大学生互联网金融理财行为的影响因素研究

宋佳倩++张玉栋++张聪

一、引言

近年来互联网金融理财行为越来越普遍，大学生群体也成为互联网理财行为的参与者之一。本文对大学生互联网金融理财行为的影响因素进行探究，以随机抽取的北京某大学各院系各年级的本科生作为样本来对以上问题进行检验。研究主要分为理论研究、实证研究和结论检验三大部分。首先，整理并分析前人有关互联网金融理财行为的研究文献。其次，以北京某高校为研究对象对大学生的网络理财及投资行为展开实证调查，选取合适的变量及其量表形成调查问卷，通过问卷调查的形式找到影响大学生参与互联网金融市场的关键性因素。在调查研究中，我们选取了大学生的专业素养、过度自信以及风险偏好等个人内在因素为观测变量，考察它们对大学生互联网金融理财行为的影响。得到有效数据后，本文运用计量经济学的研究方法，分别使用Logistic回归、OLS线性回归分析以及相关检验方法，建立起相关数学回归模型，检验并进一步说明这些变量的影响程度。相比已经有经济能力的人群而言，大学生一般没有收入，投资时多依赖家庭，其金融理财的倾向也与一般投资者有较大差别。本文的研究一方面有助于深化对在校大学生这一特殊群体投资行为的理解，帮助其树立正确合理的理财观念； 另一方面也为互联网金融提供市场新方向，推动金融机构个人理财产品的创新和完善。

二、文献综述

“理性人” 假设是传统经济学分析框架下的基本前提假设， 也是一切经济问题研究的出发点。在经济学“理性范式”的研究思路下，行为人可以对从周围环境获得的信息进行充分判断和理性分析，并遵循利益最大化或效用最大化原则做出最优选择。然而，在现实生活中，人们却逐渐发现一系列难以用传统期望效用理论加以解释的异常现象。行为主体的决策行为往往受到诸如情绪、本能、经验或偏见等主观因素的影响而呈现出一定的非理性，从而与理论预测产生较大偏差。随着金融市场上各种异常现象的累积，完全理性假定已经无法解释现实人的经济生活与行为（李心丹，2005）[1]。尤其是近年来行为金融理论的兴起，更是给理性决策理论带来了不小的冲击和挑战。

20世纪50年代，Simon提出了满意标准和有限理性标准，用“社会人”取代“经济人”，产生了新的理论——有限理性决策理论[2]。Simon认为，人的理性是出于完全理性和完全非理性之间的一种有限理性，行为主体的决策与判断往往受其情感或经验的影响，是无法完全运用理想化数学模型和逻辑加以分析的。此外，与理性假设所追求的“最优选择”不同，“有限理性”理论认为行为人进行决策的标准是建立在其心理上的“第一满意选择”，也就是说，决策者在决策中仅仅是追求“满意”标准，而非“最大”或“最优”（邓汉慧等，2004）[3]。

投资者的有限理性，如自身能力的欠缺和有限的知识经验等， 导致了投资者在做出投资决策时，会受到各种主观心理偏好（如风险偏好、过度自信及心理账户）或来自外界的客观因素（如信息不对称以及市场变化的不可预知性）的影响（李政等，2015）[4]。Barber等（1999）研究了过度自信这一主观心理偏好对投资决策的影响，发现在一般情况下投资者往往会高估自己获取分析信息的能力和准确性，从而导致其更易做出有偏误的投资决策。投资者的一些个人特征同样也影响着投资决策[5]。尹海员等（2011）通过实证研究发现，在我国，个人职业、受教育水平、家庭理财习惯和投资积累经验等因素会显著影响投资者的风险偏好及其风险系数[6]。除个人投资者之外，上市公司的投融资决策也往往受到资本市场上投资者情绪的影响。投资者高涨的情绪往往会推动投机性投资需求的增加（Baker等，2006）[7]。此外，其他外界客观因素，如羊群效应、政策导向、市场特质、投资项目自身、公司经营状况、媒体等因素也会对个体投资者的投资决策产生一定影响。

