几何中的研究成果推导的模型加以解释。分形（多分形）的目的并不是要确切地预测未来，但是它们的确能对市场风险作出更切合实际的描述。分形是一种几何形状，其特点是可以分为若干部分，而每一部分都是最初那个整体在较小尺度上的翻版。在金融学中，这一概念并不是无根据的抽象，而是对一种简单明了的市场常识从理论的高度上重新进行表述。
埃德加E彼得斯（Peters.E.E，1996）的研究提供了大量的证据表明证券市场确实存在分形、混沌特征。认为证券价格并不是随机游动的，而是受到某种确定性趋势的作用，并具有对初始波动的高度敏感性，换言之，股价运动具有混沌性质。据此，彼得斯（1994）提出了分形市场假说，认为：（1）市场是由很多具有不同投资预期的投资者组成的；（2）与每一个投资预期相联系的信息集是不同的。只要市场维持这种分形结构，并且没有特征时间标度，市场就会保持稳定。当市场的投资预期变得一致时，市场就会变得不稳定，因为每个人都基于同样的信息集进行交易（Peters，1994）。
近年来，非线性动力学在证券市场研究领域的应用主要集中在两个方向上，一个是证券市场是否存在混沌、分形等非线性特征的检验以及检验方法的研究，在证券市场应用混沌分形理论的前提是数据是否具有混沌性质，这就需要进行有关的统计检验。对股指数据是否具有混沌分形特征的统计检验也是当前股票市场非线性研究的热点。这些检验包括：长记忆与R／S分析、BDS检验、Lyapunov指数检验等。
另一个方向便是建立非线性动力学模型来描述股价的动态行为，探寻证券市场价格波动行为的形成机理。最近几年，不少学者进行了大量研究，如Arthur、Holland、LeBaron、Palmer和Taler（1997），Brock（1993，1997），BrockandHommes（1997，1998），BrockandLeBaron（1996），Chiarella（1992），ChiarellaandHe（2000），Gaunersdorfer（2001），GaunersdorferandHommes（2000），Lux（1995），TaiseiKaizoji（2000）等等。这些模型都是基于异质投资者上的，即投资者是有限理性的，他们之间是有差别的，而非传统的金融研究将投资者简化为典型的理性人。
Brock和Hommes（1997，1998）（简称BH）提出了一个信念自适应系统（AdaptiveBeliefSystem简称ABS）的理论框架，其基本思想是：市场上的投资者是千差万别（投资者的异质性），其对未来的信念也是各不相同（信念的异质性），为适应环境，投资者的信念是变化的。人们通过不断的学习，选择业绩好的预测规则（信念），以适应不断变化的复杂的环境，这样就导致了不同类型的投资者比例的变化，进而影响着资产价格的变动，而价格的变化反过来影响投资者对预测规则的选择，形成了二者相互作用的进化系统。ABS模型给出了一个易于处理的理论框架，而且理性预期均衡作为一个特例包含在该系统中。在ABS中有两个重要的噪声源，即模型近似的误差和经济基本面内在的不确定性。ABS能产生一些重要的实证研究和观察到的市场特征现象，如收益的不可预测性、厚尾、投机泡沫和波动集群性等。Brock、Hommes和Gaunersdorfer在接下来的研究中对最初提出的模型进行了更深入的研究和扩展，Brock、Hommes和Wagener（2001）又提出了LargeTypeLimit（LTL）的概念来描述有多种类型投资者的适应性进化系统的平均行为。ChiarellaandHe（1999，2000）也对ABS系统进行了一定程度的扩展。
Lux（1995）模型企图刻画市场上投资者的“从众”行为或相互模仿的传染现象，描述了对基本面不完全知情的投资者的预期的形成。这些预期主要依赖于其他投资的预期和行为，模型刻画了投机者之间的相互模仿传染（递）的过程。模型通过投资者的态度（即买入和卖出）的变化来描述市场供需状况，而供需状况进而影响价格的变化，投资者买和卖两种态度的转变的概率引入了协同学的方法。Lux模型较好地刻画了市场中的从众行为，能很好地解释股市泡沫的形成、破灭（过度波动）和均值回复。Kaizoii（1998）模型与Lux模型相似，区别在于后者为微分方程，而前者为差分方程。TaiseiKaizoji（2000）又引入了统计物理学中平均场理论来研究股市泡沫和暴跌。
T.Vaga（1991，1999）提出的协同市场假定认为，市场价格的概率分布是基于以下两类因素在时间上的变化：基本的或经济的环境；市场中存在的情形偏倚量或“集体思维”的水平。随着两个因素组合的变化，市场状态也变化，可以达到四个不同的相：随机游动、过渡市场、混沌市场、协同市场。这样就把市场价格的随机变动与可能的混沌性质统一到一个框架下。换言之，把有效市场理论与分形市场理论统一为一体。这种理论虽然还缺乏实证检验，但对市场价格变化具有很好的描述能力。
三、从宏观到微观——市场微观结构理论
市场微观结构理论研究的是证券市场的交易机制和信息传导、价格形成机制，它对于全面深入了解证券市场交易过程，制定正确的投资决策及有效监管市场有着重要意义。由于微观结构理论主要研究股票市场的价量关系及相互作用机制，它可以被用来建立技术分析的理论基础，为股票价格预测服务。AnanthMadhavan（2000）把市场微观结构理论研究内容归纳为四个方面：（1）价格形成，包括价格吸收信息的动态过程；（2）市场结构与设计，包括价格形成与交易规则之间的关系；（3）市场透明度，市场参与者观察交易过程信息的能力；（4）其他金融领域应用，包括资产定价、国际金融、公司财务。
金融市场微观结构理论与以前的金融理论相比，有两个特点：一是以前的金融理论注重的是宏观分析和总量的分析，而市场微观结构理论注重微观分析和变量分析；二是以前的金融理论多用演绎法，而市场微观结构理论则主要运用计量经济模型来进行实证分析，同时也注意运用演绎推理方法和行为分析方法。这两个特点实际上是反映了当代金融理论非常注重对“人”这一金融和经济活动中的主体的研究，这是当代金融理论也是经济理论发展的一个重要表现。市场微观结构理论中关于存货模型的分析、价格行为的分析等，都着重突出了对人的理和非理的发生及其原因的分析，从而使得对市场上的价格变动的分析更加深入。
四、计算机技术的应用——实验金融学
随着计算机技术，特别是人工智能技术的飞速发展，对金融市场的定量仿真与实验成为了可能，于是一门新的分支学科——实验金融学便产生了。
SantaFeInstitute（SPl）研究人员Authur，W.B.，J.H.Holland，B.LeBaron，R.G.Palmer，P.J.Taylor使用基于Agent的计算机模型来研究资本市场，建立人造股票市场ASM（ArtificialStockMarket），本质上开了实验金融学的先河。他们从1990年开始到1997年论文“AssetPricingUnderEndogenousExpectationsinanArtificialStockMarket”的发表标志着金融学中又一分支——基于Agent的计算实验金融学的诞生。
实验金融学是指应用计算机技术来模拟实际金融市场，如股票市场、外汇市场、期货市场等，在既定的市场结构下，通过研究市场微观层次Agent（投资者）的行为来揭示市场宏观特性形成原因的一门金融学分支。
简述金融资产投资的特点范文3
Abstract： Business plan is a comprehensive project plan， which can help start-ups correspond diachronically to itself， and can help business enterprises with financing. According to the characteristics of the entrepreneurial university students， this paper analyzes the function and significance of the business plan， analyzes the components of business plan focusing on the business plan writing methods and skills， and finally provides opinions and suggestions for the application of the business plan.
