偏好投资于本国股票是自我归因的表现吗

1. 中国股票市场里，个人（或机构）投资者的行为模式特点是什么详请点进

当股市上涨或下跌的时候，投资者更倾向于买入股票和抛出股票。当股票价格过高或过低的时候，投资者倾向于卖出股票和买入股票

2. 对投资于股票还是基金,你是怎么考虑的,有哪些认识

投资项目基金股票所需资金（保证金）100%70%~100%获利方式视形态而定，一般比银行定期略高。上涨时回报率可观，下跌时资金受困。风险程度视种类而定人为炒作风险甚高交易时间（每天）视种类而定，一般5~6小时。3~5小时可掌握之买卖形式专人操盘，本人无法控制。单线买卖限价单，市价单，成交都要寻找买卖对手后才能成交。市场规模地区性及国际性地区性灵活性慢普通手续费及税项交易税千分之一加手续费交纳税千分之三

3. 证券投资学 为什么投资时,风险偏好的人选择股票,风险厌恶的人选择债券

风险偏好不同对应着风险属性不同的金融产品。
股票涨跌浮动较大，且比较随机，风险较高，适合于风险偏好的投资者。
反之，债权类产品因为是债权属性，风险较低，对应的收益稳定，适合厌恶风险的投资者。

4. 股票最基本的特征是什么

是收益性，正确答案...本来以为是永久性的一点结果错了...

5. 股票投资与债券投资相比的特点是（ ）。

股票投资与债券投资相比的特点是风险大、收益高、价格易波动。

股票投资具有高风险、高收益的特点。理性的股票投资过程，应该包括确定投资政策、股票投资分析、投资组合、评估业绩、修正投资策略五个步骤。

债券作为投资工具其特征：安全性高，收益高于银行存款，流动性强。由于债券发行时就约定了到期后可以支付本金和利息，故其收益稳定、安全性高。

特别是对于国债来说，其本金及利息的给付是由政府作担保的，几乎没有什么风险，是具有较高安全性的一种投资方式。

(5)偏好投资于本国股票是自我归因的表现吗扩展阅读：

投资分析方法：

基本分析法能够比较全面地把握股票价格的基本走势，但对短期的市场变动不敏感。

技术分析贴近市场，对市场短期变化反应快，但难以判断长期的趋势，特别是对于政策因素，难有预见性。

从上可知，基本分析和技术分析各有优缺点和适用范围。基本分析能把握中长期的价格趋势，而技术分析则为短期买入，卖出时机选择提供参考。

投资者在具体运用时应该把两者有机结合起来，方可实现效用最大化。

6. 风格投资与收益协同性能够预测股票收益吗

偏股型基金的收益表现可以归因于什么？择股，择时，还是风格？重仓于某个行业板块？这些都是归因分析试图去回答的问题。可以利用统计学手段，根据每天的净值，进行大致测算。归因分析的第一步是找出基金收益中有多少比例是来源于市场大盘和投资风格。这么说来有点复杂，题主自己去探索吧，现在工作比较忙，我都懒得研究，直接投资流量矿石炒矿了。

