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新时代 购买的 个人投资者的多样化和狭窄框架
我们提供了第一个测试,以区分个人投资者是否平衡了他们的总体投资组合(纳托福投资组合多样化,NPD),或者,相反,同样平衡了当天购买多种资产的价值(纳塔维)。 购买的 多样化,国家发展局)。我们发现nbd在购买多种股票,以及混合购买单个股票和基金。相比之下,没有什么新的不良反应证据。有证据表明,由于选股行为和对多元化的忽视,导致了NBC的出现。这些研究结果表明,行为金融学理论应该把交易和投资组合结合起来。
人们通常使用简单的 对他们的财务决策不完善的启发,引导他们的选择,比如将储蓄设定为收入的一个不变的部分。我们在这里研究投资者如何对待一个非常基本的金融选择:如何分配资金用于多种股票的投资。投资组合理论提供了各种股票最佳多样化的标准建议(马科维茨)。 1952 )。然而,个人投资者与理论的建议大相径庭(戈茨曼和库马尔) 2008 )). 1
有人提出一个主要的解释来解释这个失败是狭窄的框架-倾向于孤立地评价选择(吉洛维奇和格里芬) 2010 )。例如,投资者可以在不考虑投资者可利用的其他资产的特点或投资者当前投资组合的特点的情况下评估是否购买股票。这与投资组合理论关于整合所有可用资产特征信息的建议形成鲜明对比。狭窄框架的一个拟议结果是投资者不愿将新资产纳入其投资组合。这为股票市场参与有限和投资组合多样化不足提供了一个可能的解释(巴贝里斯、黄和泰勒)( 2006 )、巴贝利斯及黄( 2008)).
狭窄框架的另一个可能方面很少受到关注。这意味着忽视了更基本的东西--将新购买的资产的数量与投资者目前持有的资产相协调的好处。具体而言,投资者在购买一项资产时,显然应该考虑到他们试图达到的目标水平。例如,投资组合理论推荐平均变量最佳持有。更简单的目标将规定在投资组合中平均分配投资。两者都可以通过从捐赠头寸转移到适当的买卖头寸来实现。
在本文中,我们研究了巴克莱银行在英国的股票经纪所提供的一些散户投资者的交易选择,并揭示了投资者在购买决定中如何看待不同股票的新见解。我们首先表明,当投资者购买股票时,他们通常会在同一天将几笔交易组合在一起;在我们样本中,投资总额的三分之一可以用多股购买日购买来计算。然后我们显示,当他们在多个股票上分配购买日投资时,投资者通常平均分配他们的投资,也就是说,他们使用 启发式的。这就提出了一个问题,即投资者在进行购买时是否会试图 总体投资组合 或者他们是否适用 只对他们的 新采购 .我们表明后者更为普遍。我们发现,投资者很少有证据表明他们在投资组合中进行了平衡,或者是通过单日多次买入股票,或者是通过连续购买跨越数周或数月的交易间隔。相反,投资者使用的他们把它作为购买量启发式的工具。
因此我们表明投资者 非常地 狭窄地说,他们在某一天购买的东西,而不是他们所持有的东西,使之多样化。我们称之为 购买多样化 (国家预算司)。本文的主要贡献是表明投资者从事Nbd而不从事 新一代投资组合多样化 (NPD),定义为证券在其投资组合中的同等权重。换句话说,许多投资者根据启发式的,但很少有分配购买金额来实现投资组合股票。
我们表明,这种行为不限于购买股票。我们发现,投资者在当日购买股票和基金时,甚至在与单个股票在同一天购买跟踪指数的交易所交易基金(ETF)时,也会发现nbd。这种行为也导致投资组合严重偏向少数股票,即 不一致的 with NPD. 2 这一结果令人吃惊,因为单个股票和基金是非常不同的投资类别,因此,在风险和收益合理平衡的情况下,没有人认为这些类别的投资无论是新购买还是总体投资组合都应接近同样加权。
为什么投资者使用nbd启发式?我们考虑两个主要的假设。首先,投资者没有积极选择多样化,而是出于与多样化无关的原因,选择有吸引力的股票组合,并根据同等权重的简单启发性原则(没有任何在投资组合中持有更多股票以减少风险的内在动机),达成国家基准分配。我们称之为 选股假说 .
如果选择股票的投资者选择在一天内购买多种股票,他们将持有的风险比他们试图多元化的风险更高。如以往的研究所示,选股投资者倾向于选择风险和回报率相似的股票,例如那些已获得显著新闻报道和(或)近期回报率强劲的股票(Barb和Oden)。 2008 )。选择股票的投资者通常选择来自同一地区或同一行业的股票(马萨和西蒙诺夫)。 2006 ),特别是他们工作的行业(德斯克兰和赫维德( 2011 )).
第二个假设是,投资者本来可能只购买了少数股票(可能只有一种),但通过在购买过程中增加额外股票,作出了多样化的积极选择。我们称之为 多元化动机假说 .这些假设之间的区别是,在选股假说下,nbd发生时,投资者没有考虑到投资组合中有更多股票的风险利益,而在第二个假设下,投资者有分散投资的动机。
这两个关于nbd如何产生的假说产生了明确的可测试的暗示。根据选择股票的假设,当投资者购买类似"吸引力"的股票时,nbd应该更为普遍,这反映在他们的新闻报道或风险和回报率方面(因为投资者被一组类似的股票吸引)。在多元化动机的假设下,当投资者购买不同或相关性较低的股票(因为他们试图通过购买股票的选择实现多样化)时,nbd应该更为普遍。
我们使用基于最近表现或特殊风险的股票相似性标准衡量标准,以及从汤森路透市场心理指数(trmi)获得的每日单个股票的非传统新闻情绪衡量标准来进行测试。我们分析了投资组合的规模和特点,以及其他投资者异质性的控制,如年龄和性别。我们发现证据与 选股 nbd,表明nbd是投资者选择股票的结果,除了投资组合多样化的担忧外,还关注股票的特性。
我们考虑了nbd对投资组合表现的影响。以选股为重点的nbd投资者可能确实没有针对风险调整后的回报,但简单的回报分析显示,nbd投资者的平均表现不如非nbd投资者。关于风险调整后的回报,规范性文献提供的证据表明,NPD是投资者在实践中能够实施的最佳多样化规则。 3 我们扩展了在德米格尔,加拉皮,和上肢的模拟模型( 2009分析nbd的有效性,发现nbd优于nbd,随着特殊风险和时间周期的增加,绩效差距的扩大。在我们的样本中,当特殊风险较高时(以交易比例或交易平均价值衡量),Nbd也同样常见,表明Nbd投资者没有减轻风险。综上所述,我们对股票投资组合和股票基金投资组合的研究结果,以及 退休储蓄计划的长期行为范围(如贝纳茨和泰勒( 2001 ),认为使用nbd对投资者的收益有很大的损害。 4
在附加分析中,我们建议投资者选择nbd,因为它简化了购买决策问题。投资者实施nbd的方式表明,投资者强烈倾向于简单化。特别是,许多投资者选择自己的交易,这样投资的金额就可以被购买的股票数平均地分开。 5
本文通过论证个人投资者投资组合加权策略的新证据,为投资者行为文献做出了贡献,这些策略与理性模型和许多现有行为金融模型的方法不同。在许多基于心理的投资选择模型中,尽管投资者行为不理性,但他们参与了投资组合框架,即,他们寻求优化整个投资组合,以实现有吸引力的消费概率分布(丹尼尔、赫什莱弗和苏拉马尼亚姆)。 2001 ),格林布拉特和汉( 2005 ),李阳( 2013 )、巴贝利斯、穆克吉和王( 2016 )。我们的研究结果提供了一种新的实证支持,支持投资者对增量购买进行狭义框架的假设(如在Barberis和黄氏( 2001 )).
