信息对行为的影响如何测度

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如果有两个真实影响力相近的信息(一个好一个坏),一个先到来一个后到来,那么人们的行为反映会是如何?是二者平衡,或者由于先到信息的锚定使得人们对后者反映不足,还是会对后者反映过度?这种影响要如何从实际数据中观测到?

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关键词：实际数据 影响力 行为 测度

这个应该是不一定的，具体我也不太清楚，但是我记得行为金融中有一些关于股利方面的文献中研究过信息对于股价的影响，由于股价只是对人们行为的反映，所以我想看看那些文章或许对你有启发。

其中用到的一些具体的测算方法应该会有帮助。

这个主题相当的好，也在考虑一些这方面的东西，但是在量化方面真的很难有简单而实用的方法

估计只能用实验了,不然很难排除众多的干扰

这个可以用价值分析来确定，先到信息肯定最先影响人的行为选择，而后到信息如果价值较前者大，那么将会改变行为人的行为选择，反之将不会有什么影响的。仅供参考。

LS所说的在实际的操作中其实是很困难的,首先要排除所有的噪音,这点的难度就很大,其次我的目的是检验同一个信息在其前方有另一性质的信息和没有另一性质的信息的时候人们的反应差多少,所以仅仅判断出哪个价值大,好象还是无法得出检验的结果

噪音是可以一定程度消除的，比如用滤波方法。

具体例子，可以如2楼的，股票的例子。因为，对于大多数股民其决策行为方式是一致的或是大体趋同的，即对于可选择的信息相对是固定的，比如，公司披露的各种信息（年度报告等）。选取单支股票在利好或是利坏信息的情况下进行分析，当然这里有个跨时间的问题，可以考虑通过大盘的的整体趋势或行业的趋势过滤掉。无疑的，多支股票的选择比较也是必须的。

但这里有个问题，信息首先是与决策相联系在一起的，然后才与行动发生关系，决策是有长期决策和短缺决策的（也就是行为主体的决策眼光问题，当然还有其他各种问题），不同的决策方式，对信息的反映是不同的，对不同程度和频率的信息反映是不同的，我们是否要考虑这种分类？

也可以基于参考点的变更来考虑对决策的影响。

如果要比较不同类型信息出现顺序对决策行为的不同影响，最好采用结构化的实验设计，运用ABBA方法进行观察。具体方法可参考实验经济学的方法学部分，也可参照实验心理学的实验设计部分。