关键词： 商业计划书；量身定制；创业
Key words： business plan；customized；entrepreneurship
中图分类号：F722 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）28-0182-03
1 商业计划书
商业计划书是一份全方位的项目计划，它从企业内部的人员、制度、管理以及企业的产品、营销、市场等各个方面对即将展开的商业项目进行可行性分析。商业计划书能够帮助创业企业获得融资。创业企业要获得风险投资的支持，其非常重要的途径就是从审验商业计划书开始。因此，要顺利获得风险资本的投入，一份规范完整的商业计划书是必不可少的，仅仅凭借专利证书或科技成果鉴定书是不可能获得风险投资的。商业计划书写的好，企业/项目有吸引力，融资才会有希望。商业计划书能够帮助创业企业对自己进行再认识。通过制定商业计划书，把目前拥有的资源、信息和想法全部写下来，然后再逐条推敲，梳理思路，同时进行调研，完善信息，找到资源与工作的衔接点，最终把各种资源有序的整合起来。这样创业企业就能对这一项目有更清晰的认识，创业的成功率也就随之大大提高了。
2 商业计划书的构成与写作技巧
创业项目数量众多、各式各样，因此针对每个创业项目制作的商业计划书的形式内容也不必完全统一，但无论项目之间差异有多大，商业计划书的具体内容一般都应涵盖以下11个方面。在根据自己的创业计划着手编制商业计划书时，可以参考附录中的商业计划书模板进行编写，也可以针对创业项目的特点对部分章节做适当的调整和增删。
2.1 封面 ①写作内容：商业计划书的封面应该包括
企业名称、地址、电子邮件地址、电话号码、日期、主创业者的联络方式以及企业网址。如果企业已有徽标或者商标，就把它置于封面页。②写作技巧：可以结合企业的产品或者服务特点，对封面进行适当的修饰和美化。
2.2 保密协议 由于在正式的投资谈判中，会涉及到大量的商业机密，其中有些可能对创业者的业务有着重大的影响，威胁到创业者的切身利益。因此，在谈判开始前，签署一份正式的书面保密协议是必要的。事实上，在国外风险投资被称为保密性最强的行业，风险投资者和融资方均对投资细节和有关方案持高度保密态度。这有两方面原因：一是投资谈判过程和投资实施过程中会涉及到许多商业机密，而这些机密往往是构成该投资盈利前景的基础；二是风险投资在对股权分配、创业企业定价方面有着较强的随意性，价格和其他条件常常是由双方的谈判力量决定的，经常出现相似项目定价完全不同的情况[1]。因此，保密对双方都有重大利害关系。保密协议可以参考附录商业计划书模板中的保密协议。
2.3 执行概要 执行概要是商业计划书的第一项内容，是整个商业计划书的概述，能让投资者迅速对新创企业有个全面的了解，应该使投资者能够马上理解你的基本观点，快速掌握商业计划书的重点，然后做出是否愿意花时间继续读下去的决定。①写作内容：执行总结部分的主要内容包括：公司简介，产品与技术，行业及市场，市场营销，融资说明，财务预测，风险控制等，这与接下来要详细阐述的商业计划书的其他部分的内容是一致的，只不过内容更为简要。②写作技巧：在展示商业计划书之前，应针对不同经历和背景的风险投资商，进行详细的调查研究，找出他们关注的重点，撰写切合不同兴趣点的执行概要。篇幅要尽量简短，控制在2-3页之间。在完成商业计划书的其他部分之后，最后撰写执行概要，使执行概要能够涵盖整个商业计划书的精华。
2.4 公司基本情况介绍 这部分内容是为了让投资商对公司基本情况和人员构成有一个初步的了解。从某种意义上讲，风险创业者的创业能否成功，最终要取决于该企业是否拥有一个强有力的管理团队，因此这部分可以着重突出团队的介绍。①写作内容：公司基本情况，包括公司的基本信息，公司的发展历史和现状，公司的主营业务，公司的发展计划等。管理团队和管理结构，包括董事会成员具体情况，管理人员具体情况，公司组织结构和职位设置等。②写作技巧：对公司的基本情况介绍要简明扼要。
2.5 产品/服务介绍 在进行投资项目评估时，投资人最关心的就是创业企业的产品、技术或服务是否能满足顾客的需要，即是否拥有巨大的市场潜力，这也直接反映了风险投资能否收到满意的回报。①写作内容：产品介绍通常应包括：产品名称、性能及特征、产品所处的生命周期、产品的市场前景预测、产品的品牌和专利、市场竞争力、产品的研究和开发过程、发展新产品的计划和成本分析等等。②写作技巧：要突出产品的创新型、独特性和价格优势。要着重展示产品的盈利能力、目标市场、同类产品的比较等内容。内容要实事求是，不可做出不切实际的承诺。要以通俗、简单、准确的语言描述产品与服务，避免过多的关于技术细节方面的论证，尽量减少复杂的技术术语的出现频率。如已有成型的样本或样品进行现场展示，对辅助产品的讲解和促进投资商对产品的理解都是大有裨益的。
2.6 行业及市场情况 在众多的商业计划书中，大约有17%的被拒绝的主要理由是产品市场不够大，或不能创造足够的赢利。因此，创业者要在对行业及市场进行了充分的市场调研的基础上，对自身产品或服务的市场进行合理的预测，并制定出相应的市场策略。只有当企业有光明的市场前景或可观的赢利潜力时，才有可能获得风险投资家的资金支持。市场状况方面的编制的目的就是让投资家相信企业有光明的市场前景。①写作内容：行业发展分析。行业整体与细分领域的发展现状，整体的规模和未来发展容量，现有产品的价格及竞争力，市场容量与市场占有量、年产量、年需求量、年出口量等状况。市场定位分析。说明创业项目可推广应用的行业细分领域、范围、容量、竞争强度、行业壁垒、目标客户群体等。市场需求分析。市场需求产生的动力。竞争产品分析。现有的和潜在的竞争对手分析，竞争的优势分析。②写作技巧：清晰划分行业和市场的边界，避免出现行业概念过大，细分市场过小的问题。保证行业数据的准确性，来源的可靠性。要对自身的优势、劣势、现有竞争者和潜在竞争者进行客观分析，要有保持竞争优势的长期计划。
