DHS模型

DHS模型是Daniel，Hirsheifer　and　Subramanyam于1998年提出的，简称DHS模型。DHS模型是对于短期动量和长期反转问题提出的一种基于行为金融学的解释。DHS模型在分析投资者对信息的反应程度时更强调过度自信和有偏差

DHS模型是Daniel，Hirsheifer　and　Subramanyam于1998年提出的，简称DHS模型。

DHS模型是对于短期动量和长期反转问题提出的一种基于行为金融学的解释。

DHS模型在分析投资者对信息的反应程度时更强调过度自信和有偏差的自我归因。

假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是过度自信（Overconfidence），其二是有偏自我评价(Biased　Self　Attribution)或归因偏差。投资者通常过高地估计了自身的预测能力，低估自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指那些过高地估计私人信息所发出的信号的精度，过低地估计公开信息所发出的信号的精度的投资者。过度自信使私人信号比先验信息具有更高的权重，引起反应过度。当包含噪声的公开信息到来时，价格的无效偏差得到部分矫正。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。

在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归结为自己的高能力；当事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归结为外在噪声。即把成功归因于自己英明；把失败归因于外部因素。如果一个投资者基于私人信息进行交易，买进股票之后得到好的公开信息，卖出股票之后得到坏的公开信息，在这种情况下，投资者的自信心增加。但是当相反的情形出现时，投资者的自信心并不是同等程度地减少。即把证实自己判断的消息作为信息予以重视，把证伪自己判断的消息作为噪声予以怀疑甚至抛弃。这样，归因偏差一方面导致了短期的惯性和长期的反转，另一方面助长过度自信。