重定向自Daniel，Hirsheifer and Subramanyam是Daniel ；Hirshleifer和Subrahmanyam等1998年提出的，簡稱DHS模型。
DHS模型是對於短期動量和長期反轉問題提出的一種基於行為金融學的解釋。
DHS模型在分析投資者對信息的反應程度時更強調過度自信和有偏差的自我歸因。
基本介紹
- 中文名：DHS模型
- 外文名：Daniel，Hirsheifer and Subramanyam
- 提出人：Daniel，Hirshleifer等
- 提出時間：1998年
- 解釋：重定向自
- 套用對象：投資者
簡介,詳情,
簡介
假定投資者在進行投資決策時存在兩種偏差， 其一是過度自信（Overconfidence），其二是有偏自我評價(Biased Self Attribution)或歸因偏差。投資者通常過高地估計了自身的預測能力，低估自己的預測誤差；過分相信私人信息，低估公開信息的價值。在DHS 模型中，過度自信的投資者是指那些過高地估計私人信息所發出的信號的精度，過低地估計公開信息所發出的信號的精度的投資者。過度自信使私人信號比先驗信息具有更高的權重，引起反應過度。當包含噪聲的公開信息到來時，價格的無效偏差得到部分矯正。當越來越多的公開信息到來後，反應過度的價格趨於反轉。
詳情
在DHS模型中，歸因偏差是指當事件與投資者的行動一致時，投資者將其歸結為自己的高能力；當事件與投資者的行為不一致時，投資者將其歸結為外在噪聲。即把成功歸因於自己英明；把失敗歸因於外部因素。如果一個投資者基於私人信息進行交易，買進股票之後得到好的公開信息，賣出股票之後得到壞的公開信息，在這種情況下，投資者的自信心增加。但是當相反的情形出現時，投資者的自信心並不是同等程度地減少。即把證實自己判斷的訊息作為信息予以重視，把證偽自己判斷的訊息作為噪聲予以懷疑甚至拋棄。這樣，歸因偏差一方面導致了短期的慣性和長期的反轉，另一方面助長過度自信。