2.7 营销策略 营销就是指企业如何发现顾客和实现销售额。如一家为未成年人生产手机管理和监控软件的公司，拥有不错的产品、定位清楚的目标市场、对顾客和竞争对手的了解。但它仍需要发现顾客，劝说顾客购买其产品，这就需要制定有针对性的市场营销策略。市场营销策略4Ps即产品（Product）、价格（Price）、促销（Promotion）、销售渠道与分销（Place & Distribution）。商业计划书中营销计划的部分展示了实现这些目标的具体计划。①写作内容：产品销售成本的构成及销售价格制订的依据；建立销售网络、销售渠道、设立商、分销商方面的策略；在广告促销方面的策略与实施；在建立良好销售队伍方面的策略；产品售后服务方面的策略；其它方面的策略。②写作技巧：在营销策划内容的阐述中，应突出方案执行过程中可能产生的有形和无形成本，突出方案何时产生收益、产生多少收益以及方案有效收益期的长短等，这些都是投资商最关心的问题。内外环境变化带来的风险，要有应变措施，造成的损失和后果也要加以说明。适当选择图表形式表达。
2.8 融资说明 融资说明中要阐述企业在不同发展阶段对资金的需求，以及资金的用途和预期达到的目标，同时，也要根据融资金额、企业自身财务状况，以及有利于企业治理和发展的股权结构等因素，说明相应的融资方式、资本结构、融资抵押、担保和融资条件等[2]。另外，还要描述如何使风险投资人最终以现金的方式收回其对本企业的投资，这也是风险投资人最终想要得到的，也是最关心的。①写作内容：计划融资金额，包括资金总需求、融资方式，测算依据等。资金使用计划，包括资金用途、已经完成投资、新增投资等。资金退出计划，包括资金退出时间、退出方式等。②写作技巧：选择适合项目的融资渠道进行有针对性的阐述。
2.9 财务计划 对于缺乏企业财务管理经验的新创企业而言，往往无法做到资金的有效使用，为了更好地预测和体现企业短期和长期的资金需求，必须制定准确的财务预测。①写作内容：说明产品经营计划中的财务状况，如产品的销售价格和销量预测、产品的生产成本、销售成本、研发费用、管理成本、利润、资金支付、边际效益、债务预测、收入税率、存贷周转和资产利用率。提供融资后未来3—5年项目预测的资产负债表、损益表、现金流量表等，并说明财务预测数据编制的依据。②写作技巧：对产品的销售预测要有客观依据，避免预测过高。避免对成本预测过低，对不可预见成本估计不足。财务预测的内容必须与商业计划书中的其他部分相结合，口径保持一致。
2.10 风险控制 创业风险就是指由于创业环境的不确定性，创业机会与创业企业的复杂性，创业者、创业团队与创业投资者的能力与实力的有限性等诸多不确定性因素，导致创业活动偏离预期目标的可能性及其后果[3]。①写作内容：说明该项目实施过程中可能遇到的风险，包括政策风险、行业风险、技术开发风险、经营管理风险、市场开拓风险、生产风险、财务风险、汇率风险、投资风险、股票风险、对公司关键人员依赖的风险等。每项都要单独叙述控制和防范的对策和方法。②写作技巧：不要为了增大获得投资的机会而故意人为缩小、隐瞒风险因素。
2.11 附录 附录主要就是真对商业计划书中提到的一些关键问题，提供一些必要的说明或者证明材料，主要包括：合同资料、产品检测报告、知识产权相关证明、市场调查结果、管理人员简历、财务报表等等。
3 商业计划书的应用技巧
推销项目的重要材料——商业计划书，制作完成了，下面推销工作正式开始。首先，要找到推销对象，即筛选出适合的投资人。
3.1 筛选出适合的投资人 作为一个企业的初创人，在选择投资者时要非常谨慎。当今社会，金钱已经成为一种在任何地方都能得到的商品。而且，投资人不仅仅能给企业带来资金，还能带来政府关系和技术等。所以创业者在一开始就要想清楚企业需要的投资者是给企业带来什么样的资本的投资者，目前有哪些投资者能够带来有利于企业发展的这些资本。这就要对投资者进行选择和评估，要看其是否对企业的战略发展有所帮助，筛掉那些可能给企业带来不良影响和风险的投资者。对投资人的筛选可以参考以下几点：
①制定目标，把企业设想的理想投资人详细情况描述出来，即描述出企业希望获得的资本状况，这样做的目的不是明确设立目标，而是先清理掉不对的目标。②分析投资人的投资范畴。每个行业都投资的投资人很少，多数投资人有着明确的投资范畴。根据实际需求，从长久价值考虑和筛选。③找到投资人的投资区域。有些投资人对投资区域有要求，从投资人的网站上和相关资料中可以看到这方面的信息。选择近距离的投资人的好处是沟通方便。不管是投资前的谈判，还是投资后的整合，大量的沟通是难免的。离得近，沟通效率有保证。④留心投资人的投资额度。以企业的需求为考量投资额度的第一标准。⑤注意投资人的投资要求。一般情况下，投资人的投资要求是不可改变的，就看你能不能满足。⑥重视投资人的投资团队，知道他们的经历、经验和习惯，有百利而无一害。一般而言，投资人的团队都经过多年的市场考验，可以从他们的经验中判断出他们关注计划书的哪些部分，针对这些关注点主动整理计划书的不足之处，不打无准备之仗。⑦获知投资人的出没场合。了解投资人经常出现在哪里，创造与投资人进行碰面的有利条件，让你的商业计划书具备面见读者的可能。