我们的发现也为非常狭窄的框架提供了现场数据证据。在实验室实验中,人们倾向于选择狭窄的框架或"支架"。( 1999 ),研究显示,狭窄的框架会导致支配性的选择(拉宾和威兹卡克( 2009 )。在实验室选择一系列赌博,IMAS( 2016 )显示,个人倾向于参与增量赌博,而这种狭窄的包装会造成对亏损的过度敏感。我们发现,投资者往往在被收购的新股中以同样的权重进行多元化投资,这是一种新的检验,也是对新赌博的狭窄框架的确认。这种新的测试侧重于一天交易中的相对权重,而不是是否投资的决定。我们指的是投资者对当日交易的狭隘关注 交易框架 . 6
我们并不是第一个研究投资者使用纳维多元化启发的人。我们的发现在两个关键方面不同。首先,我们的研究解决了文献中关于个人是否真的使用作为投资的启发。以前的研究提供了证据证明 在确定退休储蓄计划的定期缴款率方面的拨款(贝纳茨和塔勒)( 2001 ),休伯曼及蒋( 2006 )。辩论的焦点是拨款来自 选择启发式或产生于与选项数相关的框架效果, N ,在选择集中。我们的发现提供了证据证明 作为启发式的,因为我们审查的是一个没有计划的可用资产数量的一般股票投资环境" N "投资者可以选择的选项。
我们发现不同的第二个主要原因是,我们研究了一个允许Nbd和NPD之间明显区别的实证环境。我们的文件显示nbd是存在的,而nbd不是存在的。在本纳齐和塔勒( 2001 )及许伯曼及蒋( 2006 退休储蓄计划测试背景下,不可能区分nbd和nbd,因为投资者选择购买权重分配他们的每月缴款一次,通常是在开始时,而不是作出一系列购买权重决定。这一一次性决定将具体的采购交易权数与总体投资组合权数密切联系在一起。这尤其反映了退休投资的惰性(马德里安和谢伊) 2001 )。这一区别是重要的,因为从过去文献中发现的物种多样化常被描述为偏向NPD。 7
总的来说,这些结果表明,个人投资者的行为远不是最佳的。然而,我们抽样中的投资者正在购买多种股票,事实上实现了其投资组合的某种程度的多样化,尽管是以粗略的方式。当前的多元化可能是对完全不多元化的一种改进;许多研究发现,大多数投资者持有的多元化投资组合不足(Barb和Odan)。 2013 )。尽管如此,我们的研究结果表明,投资者采用了一种极其狭窄的方式。
该文件的内容如下。节 我 介绍经纪业务数据。节 二 经纪人数据集中的文件nbd。节 三 提出了区分nbd和nbd的测试。节 四 探索测试竞争假设投资者为什么使用nbd启发式。节 V 研究nbd对投资组合表现的影响。节 六 检查销售行为。节 七. 探讨投资者是否共同选择投资金额和股票数量.节 八. 结束论文。
我。资料
A.经纪账户数据
我们使用来自英国主流银行巴克莱财富的数据。-基于经纪人。这些数据包括2012年4月n至2016年6月n期间经纪人持有的182569个账户的交易记录。小组数据不平衡,账户在此期间开设。删除在数据期间没有活动的账户,我们将基线样本定义为118169个账户,在数据期间至少有一个购买交易。这些数据包括股票识别号码(证券交易所每日官方清单号码、联合王国和爱尔兰为结算目的使用的安全识别号码清单)、交易日期、交易类型(例如:,买卖),交易量,交易价格。我们使用SEDOL数字来匹配通过数据流的单个库存产品和性能信息的额外数据。
B. Sample
我们的兴趣在于个人在购买多种股票时如何选择分配投资资金。我们的分析集中在两个样品上。
首先是所有帐户的样本。在本样品中,我们观察在样品期内进行的所有存货采购。从这个样品中,我们根据购买股票的间隔提取样品.我们的主要分析侧重于一个多股买入日的样本,我们将其定义为投资者通过在新股中开仓或在现有头寸中增加额外股票来购买两股或更多普通股(以英镑计价)的一天。 8 在所有账户的抽样中,多股买入日占数据期间投资总额的30.8%。我们也提取多股买入周和多股买入月的样本。
其次,我们画了一个子示例,其中包括在数据期间内打开的所有新账户。对于这个新账户的子样本,我们有更丰富的数据,使我们能够观察账户自开业之日起的全部投资组合状况,包括从另一个经纪服务转来的账户。这一抽样限制提供了8982个账户(基线抽样新账户的43.1%)。在这个子样本中,我们观察到25507个多股买入日(在新账户基线抽样中占买入日的16.3%)。我们还从新账户的样本中提取多股买入周和多股买入月的样本。
大约68%的多股购买日涉及购买2只股票。在所有账户样本中,70.4%的账户持有人是男性。账户的平均年龄为4岁。账户持有人平均每月进行1.8笔交易,在多股买入日的平均投资额超过16,500英镑(中位价值接近7,000英镑)。在新账户的样本中,我们有更多信息,投资者的投资组合平均价值为61,000英镑,多股购买日的平均投资额为11,500英镑。平均而言,投资组合中有8只股票,投资者每月进行1.5次交易。 9
我们在抽样调查中看到,投资者在其投资组合中持有的单个股票数量较少,这与现有的研究一致,这些研究证明,投资组合中单个股票部分的个体投资者之间缺乏多样化(戈茨曼和库马尔)。 2008 )、理发师及奥丁( 2013 )。购买多元化投资产品,例如共同基金或交易所交易基金,在抽样中是罕见的--不到6%的购买是共同基金或交易所交易基金。此外,虽然多样化的好处随着市场价格的变化而增加,但在所有购买日(包括单股购买日)的抽样中,每天购买的平均数量并不取决于市场波动性,而且在抽样期间也没有变化。详情载于 互联网附录 . 10
二.购买多样化
A.多股购买天数分配
我们首先研究投资者是否参与了nbd。我们首先展示了在多股买入日购买的股票的分配情况,投资者在这一日期购买了多股股票。 N 存货。我们计算出分配给每只股票的购买日投资总额的百分比(单位:英镑和扣除费用)。 11 选择其中一个 N 股票随机为"股票A"的数字 1 将购买日投资分配给A股票的比例在所有股票中进行分类。 N 样本中的股票买入天数,面板显示的价值不同。 N.每个箱的宽度是0.01.我们的重点是分配给一个随机选择的股票,以避免依赖自然产生的观察,因为各股票的权重总和必须等于一个。
详情在图片后面的标题中
图1
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幻灯片
按多股买入日分配给每只股票的买入日投资比例 .这个图显示了投资于股票A的购买日总投资(单位:英镑)比例的直方图,其中股票A是从购买的股票组中随机挑选的股票。垃圾箱的宽度是0.01.样品只限于多股购买日。见部分 我 关于样本构造的细节。
引人注目的是,人物 1 显示出投资组合加权频率的大幅增加.在小组A中,29.7%的二股买入日涉及在49-51区间的当天投入的资金分配。这表明,正如小组A所示,许多交易的分配额接近50:50,投资者可能利用这种启发式方法来指导他们的分配选择。在C到D的面板里,我们还看到 .在三股买入日,投资者通常把三分之一的钱花在每只股票上。在四个股票买入日,投资者通常把四分之一的钱花在每只股票上。等等。 12
在测量nbd时,我们不应该将定义限制在精确的范围内。 跨部门资金分配 N 存货。这是因为,单个股票的不可分割性意味着投资者在所有情况下都不能精确地分配国家基准(即使他们愿意)。考虑到投资总额和单个股票的价格,投资者可能只能获得接近 .与大多数投资平台一样,在巴克莱平台上,投资者可以投入他们希望投资股票的资金数额,而该平台以有时限的报价(以当地货币计算)计算最大股票数目(以整数计算),可以以市场价格购买。 13
因此,我们提出了带宽度量的nbd。桌子 我 报告多股买入日数在买入日数中所占的比例 P 将购买股票的货币价值除以每隔1英镑 ,在哪里 X A至C面板的数值分别为0.02、0.05和0.1。这一数值范围 X 允许个别股票的不可分割性。在两个股票的情况下,这些时间间隔相当于A股票投资总购买日投资的比例,为49至51(A小组)、47.5至52.5(B小组)和45至55(C小组)。我们报告95%自生信心区间由帐户聚集。