综上所述，投资决策的影响因素主要包括理性影响因素和有限理性影响因素。而本文研究的两个影响大学生金融理财的因素，即风险偏好和过度自信，分别属于理性和有限理性的范畴。

风险偏好是指投资者对风险的不同喜好程度，一般将投资者的风险偏好划分为三类：风险厌恶、风险中性以及风险寻求，投资决策过程实际上是投资者在心理上计量风险与收益的过程（杨敏利等，2008）[8]。所以投资者的风险偏好直接影响其对风险性收益的追求，并反映了投资者接受风险的心理临界（Daniel等，2002）[9]。

过度自信实质上是一种认知偏差，表现为人们容易高估自身的能力和自身知识的准确性，由此更加相信自己对事物的判断能力。Odean（1999） 研究了投资者的过度自信对其投资决策的影响，发现相当一部分投资者在卖出股票后并不会停止交易，而是继续买入其他股票，但就最终结果来看，被投资者卖出的股票往往有着更高的后续收益率，这可能是由于投资者对自身的交易经验和交易能力的过度自信造成的[10]。过度自信是投资者的一种典型而普遍存在的心理因素，尤其在处于上升趋势的股票市场中投资者往往更容易因盲目乐观产生过度自信的心理。 在互聯网金融市场繁荣发展的今天，投资者的这一心态则表现得更加明显[11]。

以上研究对影响人们投资决策的各种因素进行了深度的探讨，并提供了广泛的研究证据。但根据我们目前所掌握的文献，鲜有研究将风险偏好和过度自信因素联系在一起，来反映其对于是否选择互联网金融投资以及在此条件下的收益率的影响，而且分析对象多以企业以及投资经理为主，针对大学生群体进行这方面的研究更是少之又少。本文以北京某高校学生为研究对象对大学生的网络理财及投资行为展开实证调查，并借助Logistics回归、OLS回归和相关检验等计量经济学模型，来检验大学生自身的专业素养、风险偏好以及过度自信因素对其互联网金融投资行为的影响，为今后的研究提供一种新思路。

三、理论与研究假设

本文认为风险偏好、过度自信等个人主观心理因素会影响大学生的互联网金融投资行为。

风险偏好是影响个体决策行为的重要因素。Campbell（2006）在家庭金融研究综述中提出，家庭的金融行为会在一定程度上受到家庭风险偏好等因素的影响[12]。越是那些风险偏好水平较高的家庭，就越倾向于进入股票投资市场，且对风险性金融资产的配置比例也越高；而那些风险偏好较低的家庭，则更倾向于银行储蓄和安全性资产。我们认为，微观个体的金融行为在某种程度上与家庭金融有相似之处，风险偏好同样也会影响个体的决策行为。那些具有更强风险偏好的人更乐于接受挑战，其风险接受能力也相对更强。因此，本文提出假设1。

假设1：在其他条件相同的情况下，具有更强风险偏好的投资者更倾向于使用互联网金融产品。

Bénabou等（2002）指出，过度自信在个体处理信息和做出决策的过程中发挥着重要的作用[13]。本文认为， 过度自信的投资者在进行投资决策时，往往倾向于对投资环境做出更为乐观的判断。对自身能力的高估是过度自信的一般特征（余明桂等，2013）[14]。 过度自信的投资者往往对自身的评价更高，他们认为自己拥有的知识和经验比其他人更丰富，能更准确地做出恰当的判断，且往往倾向于高估投资项目的收益并低估投资项目的风险（Heaton，2002）[15]。因此，他们更加愿意去把握投资机会，积极在投资活动中承担风险，对新生事物也拥有更好的接受能力。由此，本文提出假设2。

