競馬市場におけるロングショットバイアスを説明する信念異質性の革新的モデリング

信念の異質性の革新的なモデリング

GandhiとSerrano-Padial（2015）は、競馬市場における「ロングショットバイアス(お気に入り-大穴バイアス)」を説明するために、信念の異質性に焦点を当てた革新的なモデルを採用しました。彼らの研究の革新性は、リスク選好ではなく、信念のばらつきがバイアスを生み出すという主張にあります。

1. 従来の選好ベースモデルへの挑戦

従来の研究では、「お気に入り-大穴バイアス」は、期待効用理論やプロスペクト理論といった選好ベースのモデルで説明されてきました。これらのモデルは、人々がリスクを好む、または損失に対してより敏感であると仮定することで、人気のない馬への過剰な賭けを説明しようとしました。

しかし、GandhiとSerrano-Padial（2015）は、これらの選好ベースのモデルでは、競馬市場で観察されるバイアスの程度を十分に説明できないと主張しました。彼らは、リスク選好の多様性だけでは、観測されるような体系的な価格の歪みを説明するには不十分であると考えました。

2. 信念の異質性に基づく新しい枠組み

GandhiとSerrano-Padial（2015）は、選好ベースのモデルに代わるものとして、信念の異質性に焦点を当てたモデルを提案しました。彼らは、すべての賭け手がリスク中立的であると仮定し、市場には2つのタイプの賭け手、すなわち「カノニカルトレーダー」と「ノイズトレーダー」が存在すると仮定しました。

• カノニカルトレーダー: レース結果の確率に関するほぼ正確な信念を持つ、合理的な投資家。彼らは市場の大多数を占めると想定されています。
• ノイズトレーダー: 信念に大きなばらつきがあり、結果として、人気のない馬のオッズを過剰に押し上げてしまう投資家。

3. 実証分析によるモデルの検証

GandhiとSerrano-Padial（2015）は、実際の競馬市場のデータを用いて、自分たちのモデルを検証しました。彼らは、観測された「お気に入り-大穴バイアス」が、自分たちのモデルで予測された価格パターンと一致することを発見しました。

さらに、彼らは、公開情報のばらつきを利用して、信念ベースのモデルが、選好ベースのモデルよりも経験的に優れていることを示しました。具体的には、同じファンダメンタルズを持つレースでも、公開情報量が多いレースでは、「お気に入り-大穴バイアス」が小さくなる傾向が見られました。これは、情報量が多いほど、賭け手の信念のばらつきが小さくなるためです。

4. GandhiとSerrano-Padial（2015）モデルの革新性

GandhiとSerrano-Padial（2015）の研究は、信念の異質性が資産価格に与える影響を理解する上で、重要な貢献をしました。彼らのモデルは、行動ファイナンスや市場ミクロ構造の分野において、幅広く応用できる可能性を秘めています。

彼らの研究の革新性を以下にまとめます。

• リスク選好ではなく、信念の異質性に焦点を当てた点
• 賭け手をカノニカルトレーダーとノイズトレーダーの2つのタイプに分類した点
• 公開情報のばらつきを利用して、信念ベースのモデルの優位性を示した点

彼らの研究は、市場における価格形成メカニズムを理解する上で、信念の多様性が重要な役割を果たしていることを示唆しています。

参考文献

• Gandhi, A., & Serrano-Padial, R. (2015). Does belief heterogeneity explain asset prices The case of the longshot bias. The Review of Economic Studies, 82(1), 156-186.
• Gandhi, A., & Serrano-Padial, R. (2015). Does belief heterogeneity explain asset prices The case of the longshot bias. The Review of Economic Studies, 82(1), 156-186.