内容摘要：宏观预测在政策研究、行业分析、金融投资之中作用重大，对宏观预测行为的分析具有重要意义。专业机构的宏观共识预测是否存在TverskyandKahneman（1974）提出的“锚定偏差”？国外学术界对此问题的研究由来已久，但目前尚未见到有文献探讨我国专业机构的共识预测是否也存在锚定偏差问题。本文借鉴CampbellandSharpe（2007）的方法，采用北京大学中国经济研究中心历次“朗润预测”季度数据，研究发现：在一些主要宏观指标的共识预测中也存在“锚定偏差”。

　　关键词：共识预测锚定偏差时间序列分析

　　问题的提出

　　现代市场经济中，专业机构的宏观预测在政策制定、行业研究、金融投资决策之中作用重大，并对资产定价产生一定影响。相对于个体投资者而言，专业机构由于具有信息收集和处理上的比较优势，似乎在经济预测中应该更体现出充分的理性。然而，事实是否如此？长期以来，国外学者对专业机构的预测（即专家共识预测）是否符合完全理性进行了不少研究，其中大多通过检测预测误差的自相关性来进行，如Nordhaus（1987）通过对GDP增长率预测的分析，发现共识预测存在明显的惯性。进一步地，如果专业机构或市场分析师的共识预测违背了完全理性，则其偏误会出现什么系统性的规律？

　　TverskyandKahneman（1974）提出启发式“锚定效应”（anchoringeffect）的规范化概念，即在不确定性情境的判断与决策中，人们对某种事物的估计（某个数值或某个事件）会受到最先呈现的信息即初始锚的影响，以初始锚为参照点进行调整做出估计，但这种调整往往不充分，使得其最后的估计结果偏向于该锚，从而形成一种判断偏差。“锚定效应”概念在心理学界产生了重大影响，不少学者致力于锚定效应神经心理机制的探索和研究方式的创新，试图解答“为什么调整是不充分的”，以及“如何减少锚定效应在生活中的负面影响”（李美等，2012）。

　　经济学科也给予“锚定效应”很大的关注，国外不少研究揭示了个体投资者在经济预测中存在锚定偏误，CampbellandSharpe（2007）则使用美国MoneyMarketServices1991年至2006年的月度预测数据，发现了专家的共识预测也存在这种锚定偏误。目前，国内学界对“锚定效应”的研究主要集中在心理科学领域和金融市场领域，如李学峰等（2010）从行业超额收益率角度研究了锚定偏差对基金绩效的影响；但尚未见到有国内文献关注我国专业机构的权威共识预测是否存在锚定偏差问题。本文借鉴CampbellandSharpe（2007）的方法，采用北京大学中国经济研究中心历次“朗润预测”季度数据（2005年第三季度至2013年第二季度），以期对这个问题做一些经验分析。

　　研究设计

　　（一）模型推导

　　假设专家共识预测是理性预期，则有：

　　（1）

　　其中At为实际公布值，Ft为预测值，εt为随机扰动项，β1则应不显著异于1。定义St为各期预测的系统性偏差（systematicsurprise），（1）式改写为：

　　（2）

　　其中，β应不显著异于0。相反地，如果预测主体存在启发式锚定偏差，则有：

　　（3）

　　E[At]表示预测主体对下一期公布值的理性无偏预期，Ah表示过去h期预测序列的平均值（即为预测的“锚”），且满足（1-λ）>0。由（2）式得到：

　　（4）

　　代入（3）式，整理得到：

　　（5）

　　其中，γ=（1-λ）/λ。显然，如果γ>0则意味着（1-λ）>0，即预测主体存在TverskyandKahneman（1974）提出的“锚定偏差”。因此可以通过检验是否满足（1-λ）>0，来考察共识预测中是否存在锚定偏差。

　　（二）样本数据

　　本文的专业机构共识预测值，采用2005年第三季度至2013年第二季度“朗润预测”的数据，研究指标包括GDP、CPI、工业增加值、固定资产投资、消费品零售额、出口、利率和汇率等。除利率、汇率之外，各指标预测值指预测季度和上年同季（不是自年初累计）相比的同比增长率。GDP和工业增加值按可比价格计算，投资、零售额、出口额按名义价格计算。利率和汇率指预测季度最后一天一年期储蓄存款利率和人民币兑美元汇率的绝对数。每期“朗润预测”邀请十多家学术单位、国内证券公司、国际金融机构等参与预测。本文所用数据为各季度“朗润预测”各个特约机构的加权平均值（2005年第三季度缺失，以简单平均值代替）。

　　本文所采用的各指标实际值，2008年度（含）以后的数据引自“朗润预测”所列明的“公布值”；2008年之前的人民币汇率和利率，笔者根据wind的日度数据整理；其它变量实际值，则根据同花顺、中经网数据整理并做必要推算。

