Exploration of the Interaction Mechanism between Market Pricing Bias and Stock Returns from a Behavioral Finance Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Traditional financial theory, grounded in the "rational agent hypothesis" and the "efficient market hypothesis," posits that market prices fully reflect all available information and that stock returns are solely determined by systemic risk. However, frequent occurrences of asset price bubbles, crashes, and anomalies (such as momentum effects and value effects) in real markets indicate that market pricing biases are ubiquitous and difficult to eliminate entirely through arbitrage. Behavioral finance, by incorporating psychological theories, uncovers the driving role of investors' irrational behavior in pricing biases and further delves into the dynamic feedback mechanism between pricing biases and stock returns. From a behavioral finance perspective, this paper systematically reviews the causes and manifestations of market pricing biases, as well as their impact pathways on stock returns, and analyzes how the interaction between the two contributes to market dynamic imbalances. The research finds that the combined effects of investors' cognitive biases, emotional contagion, and limited arbitrage create a complex mechanism of "self-reinforcement" or "mean reversion" between pricing biases and returns. This has significant implications for the optimization of asset pricing models and the design of market regulatory policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».