7. 行为金融学问题

行为金融学(behavioral finance，BF)是金融学、心理学、行为学、社会学等学科相交叉的边缘学科，力图揭示金融市场的非理性行为和决策规律。行为金融理论认为，证券的市场价格并不只由证券内在价值所决定，还在很大程度上受到投资者主体行为的影响,即投资者心理与行为对证券市场的价格决定及其变动具有重大影响。它是和有效市场假说(efficient market hypothesis,EMH)相对应的一种学说，主要内容可分为套利限制（limits of arbitrage）和心理学两部分。[编辑] 套利限制 有效市场假说认为理性交易者（也称为套利者）会很迅速的消除非理性交易者（也称为噪声交易者）引起的证券价格对其价值的偏离。行为金融学认为即使当一种资产被广泛的误价时，纠正这种误价的策略可能非常有风险。[编辑] 心理学 行为金融学融汇了心理学基本原理，其主要表现在信仰（过度自信、 乐观主义和如意算盘、代表性、保守主义、确认偏误、 定位、记忆偏误）以及偏好( 展望理论、模糊规避)在行为金融学的应用。行为金融学理论行为金融学是将行为科学、心理学和认知科学的成果运用到金融市场中，“有限理性”与“有限套利”是其两大支柱。它用“前景理论”描述人的真实性，认为金融市场中的投资者是不具有长期理性行为的，至多拥有“有限理性”。短期来看，在某个具体的决策上，投资者可能是理性的、正确的；但从长期来看，投资者不具有统筹的、连续性的最优投资决策，不能严格按照“贝叶斯规则”行事，其投资行为是非理性的，甚至是错误的。 (一)理论基础 1．期望理论。期望理论是行为金融学的重要理论基础。Kahneman和Tversky(1979)通过实验对比发现，大多数投资者并非是标准金融投资者而是行为投资者，他们的行为不总是理性的，也并不总是风险回避的。期望理论认为投资者对收益的效用函数是凹函数，而对损失的效用函数是凸函数，表现为投资者在投资帐面值损失时更加厌恶风险，而在投资帐面值盈利时，随着收益的增加，其满足程度速度减缓。期望理论成为行为金融研究中的代表学说，利用期望理论解释了不少金融市场中的异常现象：如阿莱悖论、股价溢价之迷(equitypremiumpuzzle)以及期权微笑(optionsmile)等，然而由于Kahneman和Tversky在期望理论中并没有给出如何确定价值函数的关键--参考点以及价值函数的具体形式，在理论上存在很大缺陷，从而极大阻碍了期望理论的进一步发展。 2．行为组合理论(BehavioralPortfolioTheory，BPT)和行为资产定价模型(BehavioralAssetPricingModel，BAPM)。一些行为金融理论研究者认为将行为金融理论与现代金融理论完全对立起来并不恰当。将二者结合起来，对现代金融理论进行完善，正成为这些研究者的研究方向。在这方面，Statman和Shefrin提出的BPT和BAPM引起金融界的注意。BPT是在现代资产组合理论(MAPT)的基础上发展起来的。MAPT认为投资者应该把注意力集中在整个组合，最优的组合配置处在均值方差有效前沿上。BPT认为现实中的投资者无法作到这一点，他们实际构建的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的行为资产组合，位于金字塔各层的资产都与特定的目标和风险态度相联系，而各层之间的相关性被忽略了。BAPM是对现代资本资产定价模型(CAPM)的扩展。与CAPM不同，BAPM中的投资者被分为两类：信息交易者和噪声交易者。信息交易者是严格按CAPM行事的理性交易者，不会出现系统偏差；噪声交易者则不按CAPM行事，会犯各种认知偏差错误。两类交易者互相影响共同决定资产价格。事实上，在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，因为均值方差有效组合会随时间而改变。 (二)投资行为模型 1．BSV模型(Barberis，Shleffer，andVishny，1998)。BSV模型认为，人们进行投资决策时存在两种错误范式：其一是选择性偏差(representativebias)，即投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够，这种偏差导致股价对收益变化的反映不足(under-reaction)。另一种是保守性偏差(conservation)，投资者不能及时根据变化了的情况修正自己的预测模型，导致股价过度反应(over-reaction)。BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致证券的市场价格变化偏离效率市场假说的。 2．DHS模型(Daniel，HirsheiferandSubramanyam，1998)。该模型将投资者分为有信息和无信息两类。无信息的投资者不存在判断偏差，有信息的投资者存在着过度自信和有偏的自我归因(serf-contribution)。过度自信导致投资者夸大自己对股票价值判断的准确性；有偏的自我归因则使他们低估关于股票价值的公开信号。随着公共信息最终战胜行为偏差，对个人信息的过度反应和对公共信息的反应不足，就会导致股票回报的短期连续性和长期反转。所以Fama(1998)认为DHS模型和BSV模型虽然建立在不同的行为前提基础上，但二者的结论是相似的。 3.HS模型(HongandStein，1999)，又称统一理论模型(unifiedtheorymodel)。统一理论模型区别于BSV和DHS模型之处在于：它把研究重点放在不同作用者的作用机制上，而不是作用者的认知偏差方面。该模型把作用者分为“观察消息者”和“动量交易者”两类。观察消息者根据获得的关于未来价值的信息进行预测，其局限是完全不依赖于当前或过去的价格；“动量交易者”则完全依赖于过去的价格变化，其局限是他们的预测必须是过去价格历史的简单函数，在上述假设下，该模型将反应不足和过度反应统一归结为关于基本价值信息的逐渐扩散，而不包括其他的对投资者情感刺激和流动性交易的需要。模型认为最初由于"观察消息者"对私人信息反应不足的倾向，使得“动量交易者”力图通过套期策略来利用这一点，而这样做的结果恰好走向了另一个极端--过度反应。 4．羊群效应模型(herdbehavioralmodel)。