3.2 找到接触渠道 选出了适合的投资人，下一步就是要找到与投资人接触的渠道和方法，尽快开始与投资人进行接触。常见的渠道有：①人脉网络渠道。分析企业团队拥有的人脉资本和网络，从中找到有途径或有办法接触到投资人的人。②传统媒体渠道。关注各种与投资和投资人有关的媒体。③专业中介渠道。对于有一定经济基础的创业者而言，利用专业化的风险投资咨询机构的帮助是比较有效和便捷的寻找投资商的方法。但是专业中介机构的费用普遍较高，对于创业者而言是沉重的负担。而且在中介机构提供服务的过程中，创业计划的保密性可能受到影响，增加了泄密的可能性。④网络渠道。目前，网络上风险投资的信息和网站成千上万，创业者需要的信息在网络上都可以轻松获得，如各种投资人经常出现的论坛、博客、微博、QQ群，或者是特别专业的投资类网站、论坛、博客等。⑤活动渠道。参加会议和一些专业论坛，是创业者寻找投资商的重要途径之一。论坛与会议是一个行业内信息非常集中的地方，参加者可以得到最为有效和及时的信息。
3.3 沟通的技巧与方法 对于创业者而言，初次与投资人接触时，都不会得到详细展示创业计划的时间和机会。那么，为了赢得这样的详细展示机会，创业者就要在短暂接触的时间内，引起投资人的兴趣，并给投资人留下深刻、良好的印象。下面介绍一下创业者需要注意的沟通技巧与方法：①言简意赅。在几分钟的时间内，最好的介绍方法就是抓住投资人的关注点进行主要介绍，语言要简练准确。②充满自信和活力。在向投资人介绍项目之前，要反复练习“推销词”，使整个介绍过程准确流利，而且充满自信和活力，这样可以给投资人留下深刻的印象。③态度诚恳。在沟通中，给投资人以正确、坦诚的回答。回答语言准确，态度诚恳，毫不隐瞒，可增进互相之间的信任，并有助于双方以明朗的态度达到交谈的目的。④照顾投资人的立场。在交谈过程中，特别是在谈到项目价值时，理解和接受投资人的感受是非常必要的。不要轻易否定投资人的想法，如确实需要进行反驳，则要注意态度和方式。⑤适时沉默，重视沟通。在准确表达了项目的内容的同时，更要重视与投资人的沟通，认真倾听投资人的问题、意见和建议等，争取建立轻松愉快的谈话气氛和融洽的人际关系。⑥保持分寸，过犹不及。要注意介绍商业计划书的场合和时机，把握进退的分寸，不要将适度的表现变成夸张的表演。
3.4 抓住展示的机会 现场展示商业计划书的机会来之不易，这说明你的项目真的有一定价值，投资人愿意给你时间，让你详细展示项目的具体细节，也说明你又向融资成功的目标迈进了一步，因此要格外珍惜，要认真准备展示材料和现场答疑。
3.4.1 展示材料 展示的主要准备材料是PPT演示文件，演示模式多种多样，具体内容一般是结合商业计划书中的执行概要的具体内容进行设计和编写。编写时可根据投资商的具体特点和兴趣点，对部分内容进行详细描述和突出展示。撰写PPT时需要注意以下几点：①演绎模式为演绎内容服务。为达到有效的展示商业计划，给投资人留下深刻的印象，可以选择多种多样的演绎模式，如叙述故事模式等。选择演绎模式时要注意，演绎模式是为演绎内容服务的，不要本末倒置，一味追求演绎效果，而忽略了投资商的兴趣和耐心。②开门见山，直入主题。把最有说服力的事实放在最前头，一开始就让读者知道你到底在干什么。③放弃专业术语。不要用专业术语来讲述关键问题。只有极少数的投资人愿意阅读这种语言，他们只关心项目的商业价值，不会对你的知识结构感兴趣，坚持用简单的语言表达复杂、专业的问题，尤其是在商业模式、产品、行业等重要环节。④多用图表。更多的选择图形或者简单的表格的形式表达，力求简单直观，复杂问题简单化，给人留下深刻印象。⑤版面简洁。简洁不是页面的东西放得越少越好，那是简陋。简洁指的是布局符合逻辑，主次分明。花里胡哨的版面设计会让读者感觉莫名其妙。⑥避免过多修饰。过多的修饰，会让商业计划书变得模糊，反而会掩盖商业价值。⑦少用PPT的效果模式。在制作PPT文件的时候，要选用那种简洁、明快的，推荐使用淡出效果。
3.4.2 答疑技巧 投资人听完演示，往往不会立即决定是否进行投资，而要亲自提出一些不同意见来确认一下他们所关心的问题，以消除疑虑。因此，正确解答疑问和处理就成为融资的关键。除了熟悉和准备好相关材料之外，答疑时还需要注意一下几点：①持有积极态度。1）投资人提出疑问或异议是正常现象，你此时不必强词夺理，也不应该有消极情绪，而应自始至终都以积极的态度对待。2）热情自信。优秀的创业者应对自己和自己所推荐的商业计划书PPT充满信心。记住，你是投资人的利益提供者，你是在为投资人提供一个投资机会。3）保持礼貌，面带笑容。4）表情平静，态度认真，专注。②答疑前先弄清楚投资人反对或怀疑的原因。1）投资人提出的一个疑问或异议的背后可能有多种原因。如果你在了解其原因之前就予以回答，很可能答非所问，既没有给投资人以准确捷达，也容易失去投资人的信任。2）听清投资人的疑问或异议，必要时确认一下自己的理解是否正确，根据投资人疑问或异议的原因予以回答。3）对于因误解或怀疑造成的疑问或异议，可予以解释，澄清，并提出请教。4）核查投资人的反应。你在解答投资人的疑问和处理异议时，应随时观察和询问投资人的态度是否有所改变。③多进行自我问答训练。为了提高交谈的能力，要自己多进行问答训练。可以尝试用不同方式去表达同一个意思，这个训练方法，可以让你轻松练就三寸不烂之舌。
参考文献：
[1]王爻.别说你懂商业计划书[M].北京：机械工业出版社，2011.