假设2：在其他条件相同的情况下，过度自信的投资者更倾向于使用互联网金融产品。

此外，大学生作为投资决策主体，其投资行为必然也会受到某些个人特征的影响。本文拟探究个人的金融专业素养这一因素在大学生互联网金融投资理财过程中所扮演的角色，因此，本文选取“经管类”和“非经管类”为一组变量进行研究，对其进行0～1赋值。通常情况下，我们认为经管类专业的学生能够接触到的金融相关知识更为广泛，获取信息的渠道更为丰富，这也就意味着他们相对于非经管类学生来说，具备更强的金融素养。为此，本文提出假设3。

假设3： 在其他条件相同的情况下，“经管类”的专业背景会放大风险偏好和过度自信水平对于大学生参与互联网金融理财的影响。

四、数据和方法

（一）样本和数据

本文主要研究两个焦点问题：一是探究影响大学生互联网金融理财的个人内在因素及其影响效果；二是探究各因素在何种程度上对大学生互联网金融理财的收益率产生影响。

本文所使用的数据主要是个人特征数据，通过问卷调查的形式获得并整理而成。 在问卷调查中，选取了大学生的个人基本信息、 家庭受教育程度、家庭经济条件、个人金融素养、个人风险偏好等作为预设变量，通过问卷调查收集数据。本文的初始样本是在北京某大学内随机抽取的，来自不同专业的300名大学生。经数据筛选剔除无效和存在缺失的变量值后， 我们共获取了246个样本观测值。本文以这246份数据为样本， 通过Logistic回归对大学生互联网金融理财的影响因素进行了研究，并在此基础上，筛选出已经进行互联网理财的样本145份， 运用OLS多元線性回归对其理财收益率进行分析，进一步探究这些个人内在因素对收益率的影响，并试图给出合理解释。

（二）变量定义与模型设定

1.变量定义及其解释

（1）被解释变量

针对本研究的两个焦点问题，我们有着不同的被解释变量设定。

对于问题一，即探究影响大学生互联网金融理财的个人内在因素及其影响效果，因变量Prob（Y=1|x1，x2，x3）表示的是研究个体（大学生）进入互联网金融理财市场的概率，我们将受访者对问卷中的问题“您是否已投资互联网金融产品”的回答作为此项数据的衡量指标，将回答“是”的个体赋值为“1”，回答“否”的个体赋值为“0”。

对于问题二，即探究各因素在何种程度上对大学生互联网金融理财的收益率产生影响，该问题的被解释变量为yield，该变量为连续型变量，由答卷人在填写问卷时给出。

（2）解释变量

riskpre表示个体的风险偏好，一般意义上的风险偏好，不仅包括投资者直观的心理能力和人格因素，还内涵隐含的、未公开衡量和测量的风险态度。根据以往文献，投资行为中所涉及的“风险偏好”主要包括以下三个方面的内容：一是截面上的风险偏好，即个人投资者对某个时间上的不同资产的风险偏好特性；二是时间序列上的风险偏好，指个人投资者对不同时点上的同一资产的风险偏好特性；三是主观折现偏好，个人投资者对未来同样风险资产所要求的时间补偿（衡量投资者的耐心）[16]。根据投资者个体认知方式和情感判断的不同，可将风险偏好划分为激进投资型、损失厌恶型、利益驱使型。在调查问卷中，我们设计了9道不同维度的问题，并对不同问题进行赋值， 对受访者的风险偏好进行测度。每道题目3个选项，分数分别为1分、2分、3分，所有题目总分最低9分，最高27分，中间分数为18分，分类标准是：为了进一步简化模型，本文按照得分情况将投资者的风险偏好分为两类：保守投资者和激进投资者，并且以18分为界，我们将得分小于等于18分的投资者视为风险厌恶投资者， 将得分大于18分的投资者视为风险喜好投资者。

overconf表示个体的过度自信水平。以往的文献研究主要采用投资者的股市换手率等指标来度量投资者的过度自信水平[17]-[18]。考虑到大学生群体的特殊性，借鉴以往文献的研究经验，我们主要采用大学生实际了解的金融相关知识作为其过度自信的替代变量。本文通过比较受访者的自我评价及问卷作答情况之间的差异来对研究对象的过度自信水平进行衡量，并在此基础上将研究对象分为三类，分别用数字0、1、2代表过度自负、中性和过度自信。

