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1959年
布朗运动、随机游走、心理物理学中的韦伯-费希纳法则、对数正态分布
弗朗西斯·高尔顿(1822年2月16日—1911年1月17日)在1879年提出,许多现象都是独立相乘效应的结果,中心极限定理意味着观察值的对数应该是正态分布的。 [22]这促成D.麦卡利斯特1879年提出了对数正态分布的概念。 [23]
在明显不知道巴舍利耶(1900)的情况下,奥斯本(1959)提出股票价格遵循随机游走模式。不过,与巴舍利耶不同,奥斯本提议使用对数正态分布(而不是正态分布)来描述股票收益,这样便生成了几何布朗运动而不是算术布朗运动。在描绘股票价格模式时,相乘的对数正态收益相对于巴舍利耶的假设拥有几项优势:①价格不会为负数;②在a>0的情况下,收益高于ae μ的可能性与收益低于有e μ/a的可能性相等,其中μ表示预期自然对数收益;③如果单个收益是联合对数正态分布的,那么收益的乘机就是对数正态分布的(相乘稳定);④即使单个收益不是对数正态分布的,那么在近似对数正态分布中相乘版的中心极限定理依然成立。不过,奥斯本的一个关键性缺陷是:证券价格低于0的概率为零(即不存在破产的可能)。此外,离散期间度量的证券收益,其投资组合收益可能不会是对数正态分布(相加非稳定)。
奥斯本也提出,对数正态分布的起因是韦伯(1851)和费希纳(1860)的心理物理学假说:相同物理刺激比率对应于相等的主观感情间隔。这正是丹尼尔·伯努利(1738)的对数效用假设。简单的论证如下:假定投资者拥有对数效用函数,那么收益R的效用在绝对值上等于收益1/R的效用,即lnR=-ln(1/R)。只有两者出现的概率相同时,此项赌博对投资者来说才是无差异的,因为1/2ln(R)+1/2ln(1/R)=0。但是在这种情况下,随机游走变量R的行为如同一个对数正态分布变量。后来的研究工作证实对数正态分布是一项均衡结果,在均衡中投资者都拥有对数效用函数。
雷格诺特(1863)和巴舍利耶(1900)观察到:在随机游走行为中,一定期间内收益的方差与期间的长度正相关。奥斯本也观察到这一点,而且他是第一个通过度量方差对时间长度的依存性来验证随机游走的学者。此外,奥斯本看起来也是使用单只股票价格序列(其他人使用的是指数)来检验随机游走模型的第一人。