简述金融资产投资的特点范文4
一般认为，行为金融学的产生以1951年Burrel教授发表《投资战略的实验方法的可能性研究》一文为标志，该文首次将行为心理学结合在经济学中来解释金融现象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合写了《人类决策的心理学研究》，为行为金融学理论作出了开创性的贡献。1979年DanielKahneman教授和AmosTversky教授发表了《预期理论：风险决策分析》，正是提出了行为金融学中的预期理论。
中南大学的饶育蕾和刘达锋著的《行为金融学》是我国第一本系统阐述行为金融学理论的著作。吴世农、俞乔、王庆石和刘颖等早在中国证券市场初建时就对中国股市调查并进行取样分析，得出中国市场为非有效市场，其主要论文有：吴世农、韦绍永的《上海股市投资组合规模和风险关系的实证研究》，陈旭、刘勇的《对我国股票市场有效性的实证分析及队策建议》。国内对这一理论的研究相对不足，对投资策略的涉足更是有限。
本文主要是借鉴了两位美国学者的思路进行论证。美国学者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处，这种在行为金融学下投资策略的研究对我国证券业的发展将有十分重要的借鉴意义。罗伯特•泰戈特著《投资管理-保证有效投资的25歌法则》以其简单而明了的笔法描绘了行为金融学下投资方法的选择应具备的条件和原则，指导我们的实践。BrighamEhrharot著的《财务管理理论与实务》中也不乏对行为金融学的应用，比如：选择权的应用等。
2行为金融学概述
行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论，是基于心理学实验结果提出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。行为金融学有两个研究主题：一是市场并非有效，主要探讨金融噪声理论；二是投资者并非是理性的，主要探讨投资者会发生的各种认知和行为偏差问题。主要理论：证券市场是不完全有效的即市场定价不能完全反映一切信息，存在噪声交易者风险即金融噪声理论。投资者构筑的投资组合具有金字塔型层状特征即行为组合理论。投资者有限理性。行为金融学总结的投资者行为偏差有：决策参考点决定行为者对风险的态度；投资者存在心理帐户；投资者还存在过度自信心理和从众心理。
3行为金融学在实务中的应用
实际上，各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的，这样，这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。
行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。
成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化，而是降低投资活动。
行为金融学认为，人们在进行决策的时候，往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益，而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中，人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑，常常拥有自信情节，高估已经拥有的商品或服务，并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感，把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益，而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”，由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念，应该在日常理财中关注。运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入或卖出股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时，其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大；当价格向价值回归时，可利用动量交易策略，通过差幅获利。
市场无效性本质上是一种套利机会，如果足够多的资金追求同一种市场无效性，它肯定会消失。对于许多定量投资者来说，永远感到困惑的是，一旦某种市场无效性在学术刊物上得到详细论述，它就奇怪地消失了。实际上，如果昨天的无效性已广为人知，并吸引了大量的投资资本，再设想它明天仍然存在是非常危险的。资本市场同样如此。因此，不要屈从或迷恋“权威”的信息，应该努力追求有个性的投资策略。
在职业资金管理游戏中获胜的资金管理者一般都是最少犯错误的人，但其中的许多错误都可以归因于人类本性——追求安稳、相信潮流、失败后希望改换风格和指导思想。投资组合管理中的一些错误源于资金管理者不了解自己的客户，不了解自己的投资市场，一些错误源于资金管理者走“受托人的钢丝绳”的游戏，一方面要获得高额收益，另一方面还不能超越客户的风险承受性。
4股票投资策略
4.1具备股票投资取胜的素质
对于我们来说，在股票业取得成功的素质应该包括：忍耐、自立、简单明了、能忍受痛苦、心胸开阔、有独立判断能力、百折不挠、谦让、灵活、愿做独立的研究工作、勇于承认错误，还有对普通的商业恐慌不屑一顾。这些素质的具备与巴菲特的忠告是一致的，与行为金融学是相符的，市场可能是无效的，积极管理者也有增加价值的潜力，但这些无效性既不简单，也不是静态的，利用起来代价也不低。换言之，市场无效性的一个特点就是容易消失。这就意味着市场无效性一旦被隔离出来，并广为人知，越来越多的资金追逐这一无效性时，这个特点就消失了。问题不在于投资者和他们的顾问很愚昧或麻木不仁，在于当信息收到之时情况可能已经发生变化。当乐观的金融信息广泛传播时，大多数投资人认为这个经济形势在近期内还会进一步高涨时，经济走势实际上已经向衰退迈进。头脑清醒的投资者可以在信息不完全、不理想的情况下做出正确决策，那种需要各种资料的“科学头脑”是不科学的。
简述金融资产投资的特点范文5
【关键词】金融数学 适用性 局限性
