摘要：传统金融理论在假设理性人的基础上构建投资模型，但现实中投资者常受非理性因素影响，表现出系统性的决策偏差。行为金融学从心理学角度揭示了这些偏差背后的认知与情绪机制，为投资行为研究提供了更真实的解释路径。本文基于行为金融学核心理论，提出投资者决策偏差的模型构建原则，构建兼具行为类型、情绪变量和量化结构的多维偏差模型，并探索通过动态数据、智能算法和行为校正机制对模型进行优化。

关键词： 行为金融学；投资者偏差；模型优化

引言

近年来，伴随金融市场的复杂化与多样化，投资者决策中非理性因素的影响日益突出，导致市场波动放大、资产定价偏离等问题频发。传统金融理论难以解释这些系统性偏差，而行为金融学以心理学为基础，深入研究投资者在认知偏差、情绪波动与信息加工方面的非理性行为，为理解和建模投资者行为提供了新思路。在此背景下，构建基于行为金融视角的投资者偏差模型，已成为金融行为研究的重要方向。本文旨在分析行为金融学的理论基础，提出偏差模型构建原则，并从数据、算法和机制三个维度探讨模型的优化路径，提升其在实务中的应用价值。

一、行为金融学的核心理论

行为金融学的产生是对以往经典理性人假设强有力的修正，它主张投资人做出的投资决策是在现实投资过程中受到情绪、认知偏差等非理性因素影响的结果。它的主要主张包括预期理论、过度自信、锚定效应、典型化启示和羊群行为等等。预期理论阐述出，在面对盈利和亏损两种情况下，投资者的风险偏好并不是等同的。过高的自信心使得投资者高估了自己的预测能力进而盲目进行买卖行为。而锚定效应则体现出投资者在做出决策的过程中过度依赖于首先听到的信息或者往日经验。根据上述观念，行为金融学不仅探讨市场波动现象，而且更加突出个体在做出决策时的心理因素，并给出理论基础和实践数据。

二、基于行为金融学的投资者决策偏差模型构建原则

（一）以行为偏差类型为导向的模型分类原则

构建投资者决策偏差模型，首先应以具体的行为偏差类型为分类基础，确保模型具备清晰的结构逻辑与应用导向。因为投资者行动偏离有两种，一是认识性偏离，如锚定偏差、典型偏差、确认偏差。二是感情性偏离，如贪婪、恐惧、担忧等。因此，投资者行动偏离模型应该依据不同偏离路径设维，例如，处理锚定偏离问题可以设定参考点权重变量，处理过度自负问题可以设定交易次数变量和自我感觉的变量差值等，将模型设计与偏离类型契合，更好地掌握投资者行为的非理性、个性化特征，增强对实际投资者决策的解释和应用价值，避免“泛构模型”降低信息密度。

（二）兼顾认知与情绪变量的多维建模原则

投资行为既受理性也受情感驱动，因此有必要在模型中增加关于理性和情感两方面的变量并构建相互作用的模型结构。认知方面可引入投资者的信息处理方式、推断规则及历史惯性等相关指标。情感方面可引入例如股票市场情绪指数、波动恐惧指数（VIX）以及个体风险感知数值等指标。行为指标是对多因子模型的补充，融合行为指标后，能全面体现“情绪驱动—认知决策—行为选择”过程，从而增强模型对投资者行为的描述程度。此外通过因子间的耦合作用分析，可以探寻出情绪和认知间的协同规律，使模型更接近实投环境下投资者的心理特征，进一步增强了模型的实际适用性和预测稳定性。

（三）强调可量化与可预测性的结构设计原则

要在设计时考虑行为偏差因素的数量化和对预测的可推移性，以提高模型的可行性和预测精度。具体而言，对于数量化的部分，应将消费者的偏好转化为可观测的数量，如从买卖历史中算出的买卖频度 （ 反映过度自信心 ） 或通过调查问卷的方法算出的风险厌恶程度等。对于预测的方面，建立行为参数和股市走势、投资决策之间的关系模型，由此可以预测将来的行为倾向。在选定建模方法方面可以选择多项式回归法、结构方程模型 （SCE） 或者贝叶斯网络 （BN） 等多种方法，建立严谨清晰的逻辑关系。为了定量、可预测，便于后期收集、检验数据，还有助于下一步的模型完善以及金融应用实现。

三、基于行为金融学的投资者决策偏差模型优化路径

（一）引入动态行为数据提升模型适应性的路径

传统偏差模型是根据固定的观测手段或者样本周期性选取的数据建立的，难以及时把握投资者行为变动。为提高其灵活性和适应能力，可采用交易平台上实时发生的交易行为做输入，例如某券商可搜集客户实时下单成交量、撤单次数、股票持仓时间等微小的行为表现，构造投资人“动态行为画像”后，通过时间序列模型或滑窗法确定其行为偏离产生的主要因素和发展趋势，从而让偏差模型随时对市场变化以及个人主观情绪的波动做自我调整。已应用在某些量化基金的实证中，有效提高其对短线行为变动的响应能力，进而改善了交易策略的稳健性和风控水平。

（二）融合智能算法增强模型预测能力的路径

在模型优化中引入智能算法，是提升预测精度和适应非线性行为特征的有效路径。以某互联网金融平台为例，团队将投资者点击行为、浏览路径、资金流转等高维数据输入深度学习模型，通过 LSTM 神经网络训练出个体行为模式预测模型，可提前判断其可能出现的过度交易或追涨杀跌倾向。随机森林与 XGBoost 等集成学习方法在处理行为分类任务中表现出更高的鲁棒性，能够有效识别投资者群体中的“高风险行为簇”。这些算法的引入，使模型能够从复杂、冗余的数据中提取高价值特征，增强对市场行为偏差的识别与前瞻预判能力，拓展了行为金融模型的实用边界。

（三）建立行为校正机制改善模型指导效果的路径

单纯识别偏差不足以改善投资行为，还需通过模型输出反向干预投资者行为，建立行为校正机制。以某资产管理机构的实践为例，其将模型结果用于构建“行为提示系统”，当系统监测到投资者呈现明显追涨倾向或连续高频交易行为时，自动弹出风险提示或延迟确认窗口，促使其重新评估决策合理性。同时结合投资教育内容推送，帮助投资者识别自身常见偏差与心理误区，提升金融素养与理性判断能力。该机制通过行为干预与认知引导相结合，在降低错误决策概率的同时，提升模型在实际业务场景中的辅助决策效果，增强行为模型的指导价值与正向激励功能。

结语：

投资者决策偏差是行为金融学研究的重要对象，也是影响市场效率与资产定价的重要变量。本文基于行为金融理论，构建了以行为类型划分、认知情绪协同、结构可量化为原则的投资者偏差模型，并从数据、算法、机制三方面探讨了其优化路径。研究表明，融合动态行为数据、智能分析技术与行为干预机制，可显著提升模型的预测能力和实践价值。未来，随着金融科技的发展，行为偏差模型将进一步向智能化、个性化演进，为投资者提供更精准、更有温度的辅助决策支持，推动金融行为管理科学化发展。

参考文献：

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