表一 多股购买日国家预算局拨款
该表列出了多股买入天数的汇总数据。每一行报告购买天数的百分比 N 每只股票的投资比例均在 当日买入的股票数量( N )。见部分 二 关于细节。在L和UL栏中报告了从引导器平均估计数得出的95%置信区间的下限和上限值。按账户分类后纠正了标准错误。样品只限于多股购买日。见部分 我 关于样本构造的细节。
小组A:(英镑))
N Buying (%) 利比里亚网址 Ul 购买日
2 29.7 29.1 30.3 177,193
3 20.3 19.4 21.1 48,896
4 18.6 17.6 19.7 17,672
5 17.5 16.0 19.0 7,925
6+ 15.2 13.1 17.3 9,899
全部的 26.3 25.6 26.9 261,585
Panel B: (£)
N Buying (%) 利比里亚网址 Ul 购买日
2 36.5 36.0 37.1 177,193
3 23.3 22.4 24.2 48,896
4 20.9 19.7 22.1 17,672
5 20.1 18.6 21.7 7,925
6+ 18.0 15.3 20.6 9,899
全部的 31.8 31.1 32.5 261,585
C小组:(英镑))
N Buying (%) 利比里亚网址 Ul 购买日
2 45.6 45.1 46.2 177,193
3 27.8 26.8 28.7 48,896
4 23.9 22.6 25.2 17,672
5 22.4 20.7 24.0 7,925
6+ 20.0 17.2 22.8 9,899
全部的 39.1 38.4 39.9 261,585
表中的估计数 我 显示,在两个股票买入日,分配在nbd区间内下降了四分之一到一半,取决于带宽。随着在多股买入日购买的股票数量增加,分配款比例在幅度内下降。这部分是由于机械效应,因为单个种群的不可分割性导致了随着买入的股票数量增加,分配的可能性就会降低。在涉及多股购买的所有买入日中,49.6%的投资者至少会在一个买入日内进行分配。与…有关.
我们的研究结果提出了一个问题,即nbd是否有机械来源,还是只限于特定的市场条件或时间段。例如,如果投资平台使用一个接口,在该接口中,nbd分配被显示为屏幕上的默认值,这可能导致投资者接受nbd分配。然而,经纪公司使用的平台并没有自动违约,也没有暗示在多个股票上进行同等资金投资。投资者被要求分别输入每只股票的投资金额,每次交易都需要单独的多屏幕路径,屏幕或投资指南上没有显示默认分配或建议分配。 14 我们也发现nbd不局限于特定的市场条件或时间段。nbd对市场波动性是不变的,在抽样期间也不会有变化,在后面的分析中,当考虑nbd和投资组合表现之间的关系时,我们会回顾这个问题。 V .
B.股票和基金买入日
我们还探讨了投资者在购买单个股票和组合基金时是否使用nbd。在标准投资组合理论中,对于股票和基金的组合,没有任何理由要求投资组合权重相等或新的购买权重相等。我们把重点放在投资者购买至少一只基金和至少一只普通股的购买日上,或者是通过开设一个新头寸或者增加一个现有头寸。我们进一步将我们的分析局限于交易所交易基金,因为其他类型的基金(如单位信托)的订单通常会延迟几天执行。 15 在巴克莱银行的数据中,购买(任何类型的)资金的情况相对较少。因此,本分析的样本比多股买入日分析的样本要小得多。
我们采用同样的方法来计算股票和基金的买入天数和多股的买入天数(参见 互联网附录 )。我们计算出分配给每个证券的购买日投资总额的百分比(单位:英镑和扣除费用)。结果显示,根据带宽,涉及股票和基金组合的交易中,五分之一到三分之一之间的交易在 范围。
我们还探讨了投资者在投资指数----特别设计用于使用市场权重的类别----时,是否使用这种加权法来混合资产类别。因此,我们进一步将样本限制在自由贸易区100电子交易所(按总持有量计算,样本中最受欢迎的两个自由贸易区100电子交易所是自由贸易区100核心和先进自由贸易区100)。结果显示,在《公约》中的拨款在这个子样本中,范围只是稍微不那么普遍:在两个安全的案例中,指数-自动交换-股票买入日的百分比在范围是21.7%(带宽0.02)、26.8%(带宽0.05)和33.2%(带宽0.10),而在ETF和股票购买日抽样中分别为23.0%、29.1%和36.3%。因此,即使在部分参与低成本指数投资的投资者中,我们也能看到类似水平的投资者。分配与多股和ETF和股票购买日样品的比较。使用 在股票和基金购买日分配问题上的启发式做法特别引人注目,因为这意味着,在双重担保的例子中,单一普通股获得的权重远远高于基金内部的单个持有量。 16
C.多股买入周和买入月分配数
多股买入日具有经验上的重要性,约占抽样期投资总额的31%,占总交易额的36%。然而,投资者有时仍然有可能在心理上把他们的购买时间间隔大于一天。如果投资者认为购买周期较长,如数周或数月,并将一系列购买结合起来,创造一个投资组合头寸,我们的测试可能会忽略nbd或nbd的重要元素。
因此,我们每隔几周,每隔几个月检查一次多股购买行为。这些较长的间隔包括在不同天数的单一股票买入天数和多股票买入天数的组合。总的说来,投资总额的大约67%和交易总额的69%是多股买入月。 17
我们分析 多股买入周和多股买入月的分配行为,采用与前一节相同的方法。表中报告的结果 二 ,表示 分配在更大的间隔中变得不那么普遍,占所有多股买入周的14.3%,占所有多股买入月的10%。 18 这表明,nbd与一天较窄的买入间隔有关,投资者通常在心理上支持某一天内进行的交易。
Table II. 多股买入周和买入月的国家预算局拨款
该表列出了多股购买周(A小组)和多股购买月(B小组)的汇总数据。每一行都报告购买周的百分比 N 每只股票的投资比例均在range (£ ),而在星期或月份买入的股票数目有所不同( N )。一周是指从星期一到星期五的五个工作日。不包括由单一买入日组成的多股买入周。一个月被定义为日历月。不包括由单一买入周组成的多股买入月。在L和UL栏中报告了自引导平均估计值的95%置信区间的下限和上限值。按账户分类后纠正了标准错误。
小组A:多股买入周
N Buying (%) 利比里亚网址 Ul 采购周
2 19.5 19.1 20.0 91,158
3 10.2 9.7 10.7 39,693
4 8.3 7.6 8.9 18,546
5 7.3 6.5 8.2 9,447
6+ 5.3 4.5 6.3 14,889
全部的 14.3 13.9 14.8 173,733
小组B:多股购买月份
N Buying (%) 利比里亚网址 Ul 月数
2 15.7 15.4 16.0 86,875
3 8.0 7.7 8.4 48,386
4 6.1 5.7 6.5 26,636
5 5.1 4.7 5.6 15,538
6+ 3.3 3.0 3.7 32,491
全部的 10.0 9.8 10.3 209,926
D.发展其他的分配
在额外的分析中,我们调查投资者是否可以使用相关的启发式,比如分配2/3:1/3的权重。图形 1在2股票案例中,出现了1/3:2/3和2/3:1/3的小峰值,在3和4股票案例中,出现了一些峰值。这表明一些投资者可能会使用这些替代的简单权重。在补充分析中,我们测试这些权重的峰值是由于(一)投资者对每一项交易使用不同的权重,还是(二)投资者对样本股票进行多种交易,例如投资者对A和B股票进行同等价值的购买,然后再购买同一价值的A或B股票。分析表明,投资者似乎使用不同的权重,表明一些投资者在简单分数家族中选择相关的分配权重,其中包括: 是最普遍的选择。其他结果载于 互联网附录 .
