如何理解 2017 年诺贝尔经济学奖得主 Thaler 的贡献?他的研究在我们生活中有什么实际应用?

2017 年诺贝尔经济学奖授予 Richard H. Thaler,以表彰他在行为经济学方面做出的贡献。本题已加入知乎圆桌 »2017 诺贝尔奖巡礼,更多「诺贝尔奖」相关话题讨论欢迎关注。
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Update 1: 有评论提到了普林斯顿大学出版社即将出版John Campbell新书:《金融决策与市场:一课资产定价》(Financial Decisions and Markets:A Course in Asset Pricing),我上亚马逊浏览了一下目录并订了一本,应该是正规出版的资产定价教科书里同时收录模糊厌恶(Ambiguity Aversion)和基于生产资产定价(Production-based Asset Pricing)的了。George M. Constantinides表示他决定用这本书去教芝加哥的博士生了。你说Campbell也实在不是谦虚,他这么一个行为金融学大咖席勒教出来的学生,怎么就找了有效市场理论支持者Fama-French作序了呢?这再次证明我正文的观点:

  1. 行为金融和传统的信奉有效市场假说的资产定价有合并趋向,并成为其中一个主要分支;
  2. 行为金融定价模型里面,模糊厌恶占据领先地位;


以下是两部分正文。

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@Yichuan Zhang 学姐邀,写完Econometric Theory的作业来答一发。在经济学层面,上面几位学长 @陈茁 @慧航 @刘锐 @钟泽民 已经回答非常完善了。身处某乡下的研究Behavioral-Macro-Finance(行为宏观金融)的小弱讨论一下Thaler在金融领域的文章。


阅读本回答前请谨记诺奖得主索洛的一句话:大部分人获得诺贝尔经济学奖的时候他们的获奖课题已经过时了。前沿的研究应该看好学校的博士生和Job Market Candidate的文章。因此诺贝尔经济学奖是有很大滞后性的“终身成就”奖或者“纪念奖”而不是杨振宁李政道这种一发现马上就能给的奖。本答案主要泼冷水:谈谈Thaler在行为金融研究上的缺陷以及为什么说他的观点在研究中基本已经过时了,鉴于大家一面倒崇拜Thaler,本答案欢迎点踩欢迎折叠。


我们的讨论沿着陈茁学长提到了Thaler两篇行为金融的文章开始:一篇是关于“反转效应(The Reversal Effect)”的实证资产定价文章,另一篇是关于“股权溢价之谜(The Equity Premium Puzzle)”的理论资产定价和宏观金融的文章。本讨论旨在以Thaler的文章做出发点,抛砖引玉做一个理论和实证资产定价的文献综述,阅读结束后读者可以明白为何Thaler在行为金融的贡献(相对诺贝尔奖的级别)是有限的。但是本人赞同一个观点:作为经济学家,他在行为经济学上面的贡献足以获得诺奖(理由同上述各位学长一致)。