该模型认为投资者羊群行为是符合最大效用准则的，是“群体压力”等情绪下贯彻的非理性行为，有序列型和非序列型两种模型。序列型由Banerjee(1992)提出，在该模型中，投资者通过典型的贝叶斯过程从市场噪声以及其它个体的决策中依次获取决策信息，这类决策的最大特征是其决策的序列性。但是现实中要区分投资者顺序是不现实的。因而这一假设在实际金融市场中缺乏支持。非序列型则论证无论仿效倾向强或弱，都不会得到现代金融理论中关于股票的零点对称、单一模态的厚尾特征。 （三）实证检验 进入20世纪80年代以来，与现代金融理论相矛盾的实证研究不断涌现，主要体现在投资策略的改变上。下面介绍几种典型的行为金融策略： 1．小公司效应。小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。Banz(1981)发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。同一年，Reimganum(1981)也发现了公司规模最小的普通股票的平均收益率要比根据CAPM模型预测的理论收益率高出18％。最近Siegl(1998)研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7％，而且小公司效应大部分集中在1月份。由于公司的规模和1月份的到来都是市场已知信息，这一现象明显地违反了半强式有效市场假设。Lakonishok等(1994)的研究发现，高市净盈率的股票风险更大，在大盘下跌和经济衰退时，业绩特别差。市盈率与收益率的反向关系对EMH形成严峻的挑战，因为这时已知的信息对于收益率有明显的预测作用。 2．反向投资策略(contraryinvestmentstrategy)。就是买进过去表现差的股票而卖出，过去表现好的股票来进行套利的投资方法。一些研究显示，如选择低市盈率(PE)的股票；选择股票市值与帐面价值比值低、历史收益率低的股票，往往可以得到比预期收益率高很多的收益，而且这种收益是一种"长期异常收益"(1ong-termanomalies)。Desia、Jain (1997)，Ikenberry、RankineStice (1996)也发现公司股票分割前后都存在着正的长期异常收益。行为金融理论认为反向投资策略是对股市过度反应的一种纠正，是一种简单外推的方法。 3．动量交易策略(momentumtradingstrategy)。即首先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股市收益和交易量满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融定义的动量交易策略源于对股市中间收益延续性的研究。Jegadeeshkg与Titman(1993)在对资产股票组合的中间收益进行研究时发现，以3至12个月为间隔所构造的股票组合的中间收益呈连续性，即中间价格具有向某一方向连续的动量效应。事实上，美国价值线排名(valuelinerankings)就是动量交易策略利用的例证。动量交易策略的应用其实就是对EMH的再次否定。 4．成本平均策略和时间分散化策略。成本平均策略指投资者根据不同的价格分批购买股票，以防不测时摊低成本的策略，而时间分散化指根据股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，随着投资者年龄的增长而将股票的比例逐步减少的策略。这两个策略被认为与现代金融理论的预期效用最大化则明显相悖。Statman(1995)，Fisher、Statman(1999)利用行为金融中的期望理论、认知错误倾向、厌恶悔恨等观点对两个策略进行了解释，指出了加强自我控制的改进建议。 （四）行为金融的发展前景 行为金融学起源于对金融市场“异象”的解释。Kuhn（1970）指出，历史地看，对于显著的异象存在三种回应。第一，一开始出现的异象可以随即在原有的理论框架下解释。第二，认为现有的知识无法解决这个问题，留给未来的研究者去解决。第三，理论基础发生改变，使得异象在新的框架下被解释。显而易见，行为金融的研究努力就是第三种回应。行为金融在试图解释异象的时候，借助于心理学研究中的人类心理和行为模式，从而使得其理论的前提假设逼近现实，即是改变了现代金融理论的理论基础。 目前成型的行为金融学模型还不多，研究的重点还停留在对市场异常和认知偏差的定性描述和历史观察上，以及鉴别可能对金融市场行为有系统影响的行为决策属性。由于人类决策心理是多样化的，仅仅根据某一或某几种心理效应来解释特定的市场现象是远远不够的。Frankfurter and McGoun（2002）认为，行为金融的反驳是无力的，最终要被现代金融吸收同化。笔者并不赞同这种观点。因为目前行为金融研究虽然比较松散，但这是最终建立具有系统解释能力的统一的行为金融理论所不可逾越的阶段，只有经过这一阶段的积累才可能最终建立统一体系。目前已经鉴别的具有潜在公理地位的心理决策属性包括：决策者的偏好一般是多方面的，对变化是开放的，并且常常形成于决策期间本身；决策者是适应性的，决策的性质和环境影响决策过程和决策技术的选择；决策者追求满意的而非最优的解，等等。因此，继续将心理学的研究成果应用于金融研究之中，以期建立一个统一的、系统的决策心理框架，根据这个框架发展出完整的行为金融理论，这将是行为金融研究的一般过程和发展方向。并且，随着这一过程的终结，行为金融将自然而然地取代现代金融理论而成为金融理论的主流。 现代经济学发展的一个明显趋势就是越来越注重理论的微观基础，越来越注重对个体行为的研究，如博弈论、信息经济学和企业理论的发展所揭示的那样。行为金融学打开了传统金融理论中所忽视的决策黑箱，从人类真实的心理和行为模式入手，对于传统金融理论而言优势是明显的。并且由于它是一门边缘学科，随着心理学、社会学、行为经济学、决策理论等其他学科的进一步发展，其发展前景将是十分广阔的。

8. 如何进行股票型基金收益的归因分析

偏股型基金的收益表现可以归因于什么？择股，择时，还是风格？重仓于某个行业板块？这些都是归因分析试图去回答的问题。可以利用统计学手段，根据每天的净值，进行大致测算。
归因分析的第一步是找出基金收益中有多少比例是来源于市场大盘和投资风格。这么说来有点复杂，题主自己去探索吧，现在工作比较忙，我都懒得研究，直接投资流量矿石炒矿了。