（3）调节变量

major代表研究对象的专业。 根据研究提出的假设3，“经管类”专业的学生通过对金融知识的学习能够提高风险偏好、提高过度自信水平，从而更倾向于使用互联网金融产品。因此，将“经管类”赋值为1，“非经管类”赋值为0，以此探究专业因素是否通过影响风险偏好和过度自信以对大学生群体进行互联网金融投资决策产生影响。

（4）控制变量

家庭金融学研究表明，行为人的人口特征（年龄、性别、教育等）对于投资者的投资倾向具有非常重要的作用[19]。在以上两个研究问题中，本文将在校大学生的年级、性别、生活费作为互联网金融投资倾向的控制变量。

grade代表在校大学生的年级， 大一年级赋值为0，大二、大三、大四年级分别赋值为1、2、3。male代表性别变量，女性赋值为0，男性赋值为1。money代表生活费，是连续型变量，在问卷设计时分段给出，选择两端的平均值作为该学生的生活费。

根据上述，本文所涉及各变量如表1所示。

2.对控制变量的初步检验

在此通过独立样本T检验以及其他统计分析判断控制变量是否会对因变量产生影响来对控制变量做初步检验。

（1）对性别变量的检验

根据性别分组，对男性和女性是否使用互联网金融的情况进行独立样本T检验。 我们用Levene检验来判断原假设条件（假设方差相等和方差不相等两种情况）是否成立。从结果可知Sig<0.05，可以拒绝原假设，即男性与女性参与互联网金融市场的方差是不相等的。再看均值方程的t检验，在方差不相等的前提下，t检验的Sig值=0.158>0.05，说明应该拒绝男女性在选择互联网金融方面存在差异，即可以得出男女性在选择使用互联网金融产品时没有差异。

由于男女性无差异，所以在分析本文问题中性别因素的作用很不明显，因此舍弃在回归过程中使用性别这一变量。

（2）对年级变量的检验

在本文中，年级变量分为四组，分别为0、1、2、3。 由于独立样本t检验只适用于二分类的均值检验， 因此无法使用该方法对年级变量进行检验。而单因素ANOVA分析就可以解决该问题，单因素ANOVA分析主要用来测试某一个控制变量的不同水平是否对观察变量造成显著差异和变动。我们对年级变量做单因素ANOVA检验，发现检验的显著性水平Sig=0.252>0.05，可以拒绝不同年级在使用互联网金融产品方面存在明显差异的假设，即不同年级之间没有差异，因此本文在回归过程中舍弃使用年级这一变量。

（3）对每月生活费的检验

由于每月的生活费为连续变量，无法通过分组来判断不同组间的均值是否存在差异，但我们可以对其与因变量进行单变量线性回归，通过直接的分析判断生活费这一因素是否会对大学生是否使用互联网金融理财产品产生影响。对每月生活费与因变量进行logistic回归，回归结果显示非常不显著，所以在下面的回归过程中舍弃每月生活费这一控制变量。

（三）数据的描述性分析

1.调查对象的描述性统计结果

此次调查的范围主要集中于北京某大学在校大学生，本次调查共计发放并回收300份问卷，经数据筛选，剔除无效和存在缺失的变量值后，共获取246个有效样本观测值。

首先，本文对问卷的样本数据进行了总体的描述性统计。

在金融素养的自我评价设置中，1表示完全不了解，2是不太了解，3是基本了解，4是比较了解，5是完全了解。其中，完全不了解的有41人，占样本总人数的16.67%；不太了解的有110人，占比最大，为44.72%；基本了解的有66人，占总样本人数的26.83%；比较了解的有26人，占比10.57%；完全了解的只有3人，占比最低，為1.22%。