我们先谈论反转效应。


  1. 行为金融学好比令狐冲的独孤九剑,敌人招数越强,他的衍生招数也就越强。所以讨论行为金融之前应当先讨论“市场有效性(Market Efficiency)”。故事是这样的:有效市场假说基于布朗运动的第三个性质推出来的,所以从定义直接证明股市不服从布朗运动或者鞅过程即可。这点贡献属于罗闻全和Mackinlay的“方差比检验(Lo-Mackinlay Test,1988)”。而Thaler的贡献更多是举了一个反例。
  2. 为了应对这帮“魑魅魍魉”,于是以正统自居的Fama搞了联合假设:你们探测出来市场不有效的原因,一是真的不有效;二是你们用错了定价模型。Fama-French倾向于相信后者,所以就做了三因子模型去解释当时大部分的市场异象(Anomalies),但是留下了一个活口:动量效应(Momentum Effects)不能被解释。于是Fama在摘要的结尾写了“Behavioral Finance might be right”。这个活口给Fama留下了隐患:当时芝加哥商学院(还没有Booth的Title)的博士生Carhartt把动量效应(Momentum Effects)加到Fama-French三因子定价模型里面做定价,构造了四因子定价模型,相当于坐实了动量效应的存在并站在Fama因子定价模型的肩膀上击碎了“行为金融没有框架”的说法,正面堵死了Fama的路线。所以EJMR传闻他被Fama赶去了业界,留下一篇博士必读的12000+引用的Journal of Finance文章。
  3. 那么Thaler在这场辩论中充当什么角色?说好听一些,陈茁学长的说法:先驱者。难听点:挂(si)在沙滩上的前浪。因为他的反转效应一下子被Fama-French正面击破,而且是十年之内就被技术性击倒了,这个贡献实在有限。而后来者的Jegadeesh和Titman(1993)的动量效应抓住了Fama-French的命根子,Carhartt(1997)从内部攻破敌人的堡垒,迫使法玛用出了非技术手段。尽管Fama-French二位老头子不屑于写行为金融的文章,但由于现今动量效应已经被大众接受,故French不得不在自己的主页上更新动量效应(Momentum Effects)的参数。况且反转效应更多是靠着动量效应(Momentum Effects)一起出文章。但是做动量效应能单独发一个文章,现在已经拓展到时间序列动量效应(Time-series Momentum,Moskowitz et al. 2012)的地步了。所以论贡献的大小:动量效应排在反转效应之前,其研究课题不仅经久不衰,将行为金融成功融入实证资产定价的框架里,也是做实证资产定价(Empirical Asset Pricing)博士生的主流论文课题和业界量化分析的主要策略之一。论辩论的逻辑,反转效应只是举了一个反例(而且还被驳倒了),方差比检验(Lo-Mackinlay Test)和动量效应(Momentum Effects)直接攻击到了市场有效假说成立的两个先决条件而且迄今为止仍旧没被有效击破。
  4. Carhartt这个行为告诉我们,行为金融(Behavioral Finance)和资产定价(Asset Pricing)之间不仅可以玩狼人杀,还可以玩狼人爱(想起以前申博士的时候,某人给我介绍了个华威的博士做咨询,该博士告诉我资产定价(Asset Pricing)和行为金融(Behavioral Finance)只能玩狼人杀,看来他是没解锁新姿势,虽然认识些华威的博士但对不住了只好黑了一把贵校)。所以最近又出了几篇文章,从理性假设出发遵循解释动量效应和反转效应的。这下可谓是你中有我我中有你了,有反转效应和动量效应不一定意味着投资者有限理性,完全理性的投资者之间进行交易也可能产生上述市场异象(Anomalies)。文章罗列如下:

Adebambo, B. and Yan, X. 2016. Momentum, Reversals and Fund Manager Overconfidence. Financial Management, 45(3), pp. 609-639.

Vayanos,D. and Woolley, P. 2013. An Institutional Theory of Momentum and Reversal. Review of Financial Studies, 26(5), pp. 1087-1145.


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第二篇我们接着谈“股权溢价之谜(Equity Premium Puzzle)”,这是高级宏观经济学(Macroeconomics) 和资产定价(Asset Pricing)的主流课题之一。由于当年Mehra和Prescott无法用CRRA效用函数解释过高的股权收益,所以后来者提出一系列基于消费的资产定价模型(Consumption-based Asset Pricing Model),试图解决该谜团。但很遗憾主流并没有把Benartz和Thaler这篇QJE当作教材来宣讲,甚至行为金融学内部,损失厌恶(Loss Aversion)远远不是定价的主流。


  1. 先谈主流的定价模型:一是陈茁学长提到的习惯形成(Habit Formation)效用函数,这类型的论文九十年代尤其多见。经济含义是说第一次刺激的时候消费者还有些许反应,但是久而久之就形成了麻木的习惯,然后形成了的习惯很难被改变。上世纪90年代一大堆资产定价的文章围绕它来展开。经典的定价文章例如Urban Jermann (1998)和Campbell & Cochrane(1999)。Cochrane(2017)对它的描述是简洁而且对校准(Calibration)的技术要求不那么高,并且这个模型的优点是能刻划出驼峰型的动态消费路径,所以很多宏观的一般均衡模型也在用。例如吴沛凡学长论文也用了这个模型@吴沛凡。模型缺点是剩余消费比率(Surplus-consumption Ratio)难以识别,微观基础也相对薄弱。
  2. 主流的第二是递归效用函数模型(Epstein-Zin Recursive Utility)。这个模型基于微观经济学的常数替代弹性(Constant Elasticity Substitution)效用函数区分了投资者的两种不同的规避行为:一是对同期风险的规避,用相对风险规避系数刻画;其二是对跨期消费风险的规避,用跨期替代弹性系数刻画。传统理论里面这俩系数是互为倒数的,相当于没把二者的区别描述出来,而递归效用函数说明了二者不能严格区分(但也是可以区分的嘛)而彼此依赖的关系。这个函数的定价核和有两项,比标准的CRRA多一项,因而也就更能产生大的股权收益,但多一项系数也增加了校准(Calibration)的难度。由它配合不同的消费增长冲击(Consumption Growth Process),例如长期风险模型(Long-run Risk Model,Bansal&Yaron 2004),罕见灾难风险(Disaster Risk,Barro et al. 2012)和不同的行为金融效用函数,例如模糊厌恶(Ambiguity Aversion),广义失望厌恶(Generalized Disappointment Aversion),损失厌恶(Loss Aversion)等等效果更佳,但是最初实现突破的是Bansal and Yaron(2004)的长期风险(Long-run Risks)模型。


