自Jegadeesh和Titman(1993)与DeBondt和Thaler(1985)分别发现,股票收益率序列存在着明显的“惯性(momentum)”与“长期反转(long-run reversal)”等截面市场(cross-over)现象后,越来越多的收益率“异象”被逐步证明。这些异象的出现,在理论上动摇了EMH的权威性,活跃了行为金融学的学术舞台;更于实践层面,产生如惯性交易、反向投资等诸多技术策略(technical strategies)。 本研究在前人对上述问题研究的基础上,依赖行为金融学的理论成果,运用异质信念方法,遵循主流金融经济学的分析框架,构造规范性理论模型,统一解释了股票收益率序列的异象。与已有研究(如BSV、HS、DSSW等模型)相比,本研究在综合其各自优点时,进一步放松有关假设条件,不再拘泥于固定的“机制转换(regime-shifting)”套路,增加投资者自我更新的能力,尽量克服原有研究中“动态情形下投资者认知偏差一成不变”的缺陷,拓宽模型的生存空间。 在实证检验方面,为摆脱传统金融市场计量经济学对认知偏差计量的局限性以及静态模拟对投资者动态更新能力的反应不足,引入计算实验金融学的研究方法,借鉴Santa Fe Institute(SFT)的人工股票系统(ASM)的逻辑层次与算法结构,依据本研究假设的需要加以修改、补充,利用计算机模拟不同类型投资者的交易活动,获取模拟股票收益率数据,验证本研究模型的合理性。本研究较之经典计算实验金融方法,更加强调Agent源于认知偏差的非理性,也更加突出Agent预测范式的差异。