三.Nbd还是nbd?
本文的一个重要贡献是,它进行了测试,以区分投资者是从事NPD(投资组合中的权重相等)还是从事NBD(特定购买中的权重相等)。这一区别很重要,因为作为一个目标组合-平衡启发式,NPD可以说在实践中对投资者表现良好。从规范的角度来看,德米格尔、加拉皮和上排( 2009 比较NPD与14个替代模型的性能,发现没有哪一个比NPD在达到夏普比,确定的回报率,或周转率方面一直更好。
A.补货买入日的证据
区分nbd和nbd的最干净的环境是投资者对其投资组合中已经持有的多种股票进行补充。我们检查他们是否将补充投资新投资基金(即:,或者,或者是增加投资组合的平衡性作为交易的结果(即:。为了进行这一分析,我们借鉴了新账户的样本,在任何一天,我们都可以重新创建完整的资产组合。
首先,我们展示了两个股票的补购日的结果。图A 2 显示分配给(随机选择的)股票A的购买日投资比例。右方图显示A股的市值高于(持有A股和B股的)期末投资组合总价值。很明显到处都是在左侧图中,右侧图中没有。因此,在这个样本中,我们看到的是补充购买日,而不是NPD。
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图2
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幻灯片
收购多元化与全欧投资组合多元化投资者排在两股投资组合之上 .图A显示了股票A购买日投资总额(单位:英镑)的比例的直方图,其中股票A是从购买的对股票中随机选择的。垃圾箱的宽度是0.01.图B显示了一天终了投资在分配给A股的投资组合中所占比例的直方图,其中A股是从购买的对股票中随机选择的。在抽样的新账户中,样本只限于两个股票买入日。见部分 我 关于样本构造的细节。垃圾箱的宽度是0.01.
投资者可能无法实现NPD,仅仅是因为在买入日的总投资水平不足以使他们的投资组合达到平衡。在这种情况下,投资者只有在买入日增加投资总额或减少持有一个头寸的情况下,才能实现NPD。图B小组 2 ,考虑到买入日总投资额,我们将样本限定为投资者可获得NPD的补货日,而不要求任何销售活动。再说一遍,很明显 在左侧图中,右侧图中没有。 19
接下来,我们将我们的分析扩展到涉及多个股票的所有补货买入日。结果见表 三 ,列出投资组合中至少有两个现有头寸的所有买入日事件的起始头寸、买入分配和结束头寸的细目。在每个小组中,行为每天开始时的帐户头寸和当天的活动归纳八个相互排斥的场景。
Table III. 多股买入日投资组合头寸的起止
该表列出了多股买入天数的汇总数据。每行报告买入日数的百分比,按当日初现有头寸组合、买入分割和最终头寸在 不同范围的范围。在L和UL栏中报告了自引导平均估计值的95%置信区间的下限和上限值。样本仅限于新账户数据中的多股买入日。见部分 我 关于样本构造的细节。
小组A:(英镑))
现有职位 购买的 结果位置 购买天数比例 利比里亚网址 Ul
是的 是的 是的 0.5 0.4 0.7
是的 是的 不 0.6 0.4 0.7
是的 不 是的 0.0 0.0 0.0
是的 不 不 1.1 0.9 1.3
不 是的 是的 0.1 0.0 0.1
不 是的 不 28.5 27.3 29.8
不 不 是的 0.1 0.0 0.1
不 不 不 69.2 67.8 70.4
Panel B: (£)
现有职位 购买的 结果位置 购买天数比例 利比里亚网址 Ul
是的 是的 是的 1.5 1.3 1.7
是的 是的 不 1.3 1.1 1.5
是的 不 是的 0.1 0.0 0.1
是的 不 不 1.9 1.6 2.1
不 是的 是的 0.1 0.1 0.2
不 是的 不 32.7 31.5 34.0
不 不 是的 0.2 0.1 0.3
不 不 不 62.2 60.9 63.5
C小组(英镑))
现有职位 购买的 结果位置 购买天数比例 利比里亚网址 Ul
是的 是的 是的 2.7 2.4 3.1
是的 是的 不 2.2 2.0 2.5
是的 不 是的 0.2 0.1 0.2
是的 不 不 2.7 2.4 3.0
不 是的 是的 0.2 0.2 0.3
不 是的 不 37.2 36.0 38.3
不 不 是的 0.3 0.2 0.4
不 不 不 54.5 53.3 55.8
每个面板的前四行显示的帐户购买日开始与NPD(2.2%的观察)。其中,1.1%从事NbD,1.1%从事非NbD。在一天结束时,有0.5%的投资组合被NPD平衡;有1.7%的投资组合被NPD平衡。每个面板的底部四行显示从NPD开始购买日的帐户(97.8%的观察)。其中,28.6%的投资者使用nbd,69.3%的投资者选择其他的分配。在只有0.2%的案例中,投资组合显示为NPD。B和C小组的结果相似。桌子 粮农组织 在…中 互联网附录 显示在限制样品中导致NPD的购买天数比例。在所有多股买入日的限制抽样中,只有2%的结果是NPD。
B.补充买入周和买入月的证据
在多股买入日,NPD可能并不常见,因为投资者在较长时间的投资组合中进行平衡,比如一周或一个月。通过专注于买入日,我们可能会错过投资者在一段时间内通过一系列交易实现的NPD,比如在一周或一个月内。忽略这种行为会导致我们低估数据中NPD的范围。
因此,我们在较长的时间间隔内对NPD进行检查,使用上节所定义的多股买入周和多股买入月的样本,但再次利用新账户。我们采用与上述相同的方法来确定投资者是否在较长的时间内实现NPD。表中报告的结果 四 ,显示NPD在这些较长的多股买入间隔中并不常见,仅有0.8%的多股买入周或买入月。
Table IV. 多股买入周和买入月的国家预算拨款
该表列出了多股买入周和买入月的汇总数据。每一行都报告买入周或买入月的百分比range (£),以不同数目的股票作为投资组合的周末或月末。在小组A中,一周被定义为从星期一到星期五的五个工作日。不包括由单一买入日组成的多股买入周。样本仅限于多股买入周,并在一周开始时有一个现有的头寸。在小组B中,一个月被定义为日历月。不包括由单一买入周组成的多股买入月。样本仅限于多股买入周,并在本月初有一个现有头寸。在L和UL栏中报告了自引导平均估计值的95%置信区间的下限和上限值。按账户分类后纠正了标准错误。
小组A:多股买入周
N Portfolios (%) 利比里亚网址 Ul 采购周
2 5.3 4.1 6.5 1,343
3 1.4 0.8 1.9 1,768
4 0.4 0.1 0.7 1,548
5 0.2 0.0 0.6 1,202
6+ 0.0 0.0 0.1 7,106
全部的 0.8 0.7 1.0 12,967
小组B:多股购买月份
N Portfolios (%) 利比里亚网址 Ul 月数
2 5.1 4.1 6.1 1,741
3 1.0 0.6 1.5 2,089
4 0.2 0.1 0.4 1,847
5 0.2 0.0 0.4 1,592
6+ 0.0 0.0 0.1 8,285
全部的 0.8 0.6 0.9 15,554
C.所有买卖日的证据
为了验证nbd的这一发现是否概括到新账户的全部样本,我们现在将分析扩展到检查购买,而不限制目前持有的股票数量、在买入日购买的一套股票或购买股票之间的间隔。这种分析的优点是,它利用了100%的买入交易。大多数买入日是单股买入日。人们可能会认为,投资者会断断续续地同时交易一些有利息的股票。但大多数交易都是单一股票,这暗示了狭窄的框架。因此,100%样本合并了任何数量的现有头寸、补仓交易和投资组合头寸,考虑到买入日的投资规模,这些头寸或多或少是可行的。