之所以说上述模型是主流模型,其一是因为诸多宏观经济学和金融学的博士生课件和课本,例如Wickens(2012)和Kerry Back(2017)都把习惯形成和递归效用当作必修章节,哪怕是对立的阵营写的书也是如此(Cochrane好歹是在小册子里面介绍了长期风险模型模型,介绍了Shiller 的研究)。但是有些行为金融学家写书写了损失厌恶(Loss Aversion)模型,然后完全排除了其他(我说的就是Sanjit Dhami)。这是我对行为金融里面某些研究者的不满。你有私货不要紧,但是不能忽略了大众接受的干货。其次是一开始损失厌恶(Loss Aversion)能发的资产定价文章并不差,Benartzi和Thaler(1995),Barberis Huang and Santos (2001) 都是上QJE的,但是往后基本上就停留在JEDC这个级别(今年出那篇也不例外),直到最近Pagel(2015)上了一次JEEA;反观习惯形成(Habit Formation)和长期风险(Long-run Risks)在定价文章里可谓占据主流领地。第三是,将剩余消费比(Surplus-consumption Ratio)引入习惯形成(Habit Formation)定价模型的二位作者Campbell和Cochrane,一位是席勒高徒,另一位是Fama女婿,相当于上一辈子席勒和法玛的狼人杀到了下一辈Campbell和Cochrane那里就成了狼人爱了,所以不管是有效市场假说的支持者还是反对者都拿这个模型没办法。而长期风险模型的提出者Yaron是另一位诺奖得主Lars Hansen的高徒当年Bansal & Yaron在会议上提出这个模型的时候把递归宏观经济学的祖师爷Sargent都吸引去了。因此2013年三位诺奖得主的后人统治了当今资产定价和金融经济学的话语权,奠定了资产定价(Asset Pricing)和行为金融(Behavioral Finance)相爱相杀的基调。损失厌恶(Loss Aversion)就逐步转去微观领域,在资产定价里面很少有了。因此Thaler简历里关于异象(Anomalies)的文章也就停在了06年。


