行為經(jīng)濟(jì)學(xué)主要內(nèi)容概述及改進(jìn)傳統(tǒng)貼現(xiàn)模型

行為經(jīng)濟(jì)學(xué)主要內(nèi)容概述及改進(jìn)傳統(tǒng)貼現(xiàn)模型 摘要：簡(jiǎn)要介紹了行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展過(guò)程，并介紹了行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本理論思想。最后，利用行為經(jīng)濟(jì)學(xué)通過(guò)分析經(jīng)濟(jì)人心理來(lái)描述經(jīng)濟(jì)人經(jīng)濟(jì)活動(dòng)行為的思路，對(duì)傳統(tǒng)投資貼現(xiàn)模型作了一點(diǎn)改進(jìn)。
關(guān)鍵詞：行為經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)人有限理性展望理論價(jià)值函數(shù)

一、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的形成動(dòng)因及興起過(guò)程概述
行為經(jīng)濟(jì)學(xué)（BehavioralEconomics）又稱為“心理的經(jīng)濟(jì)學(xué)”或“心理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)”，在心理學(xué)的基礎(chǔ)上研究經(jīng)濟(jì)行為和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，是一門試圖將心理學(xué)的研究成果融入標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支學(xué)科。它認(rèn)為，人類行為是有限理的，并且，經(jīng)濟(jì)人偏好不總是穩(wěn)定的。

二、不確定條件下的判斷決策
1．不確定條件下的判斷的偏差
一個(gè)基本偏差是：小數(shù)法則。例如，當(dāng)一位投資者觀察到一位基金經(jīng)理在過(guò)去兩年中的投資業(yè)績(jī)好于平均情況，就會(huì)得出這位基金經(jīng)理比其他經(jīng)理優(yōu)秀的結(jié)論。
2．不確定條件下的決策：展望理論
莫里斯.阿萊最先提出實(shí)際情況中許多不確定條件下的決策與預(yù)期效用理論相背離的觀點(diǎn)，提出了著名的“阿萊悖論”，并由此獲得了1988年的諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。用一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)來(lái)說(shuō)明阿萊悖論。如，給定一組選擇，a：以100%的概率獲得3000元收益；b：以80%的概率獲得4000元的收益，20%的概率沒(méi)有收益。此時(shí)，被實(shí)驗(yàn)者往往會(huì)選擇a選項(xiàng)。給出第二組選擇，a：以25%的概率獲得3000元的收益，75%的概率沒(méi)有收益；b：以20%的概率獲得4000元的收益，80%的概率沒(méi)有收益。與第一組選擇相比，兩個(gè)選項(xiàng)獲得收益的概率同時(shí)減為四分之一，但此時(shí)被實(shí)驗(yàn)者往往放棄a而選擇b。
卡尼曼在此基礎(chǔ)上又提出了大量的證據(jù)，表明許多不確定條件下的決策與預(yù)期效用理論相背離。在此基礎(chǔ)上，卡尼曼與特韋爾斯基在1979年發(fā)表的《展望理論：風(fēng)險(xiǎn)下的決策分析》一文中，提出新的理論模型，即展望理論。
在展望理論中，相對(duì)于各種選擇下效用的絕對(duì)水平，決策者重視各種選擇所帶來(lái)的總效用的變化。U=U-U即效用值U相對(duì)于初始效用值U的變化量，如果相對(duì)于初始效用值U，效用值U增加，則U取正值，反之若見(jiàn)小，則U取負(fù)值。若事件A以P的概率發(fā)生，效用變化值為U；而事件B以P的概率發(fā)生,效用變化值為U，當(dāng)且僅當(dāng)下式成立時(shí)，決策者會(huì)選擇A而放棄B。ΣpU＞ΣpU
（1）價(jià)值函數(shù)V（u）的解釋：
價(jià)值函數(shù)V以效用值的變化為自變量。該函數(shù)呈S形，凹的部分表示收益；凸的部分表示損失。比如說(shuō)，按照傳統(tǒng)的預(yù)期效用理論，以80%的概率損失4000元，20%的概率免于損失，損失期望值大于3000元的確定損失，所以應(yīng)該選擇后者。但在現(xiàn)實(shí)生活中，人們寧愿冒一下險(xiǎn)，選擇前者。因?yàn)槿绻�幸運(yùn)的話，20%的小概率事件一旦成功，可以避免損失。這就體現(xiàn)了損失上的風(fēng)險(xiǎn)偏好。
（2）決策權(quán)重函數(shù)：?jiǎn)握{(diào)上升，在0、1處間斷，小概率高估，大概率低估。

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