这一分析表明,在这一最广泛的样本中,Nbd是常见的,而在持有的库存数量和购买的库存数量的所有组合中,NPD是极为罕见的。图中的面板 3 请描述在买入日开始时投资者现有投资组合中的头寸数量和购买的股票数量的不同组合中,NbD和NPD观察到的比例。在每个面板中,水平轴表示当日买入的股票数量。用于定义nbd和nbd的带宽是)。红条和胡须显示出95%的置信区间的比例购买天数,在细胞显示NbD。蓝条和胡须显示95%的置信区间购买天数的比例显示NPD。
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图3
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幻灯片
购买多样化与欧宝投资组合多样化:全部购买日 .这些小块说明了多股购买在各股中的比例(以红色),当日结束时的投资组合头寸被剥离 (蓝色)。有关当日开始时投资组合内现有职位数目的单独小组,当日购买的股票数目见 X -每个面板的轴线。用于定义nbd和nbd的带宽是 )。样本仅限于新账户中的多股买入日数据。见部分 我 关于样本构造的细节。[颜色图可浏览於 wileyonlinelibrary.com ]
引人注目的是,nbd在买入日始终居高不下,当日开始时,投资组合中有多种股票。相比之下,在当日购买的所有现有头寸和股票数量的组合中,NPD是罕见的(但在当日开始时没有现有头寸的空账户除外,而按建设计算,该账户为NbD=NPD)。桌子 V 和 六 在每个单元格中报告平均值和引导95%的置信区间.这一分析表明,不论投资者是在增加投资组合还是增加新头寸,NPD都是极其罕见的。
表五 新一代投资组合多样化 N 购买和购买的股票 N 职位:全部购买日
该表显示了所有购买日的数据。每个单元报告购买天数的百分比allocations (£ )按买入日开始时的现有头寸数和当日购买的股票数计算。细胞[0.1]是空的,因为建造时它的价值为100%。方括号中的值报告了95%置信区间的下限和上限值。样本仅限于新账户数据中的多股买入日。见部分 我 关于样本构造的细节。第一行的数字与表中的数字略有不同 六 因为盘中价格波动。
单股购买 2股票购买 3股购买 4股购买 5股购买 6股购买
0现有职位 无 36.5 24.9 22.4 25.0 14.1
[34.8,38.3] [22.0,27.5] [19.0,25.8] [19.5,30.6] [10.6,17.8]
1个现有职位 8.6 7.3 4.7 4.8 10.0 4.5
[ 8.1, 9.2] [ 6.0, 8.5] [ 2.6, 7.1] [ 1.6, 8.7] [ 2.3,18.9] [ 0.0,10.5]
2个现有职位 2.3 3.9 2.9 0.0 2.8 4.8
[ 2.0, 2.5] [ 3.0, 5.0] [ 1.2, 4.5] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 9.7] [ 0.0,11.9]
3个现有职位 0.6 0.9 2.2 1.2 0.0 0.0
[ 0.5, 0.7] [ 0.5, 1.4] [ 0.8, 4.0] [ 0.0, 3.8] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0]
4个现有职位 0.3 0.5 0.3 1.1 0.0 0.0
[ 0.2, 0.4] [ 0.2, 0.9] [ 0.0, 0.9] [ 0.0, 3.6] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0]
5个现有职位 0.1 0.2 0.0 0.0 8.1 0.0
[ 0.0, 0.1] [ 0.0, 0.4] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0] [ 0.0,18.8] [ 0.0, 0.0]
6+现有职位 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3
[ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.0] [ 0.0, 0.8]
Table VI. 投资多元化 N 购买和购买的股票 N 职位:全部购买日
该表显示了所有购买日的数据。每个单元报告投资者将买入日投资的百分比(£ ),按买入日开始时的现有头寸数目及当日购买的股票数目计算。方括号中的值报告了95%置信区间的下限和上限值。样本仅限于新账户数据中的多股买入日。第一行的数字与表中的数字略有不同 V 因为盘中价格波动。
2股票购买 3股购买 4股购买 5股购买 6股购买
0现有职位 39.5 28.4 26.4 29.9 19.4
[37.7,41.4] [25.7,31.3] [22.8,30.5] [24.3,35.5] [15.5,23.6]
1个现有职位 31.5 27.0 19.0 30.0 19.7
[29.4,33.7] [22.6,31.7] [12.5,26.6] [17.5,42.2] [10.3,29.4]
2个现有职位 32.9 19.8 25.6 19.4 14.3
[30.6,35.0] [15.9,24.1] [16.5,34.9] [ 7.1,34.1] [ 4.8,25.6]
3个现有职位 29.2 19.4 16.7 20.6 21.1
[26.9,31.6] [15.4,23.5] [ 9.0,24.4] [ 8.3,35.0] [ 8.3,34.1]
4个现有职位 29.5 17.5 29.3 12.2 7.9
[26.7,32.4] [13.6,21.8] [20.8,38.9] [ 4.2,23.4] [ 0.0,17.6]
5个现有职位 30.6 17.8 20.9 35.1 17.2
[27.6,33.8] [13.4,22.5] [13.3,29.5] [16.7,53.1] [ 5.3,33.3]
6+现有职位 30.4 18.9 18.0 15.2 13.9
[28.2,32.6] [16.1,21.6] [14.4,21.7] [11.4,19.4] [ 9.2,19.1]
四.为什么投资者使用nbd启发式?
接下来我们研究了Nbd启发式的竞争性假说。对于投资者为什么使用这种启发式方法,我们有两个主要的假设,我们称之为 选股 国家预算司和 diversification-motivated 国家预算局。选择股票的nbd假设是,投资者对多种有吸引力的股票很感兴趣,这可能是因为最近的回报率表现强劲,或这些股票的重要消息(本着巴伯和奥丁的精神)。 2008)并选择在每只股票上投资同等金额的股票,而不考虑将更多股票纳入投资组合的风险收益。多样化动机的假设是,出于多样化减少风险的利益,可能只购买较少股票的投资者购买更多股票。这样做虽然使用同样的权重,但却给他们带来了明显的多样化好处。在第一种假设下,nbd是投资者很少注意多样化的结果;在第二种假设下,nbd是由多样化驱动的,是对一种反事实的改进,在这种情况下,投资者本可作出不那么多样化的购买决定。
虽然我们无法直接衡量投资者的想法,但这些替代假设提供了一个可检验的暗示:在选股假说下,当投资者购买类似的股票时,尤其是在其被认为的"吸引力",新闻报道的结果或风险和回报情况(因为他们被吸引到一组类似的股票),NBC应该更为普遍。在多元化动机的假设下,当投资者购买不同或相关性较低的股票(因为他们寻求通过购买股票的选择实现多样化)时,nbd应该更为普遍。
我们通过衡量投资者在多股买入日购买的股票的相似性来检验这些假设,然后将这些相似性衡量与各股之间的分配可能性联系起来。在本分析中,我们借鉴了股票相似性的四个指标.
