一种应用于完全有效的信息过载理论

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英文标题：
《A Theory of Information overload applied to perfectly efficient
  financial markets》
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作者：
Giuseppe Pernagallo and Benedetto Torrisi
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Before the massive spread of computer technology, information was far from complex. The development of technology shifted the paradigm: from individuals who faced scarce and costly information to individuals who face massive amounts of information accessible at low costs. Nowadays we are living in the era of big data and investors deal every day with a huge flow of information. In the spirit of the modern idea that economic agents have limited computational capacity, we propose an original model using information overload to show how too much information could cause financial markets to depart from the traditional assumption of informational efficiency. We show that when information tends to infinite, the efficient market hypothesis ceases to be true. This happens also for lower levels of information, when the use of the maximum amount of information is not optimal for investors. The present work can be a stimulus to consider more realistic economic models and it can be further deepened including other realistic features present in financial markets, such as information asymmetry or noise in the transmission of information.
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中文摘要：
在计算机技术大规模传播之前，信息远非复杂。技术的发展改变了这种模式：从面对稀缺和昂贵信息的个人，转变为面对以低成本获取大量信息的个人。如今，我们生活在大数据时代，投资者每天都在处理巨大的信息流。本着经济主体计算能力有限的现代理念，我们提出了一个原始模型，使用信息过载来显示过多的信息会导致金融市场偏离传统的信息效率假设。我们发现，当信息趋于无限时，有效市场假说不再成立。这种情况也发生在信息水平较低的情况下，因为对投资者而言，使用最大数量的信息并非最佳选择。目前的工作可以促进考虑更现实的经济模型，还可以进一步深化，包括金融市场中存在的其他现实特征，如信息不对称或信息传输中的噪音。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> A_Theory_of_Information_overload_applied_to_perfectly_efficient_financial_markets.pdf (419.07 KB)

2022-6-14 10:20:35 上传

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关键词：Transmission Quantitative Econophysics Applications information

1适用于完全有效金融市场的信息过载理论Giusepe Pernagallo+和Benedetto Torrisi卡塔尼亚大学经济与商业系，5595129，卡塔尼亚+电子邮件：giuseppepernagallo@yahoo.it（通讯作者）--电子邮件：btorrisi@unict.it摘要在计算机技术大规模普及之前，信息远不是复杂的。技术的发展改变了这种模式：从面对稀缺和昂贵信息的个人，转变为面对以低成本获取大量信息的个人。如今，我们生活在“大数据”时代，投资者每天都在处理巨大的信息流。本着经济主体计算能力有限的现代理念，我们提出了一个利用信息过载的原始模型，以显示“过多”的信息如何会导致金融市场偏离传统的信息效率假设。我们发现，当信息趋于无限时，有效市场假说不再成立。这种情况也发生在信息水平较低的情况下，因为对投资者而言，使用最大数量的信息并非最佳选择。目前的工作可以促进考虑更现实的经济模型，还可以进一步深化，包括金融市场中存在的其他现实特征，如信息不对称或信息传输中的“噪音”。关键词：行为金融学；大数据；有限理性；有效市场假说；信息经济学；信息过载。果冻：D4；D9；G1；未经作者许可，请勿引用。2    1.

导言传统理论假设个人使用所有相关信息来形成他们的投资决策，因此，价格描述了每种证券的相关特征。在本文中，我们评估了以下问题：我们是否确定个人在决策过程中会使用所有相关信息？几十年前，这个问题并不那么明显：在计算机技术大规模传播之前，获取信息是很困难的。一些投资者必须依赖专业运营商的工作，他们对金融的了解往往比自己少。在这种极不确定的情况下，信息是一种宝贵的商品，其成本不容忽视。随着“互联网时代”的到来，可用信息的数量呈指数级增长；在搜索引擎上数字化“苹果股票”一词可以产生超过11600000个相关内容。如今，我们不再面临信息稀缺和成本高昂的问题，但我们必须处理大量数据。引起这一现象兴趣的第二个演变是经济主体的概念。Simon（Simon，19551956）或Kahneman和Tversky（Kahneman和Tversky，1979；Tversky和Kahneman，1986）等几位作者的研究对经济模型中理性假设的可靠性提出了严重质疑，并且与许多关于人脑的研究一致，支持“有限”理性的假设。我们坚信，将个人的明显限制复制到经济模型中，尽管这是一项更艰巨的任务，但会产生更好的结果。这项工作的新颖之处在于展示了信息过载与大数据如何影响个人层面的决策过程，以及这如何导致金融市场的信息效率低下。

