非貝葉斯預測
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非貝葉斯預測（Non-Bayesian forecasting）
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現代財務理論中的最優決策模型要求投資者按照貝葉斯規律修正自己的判斷並對未來進行預測（即按照貝葉斯概率確定各種信息在預測中的作用）。但是行為金融的研究表明和心理學研究的發現，人們在決策過程中並不是按照貝葉斯預測模型不斷修正自己的預測概率的。他們對事件的背景信息（或稱基礎信息）、對當前信息的樣本規模重視不夠，而是對最近發生的事件和自己的最新經驗給予更多的，從而導致人頭決策和做出判斷時過分看重近期事件的影響。這就是所謂的非貝葉斯預測。
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比如，在Kahneman和阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）（1973）所做的一個實驗中，被測試者被要求閱讀幾段關於幾位實習教師在某次教學實習課上出現的文字，閱讀後，要求被測試者就這幾位實習教師在實習課上的表現和未來5年後的表現進行排序。結果表明，兩種排序幾乎是完全相同的。儘管我們難以對未來可能發生的事件作出合理的估計與預測，但在長達5年的預測期中完全不考慮後來可能發生的變化，僅憑一次實習課的表現，就預期這幾位實習教師未來5年的業績，無疑是一種判斷偏差。
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