首先,我们根据股票特性和最近的股票表现,采用三种股票相似性的衡量方法,衡量(一)特殊回报率、(二)过去60天回报率和(三)远期60天回报率的绝对差异。特殊回报的计算方法是根据单一指数模型估计在伦敦证券交易所上市的普通股的日超额回报。 20
其次,我们衡量股票在当日新闻中对投资者的重要性。为了做到这一点,我们将使用Trmi"嗡嗡声"衡量标准,将新闻和社交媒体对股票正面报道的每日指数合并到我们的数据中。Trmi收集来自世界各地传统新闻媒体和社交媒体网站的数据,以实时衡量对个人证券的正面情绪量。这是通过自然语言处理技术来实现的,由此可以推导出对股市情绪的定量衡量。在某一天,一只股票可能会出现数以万计的积极情绪事件,而在其他日子,一只股票可能很少或根本没有情绪事件。 21 在任何一天,少数股票占到了TRMI的很大比例,那就是当天"新闻"中的股票。 22
我们计算了购买股票之间的绝对差.随著日积量的变化,我们衡量各股间之声差,作为该股占总声的绝对差。然后,我们计算一个三天的移动平均数,这是该股收到的Trmi债券的比例。两个股票之间的绝对差异更大,这意味着一个股票与投资者购买的其他股票相比,当天的市场情绪更乐观。
图形 4 说明了这些股票相似性度量与NBC之间的关系.该图以股票相似性度量的十分之一,绘制了双股买入日的比例。注意这四个相似度的度量值之间的关联性很弱。 23
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图4
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国家基准和股票相似性:双股票买入日 .这个数字显示了在所有的两个股票买入日中,两个股票的买入日投资平均分配(单位:英镑)的比例。"平等"的定义范围从49%到51%不等。样品只限于两股购买日。见部分 我 关于样本构造的细节。95%的置信区间用错误条表示。
每幅图 4 显示了一个明确的消极关系股票相似性和nbd显示在每个面板。我们对图中观察到的关系进行量化 4 利用横断面多元回归模型。在线性概率模型中(为便于解释而显示;从质子和逻辑模型中得到非常相似的结果),从属变量是一个虚拟变量,表示两个股票的买入日分配是否为Nbd。模型是根据所有多股购买日的抽样估算的。
我们根据三个规格报告结果。第一个规范包括基于股票回报率的股票相似性的三个度量标准.第二个规范增加了TRMI的测量。第三个规范添加了一组控制变量,这些变量可能解释nbd行为。模型中包括的控制变量有:
性别和年龄:先前的研究表明性别是重要的(巴伯和奥丁)。 2001 )( 2002 )、阿格纽、巴尔杜齐和桑登( 2003 )、道恩及休伯曼( 2005 ),米切尔等人。( 2006 )。研究还显示年龄也很重要( 2013 )).
投资组合的规模和特点:这些是有限关注的控制。 24 如果投资者在计算最佳投资组合中每只股票的投资份额时面临固定的成本(例如投资组合计算的时间或心理成本),那么对于经济股份低的投资选择,投资者可能会选择简单的典型多元化启发。在具有固定优化成本的模型中,值得支付优化成本(例如:,时间成本)只有当赌注足够高时。此外,投资者在出现分心时,可能会不注意自己的投资选择(如在赫什莱弗、林姆和特奥)( 2011 )。这是德拉维尼亚和波莱的一个特征( 2009指的是"行为疏忽";它们提供了证据,表明市场对周五公布的收益反应减弱。
交易频率:研究发现,投资者在获得更多的交易经验时,会学会避免这种配置效应(冯和海孔)。 2005 )塞鲁、顺威及斯托夫曼( 2010 ),但在投资首次公开发行(ipo)时,投资者似乎没有从他们的错误中吸取经验教训(卡斯蒂纳和克纳普。 2008 ),蒋介石。( 2011 )。有证据表明,个人在使用金融产品时从以往的经验中吸取了经验教训。( 2008 )、、及地主( 2013 )、米拉维特和帕拉西奥斯-韦尔塔( 2014 )。我们控制交易频率,跟随理发师和奥丁( 2001 ). 25
第一个规范采用了所有账户抽样中的所有双股买入天数;第二个规范限于涉及富时交易指数中的股票的两股买入天数;第三个规范进一步限于新账户抽样,其中提供了模型中的全套协变量。 26
结果见表 七..预测nbd的相似性度量系数为负,在大多数模型中,在1%或更低的水平上具有统计意义。评估模型3中的系数,在过去60天的回报中,一个标准差的增加会降低标准差的四分之一的可能性,而等值影响的大小是标准差的八分之一,而一个标准差的特殊回报的差异增加了,大约三分之二的标准差的差异增加了嗡嗡。系数估计还表明,当当日购买的股票数量较大时,以及当投资者在当日进行抛售时,在较高的交易频率下,nbd的可能性较小。
Table VII. 线性回归系数:多股买入日
该表报告了线性回归模型估计的系数。括号中显示的标准错误。相关变量是一个1/0的虚拟值,表示购买日投资是否在范围,定义为 .性别和出生十年包括在所有模式中,而在第3和第4模式中包括了年度模拟,但没有显示。样品只限于多股购买日。有些独立的变量只适用于部分账户。例如, 投资组合价值 , 投资组合中的库存数量 ,以及 现有位置假人 只供新账户使用。表中列报了相关和独立变量的统计数据。 粮农组织七 在…中 互联网附录 .*表示5%水平、1%水平和0.1%水平的统计意义。标准错误被纠正为分类账户和购买日期.
四 (1) (2) (3)
过去60天的回港次数有差异 −0.0002 −0.058 *** −0.093 ***
(0.003) (0.013) (0.022)
在未来60天的返回时间内有差异 −0.107 *** −0.108 *** −0.059
(0.007) (0.011) (0.034)
特殊回报的差异(60天) −0.034^ *** −0.110^ *** −0.076
(0.003) (0.011) (0.026)
按嗡嗡声比例计算的差异(3天管理结果) −0.381 *** −0.456^ ***
(0.036) (0.085)
每月交易额 −0.002
(0.001)
Portfolio Value (/ 10,000) −0.001*
(0.0004)
投资组合中的库存总量 0.002*
(0.001)
当日的国内生产总值(10000) 0.002
(0.003)
N (购买的股票) −0.043 ***
(0.006)
现有位置假人 −0.060 ***
(0.013)
同一天的销售假人 −0.081 ***
(0.015)
(intercept) 0.312 *** 0.498 *** 0.606 ***
(0.087) (0.125) (0.093)
意见 201,009 86,932 10,314
R 2 0.011 0.012 0.031
调整的 R 2 0.011 0.012 0.029
总之,实证分析支持了选股解释国家基准。分析表明,按照最近的股票回报率特征和当前市场情绪的定义,在投资者购买类似股票时,nbd更为普遍。这与投资者被吸引到类似的有吸引力的股票,并使用一个纳维启发式的投资在每个股票等额。
五.国家预算司和投资组合业绩
我们的主要结果是,投资者经常使用nbd,而没有证据表明他们使用nbd,这就提出了nbd是否以及在多大程度上损害投资组合表现的问题。对于可能无法使用先进的投资组合优化工具的个人投资者, 规则可能是一种可行的次优投资组合分配策略。 27
在本节中,我们评估了nbd的投资组合表现。我们既考虑了标准的复杂业绩衡量标准、投资组合的风险调整回报率,也考虑了不那么复杂的未调整回报衡量标准,这些指标可能会吸引不专注于投资组合多样化的投资者。
我们首先用未经调整的平均回报率来评估NbD投资者(相对于非NbD投资者)的投资组合表现。虽然这种回报的衡量方法很简单,而且可以说很简单,但它可能是挑选股票的nbd投资者最看重的一种。我们在我们的样本中根据Nbd的强度将投资者分为三类:"50%或以上Nbd","至少一个Nbd","从不Nbd"投资者。共有50%或以上的Nbd投资者有两个或更多的多股买入日,其中50%为Nbd。在数据期内,最小的一个nbd投资者至少展示过一次nbd。在数据期内,从未有过nbd投资者在任何时候展示过nbd。50%或更多的nbd投资者是一个最少的nbd投资者的一部分,而nbd投资者从不排斥其他两种类型的投资者。然后,我们比较这三个组在样本期间的未调整回报。收益按月频率计算,包括股息支付(数据所示股息再投资),并计算出费用净额。
图中显示了nbd和非nbd投资者的平均年回报率。 5 .平均而言,从未有过nbd投资者的年回报率比持有50%或以上nbd或最低的nbd(这些群体的回报率非常相似)的投资者高出约三分之一。非nbd组与其他组之间的平均回报率差异在1%水平上有统计学意义。这些结果表明,在抽样期的时间范围内,非基准投资者的平均表现没有超过非基准投资者。尽管nbd投资者似乎专注于选股,并可能将认知资源投入到他们的股票选择上,但这并不能在表现优异的情况下得到回报。这基本上符合投资者通过其交易活动表现不佳的证据,至少平均而言(Barb和Odan)。 2013 )).