其结果是，即使是一个理想的金融市场（没有交易成本和噪音，信息可以自由获得并且“良好”），由于代理人的处理程序有限，也可能会产生低效。因此，本研究在概念上扩展了Grossman和Stiglitz（1980）的研究结果，并展示了即使信息是免费的，也可能发生信息过载，导致偏离效率假设。由于在我们的模型中，我们假设所有可用信息对所有交易者都是可自由支配的，因此我们解决了效率的强形式，证明了在考虑信息过载时，这种形式是不可持续的。本文的组织结构如下。第2节描述了有效市场假说、理性预期假说的概念以及Grossman和Stiglitz（1980）的批判。第3节介绍了理论框架：我们启发了理性预期范式的局限性，并讨论了信息过载对于现实模型的重要性。第4节介绍了模型及其结果。第5节讨论了该模型的可能、当前和未来含义。最后一节结束。2、信息高效的金融市场是否可能？信息效率是指价格充分反映所有可用信息的市场的特征。纳斯达克词汇表将信息效率或等效的“有效市场假说”（EMH）定义为：“市场价格正确、快速反映信息的程度，从而反映基础资产的真实价值”。我们必须强调，有效市场假说不是一个恰当的模型，而是一个有效的假设，我们的目的是解释为什么在考虑信息过载时，它可能不起作用。

Fama（1970）写道，确保市场效率的三个条件是：（i）交易证券没有交易成本，（ii）可用信息对每个代理都是无成本的，（iii）就当前信息对当前价格的影响以及每个证券未来价格的分布达成一致。这些条件只是充分的，不是必要的；例如，如果违反了第（ii）项，则许多投资者可以访问可用信息以确保信息效率就足够了。违反（iii）并不一定意味着市场效率低下，除非投资者能够系统地评估可用信息，而不是只使用价格中反映的信息。这一假设通常与服从Muthian理性预期的主体假设一致（Muth，1961），即“预期将与使用所有可用信息的最佳预测（对未来的最佳猜测）相同”（Mishkin，2004，第147页），这意味着预测可能是错误的，但使用所有可支配信息的预测将是最好的。继Mishkin（2004）之后，在给定变量X的情况下，该理论建议se（X）=Xof（1），即X的期望值等于实现所有可用信息的最优预测（Xof）。如果市场是有效的，所有“未开发的利润机会”将被经常被称为“智能货币”的投资者消除（Mishkin，2004）。格罗斯曼和斯蒂格利茨（1980年，p。

404）以一种简单但有效的考虑方式表明了这一论点的缺陷：EMH指出，价格在任何时候都反映了所有可支配的信息，但如果这是真的，知情的交易者就不能利用信息来赚取回报，因此，他们为什么要花费时间和金钱来收集信息？Grossman和Stiglitz用他们的模型试图解释，无成本信息不是信息有效市场的充分条件，而是必要条件。如果每个人都可以简单地获得信息，并充分反映在价格中，但有成本，那么对其进行回报是无用的；交易者将发现获取信息并不方便，他们将开始在不知情的情况下进行交易，但这种行为将导致非信息价格，EMH将不再有效。3、理论框架3.1。从“奥林匹克”理性到有限理性，经济主体的最终目的总是满足人类的欲望，这在经济上转化为效用函数的最大化。Muth（1961）批评了以前的方法，指出提出的各种预期公式5与经济的实际运行方式不一致，并提出了理性预期范式，这是“一种假设人们以最佳方式利用所有可用信息（包括当前和未来政策的信息）预测未来的方法”（Mankiw，2009，第582页）。这意味着代理可能是错误的，但在任何长时间内，从过去的错误中学习，平均而言，他们都是正确的。Lucas（1972，1976）和Sargent and Wallace（1975，1976）进一步深化了理性预期假设。

著名的卢卡斯批判（Lucas，1976）表明，经济政策不能追求预期目标，因为一旦政策制定者实施，代理人就会改变他们的行为。为了得到想要的结果，欺骗经济代理人是可能的，但正如亚伯拉罕·林肯所说，“你可以在某些时候愚弄所有的人，你可以在所有的时间愚弄一些人，但你不能在所有的时间愚弄所有的人”（弗里德曼，1975）。1979年，卡尼曼（Kahneman）和特沃斯基（Tversky）提出了他们的前景理论，指出了传统预期效用理论的一些缺陷。风险前景中的选择会产生各种与效用理论不一致的效果。例如，确定性效应表明，与仅可能的结果相比，个体高估了确定性获得的结果。卡尼曼（Kahneman）和特沃斯基（Tversky）的工作是迈向经济学新方法的重要一步：在一个代理人并非完全理性的世界里，一种“奥林匹克理性”（Fagiolo和Roventini，2012）的极端假设变得不够充分。Tversky和Kahneman（1986）也批评了从错误中学习将确保非理性决策者被理性决策者驱逐的观点；尽管学习和选择倾向于提高效率，“没有魔法”，有效学习所需的严格条件与代理的实际行为并不相似。Simon（1955）讨论了重新考虑“经济人”概念的重要性，传统理论认为“经济人”完全意识到其环境的相关方面（全球理性），考虑到获取信息的有限性和作为主体特征的真实计算能力。