在风险承受能力的自我评价设置中，1表示为得到高回报而承担高风险，2表示为得到较高回报而接受较高风险，3表示能承担平均风险而选择接受平均回报，4表示只能承担较低投资风险而选择接受较低回报，5表示不愿意承担任何风险。其中，为得到高回报而承担高风险有4人，占总样本人数的1.63%； 为得到较高回报而接受较高风险有48人， 占总样本人数的19.51%； 能承担平均风险而接受平均回报的有134人，占比54.47%；只能承担较低投资风险而选择接受较低回报的有55人，占比22.36%；不愿意承担任何风险有5人，占比2.03%。

在对于金融素养的调查中，我们共设置了7道题，平均正确率为66.32%。其中7道题完全答对的有30人，约占总数的10.5%。在各个问题的正确率中，正确率最高为88.21%，在难度较大的金融问题上仅有37.4%的人能够选择正确。

最后， 从互联网金融投资现状的调查分析来看， 被调查人群中有平均25.06%的资金投入在互联网金融产品上，年化收益率平均为7.13%。

2.统计分析结果

首先，在金融素养的自我评价上，不太了解的人数最多，占比最大，约为总人数的44.72%。这与目前我国大学生的投资理财意识和现状相一致，具有一定代表性。产生这种现象的原因之一可能是目前对于投资理财的教育仍未受到重视，投资理财意识仍未广泛普及。

其次，在风险承受能力评估上，大部分人选择能够承担平均风险而接受平均回报， 约占54.47%。而承担较高风险以获得较高收益的比重略低于倾向于低风险投资的比重。这在一定程度上反映了中国大学生目前的风险厌恶程度。这可能是由于目前大学生仍未经济独立，日常生活的经济来源大多来自于父母，因此对于投资理财的选择和风险偏好程度上仍存在一定程度的限制。

五、结果与分析

借鉴以往文献做法，为避免截面数据可能存在的异方差和多重共线性问题，本文首先对自变量进行了方差膨胀因子分析和容忍度分析，分析结果如表2所示。可见，各变量的方差膨胀因子（VIF）介于1和4之间，远远小于10，容忍度（Tolerance）也介于0.2和1之间，远远大于0.1，说明模型所包含的解释变量和控制变量之间并不存在严重的多重共线性问题。

（一）风险偏好、过度自信以及专业素养对于决定是否投资互联网金融的影响

1.模型（1）、（2）、（3）的Logistic回归分析

基于样本数据，我们先对模型（1）、（2）、（3）进行回归，这三个模型分别是对riskpre、overconf双变量以及各自单变量的回归，具体回归结果见表3～表5。

可以看出，不管是对双变量还是单变量的logistic回归，riskpre、overconf的显著性都小于0.05，常数项是在0.05左右，可以认为在5%的显著性水平上三个方程的整体解释力较好。从三个回归方程结果来看， 风险偏好的系数在5%的水平上显著为正，说明大学生的风险偏好与其是否投资互联网金融产品显著正相关， 假设1得以验证。 同样地， 过度自信这一变量的系数也在5%的水平上显著为正，说明大学生的过度自信水平与其是否选择互联网金融产品之间也具有显著的正相关关系，假设2成立。

进一步，本文比较了风险偏好和过度自信的系数。在回归方程1中，两者的系数分别为0.607和0.589，风险偏好的系数比过度自信的大，说明在同一行为主体下，风险偏好和过度自信对大学生是否选择互联网金融产品的影响程度存在差异，且风险偏好的影响程度更大。该点在模型（2）、（4）的回归结果中也有所体现。

2.模型（2）、（4）和（3）、（5）的logistic回归分析

在确定riskpre、overconf对大学生选择互联网金融产品具有正向关系后，为了探究“经管专业”背景下，大学生的风险偏好和过度自信程度与其是否参与互联网金融的相关关系， 我们将riskpre与major的交互项riskpre×major，overconf与major的交互项overconf×major分别加入到模型（2）、（3）中，得到模型（4）、（5），回归结果见表6～表7。

从表6中我们可以看到riskpre的系数仍在5%的水平上显著为正， 但major的系数显著为负，且两者的交互项riskpre×major的系数在10%的水平上也显著为负，这说明，在经管类专业的学生群体中，风险偏好对其是否参与互联网金融理财的影响更弱。

