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　證券市場是典型的信息非對稱市場，影響證券價格的因素錯綜復雜。傳統(tǒng)的金融理論傳承了新古典經(jīng)濟學的自然選擇的進化思想，采用了盡可能少的分析工具，假設：第一，投資者是理性的，因此可以對資產(chǎn)價格進行正確的評估；第二，即使投資者個體非理性，但由于交易隨機地產(chǎn)生，交易相互抵消，而不至于影響資產(chǎn)的價格；第三，即使投資者的非理性行為并非隨機產(chǎn)生，而是有相關(guān)性，他們在市場中將遇到理性的套利者，后者將消除前者對價格的影響，因此，市場最終是有效的。然而，現(xiàn)實的市場并非如理性理論描述的那樣有效地運行，金融市場中大量“異象”的存在成為困擾人們的不解之“謎”，所謂金融異象一般是指金融市場中資產(chǎn)的實際收益偏離資本資產(chǎn)定價模型和有效市場假說的異�，F(xiàn)象。這些異象的存在影響了金融市場的效率，市場經(jīng)常表現(xiàn)得并不那么有效，理性理論遇到前所未有的挑戰(zhàn)。不僅如此，投資實務界與理性理論的沖突從來就沒有停止過，華爾街的投資大師Lynch、Buffet、Templeton和Neff等人的職業(yè)記錄顯示，他們的優(yōu)異績效難以和有效市場假說調(diào)和(泰納斯，1997)。從投資理論和投資實踐兩方面看，我們對金融資產(chǎn)價格行為的理解還是十分有限的。行為金融的出現(xiàn)為我們理解金融異象和金融市場效率提供了新的分析工具。雖然，行為金融理論在國內(nèi)傳播只是近幾年的事情，基于行為理論的實證研究在國內(nèi)也才剛剛起步。

　某鎮(zhèn)有兩個醫(yī)院，在較大的醫(yī)院每天都有45個嬰兒出生，較小的醫(yī)院每天有15個嬰兒出生。如我們所知，生男孩的概率為50％。但是，每天的確切比例都在變化，有時高于50％，有時低于50％。在一年的時間內(nèi)，每個醫(yī)院都記錄了超過60％的新生兒是男孩的日子，你認為哪個醫(yī)院有更多這樣的日子?
　　22％的受試者認為較大的醫(yī)院有更多這樣的日子，而56％的受試者認為兩個醫(yī)院有相等的可能性，僅僅22％的受試者正確地認為較小的醫(yī)院會有更多這樣的日子。猜對與完全猜錯的比率居然一樣。顯然，受試者沒有認識到每天嬰兒出生的數(shù)量之間的重要關(guān)系。抽樣理論認為在小醫(yī)院中超過60％是男孩的天數(shù)的期望值比大醫(yī)院的大得多，因為一個大樣本更不可能偏離50％。這一基本的統(tǒng)計概念顯然與人們的直覺是不符的。
　　當個體相信小數(shù)法則時他們明顯不相信大數(shù)法則。在個體夸大小樣本與全體人群的相似性的同時，他們也會低估大樣本與全體人群的相似性。例如，Kahneman和Tversky(1972)發(fā)現(xiàn)，受試者普遍認為一天中出生的1000個嬰兒中有超過750個是男孩的可能性超過10％。而實際上這種可能性小于1％�？鋸堃稽c說，個體似乎對各種樣本使用一個通用的概率分布，這意味著個體對樣本容量不敏感。
　　當個體事先知道數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程時，小數(shù)法則會產(chǎn)生所謂的“賭徒的謬誤效應”(gainbler’s fallacy)。如果拋擲一枚硬幣一段時間一直沒出現(xiàn)反面朝上的情況，個體就會認為接下來“應該”要出現(xiàn)反面朝上的情況了。因為他們相信即使小樣本也應該代表公平的硬幣，因此必須有更多的反面以平衡如此多的正面。P56

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