1.行為金融與中國大陸股票市場的動量效應
(壹)傳統財務理論和行為財務模型
Fama和French(1993，1996)從傳統理論的角度解釋了動量效應:動量效應並不是市場無效率的證據，動量策略的超額收益可能與人們采用的理論工具有關——在資本資產定價模型中，β值並不是壹個很好的風險指標，只要在因子模型中加入新的風險因子，超額收益就可能消失。然而，學者們未能就哪些風險因素應加入因素模型達成共識。
行為金融學認為傳統金融理論的前提有問題，所以試圖從投資者的決策行為中找出動量效應的機制，但這些解釋也是有缺陷的。Shefrin(2000)認為行為金融模型中投資者行為模式的假設不是基於心理學實驗，缺乏合理依據。正如彼得(1999)所認為的:“為了開發壹個理論模型而去尋找不合理的邏輯假設，就像是把車放在了馬的前面”。同時也讓經濟學失去了自己的特色。畢竟經濟學不是心理學。它不應該研究具體的認知模型，它的假設應該是壹般性的、抽象的。
(二)中國股市動量效應與行為金融
對於中國股市的動量效應，中國學者已經做了大量的研究。、趙學軍(2001)、朱、吳、王(2003)、吳世農、吳(2003)、肖俊、徐新忠(2004)、馬超群、章昊(2005)、趙振權、丁誌國、蘇誌(2005)。周(2002)發現動量策略的盈利對形成期和持有期的持續時間比較敏感，形成期和持有期為壹個月的動量策略盈利能力最顯著；、何和沈克庭(2003)認為形成期和持有期在2周和24周之間的動量策略收益顯著；於(2004)發現形成期和持有期為10 ~ 15天的動量策略具有顯著的收益。和吳(2004)認為，作為新興市場的股市的反轉策略不同於西方股市，主要是因為中國股市的反轉周期短於西方發達國家。
雖然上述實證研究的樣本期不同，但壹致的結論是，中國股市的動量策略盈利只存在於形成期和持有期在4周以內的周期性策略中；而西方股市的動量策略盈利壹般存在於中期(3-12個月)的形成期和持有期策略中。朱、吳和王(2003)都認為模型、模型和HS模型沒有揭示中國股票市場動量效應的機制。他們認為，BSV模式、DHS模式等模式的投資者根據對業績的預期對上市公司股票進行估值，符合發達資本市場投資者的投資行為模式，而國內投資者基本不關心公司基本面，喜歡短線操作，容易跟風。從投資者認知偏差的角度來解釋中國股市的動量效應是不恰當的。
第二，從奈特的不確定性看股票市場的動量效應
1.不確定性的兩種分類
Knight (1921)把未來的不確定性分為兩種情況:壹種是概率分布確定的不確定性，也就是常說的“風險”；另壹種是沒有確定概率分布的不確定性，其主觀概率是不確定的，稱為奈特不確定性或模糊性。拋硬幣就知道風險有多大了。如果妳賭人頭，贏的概率是50%。奈特認為，當妳不知道所有可能的狀態和各種狀態的概率時，就存在奈特不確定性。Savage(1954)等人認為，雖然壹個事件的概率分布有時無法計算，但我們可以為這個事件指定壹個先驗信念，這對於建立數學模型的技術選擇來說沒有什麽區別。所以奈特對不確定性的分類是沒有意義的。埃爾斯伯格(1961)等人通過壹系列實驗否定了野人假說。他們的實驗表明，奈特對不確定性的劃分是有意義的。這些實驗還表明，人們通常對騎士不確定性表現出厭惡。即使實驗者被告知埃爾斯伯格實驗存在邏輯矛盾，實驗者仍然堅持自己的選擇，並願意支付溢價以避免奈特不確定性。他們發現有些人喜歡賭博(風險)，但不喜歡騎士的不確定性。討厭騎士不確定性的人不壹定討厭風險。這進壹步印證了奈特的觀點，風險厭惡和奈特的不確定性是兩種不同的現象。他們還發現，面對奈特的不確定性，人們更在意別人的想法，更容易形成“羊群效應”。
2.系統的復雜性導致了騎士的不確定性。
奈特的不確定性是怎麽來的？現代自然科學證明，系統內部的非線性機制(或正反饋機制或復雜性機制)造成了系統的演化，從而形成奈特不確定性。如果系統是壹個簡單系統，那麽這個隨機過程就是遍歷的，通過頻率檢驗可以得到這個過程的概率分布。自然界中大多數隨機事件都屬於這個過程，這就是壹般的不確定性——風險。然而，如果系統是進化的，那麽這個過程就不是遍歷的。即使擁有所有的歷史和當前信息(完全信息)，也不可能獲得未來某些不確定事件的概率分布，因為它不是過去過程的簡單重復，新的狀態總是不斷產生的。我們無法預測這個狀態，更不用說獲得這個狀態的概率分布了。經濟社會中的大部分系統都屬於這個過程，這種不確定性就是奈特不確定性。
