Хипотеза за съвършен пазар
В областта на финансите , хипотезата за ефективен пазар (ХЕП) твърди, че финансовите пазари са "информационно ефективни". В резултат на това, човек не може постоянно да постига възвръщаемост над средната пазарна, като се има предвид наличната информация по време на извършване на инвестицията.
Същност
Исторически погледнато, има много тясна връзка между на ХЕП и модела „случаен ход” и след това модела Мартингейл. Случайният характер на цените на фондовите пазари е моделиран за първи път от Жул Рено, френски брокер, през 1863 г. и след това от Луи Башелие, френски математик, през 1900 г. в неговата докторска дисертация "Теория на спекулацията". Неговата работа е до голяма степен игнорира до 1950-те години, но започвайки труда си разпръснато през 1930-те, самостоятелната му работа потвърждава тезата. Малък брой проучвания показват, че цените на акциите в САЩ и свързаните финансови поредици следват медота „случаен ход” . Изследване на Алфред Коулс през 30-те и 40-те предполага, че професионалните инвеститори като цяло не можели да надминат пазара.
Хипотезата за съвършен пазар е разработена от професор Юджийн Фама от школата по бизнес на Чикагския унивеситет, като академична концепция за обучение, публикувана в докторската му дисертация през 60-те.Тя е широко приета до 1990 г., когато икономисти, привърженици на бихейвиористичните финанси, които са били несъществен елемент преди това , стават популярни. Емпирични анализи неизменно свидетелстват за проблеми с ХЕП, като най-последователното е, че наличностите с ниска цена на печалба превъзхождат другите наличности. Алтернативни теории предлагат, че познавателни отклонения водят до тази неефективност, която кара инвеститорите да купуват надценените growth stocks , отколкото value stocks . Въпреки, че ХЕП се оказа спорна, тъй като значителната и трайна неефективност се наблюдава, Beechey и др. (2000) смятат, че тя остава полезна отправна точка.
Вижте още
Източници
- Umberto Cassuto, Joshua A. Berman (Introduction), The Documentary Hypothesis
- E. L. Lehmann, Testing Statistical Hypotheses (Springer Texts in Statistics)
- Lawrence B. Mohr, Understanding Significance Testing (Quantitative Applications in the Social Sciences)