数学是一门古老的科学，具有悠久的历史。同时数学还是一门应用性的工具学科，具有很强的适用性，许多的学科领域都引进了数学的方法来研究解决本学科的问题。数学的方法概括来说是利用理论模型引导人们的认识由未知走向已知，而金融学是一门从经济学中分化出来的应用性学科，实用性很强。它是利用理论模型把融通货币和货币资金从一种期望变成另一种期望，例如股票定价、期权定价模型，这些参数分别是期望红利和期望收益变动率，具有不确定性。正是这种理论模型的设计和对未来预期的不确定性，使数学和金融学存在着密不可分的内在联系。
一、数学方法在金融领域中应用的可能性和必要性
金融学是以融通货币和货币资金的活动为研究对象的，在金融活动中存在着一定的数量关系，具有确定性、可计量性。金融活动同经济活动一样既有外在现象的量的规定性，同时又有内在的质的规定性，这就决定了把数学方法应用于金融活动过程中是完全有可能的和必要的。金融活动中存在着大量的数据应用，比如证券、期货交易等等存在着大量的数据，这就使定量分析、实证分析成为可能和必要。在金融领域研究中搜集和整理这些数据，并运用数学模型对融通货币和货币金融活动中的利率、汇率、货币供给与需求、收益率、价格指数、利率等数据进行统计、分析，才能得出可靠的精确的结论。
数学具有逻辑和直观、分析和推理、共性和个性的特征，表现出高度的抽象性、精确性和严密的逻辑性。由于数学具有抽象性的特点，所以在金融研究中可以很好地借助数学的方法，深入地透过金融的现象发现金融问题背后的经济变量函数关系，使复杂的关系变得清晰可辨。由于数学的精确性，可以准确地描述金融活动过程中的数量关系，使人们可以轻易做出多少的判断。严密的逻辑性使数学分析成为科学推理的主要手段，它可以对复杂难辨的逻辑关系进行简洁明了的说明。如马尔柯维茨运用了适宜的数学方法证明了“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的道理，从而使金融投资理念由传统的经验型转变成严谨的科学。阿罗与德布鲁同样运用数学的方法证明了一般均衡的存在，从而验证了斯密著名的“看不见的手”原理不再是一个假说，而是一个经过严格论证的定理。
一般金融学理论研究中应用数学方法主要有理论模型和实证分析两种形式。理论模型是用数学语言来表述金融学中某一理论的基本内容，实证分析是运用实际的定量化的统计数据来验证金融学中某一理论判断的正确与否和适用性。这两种方法是互相补充、相辅相成的。数量分析是前提，质的规定性是结果。只有定量分析，没有定性综合判断；只有定性综合判断，没有定量分析都是不可能得出正确科学的判断和可靠的结论的。
二、数学方法在金融领域中应用的可行性
20世纪80年代末期和90年代初期，由于金融学和数学的交叉产生了一门边缘性学科金融数学。金融数学就是现代数学和计算技术在金融领域中的应用，运用的主要现代数学理论和方法有随机分析、最优控制、组合分析、非线性分析、多元统计、数学规划等，金融研究对象主要是针对投资、债券、基金、股票、期货、期权等金融工具和市场的理论和实践进行数量的分析研究。其核心理论是不确定条件下的最优投资策略的选择理论和资产的定价理论。其中套利、最优和均衡是三个主要概念。金融数学学科的建立和发展，促进了金融工具的创新和对金融市场的有效运作，并且在公司的投资决策、开发项目评估和金融机构风险管理中也得到了广泛应用。
（一）金融数学发展历史
金融数学发展的历史最早可以追溯到1900年法国数学家巴谢利耶（Bachelier L）的博士论文“投机的理论”，文中首次运用了布朗（Brown）运动来描述股票的价格变化，标志着金融数学的诞生。1952年，马尔柯维茨（H.Markowits）在他的博士论文中提出了资产组合选择的均值方差理论。其意义是将人们原来期望寻找“最好”股票的想法引导到风险和收益的量化和平衡的理解上来。后来，夏普（William F Sharpe）和林特纳（Lintner J）进一步拓展了马尔维茨的研究工作，提出了资本资产定价模型（简称CAPM），紧接着米勒提出公司财务理论（MM理论），引发了第一次“华尔街金融革命”。马尔柯维茨、夏普和米勒因为他们三人在金融数学中开创性的贡献获得了1990年诺贝尔经济学奖。1973年，布莱克（Fisher Black）和斯克尔斯（M.Scholes）用数学方法给出了期权定价公式，后来，默顿（Merton R）对该公式进行了发展和深化。这使得金融交易者和银行家在衍生金融资产的交易中带来了便利，推动了期权交易的发展，成为第二次“华尔街金融革命”。斯克尔斯-默顿因此获得了1997年诺贝尔经济学奖。马尔维茨、夏普理论和布莱克、修斯公式一起构成了金融数学的主要内容，同时也奠定了研究新型衍生证券设计的新学科金融工程的理论基础。
（二）金融数学主要理论
1.投资组合理论。就是选择哪些资产进行投资以及每项投资所占的比例，使得在一定的风险下预期收益率最高，或者是在一定预期收益率的前提下风险最小。或者是由风险与收益率相匹配而形成的效用最大。马尔柯维茨用正态分布理论解决了投资组合问题，他用均值表示收益率，方差表示风险，将投资组合问题变为均值——方差关系的优化问题。
2.CAMP理论。在马尔柯维茨的均值方差投资组合理论的基础上，夏普、林特纳和默顿研究了均衡竞争市场中金融资产的价格形成，提出了资本资产的定价理论，简称CAMP。该模型意义为，证券投资的回报率与风险之间存在一定的定量关系，即因承担风险而得到风险报酬的定量关系；所有投资者都在证券市场线上选择证券，所选中的投资组合是投资者的有效函数与证券市场线的切点。夏普评价的关键就是求切点。这个理论在证券股价、投资组合的绩效测定、资本预算和投资风险分析中得到了广泛应用。
3.Black-Scholcs期权定价公式。1973年，布莱克和斯克尔斯在论文“期权定价与公司负债”中提出Black-Scholcs公式（简称B—S公式）。他们证明了期权的合理价格不依赖于投资者的偏好，即风险中性原则。由于B—S公式具有较强的实用性和可操作性，所以被广泛用来制作各种金融衍生品的价格，是开发新金融产品的工具。同时也为套期保值与风险管理开辟了新的研究空间。
4.鞅理论。当金融市场是有效假定的情况下，证券的价格可以等价于一个鞅随机过程。由于鞅理论和方法在现代金融理论中的应用，使得利用等价鞅测度的概念研究衍生证券定价的理论问题，得到的结果不仅深刻地揭示了金融市场的运行规律，而且还提供了一套有效求解复杂金融衍生品的定价与风险管理的算法。
5.最优停时理论。最优停时理论是概率论中一个具有很强实用性的领域。运用该理论研究具有固定交易费用的证券投资决策问题，能够给出具有两个风险证券投资决策问题的简化算法和精确的数值解。这种在金融领域中的研究已经取得了可喜的研究成果。