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图5
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NbD和非NbD投资者的年度总回报 .这个数字显示50%或以上nbd的年平均回报率,至少一个nbd,从来没有nbd投资者。50%或以上的nbd投资者有两个或更多的多股买入日,其中50%或以上为nbd。在数据期内,至少有一个nbd投资者至少展示过一次nbd。在数据期内,从未有过nbd的投资者从未展示过nbd。前两个群体并不相互排斥。年平均收益是按每月平均收益计算的,其中包括股息收益,并减去费用。见部分 我 关于样本构造的细节。
Nbd投资者的年平均回报率较低,但作为一种多样化战略,Nbd的缺点可能会加剧这种情况。为了评估这一可能性,考虑到我们可以追踪投资者风险回报表现的相对较短的时间窗口,我们借鉴了模拟方法。特别是,我们在采用NbD策略时,与NPD策略相比,模拟投资组合的性能。我们选择NPD策略,不仅是因为它与NPD的自然对应,而且是因为在实践中实施起来很简单。如前所述,德米格尔、加拉皮和上肢( 2009 )对14个不同的投资组合估计和形成模型进行样本外性能评估,发现在合理的时间范围内,没有一个模型的性能比NPD持续的好。
为了进行这项工作,模拟资产回报是根据德米格尔、加拉皮和上排使用的单一因子模型生成的( 2009 )。我们假设一个投资者 我 持有包括
风险资产,其中一个因素。因素的年超额回报,
,来自正态分布
.剩余人员的年超额回报率
风险资产,
,跟随
,在哪里 B 是因素负荷和
是从正态分布
和
是一个对角变量协方差矩阵,其中对角元素的平方根代表特殊的波动性。
我们在一个时间范围内执行nbd和nbd规则 T (月)每一步都定期向投资组合捐款。根据NPD规则,每次出售和购买资产,以重新平衡投资组合
体重。根据《国家银行条例》的规定,每月分摊的会费与
资产。我们在1,000个模拟的基础上使用夏普比率来评估投资组合的表现。
校准分析的一个关键参数是特殊波动性。这就是nbd和nbd策略分歧的地方。在没有特殊波动性的情况下,这些策略是完全相同的,因为股票有完全相关的风险,因此股票权重是无关的。因此,根据历史数据,我们提出了两种校准,一种是低的,另一种是高度特殊波动性(对角元素的平方根)。
)。这些参数是根据数据中估计的库存年度化特殊挥发性的四分位数范围(25%至75%)进行校准的(模拟中使用的其他参数值与德米格尔、加尔帕皮和上肢的参数值相同( 2009 ):
和
; B 平均分布在0.5到1.5之间。在低特质风险模拟中,特质成分来自 U [0.10,0.30],移至 U 在高特质风险模拟中。我们对每对组合进行模拟
和.
我们把在伦敦证交所上市的普通股的日超额回报率与单一指数模型相结合,该模型是富时500指数。(请注意,我们使用了整个数据期间交易的200只股票,这些股票在数据中交易最频繁。超过25%交易日日回报率为零的股票被排除在外。作为无风险利率,我们使用了英国。政府负债一年现货利率 https://www.bankofengland.co.uk/statistics/yield-curves.)估计年化特别挥发度的四分位数范围(25%至75%)分别约为0.50(低特别风险模拟的平均值)和0.50(高特别风险模拟的平均值)。56%的股票在低特质风险模拟的参数值范围内(0.10至0.30),17%的股票在高特质风险模拟的参数值范围内(0.40至0.60)。
桌子 八. 总结了模拟演习的结果。在低特质风险模拟中,见小组A,A t -测试不能否定NBD和NPD战略的平均夏普比率相等的零假设。在小组A中的NPD模拟与德米盖尔,加尔拉皮,和上排表6一致( 2009 ).
Table VIII. NPD与NbD的夏普比率模拟
该表显示了基于单因子模型的模拟的夏普比率。括号中的值是 P -来自A的价值观 t -测试新生产力发展和新生产力发展战略之间的夏普比率差异。
小组A:低特殊风险
策略
NPD 0.127 0.128 0.136 0.139 0.134 0.140
Nbd 0.125 0.124 0.135 0.135 0.133 0.136
(0.661) (0.111) (0.736) (0.161) (0.791) (0.151)
小组B:高特殊风险
策略
NPD 0.091 0.091 0.109 0.107 0.126 0.119
Nbd 0.081 0.079 0.097 0.084 0.116 0.092
(0.015) (0.000) (0.004) (0.000) (0.014) (0.000)
相比之下,在小组B所示的高特性风险模拟中,Nbd大大降低了与NPD相比的夏普比率,以及 t -在大多数情况下,在1%的水平上,测试驳回了夏普比率中的平等无效假设。两者的夏普比的差异都增加了
和 T .根据nbd规则,与nbd相比,夏普比下降了11.0%(与nbd相比)。
和) to 22.7% (with
和).
由此产生的一个关键问题是,在高异常风险下,nbd表现明显较差,这是因为高异常风险是否与投资者参与nbd的弱倾向相关。在其他分析中,我们研究了特殊风险(以富时100指数在10天范围内的波动性来衡量)与NbD交易所占比例之间的关系,以及nbd交易的平均价值。如果nbd投资者在特殊风险加剧的情况下对使用nbd的负面影响作出反应,我们预计,当特殊风险高时,nbd交易的普遍性和/或价值会下降。不过,另外的分析表明,当特殊风险增加时,NbD也是同样普遍的(有一些迹象表明,当特殊风险达到最高值时,NbD更为普遍)。 28 当特殊风险增加时,nbd交易的平均价值也没有减少。因此,当特殊风险高时,投资者似乎没有意识到使用nbd的不利影响,这强化了我们的主要结果:这些投资者在使用nbd时似乎没有专注于多元化。
为了直观地理解NbD作为多样化战略的缺点,考虑NbD是如何导致投资组合权重的任意差异的,所以我们不希望它在平衡投资组合和分散风险方面做得像NPD一样好。 29 当有更大的特殊风险被分散时,这种不平衡往往会增加投资组合风险。我们数据中的投资者显示,当这些风险很高时,nbd并没有减少。
此外,随着随机回报的实现相对于资产价值的转移,投资组合权重趋于不同, T ,当回报相关性较低时(即:,特殊风险很高)。这种差异对于已经不平衡的投资组合会造成特别大的非多样化,就像在Nbd下出现的那样,因为少数大多数持有的股票的权重的随机差异对投资组合的波动性影响更大。相比之下,NPD调整投资组合权重以抵消随机发散。这对nbd的不利影响正在增加,因为 T 和
,较高 T 允许进一步随机偏离最初的重量和更高的
在回报率上产生较低的相关性。我们对交易模式的分析表明,在实践中,投资者并没有减少他们使用nbd来降低这些风险。
因此,这一测试没有提供任何证据表明nbd投资者甚至将降低风险作为nbd的动机。这一结论需要注意的是,基于均值和方差的夏普比率不足以描述关心偏斜性的投资者的福利。此外,一般而言,夏普比率不足以描述动态的终身消费/投资组合选择环境中的福利。
六.出售
投资者在卖出多股股票时,可以采用纳塔夫销售多元化(NSD)的启发式方法。然而,如果nbd是由于框架狭窄,那么ndd可能就不那么可能了,例如,在做销售决策时,投资者会面临投资组合信息。过去的研究,包括众所周知的性格影响(巴伯和奥丁) 2013 )及等级影响(哈茨马克( 2015))表示投资者的销售行为与投资组合的架构有关。通过这些启发,投资者倾向于从他们投资组合中的分布中挑选股票。事实上,在我们的数据中,绝大多数的抛售日都涉及单一股票。我们观察到1,108,080天的销售日,其中84%涉及单股销售。大多数销售交易是清算销售(62%)和其余部分销售。(另一类是空头交易,这在我们的数据中并不常见,只影响到7%的买卖。)
A.多股销售日销售
进一步分析 互联网附录 说明出售收益的比例从随机选择的股票,股票A,在两个股票销售日。最高峰在49%到51%的时间间隔中,约占销售天数的10%.总的来说,只有6.2%的多股股票销售日的投资者选择了NSD。总体而言,NSD在数据中的销售天数不到1.5%。
B.销售来实现投资组合
或者,投资者出售头寸时可以达到NPD。同样,在买入股票时,这可能比NPD更有可能,因为出售股票必然要考虑现有头寸的价值。我们根据投资组合中当日开始时的现有头寸数、售出的头寸数(部分或全部清偿)以及由此产生的头寸数的组合,计算出导致净现值的销售天数百分比。结果表明,NSD是一个非常罕见的结果。 30
七.投资者是否共同选择投资金额 N ?