　　（三）指标描述性统计

　　表1是对各个指标序列的描述性统计，分别列出各个指标的公布值序列、预测值序列与系统偏差序列，其中μ为各个序列（32个季度）的均值，σ为各个序列的标准差，Σρ为各个序列第1-3阶自相关系数之和，*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著异于0。

　　从表1中可以看出，各指标系统偏差均值接近于0（即共识预测接近无偏），标准差除社会零售总额之外，明显小于公布值和预测值的标准差，证实了专业机构在信息处理和共识预测上的能力。第1-3阶自相关系数之和，则表明各个指标的公布值序列和预测值序列普遍体现出较强的持续性（persistenceproperty），这在一定程度上反映了真实经济运行的惯性。固定资产投资、利率、汇率的系统偏差序列自相关系数之和呈现负值，则似乎为经济预测中的“锚定”行为提供了一个必要条件，即：如果预测强烈地锚定于滞后期的公布值，则系统偏差序列将呈现出负相关。

　　计量回归结果与分析

　　（一）平稳性与白噪音检验

　　本文综合运用ADF、PP、DFGLS、KPSS等平稳性检验方法，以期得到可靠的结论，各个序列的平稳性检验结果如表2所示，I（0）表示平稳过程，I（1）表示一阶差分平稳过程，即水平序列存在单位根问题；对I（1）过程，同时将解释变量和被解释变量都进行一阶差分，然后再进行回归操作，以保留水平方程的性质。另外，通过检验发现，出口、利率和社会零售总额三个指标的系统偏差序列，尚不能在10%显著性水平上拒绝“白噪音过程”原假设，因此不进入下一步的回归。

　　（二）基本回归

　　根据前面推导结果，基本计量模型设定为：

　　（6）

　　至于“锚”Ah，本文考察了三种情形：

　　h=1，即（7）

　　h=3，即（8）

　　h=4，即（9）

　　表3显示了基本模型的回归结果，表中分别列出在“锚”的不同滞后期设定之下，系数的估计值和拟合优度。括号里面标出系数估计值的t值，粗体标示部分是各个序列中最大拟合优度所对应的Ah。如表3所示，共识预测体现出一定的锚定偏差，这在消费者价格指数和工业增加值的预测中比较明显。工业增加值的系数估计值可以在10%的显著性水平上异于0，系数为0.20，拟合优度为5.7%；然而CPI序列系数为正，且在5%显著性水平上异于0，符合（5）式的推论，且具有较高的拟合优度19.8%；由其系数γ=0.17，可以推算出λ=0.85，（1-λ）=0.15，结合（3）式可知，该预测序列赋予了理性预期0.85的权重，赋予了“锚”0.15的权重。固定资产投资序列和汇率序列，虽然可以在5%显著性水平上异于0，但系数为负，与（5）式不符，不能构成锚定偏差的有力证据。

　　（三）稳健性检验

　　首先，考虑到过大的历史预测偏误，可能会促使预测主体改变预测的参照点，从而干扰对锚定偏差的分析。本文将滞后1期与滞后2期的实际公布值之差绝对值大于1.5个全序列标准差的观察值视为异常值，将其排除之后重新进行回归分析。全样本回归结果与排除异常值之后的回归结果在表4中列示，其中锚的滞后期取决于表3中拟合优度最高的情形（即粗体部分）。显然，排除异常值之后，回归结果进一步支持了基本模型中的结论。大多数序列提高了拟合优度水平，其中工业增加值序列（排除了4个异常值之后）的系数由0.20提高到0.38，并在5%的显著性水平上异于0，拟合优度由5.7%提高到19.5%，与CPI序列一道有力证实了在预测过程中存在的锚定偏差。

　　其次，考虑更为一般的模型：

　　（10）

　　表5显示了回归情况，并报告了Wald检验的结果（原假设为：γ1=-γ2）。显然，各个序列的Wald检验统计量均较小，不能在10%的显著水平上拒绝原假设，因此可以认为，一般模型（10）式并不影响基本模型的结论。

　　结论

　　本文采用北京大学中国经济研究中心2005年第三季度至2013年第二季度的历次“朗润预测”数据，借鉴CampbellandSharpe（2007）的方法，考察了我国专业机构宏观经济主要指标的预测序列，发现在一定程度上亦存在着锚定偏差，在某些指标的预测中则更为明显。

　　参考文献：

　　1.李美，蒋京川.不确定情景下个体决策偏差之锚定效应的述评.社会心理科学，2012（6）

　　2.李学峰，王建虎.开放式基金锚定启发式偏差对其绩效的影响—基于行业超额收益率的视角.金融发展研究，2010（10）

　　3.陈强.高级计量经济学及STATA应用.高等教育出版社，2010

　　4.张成思.金融计量学—时间序列分析视角.东北财经大学出版社，2011