(二)奈特不確定性視角下動量效應的微觀機制
Lewellen和Shanken(2002)認為股票價格序列的可預測性與股票定價過程中的“參數不確定性”有關。當決策者對未來現金流的先驗信念不確定時(即存在概率分布的不確定性時)，代表性投資者通過貝葉斯過程逐漸更新信念，這種學習過程滲透到股票定價的過程中，導致股票價格之間正相關。
、黃、(2003)、(2004)從奈特不確定性的角度探討了股票市場動量效應的微觀機制。與LS模型類似，投資者不可能準確確定未來現金流的概率分布，因為投資者面臨騎士不確定性。與LS模型不同，他們認為市場中的投資者不能被壹個“代表性投資者”所取代。這些投資者是異質的，對未來現金流有不同的先驗信念。當這些異質投資者出現市場傳染時，就會產生動量效應。
Ford，Kelsey和Pang(2006)從微觀金融角度研究了動量(反向)效應的機制。當市場出現模糊信號，股票的基本價值無法確定時(面臨騎士不確定性)，如果做市商和投資者都表現出樂觀(悲觀)，股票市場就會出現動量現象。
Gerdjikova(2006)試圖在CBD理論下解釋股票市場的所有異常現象。因為投資者面對奈特的不確定性，他無法確定股票的基本價值。如果股票價值在壹個合理的範圍內，投資者會在股票市場上進行日交易，以追求更多的財富，從而產生動量效應。
奈特從不確定性角度提出的動量效應機制理論認為，投資者無法確定股票未來現金流的概率分布，異質投資者的市場傳染或情緒的悲觀(樂觀)造成了動量效應。這些模型能夠較好地解釋中國股票市場的動量現象。行為金融學認為，決策者對股票現金流的概率分布是確定的，不存在所謂的“騎士不確定性”。是有限理性投資者犯了認知偏差錯誤，從而造成了動量效應。這兩種解釋最大的區別在於對不確定性的處理。
(3)騎士不確定性視角下的“騎士不確定性厭惡”補償模型
近年來，西方學者開始從奈特的不確定性“厭惡”角度研究動量策略的“利潤”來源。Andrew，Hodrick(2006)和張(2006)發現動量策略的超額利潤和收益率的橫截面差異與Knight不確定性正相關。Anderson，Ghysels和Juergens(2005，2006)試圖在資產定價模型中加入“騎士不確定性厭惡因子”來解釋股票市場中的動量效應。從奈特不確定性的角度來看，投資者面臨的不僅是壹般風險，還有“更高的風險”，即奈特不確定性。只要在定價因子模型中考慮這種“更高的風險”，異常超額收益就會消失。
(四)從奈特的不確定性看兩種解釋方案的邏輯聯系。
從奈特不確定性的角度研究動量效應也有兩種方法:壹種是從奈特不確定性的角度研究動量效應的機制；二是在傳統資產定價模型中加入“奈特不確定性厭惡因子”，作為動量策略“超額”利潤的來源。邏輯上，這兩個想法並不矛盾。奈特不確定性視角下的動量效應微觀機制涉及“內”，奈特不確定性厭惡補償模型涉及“結果”而非“表”。以奈特的不確定性為邏輯起點，這兩種研究思路可以緊密聯系起來。
行為金融模型主要從認知偏差(或噪音)或信息不完全的角度解釋動量效應等異常現象。但問題是，既然這些直覺決策容易導致認知偏差，為什麽投資者還會采用直覺決策模式？行為金融學並沒有給出“理性”決策者產生上述決策行為模式的原因。實際上，投資者面對的是奈特的不確定環境，這種環境的特征是事實上的“有限理性”。從決策行為中可以看出人類學習記憶在進化過程中的適應性:傾向於本能的自我安全感(自我控制，認知失調)，通過直覺決策做出決策，即規則理性)(Aumann，1997)。從原則理性的角度來看，如果決策者處於壹個復雜的、騎士式的不確定世界，采用直覺決策是符合其理性的。
行為金融學並沒有給出“噪音”的確切定義。如果噪音是與投資價值無關的信息，為什麽理性投資者不能過濾噪音？行為金融學也關註在信息不對稱條件下，具有信息優勢或劣勢的投資者的行為對證券價格的影響。有人認為，對於大量在公開市場上廣泛交易的股票，投資者之間信息不對稱的可能性很小，也就是說，不存在引起股價大幅波動的信息不對稱問題。有人認為“噪音”是與股票價值相關的信息，但由於投資者在面對騎士不確定性時的“原則理性”，決策者只能憑直覺使用這些信息。