第二步我们谈论损失厌恶(Loss Aversion)和其他行为金融效用函数的对比,也就是说,即使非得用不完全理性去进行宏观金融的建模,损失厌恶也不是首选。


  1. 先谈行为金融里面主要的定价模型,沿着递归效用函数拓展出来的主要定价模型一是广义失望厌恶(Generalized Disappointment Aversion),二是模糊厌恶(Ambiguity Aversion) 。上述二者的定价核(Pricing Kernel)在递归效用函数的基础上还要多一项,也就是有三项。这一方面能产生巨大的股权收益去解释股权溢价之谜,另一方面又大大提高了校准难度。而带来定价核第三项的情绪因素例如模糊厌恶(Ambiguity Aversion) 和广义失望厌恶(Generalized Disappointment Aversion)能很好地融进递归效用模型了,也正好说明行为金融学能建立在传统的资产定价理论的框架之上,狼人杀再次变成狼人爱。
  2. Thaler推崇的损失厌恶(Loss Aversion)的最大问题就是没有标准化的模型。
  • 卡内曼和特维斯基没有给如何设定参照点(Reference Point)给出具体方法,所以不同的损失厌恶(Loss Aversion)效用函数就取了不同的参照点(Reference Point)。有无风险利率(risk free rate,Baberis,Huang and Santos,2001),有预期(Expectation)例如贝尔曼方程(Bellman Equation)里面的预期的值函数(Expected Value)或者预期的下一期消费(Expected Consumption)。而习惯形成(Habit Formation)和广义失望厌恶(Generalized Disappointment Aversion)的参照点(Reference Point)都是很固定的,前者一般采用了滞后的消费作为而后者则是确定性等价(Certainty Equivalent)。
  • 其次损失厌恶(Loss Aversion)的损益函数(Gain-Loss Function)到底是不是线性呢?卡内曼和特维斯基也没有给出标准答案,标准的前景理论(Prospect Theory)里面损益函数是非线性的(指数校准的系数是0.88),但是损益函数的最低要求却是:只要决策者面对等量的损失表现得比等量收益要更敏感即可,从而在宏观金融(Macro-Finance)的文献中有线性也有非线性的假设。 @慧航 在回答里提供了一个非线性的损益函数作为参考,但是自从Barberis Huang and Santos(2001)开了个头以后,线性的损益函数(Gain-Loss Function)也开始流行起来,尤其是那种开头写非线性的损益函数作为介绍,内容却是线性损益函数的挂羊头卖狗肉的文章多了起来。
  • 另外损失厌恶(Loss Aversion)是否要加入递归效用函数也是很难说的。例子一:Baberis and Huang(2009)提供了一个损失厌恶(Loss Aversion)和递归函数的结合,杨立岩(Yang,2013)老师继承了这一脉。但是这种方法极难求出不对称的定价核,数值解法也很绕:需要先验地设定一个无风险利率(无条件均值),再求定价核,再返回去解无风险利率做定价。发生这种情况原因就是该文章采用了无风险利率作为参照点,因此定价核包含了需要求解的无风险利率(也是收益),相当于一个循环论证的模型。经典的随机折现因子定价法里面,定价核不应包含任何资产收益率。
  • 例子二的文章则符合经典的随机折现因子法。作者是Lars Hansen的博士生M. Andries。她的Job Market Paper写了一个不错的消费资产定价模型(Consumption-based Asset Pricing)。该模型结合了长期风险(Long-run Risks )和损失厌恶(Loss Aversion)的优点。构建整个损失厌恶(Loss Aversion)都是在最低要求的基础上原创的,各方面考虑得周全细致:例如理论上从两期模型推进到无限期模型;实证上将横截面(Cross-sectional)收益和时间序列(Time-series)的水平效应联系起来;解法上提供了一个局部解法(Local-Solution)的解法并给出闭式解(Closed-form Solution)。文章投去了动态经济协会(Society of Economic Dynamics)作会议论文,算是一篇好的Job Market Paper。但看现在进展情况恐怕很难发出去(当然不排除Andrews和她的合作者正集中精力在改那篇AER的R&R)。另一个可能就是芝大很喜欢让学生新颖的观点作为Job Market Paper的,哪怕发不出去。印象中Cochrane在芝大就带过一个纯做基于生产的资产定价(Production-based Asset Pricing)的局部均衡的学生,他顶级期刊都足够拿Tenure了但是Job Market Paper还没发出去。宁愿做一手原创的研究而发不出去也不愿做(Marginal Contribution)水文章,芝大还是很有风骨的。讽刺的是研究行为金融的Andries在芝加哥最后一年拿的奖学金是Eugene Fama Fellowship。
  • 然而,在递归效用函数称霸资产定价领域的当下,也有损失厌恶(Loss Aversion)的资产定价文章不用递归函数的,其效果反而更好。例子三就是哥伦比亚大学商学院Pagel的三篇文章(Pagel, 2015, 2017a, 2017b)。她的博士论文就用了Rabin的一个实验结果,最简单的线性的损益函数(Linear Gain-Loss Function)分别套入定价模型,生命周期消费理论和投资组合理论,在第一篇文章里她自己“宣称”做定价的结果比长期风险(Long-run Risks) 和习惯形成(Habit Formation)都好,我和陈茁学长一致认为她是天才。
  • 作为做宏观金融(Macro-Finance)的学生,此处简略点评一下Pagel(2015)那篇资产定价的文章。文章假定人们处在一个梅赫拉-普雷斯科特经济体(Mehra-Prescott Economy)里面并表现出有限理性: 效用函数是理性的CRRA效用函数加损失厌恶(Loss Aversion)。其中损失厌恶(Loss Aversion)的构造如下:损益函数(Gain-Loss Function)是线性的;参照点(Reference Point )是预期消费(Expected Consumption),而且根据Rabin的实验结果采用逐步预期而非完全预期,该文主要贡献就是不完全预期的参照点在卢卡斯果树模型里面的定价效果优于经典的两大模型。因此除了参照点选取上比较贴近Rabin的实验效果以外其他的假设上已经做到了最简化。这个卢卡斯果树模型(Lucas-Tree Model)告诉我们,损失厌恶能够产生足够大的股权收益以及降低消费财富比(Consumption-wealth Ratio)。其原因在于反周期的效用函数在面临哪怕一个简单的消费不确定性冲击(IID)都会令人感到巨大的伤害,这些伤害令决策者的参照点/期望值逐步降低,整个参照点是模型内生的,定价结果优于主流的两个模型。该文发上Journal of European Economic Association;Pagel博士论文的其余两个章节还刊上了Econometrica和Review of Economic Studies。对比其他定价文章的代码,其 Matlab代码的长度也就三页纸,约等于 一二年级博士生的宏观经济学作业的难度,但每一篇都刊上了顶级的杂志。反观沿着递归效用函数的主流定价文章却越来越复杂,例如Gourio (2007)的Matlab代码超过一百页。可见好文章未必需要做复杂的模型,如果能有好的拟合效果,越是简洁的模型配上越是新颖的观点以及坚实的微观基础越是受欢迎。Ask a good question可能是我辈短处吧。
  • 由于资产定价(Asset Pricing)领域顶级期刊更偏向接受递归效用函数的文章,而和其他行为金融的同伴相比,损失厌恶(Loss Aversion)却是非递归形式的效用函数表现比较优异。所以损失厌恶(Loss Aversion)只能靠Pagel这样的神奇文章上General Top去影响下一代研究者了。从上述归纳也可以发现,相比较于乖乖服从递归效用函数的模糊厌恶(Ambiguity Aversion)和广义失望厌恶(Generalized Disappointment Aversion),损失厌恶的文章有更大的建模灵活性,这个方向反而不好做。