6.微分对策理论。微分对策理论主要是用来研究期权定价和投资决策问题。当金融市场不满足稳定假定或出现异常波动时，证券价格往往不符合几何布朗运动，这时用随机动态模型研究证券投资决策问题在理论上和实践上都存在较大偏差，用微分对策方法可以放松这一假设，针对最差情况进行优化，可以得到很强的投资策略。运用微分对策理论研究金融领域中投资决策的重复对策、随机对策、多人对策等前景广阔。
7.智能优化。智能优化方法有遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析等，把这些方法同传统方法结合起来，应用于风险控制和投资决策领域中具有广阔的研究前景。国际上在这方面已经取得了初步成果，我国也开始注重这方面的研究。
（三）金融数学的发展趋势
数学在金融领域研究中建立模型是需要许多假设条件的，可是在金融活动实际发展过程中，这些提前设定的假设条件有些与客观事实会出现差距甚至抵触，因此对实际问题的解决效果就不理想，范围也十分狭窄，这就需要在数学方法上进行改进和发展。世界各国社会发展、金融背景和管理模式都不相同，要达到研究的目的，需要建立符合自己国情的金融模型和分析方法。例如CAPM只适合欧式期权而不适合美式期权。即使研究中假设条件比较合理，由于金融环境和社会需求不断发生变化以及创新运动的发展，也为金融数学提出了越来越多的实际问题，因此我们不断的进行探索和创新是金融活动客观实际发展的需要。实证研究是金融数学的一个主要方向。实证研究的基本程序是从金融市场现实中取得数据、分析数据并建立数学模型，然后揭示数据背后隐含的规律，最后返回数据和现实中检验结论的正确与否。如果在实证研究中离开了实际数据的支持和检验，单纯从概念到概念进行定性分析，或者单纯从模型到模型进行逻辑推理，那就很难深入客观地揭示金融市场的发展规律。
金融系统由于存在着多因素、非线性、不确定性而成为复杂的系统，尤其是金融市场具有波动性、突发性、不完全性和不对称性等特征，一般不可归结为随机问题，这就为金融数学的发展提出了较高的要求，因此这也成为金融数学发展面临的重要课题。
三、数学方法在金融领域中应用的局限性
金融学所研究的对象一般具有复杂性、流动性、多变性、不确定性和不易计量的特点，同时还有许多非经济因素对其产生影响，其中包括政治的、军事的、文化的、民族的、宗教的、道德的、制度的、心理的、历史的等多种因素。而数学模型的表述意义和对现实的把握是相对的、有条件的，不是绝对的，一成不变的。建立数学模型的理论前提是需要一系列假设条件的，这些假设与现实金融活动过程在某些时候有可能是完全不吻合的、抵触的。如果出现了这种情况，数学模型就失去了它的表述意义和分析能力，对未来结果的预测也就很难找到最佳值和最佳方案。例如新古典学派在对一般均衡理论进行数理分析时提出的十二个假设条件，在现实中很难完全满足。再如次贷危机的产生、五大投资银行的衰落，也都说明了这一点。
数学的方法不同与其他的研究方法，有其自身的独特性。数学的方法能简练准确地说明和表示一些金融活动过程中的现象，但是数学的方法也是有其局限性的，不是万能的，并不是所有的金融问题都可以用数学方法来进行研究和解决，要根据具体的情况选择好实用的范畴和研究对象。运用数学方法研究金融领域中的问题首先要以质的分析为前提，数学方法的分析是居于次要地位的。所以无论数学方法的应用多么严谨科学、数量关系多么完备，数学终究只能作为一种辅助工具，任何夸大数学方法应用的做法都不是明智之举。例如，20世纪90年代，一些经济学家试图用随机微分和非参数统计方法研究金融问题，时至今日研究效果也不理想，偏差太大，不能用于实际应用。还有金融的高阶逻辑问题目前还不能在数理公理化体系中得到解决。
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简述金融资产投资的特点范文6
关键词：数理金融；行为金融；有效理性；投资者
文章编号：1003-4625（2014）06-0107-04 中图分类号：F832.1 文献标志码：A
一、发展历程：从数理金融到行为金融的演进
数理金融（Mathematical Finance）是指运用数学哩论和方法，来研究金融市场运行的规律。利用数学方法分析金融问题，最早可追溯到20世纪初，1900年法国数学家巴歇里埃（Bachelier L，）发表了他的博士论文《投机理论》（The Theory of Speculation）。他认为在资本市场中有买有卖，买者看涨、卖者看跌，涨涨跌跌，其价格的波动是布朗运动（BrownianMotion），其统计分布是正态分布。但人们通常认为现代金融学只有50年左右的历史，这50年也就是使金融学成为可用数学公理化方法架构的历史。1952年马科维茨（H.Markowitz，1927-）发表了他那篇著名的论文《投资组合选择》（Portfolio Selection），提出了均值一方差模型（Mean-Variance Portfolio Theo-ry），建立了现代资产组合理论（MPT），这才标志着现代标准金融学的诞生，马科维茨因为这个理论而被誉为“投资组合理论之父”。1964年马科维茨的学生夏普（W.Sharpe）在他老师研究基础上，提出单因素模型，构建了著名的资本资产定价模型（CapitalAsset Pricing Model，简称CAPM），夏普因此与他老师马科维茨一起荣获1990年诺贝尔经济学奖。1958年莫迪格利尼和米勒（Modigliani and Miller）提出MM定理，奠定了公司理财学的基础，并且首次明确提出无套利假设。1970年法玛（Fama）提出市场有效性假说（Efficient Market Hypothesis，EMH），得出对有效市场的经典定义：在有效的金融市场中，投资者是完全理性的，能够充分利用市场中的完全信息，最大化其期望效用，使得股票价格的变化始终能够及时准确地反映信息的变化，投资者的收益率符合随机游走模型。1973年，布莱克（Fisher Black）和斯科尔斯（Myrons Scholes）《期权定价与公司负债》ThePricing of Options and Corporate Liabilities）一文中提出了著名的Black-Scholes模型（简称B-S模型）。布莱克一斯科尔斯期权定价模型的成功促使1976年罗斯（S.A.Ross）的套利定价理论（Arbitrage PricingTheory，简称APT）的出现。20世纪50年代到80年代是数理金融发展的黄金时期，这段时期内数理金融得到了极大发展，取得了辉煌的成就。
