エクイティプレミアムパズル
エクイティプレミアムパズルについては新古典派経済学的なパラダイムから逸脱した行動経済学的な説明も行われている。例としてShlomo Benartziとリチャード・セイラーによる近視眼的損失回避(英: myopic loss aversion)効果についての研究がある。BenartziとThalerはダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーによって提唱されたプロスペクト理論と、心の会計(メンタル・アカウンティング)理論と呼ばれる心理学的バイアスを用いて、ポートフォリオ評価が頻繁であるほど損失を忌避する傾向がある個人を想定した上で株式のリスクプレミアムを説明することに成功している。
となる。ここで γ > 0 {\displaystyle \gamma >0} は相対的リスク回避度である。
この時、均衡において次の方程式が成立する。
p e , t = E t [ β u ′ ( c t + 1 ) u ′ ( c t ) ( p e , t + 1 + d e , t + 1 ) ] {\displaystyle p_{e,t}=E_{t}\left[\beta {\frac {u^{\prime }(c_{t+1})}{u^{\prime }(c_{t})}}{\Big (}p_{e,t+1}+d_{e,t+1}{\Big )}\right]}
p b , t = E t [ β u ′ ( c t + 1 ) u ′ ( c t ) p b , t + 1 ] {\displaystyle p_{b,t}=E_{t}\left[\beta {\frac {u^{\prime }(c_{t+1})}{u^{\prime }(c_{t})}}p_{b,t+1}\right]}
ただし、 u ′ {\displaystyle u^{\prime }} は u {\displaystyle u} の一階微分であり、 E t {\displaystyle E_{t}} は時点 t {\displaystyle t} までの情報による条件付き期待値のオペレーターである。さらに株式と債券のグロスリターンをそれぞれ