意見分歧、凸顯性與資產定價異常現象(3/3)

「意見分歧」 是財務理論很重要的課題, 因為意見分歧可以解釋許多傳統定價理論所無法解釋的現象, 而其中最受重視的變數之一, 就是與交易量有關的種種報種型態與特性(Lo and Wang, 2000)。 2019 年底 Google Scholars 關鍵字搜尋的結果約計三百萬項, 而其中最有名的 Miller (1977) 論文被將近 4000 篇論文所引用, 顯示這個主題所受到的重視。 Miller 一文指出意見紛歧與賣空限制的存在容易導致資產價格被高估, 進而導致後續的較低報酬。 後續這理論被擴充解釋諸多現象, 包括價格動能、市場崩盤、泡沫等(見 Hong and Stein, 2007)。然而正如 Hong and Stein (2007) 所言, Miller 的模型為一靜態模型, 因此無法明確說明交易量。 相對於其他模型, 該模型乃奠基於部分分析, 非均衡模型, 優點是無須仰賴明確的偏好等假設, 而缺點則是對許多現象(如資產定價異常現象) 無法有較明確的預測與解釋。由於 Miller 的原始模型是敘述性的, 因此很多變數間的關係不容易說明。 本三年期計畫的目標有三。1. 將 Miller 的模型數量化, 建構一嚴謹的理論模型。 據此模型, 很多變數間的關係(例如賣空限制、賣空餘額與其他影響意見分歧的因素) 將變得比較清楚。2. 我們結合 Miller (1977) 的模型與 Bordalo, Gennaioli, and Shleifer (2012, 2013)的 「凸顯性」 (salience) 理論, 證明投資人對具凸顯性的報酬或績效的不同反應, 導致主觀機率上的扭曲評估; 在存在賣空限制下, 對不同凸顯性的報酬或績效資產會有不同程度的過度反應或反應不足。 預計此一理論模型可解釋著名的 「中短期動能與長期反轉」 現象, 以及其他像是 maxing-out effect 等有樂透性質的異常現象。3. 提出一結合投資人異質性與意見紛歧的理論, 解釋上述現象與交易量的關連。 初步研究顯示這些樂透關連異常現象(像是 Max effect 等) 的確與交易量呈現顯著的交互關係。我們預計以美國資料為主, 並進而擴充到國際股市的實證分析。