从表7中我们可以看出overconf在5%的水平上是显著的， 其与表5中的系数大致相同，但major和overconf×major是不显著的， 因此我们可以得出结论，经管专业背景不能通过过度自信来影响大学生参与互联网金融的可能性。

通过以上分析，假设3并不成立。一方面，经管类专业的背景不仅不会放大风险偏好对大学生参与互联网金融理财的影响，相反还起到一定的削弱效应；另一方面，过度自信对于大学生互联网金融理财参与行为的影响并不受经管专业背景的干扰。我们认为，经管类专业的大学生一般具备相对更高的金融素养，对于风险和收益的认知更为深刻，因此，在面对风险时，往往也会采取更为审慎的态度，或者说是一种“有知者有畏”的心态。

（二）专业素养、风险偏好及过度自信对于投资收益率的影响

在得出上述结论后，我们对风险偏好、过度自信和专业素养对大学生投资互联网金融进行进一步的判断分析。我们研究的问题是：对于那些已经进行互联网金融投资的大学生来说，上述三个主观因素是否会对其收益率产生一定影响，以及对收益率的影响程度有多大。

表8列出了专业素养、风险偏好和过度自信对于大学生互联网金融投资收益率相关关系的检验结果。 结果发现，riskpre的系数显著为正， 说明在互联网金融投资者中，那些较为激进的、喜好风险的投资者，相对于较为保守的、对于风险持谨慎态度的投资者来说收益率更高。overconf的系数显著为正，说明在互联网金融投资者中，那些对自身的评价更高、对投资环境更为乐观的投资者更易获得可观的收益率。 此外，major的系数在5%的水平上也显著为正，说明具备更高金融专业素养的投资者更容易在投资中获得更高收益，这一点也与我们的认知相符。

此外，判定系数R2为0.52，说明我们提出的三个变量，即风险偏好、过度自信以及专业素养能够解释一半以上的已经进行互联网金融投资的大学生的投资收益率变动情况。这一结果同样支持本文的假设，说明风险偏好、过度自信以及专业素养对于大学生进行互联网金融投资的收益率情况具有相当大程度上的影响。

由OLS回归分析可得，投资收益率的回归方程为：

yield=0.068 +0.029 riskpre +0.064 overconf+

0.013major

综上， 过度自信与风险偏好与其选择互联网金融投资呈现出显著的正相关性。这表明，风险喜好、过度自信的大学生更有可能进行互联网金融投资。在此基础上，我们筛选出已经使用互联网金融产品或服务的大學生样本， 使用OLS多元线性回归进一步探究各个预设变量对其投资收益的影响，发现风险偏好、过度自信以及大学生专业素养等因素对使用互联网金融产品的收益率存在显著关系。

六、结论

本文分析了大学生群体的个体内在特征与其互联网金融理财行为的关系， 并在此基础上进一步探究了其投资表现的影响因素。本文以随机选取的246名来自北京某大学不同专业及年级的大学生为样本， 从过度自信和风险偏好两大维度对大学生参与互联网金融投资的行为进行考察， 并进一步检验了这些因素对其投资收益率的影响。研究结果表明，过度自信和风险偏好会对大学生的互联网金融投资理财行为产生显著影响。同时，本文还检验了大学生的金融专业素养与其风险偏好的关系， 并验证了其对大学生互联网理财收益的积极影响。 研究结果可以概括为以下四个方面：

第一，大学生的过度自信程度越高，其参与互联网金融理财的动机越强， 取得更高投资收益率的可能性也相应更大。一般情况下，具有过度自信特征的大学生个体往往更加认同自己的判断能力和决策水平，可能会更积极地把握那些具有正净现值的高风险高回报的投资机会。

第二，大学生的风险偏好程度越高，越倾向于使用互联网金融理财产品或服务，并且也更可能在投资中获得较高的收益。 从风险承担的角度来看，风险偏好的大学生个体相对具备更强的风险承受能力， 他们更愿意尝试互联网金融等新兴事物，也更乐意接受风险性的挑战，风险偏好的特性能够促使他们更好地识别和利用有价值的投资项目。