使用nbd启发式的一个可能动机是它简化了决策问题。如果是这样的话,我们希望使用nbd启发式的投资者能够以简单的方式实现它。为了研究这个问题,我们分析投资者如何选择某一天的总投资额和购买的股票数量( N )。我们发现,他们的选择是为了简化除法计算,比如说,选择投资大约15,000英镑在3只股票上,或者10,000英镑在2只股票上。这与nbd投资者倾向于简单化是一致的。
形象 6 ,我们在多股买入日计算投资金额,在此期间,个人将购买的股票分开。 ,因为不同的价值 N .这幅图的显著特点是,投资金额在简单整数的基础上增加了。 N .从小组A开始, one observes heaping at values of £1,000, £2,000, £4,000, £10,000, and £20,000. By contrast, in Panel B, with我们看到,投资额主要是3,1,500英镑、3,000英镑、6,000英镑、9,000英镑、15,000英镑和30,000英镑的简单倍数。我们进一步看到这种模式什么时候.C小组,显示, we see heaping at £2,000, £4,000, £8,000, £10,000, £12,000, £20,000, and £40,000. In Panel D, showing,我们看到,这一指数分别为2,500英镑、5,000英镑、10,000英镑、25,000英镑和50,000英镑。进一步惊人的是,模式投资银行的投资额为2,000英镑。, £3,000 when, £4,000 when以及5,000英镑 .这种行为的一个结果是,它产生了几乎相同的投资额分布 每件存货涉及2到5只股票的多股买入日。每只股票在5-股买入日的投资额分配与在2-股买入日的分配几乎相同。因此,买入日的总投资额随着买入股票的数量单调上升,而每只股票的平均投资额保持不变。然而,虽然每个股票的平均投资额与抽样中的股票数量保持不变,但在投资者一级并非如此。仅有2.3%的投资者在每项交易中花费大约相同的金额(允许10%的带宽),仅限于在抽样期内进行至少一次多股买入交易和一次单股买入交易的投资者。因此,我们可以排除这样的假设,即NbD的出现是因为投资者总是投资于每只股票的固定数量,有时在同一天买入多只股票。
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图6
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幻灯片
按买入股票数量分列的买入日投资总额分布情况(单位:英镑) .这些小组说明了涉及2至5只股票的多股买入日投资资金的分配情况(单位:英镑)。样品只限于多股购买日。见部分 我 关于样本构造的细节。
这方面一种令人信服的模式的一个例子是,投资者倾向于购买2股而不是3股,花费2,000英镑,购买3股,花费3,000英镑,但通常是2股而不是3股,花费4,000英镑。这表明,可用于投资的资金总额可能是以非常非单调的方式购买股票的数量。对这些结果的一种解释是,投资者不仅利用了 作为一个简单的启发式分配 N 但他们选择的总投资额分配到 变成一个简单的计算。不幸的是,我们既没有实验性的,也没有自然的外生变异的来源,无论是在总投资额上还是 N 投资者内部或之间。
八.结论
我们研究了投资者如何接近一个共同的金融选择:如何在同一天购买的多只股票中分配投资资金。以往对退休储蓄基金分配的研究建议投资者使用启发式的,但没有解开个人是否使用通常情况下,将投资额除以各基金,或作为投资组合的目标分配。我们揭示了这些问题,表明投资者的一个共同方法是通过应用对他们的购买日购买的启发,大约相等的数量投资于几个股票购买某一天或混合的股票和基金,这是一种行为,我们称之为nbd。相比之下,投资者几乎从来不会在每只股票上投资大约相同的金额,这是我们称之为NPD的结果。
使用nbd启发式的倾向随着投资者经验和财务利益的减少,与学习和注意力分配模式一致。尽管如此,即使投资者经验丰富,财务风险大,但利用国家发展基金进行投资的比例仍在20%以上。因此,nbd对投资者的经验和投资的经济利害关系只有轻微的敏感性。投资者可能会使用nbd启发式,因为它具有简单的吸引力。与这一理念相一致,投资者以一种简单的方式实现nbd,似乎选择了两者的利润率,以使任务在数学上很简单。
使用nbd启发式结果为单个股票创建投资股票,这些股票没有密切接近投资者总体投资组合中的均值。这种行为与狭窄的框架是一致的,即投资者似乎是在独立于现有投资组合头寸的情况下,在股票之间分配资金。换句话说,他们参与了 交易的 用框架代替 投资组合 框架。
巴伯里斯和黄( 2001 )认为,当投资者考虑在其投资组合中增加一个渐进的赌博时,投资者对增量而不是整个投资组合的范围很窄,这为其他令人困惑的现象提供了解释,例如拒绝小型独立赌博和参与股市的难题。我们表明,这种狭窄框架的轨迹也明显体现在对已在投资组合中的资产的增量购买上。结果1 N 投资者的行为尤其清楚地表明,投资者参与的是对增量购买的狭窄框架。即使以购买资产为条件,对交易的狭窄框架也会导致在资产交易中的错误选择。 相对权重分配给交易中不同的证券.因此,我们记录了狭窄的框架延伸到增量投资组合,而不仅仅是单一的投资组合。这意味着投资决策的行为模型应该包含投资者的交易框架的影响。
我们的研究结果也对以缴款为基础的储蓄计划,如养老金计划的设计产生了影响。这类计划通常要求投资者选择跨基金的购买权,以便每月连续购买 捐款.这可能会产生不利的副作用,鼓励投资者在不综合考虑当前投资组合分配的情况下使用Nbd启发式。我们的研究结果表明,不同的方案可能有助于投资者实现更好的多元化投资组合。这样的计划可以为他们提供一个选择,而不是整个投资组合目标。然后,该计划将自动向投资者提供(一)建议的投资组合重新分配,和(二)符合这一目标的每月捐款加权。未来研究的一个有趣的话题是,这种方案是否能改善投资者的多样化和投资组合的表现。