Pörssikuplat ja osakemarkkinoiden vääristymät behavioristisen taloustieteen näkökulmasta - Huhtanen-Pere, Satu (fi=Turun yliopisto. Turun kauppakorkeakoulu|en=University of Turku. Turku School of Economics|, 2017)
Eugene Faman (1970) esittämän tehokkaiden markkinoiden hypoteesin mukaan osakkeiden hinnat heijastavat kaikkea saatavilla olevaa informaatiota ja tämä informaatio myös välittyy hintoihin välittömästi, jolloin osakemarkkinoilla ei ole mahdollista ansaita otettuun riskitasoon nähden ylisuuria tuottoja. Empiirinen tutkimus on kuitenkin havainnut useita anomalioita, eli poikkeamia, jotka ovat ristiriidassa tehokkaiden markkinoiden hypoteesin kanssa. Tutkielman tarkoituksena on selvittää, miten pörssikuplien syntyä ja erilaisia osakemarkkinoiden vääristymiä voidaan selittää behavioristisen taloustieteen mallien avulla. Tutkielma on luonteeltaan kirjallisuuskatsaus ja se keskittyy siihen, miten sijoittajien päätöksenteko muovautuu erilaisten psykologisten ja sosiaalisten tekijöiden vuorovaikutuksessa, ja miten nämä tekijät vaikuttavat markkinahintojen muodostumiseen osakemarkkinoilla. Tutkielmassa keskitytään sellaiseen sijoittajan päätöksentekoon, joka poikkeaa olennaisella tavalla rationaalisen odotusten teorian mukaisesta päätöksenteosta. Keskeisen osan sijoittajan käyttäytymisen selittämiselle muodostaa Daniel Kahnemanin ja Amos Tverskyn (1979) julkaistu prospektiteoria. Behavioristinen taloustiede sekä muut väljempään rationaalisuusoletukseen perustuvat mallit tarjoavat realistisemman pohjan, kun lähdetään tutkimaan osakemarkkinoilla havaittuja anomalioita sekä sijoittajien toimintaa, joka vaikuttaa poikkeavan rationaalisesta päätöksenteosta. Sijoittajien toiminnassa havaitaan erilaisia rationaalisuusoletuksen kanssa ristiriidassa olevia ilmiöitä kuten, laumakäyttäytymistä, liiallista luottamista omiin kykyihin ja päätösten tekemistä suhteessa johonkin viiteryhmään. Behavioristisen taloustieteen ongelmana voidaan nähdä kuitenkin selkeän teoriapohjan puuttuminen, toisaalta ihmisen käyttäytymisen ja päätösten taustalla vaikuttavien motiivien mallintaminen on hyvin haastavaa.