粒状信念分散：解释异质性与信息不对称 Granular Belief Dispersion: Interpretation Heterogeneity and Information Asymmetry

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第6638期

主题： 粒状信念分散：解释异质性与信息不对称 Granular Belief Dispersion: Interpretation Heterogeneity and Information Asymmetry

主讲人：湖南大学金融与统计学院助理教授 刘扬

主持人：鸿博体育（中国）有限公司金融研究院副教授 牛子龙

时间：10月21日14:00-15:30

地点：光华校区35栋金融研究院202会议室

主办单位：金融研究院 科研处

主讲人简介：

刘扬，湖南大学金融与统计学院金融学助理教授。2021 年获清华大学金融学博士学位，2015 年获中央财经大学金融工程学士学位。他的研究兴趣是实证资产定价、金融科技和行为金融学。他的研究成果发表在The Review of Asset Pricing Studies上，并被AFA、CICF等知名学术会议接收。

内容提要：

我们提出了新颖的粒状信念离散度量方法，以区分分歧来源，即解释异质性（IH）和信息不对称（IA）。我们的测量方法综合了成对的分歧，在捕捉信念离散度方面明显优于传统的基于标准偏差的测量方法。实证结果表明，IH 和 IA 是分歧中不可替代的组成部分，两者都能无条件地负向预测股票收益率的横截面。此外，IH 对定价过低的股票的未来回报预测为正，而对定价过高的股票的预测为负，这与 Atmaz 和 Basak（2018）的理论模型一致，即投资者分歧预测股票回报的条件是预期偏差。我们的研究结果强调，信念离散度的结构对资产定价具有重要的异质性影响。

We propose novel granular belief dispersion measures to distinguish sources of disagreement, i.e., interpretation heterogeneity (IH) and information asymmetry (IA). Our measures, which aggregate the pairwise disagreement, significantly outperform the conventional standard deviation-based measure in capturing belief dispersion. Empirical results show that IH and IA are irreplaceable components of disagreement and both unconditionally negatively predict the cross-section of stock returns. Moreover, IH positively predicts future return among underpriced stocks but negatively among overpriced stocks, aligning with the theoretical model of Atmaz and Basak (2018) in that investor disagreement predicts stock returns conditional on expectation bias. Our results underscore that the structure of belief dispersion has important heterogeneous effects on asset pricing.