Bagaimana jika investor melakukan ekstrapolasi berlebihan dari sampel yang kecil?

Kami membangun model hukum angka kecil (LSN)—keyakinan salah bahwa sampel kecil pun mewakili sifat-sifat populasi yang mendasarinya—untuk mempelajari implikasinya terhadap perilaku perdagangan dan harga aset. Dalam model kami, keyakinan terhadap LSN mendorong investor untuk memperkirakan tren harga jangka pendek akan kembali dan tren harga jangka panjang akan bertahan. Akibatnya, harga aset menunjukkan momentum jangka pendek dan pembalikan jangka panjang. Model tersebut dapat merekonsiliasi koeksistensi efek disposisi dan ekstrapolasi pengembalian. Selain itu, hal ini membuat prediksi baru tentang perilaku investor, termasuk pola pengembalian sebelum pembelian dan penjualan, melemahnya efek disposisi untuk kepemilikan jangka panjang, penggandaan pembelian, korelasi positif antara penggandaan dan efek disposisi, dan kecenderungan penjualan yang heterogen terhadap pengembalian masa lalu. Dengan menguji prediksi ini menggunakan data transaksi tingkat akun, kami menunjukkan bahwa LSN memberikan cara yang pelit dalam memahami berbagai teka-teki tentang perilaku investor.

Itu dari kertas kerja NBER baru yang ditulis oleh Lawrence J. Jin dan Cameron Peng. Sekuel yang bagus adalah “bagaimana jika non-investor melakukan ekstrapolasi berlebihan dari sampel kecil?”