西蒙（1956、1991）定义了一种新的范式，称为有界理性：决策者往往拥有稀缺的信息，他们面临着明显的计算限制，决策时间有限；因此，经济主体“能够很好地适应”满意度；一般来说，它们不会“优化”（Simon，1956，第129页），因此，它们经常使用经验法则。Arthur（1994）提出了与传统经济学不同的首批模型之一。在“El Farol酒吧问题”中，代理决定是否每周四晚上去酒吧。如果有太多的经纪人去酒吧，酒吧就会变得太拥挤和混乱。经纪人必须决定是呆在家里还是去酒吧，同时猜测其他经纪人的选择。Arthur提出了一个有限理性问题，其中这些边界主要来自不完全信息和有限计算能力。凯恩斯在他的《就业、利息和金钱的一般理论》（1936）中已经揭示了投资者“不太理性”的本质，他建议专业投资者玩一种猜测游戏，类似于常见的报纸游戏（所谓的选美比赛），竞争对手必须从几张照片中猜出六张最漂亮的脸，选择一个被认为更可能被其他参与者选择的项目。传统模型成功的原因在于，构建理性和非情感主体的模型比构建“准理性情感人”的模型更容易（Thaler，2000）；此外，具有理性代理的模型比假设一个由异构代理填充的世界更易于管理。但正如泰勒预测的那样，我们正在见证一场进化：从经济人到智人。3.2.

信息过载：真实模型的真实特征多年来，信息在经济学中发挥了巨大作用。阿克洛夫（1970）、斯彭斯（1973）以及罗斯柴尔德和斯蒂格利茨（1976）的著作在关于这个问题的大量文献中，最终使信息在经济学中发挥了突出的作用。然而，在这些作品中，信息本身的性质被给予了极大的重视，而关于代理如何收集这些信息并成功地使用这些信息的内容却很少提及。在“大数据”时代，投资者每天都要处理巨大的信息流，因此，经济模型必须解释代理如何处理这些海量数据。阿尔文·托夫勒（AlvinToffler）于1970年在其经典著作《未来冲击》（Future Shock）中推广了“信息过载”一词。在各种各样的定义中，一种适用于经济和金融研究的定义是，当“系统的输入量超过该系统的处理能力”时，就会出现信息过载（Milord and Perry，1977，第131页）。这种输入饱和的原因是由于存在太多的输入，系统无法处理，或者因为两个输入（如A和B）相继出现，使得两个输入都无法充分处理。系统必须设置优先级，以适应并决定是先处理A，然后暂停B，还是牺牲一个输入来换取另一个输入（Milgram，1970）。这与决策者的处理能力有限这一事实不符。对人脑的几项研究表明，我们的信息加工能力有限。米勒（1956）认为，每个人都有一个有限的即时记忆跨度，由于多种原因，估计其长度约为7项。

这些考虑因素是著名的“魔法数字七，正负两”理论的基础，该理论指出，我们阐述信息的能力有一个上限，即七个正负两个元素。在考夫曼（Kaufman）等人（1949）进行的一项著名实验中，点的随机图案在屏幕上闪烁了1/5秒，而个人的任务是计算有多少个点。在包含多达五个或六个点的图案上，受试者不会出错，而在包含更多点的图案上，表现则截然不同。七岁以下的受试者被称为“subitize”；上述七项被称为“估计”，即米勒所称的“注意力广度”。从这些研究中得出的结论是，个人具有局限性（计算能力、时间、资源等），而信息则没有。克林伯格（2000年，第95页）写道：“我们只能在工作记忆中保留有限的信息，当我们试图同时执行多个任务时，性能会下降”。8本文提出的模型基于这些考虑，但也深受香农（1948）原著的启发，香农将信息从一点精确或近似地复制到另一点作为通信的基本问题。他认为通信系统是受噪声干扰的，而且，任何通信系统都呈现出可以通过信道传输的最大信息速率，称为信道容量。“认知锥”（图1）描述了使用这些要素获取信息的过程。图1：。“认知锥”。资料来源：我们的阐述。这个想法是，一个代理可以感知到比他能够处理的更多的信息。