行为金融作为一个新兴的研究领域，至今还没有一个为学术界所公认的严格定义。泰勒（Thaler）提出，行为金融学应该是研究人类认知、了解信息并付诸决策行动的学科。通过大量的实验模型，他发现投资者行为并不总是理性、可预测和公正的，实际上，投资者经常会犯错。2013年诺贝尔经济学奖得主、行为金融奠基人之一的罗伯特・希勒（RoberJ.Shiller）认为行为金融是从对人们决策时的实际心理特征研究人手讨论投资者决策行为的，其投资决策模型是建立在对人们投资决策的心理因素的假设基础上的。国内李心丹（2005）则认为行为金融学是行为经济学的一个分支，它主要是研究人们在投资决策过程中的认知、感情、态度等心理特征及其引起的市场非有效性的一系列问题嘲。可以说行为金融是心理学和金融学的结合，而最早探讨心理学和金融学相结合的研究，可以追溯到19世纪古斯塔夫・勒庞（Gustave Lebon）的《群体》（The Crowd）和麦基（Mackey）的《非凡的公众错觉和群体疯狂》（Extraor-dinary Popular Delusion and Madness of Crowds）。1936年凯恩斯基于心理预期在投资决策中的重要作用，提出股市“选美竞赛”理论和“空中楼阁”理论，他认为决定投资者行为的主要因素是心理因素，投资者是非理性的，其投资行为是建立在“空中楼阁”之上的，证券价格的高低取决于市场中投资者的心理预期所形成的合力，投资者的交易行为充满了“动物精神”（Animal Spirit）。1979年Stanford大学心理学教授特维茨基（Tversky）和Priceton大学研究心理学的卡尼曼（Kahneman）共同提出了期望理论（Pros―pect Theory），成为行为金融理论研究史上的一个里程碑。行为金融理论作为一种新兴金融理论真正兴起于20世纪80年代后期，1985年德朋特（Debondt）和泰勒（Thaler）发表了题为《股票市场过度反应了吗？》一文，揭开了行为金融学迅速发展的序幕。Shefrim和Statman（1994）的BAPM模型；Dan-iel、Hirshleifer和Subramanyam（1998）的DHS模型及Hong和Stern（1999）的HS模型等出现，行为金融进入快速发展时期。金融和行为金融所取得的主要成就。
二、对比分析：数理金融和行为金融的比较
通过对数理金融到行为金融的发展演变过程分析，发现数理金融和行为金融根本的不同有三个方面：一是假设的基础不同，二是研究的逻辑不同，三是方法和本质的不同。
（一）假设基础的不同
斯蒂格利茨（2010）指出：“经济学理论是一个逻辑推理过程，由一组假设以及由这些假设推演得出的结论共同构成，只有前提假设正确，结论才可能是正确的。”又如Mossin（1973）曾指出：通过检查前提假设，将能够更加准确地发现被忽略的部分，进而估计理想与现实差异的本质和影响。表2归纳了数理金融模型的具体假设。
通过对比分析我们可以发现，数理金融和行为金融关于前提假设的分歧主要存在两个方面：一是数理金融认为市场中的人是理性的，即经济行为人对其所处环境的各种状态都具有完美信息，并且在既定条件下每个人都具有使自己获得最大效用的意愿和能力。具体包括三个方面的含义：（1）自利性假设；（2）一致性假设；（3）极大化假设。但随着经济学研究的深入发展，上述经济理性的三个基本含义都受到不同程度的质疑。以西蒙（simon）为代表的有限理性得到了行为金融学派的认同，有限理性认为人类的理性在一定的限度内起作用，即理性的适用范围是有限的，并提出“实质理性”和“过程理性”的区别。行为金融对数理金融完全理性的假设前提进行了修正。二是数理金融认为市场是有效的，而行为金融认为市场并非完全有效。市场是否有效，是行为金融和数理金融争论的核心命题，也是理论界和实务界争论的焦点。市场有效学说的代表人物法玛认为，尽管大量文献证明了股价长期回报异常的存在，但市场仍是有效的，因为股价对市场信息的过度反应和反应不足同时存在，异常只是一种“偶然结果”。但希勒反对法玛的观点，他认为不能简单地把过度反应和反应不足当成是偶然结果，而忽略其背后的心理学依据。泰勒也认为传统数理金融只提供了一系列没有实证支持的资产定价模型以及一系列没有理论支持的实证观察结果，行为金融学的观点及方法将逐渐深入金融学研究的各个层面，以致最后“行为金融学”这一名词将消失。伴随着时间的流逝，纯理性的模型将被纳入一个更为广泛的心理学模型中去，其中完全理性将作为一个重要的特例。
（二）研究的逻辑不同
传统数理金融研究的是经济个体的最优决策行为，是基于严格假设条件下的一种理想情况，可以说是先创造理想，然后逐步走向现实，其关注的重点是理想状况下应该发生什么，而不是现实世界实际上发生了什么，它的研究逻辑可以说是从理想到现实；而行为金融研究的是现实生活中的真实决策行为，是基于现实实际情况下发生了什么及其深层次的原因是什么，可以说是先基于现实，然后逐步走向理想，它的研究逻辑是从现实到理想。行为金融对于数理金融来说是一种现实的逻辑，逆向的逻辑。
（三）方法与本质的不同
数理金融主要是把数学作为工具，利用数学的原理和方法来研究金融市场的规律，数学本身不会对金融市场产生影响，它仅仅是一种工具。而行为金融除了利用数学的原理和方法外，更加注重利用心理学的知识和方法来研究金融市场规律，二者的不同在于人的心理本身会对金融市场产生重大影响，金融市场的很多现象和规律都与人的心理有关，心理现象会对投资者的投资产生重大影响，著名投资大师巴菲特的经典名言就是：“别人恐慌的时候贪婪，别人贪婪的时候恐慌。”行为金融探究人们决策时的实际心理特征，研究人的认知、感情、态度等心理特征对投资者及金融市场的影响，是抓住了金融的本质。
三、结语：理想世界到现实世界
通过以上的对比分析，可知数理金融的核心理论和模型都是建立在严格的假设前提下的，是对市场达到均衡时所呈现状况的一种完美抽象和阐述，刻画的是一种理想市场状态。正如Miller教授所言：“描述了在经济学家眼中一个理想世界中，存在完美的资本市场，所有的市场参与者的信息完整且对称等条件下的理想结果。”而行为金融从投资者的现实交易行为出发，描述的是现实市场中的真实状态，由于投资者行为的“易错性”，现实世界中投资者总是非理性或有限理性的；由于“反身性”的存在，市场并非都是有效的，2008年的金融危机也确凿地证明了有效市场假说的不足。行为金融通过对数理金融核心假设的修订，拉近了理性选择的预设条件和现实生活的距离，赋予了行为金融强大的生命力，使其具有更显著的实践指导意义。