第三，经管类专业背景会相应削弱风险偏好对大学生互联网金融理财参与的影响。我们认为，经管类专业的大学生一般具备相对更高的金融素养，对于风险和收益的认知也更为深刻，因此，其面对风险时往往会采取更为审慎的态度。当其决定是否参与互联网金融理财时，会通过对风险和收益进行衡量和预估做出理性判断，而不是仅凭借个人的风险偏好程度做出简单的选择。

第四，大学生的金融专业素养越高，往往更容易在投资中获得更高的收益。这说明专业素养对投资收益有着明显的正效应，具有一定金融背景的大学生，他们能够接触到的金融相关知识更为广泛，获取信息的渠道更为丰富，对金融信息的获取和分析能力也相对更强，这也就意味着他们在进行投资理财时具备更大的优势，从而使其能够获得相对更高的收益率。

本文结论一方面有助于深化对在校大学生这一特殊群体的投资行为的理解，帮助大学生树立正确合理的理财观念；另一方面也为互联网金融的创新和发展指明了市场新方向，为金融机构适时推出适合大学生投资的个人理财产品提供了良好的理论基础。

参考文献：

[1]李心丹. 行为金融理论：研究体系及展望 [J]，金融研究，2005（1）.

[2]SIMON H A. The Administrative Behavior[J]. American Journal of Nursing，1950，50（2）.

[3]邓汉慧，张子刚. 西蒙的有限理性研究综述[J]. 中国地质大学学报社会科学版，2004，4（6）.

[4]李政，许宁. 基于层次分析法的投资者决策影响因素探析——投资者个人视角[J]. 会计之友，2015（2）.

[5]BARBER B M，ODEAN T. Online Investors： Do the Slow Die First？[J]. Ssrn Electronic Journal，1999，15（2）.

[6]尹海员，李忠民. 个体特质、信息获取与风险态度——来自中国股民的调查分析[J]. 经济评论，2011（2）.

[7]BAKER M，WURGLER J. Investor Sentiment and the Cross-Section of Stock Returns[J]. The Journal of Finance，2006，61（4）.

[8]杨敏利，党兴华，涂宴卿. 基于投资者不同风险偏好的风险投资决策研究[J]. 科技管理研究，2008，28（8）.

[9]DANIEL K，HIRSHLEIFER D，Teoh，S. H. Investor Psychology in Capital Markets： Evidence and Policy Implications[J]. Journal of Monetary Economics，2002，49（1）.

[10]ODEAN T. Do Investors Trade Too Much？[J]. Social Science Electronic Publishing，1999，89（5）.

[11]沈骏. 基于行为金融学的股指期货投资者行为研究[D]. 成都：西南财经大学，2013.

[12]CAMPBELL J Y. Household Finance[J]. The Journal of Finance，2006，61（4）.

[13]BENABOU R，TIROLE J. Self-Confidence and Personal Motivation[J]. Quarterly Journal of Economics，2002，117（3）.

[14]余明桂，李文貴，潘红波. 管理者过度自信与企业风险承担[J]. 金融研究，2013（1）.

[15]HEATON J B. Managerial Optimism and Corporate Finance[J]. Financial Management，2002，31（2）.

[16]刘博. 投资者风险偏好量表编制及测量恒等性检验[J]. 求索，2010（12）.

[17]BARBER B M，ODEAN T. Boys Will be Boys： Gender，Overconfidence，and Common Stock Investment[J]. Social Science Electronic Publishing，2001，116（1）.

[18]STATMAN M，THORLEY S，VORKINK K. Investor Overconfidence and Trading Volume[J]. Social Science Electronic Publishing，2006， 19（4）.

[19]孔晨，陈艳. 风险偏好、过度自信与国有企业管理层职务舞弊倾向研究[J]. 山西财经大学学报，2016（2）.

（责任编辑：李丹；校对：龙会芳）