以上两点论证了,资产定价模型倾向于采用理性的但是非期望效用(Non-Expected Utility)的效用函数,哪怕退一步需要用行为金融的效用函数,损失厌恶(Loss Aversion)也不是首选,从而Thaler在这方面的贡献相对于诺贝尔奖这个级别来说也很有限。目前看说不定模糊厌恶(Ambiguity Aversion)占了先机,毕竟Hansen & Sargent这对诺奖师徒写在了教科书里,但这本教科书既不用于宏观也不用于资产定价,就是一本稳健控制论(Robust Control Theory)参考书。好消息是,Campbell即将出版的的《金融决策和市场:一课资产定价》(Financial Decisions in Markets: A Course of Asset Pricing)里面收录了模糊厌恶(Ambiguity Aversion),所以这个行为金融的效用函数领先于其他资产定价模型。


整体来看,只要能在CRRA效用函数的定价核基础上多乘几项;构造出反周期(Counter-cyclical,就是经济衰退的时候定价核会变大)的模型就能匹配数值较大的股权溢价反周期的风险溢价,从而解决了股权溢价之谜。采用习惯形成(Habit Formation),灾难风险(Disaster Risks)这些非期望效用(Non-Expected Utility)的理性效用函数也能达成上述目标。由于行为经济一开始是冲着反对期望效用(Expected Utility)去的,并未有完全否定理性行为。大多数经济学家会倾向于认为,既然理性人能解释股票市场的一系列市场异象(Anomalies),那行为经济学也就没有必要了,所以大部分课本或者课件都没有收录行为经济学的模型。我辈做行为金融学的,一是要在市场实践中证明自己的正确性,二是争取将行为经济的定价模型写进主流的资产定价教科书。仍记得上次Micheal Brennan讲课的时候讽刺地说到非理性(Irationality)可以解释一切,而所有人都笑了,貌似只有我一个感到难过。


总结就是我认为评奖委员会措辞严谨,给了行为经济学(Behavioral Economics)而不是行为金融学(Behavioral Finance)。因为行为经济学和主流的经济学界限还比较清晰,而传统的资产定价(Asset Pricing) 和行为金融(Behavioral Finance)已经有合并的“狼人爱”倾向了,但是Thaler的研究还做不到这一步。所以如果说心理账户(Mental Accounting)和Nudge拿诺奖我是服气的。但是谈到金融市场的研究,Thaler确实是非前沿的,毕竟他的CV里市场异象(Anomalies)的文章只更新到06年。只能说诺贝尔经济奖给了制造砖头的人而不是搬砖的人,哪怕砖头现在已经不用了。


以上。


Reference:

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