Investor Memory

基本信息

作者: Katrin Godker (Bocconi University), Peiran Jiao (Maastricht University), Paul Smeets (University of Amsterdam)
期刊: The Review of Financial Studies, 38(6), 1595-1640
年份: 2025 (Advance Access: March 3, 2025)
DOI: 10.1093/rfs/hhaf006
JEL: D01, G4
预注册: Experiment 3 预注册于 AsPredicted (ID 153791)
数据与代码: Harvard Dataverse (doi.org/10.7910/DVN/7K6ZPK)

研究问题

投资者对自己投资的资产是否存在系统性的正向记忆偏差（多记收益、少记损失）？
该记忆偏差如何在记忆提取存在时间延迟时被放大？
记忆偏差如何转化为过度乐观的信念与次优的再投资决策？
记忆偏差是否构成过度自信的认知微观基础？
底层机制是什么——动机性记忆压制（motivated suppression）还是主动选择诱发的choice-supportive memory？

核心贡献

首次在投资情境中建立完整的记忆→信念→行为→过度自信因果链：通过Immediate vs Delay的1周延迟操纵识别记忆作用，独立于注意力、情绪、salience等即时信息处理因素
提供动机性记忆理论的实验因果证据：HighStake操纵（提高记忆任务激励到50 GBP/题）能在自我欺骗倾向高的子样本中减弱记忆偏差，支持Bénabou & Tirole (2002) "动机性压制"机制
识别主动选择的关键作用：NoChoice条件下记忆偏差消失甚至反转，证明记忆偏差需要"自我相关性"作为前置条件，与Mather, Shafir & Johnson (2000) 的choice-supportive memory文献对接
过度自信的激励兼容测量：使用parimutuel betting market（Enke, Graeber & Oprea 2023）测量过度自信，存在客观最优基准，避免传统过度自信测度的可比较性问题
三实验跨被试池复制：实验室（汉堡大学z-Tree）+ 在线（CESS Oxford、Xlab Berkeley、Prolific UK）共1,214被试，结果稳健
为多个金融市场风格化事实提供认知基础：解释强化学习不对称性（Kaustia & Knüpfer 2008）、净回购偏向（Strahilevitz, Odean & Barber 2011）、日内交易者无法学习（Barber et al. 2020）等

一句话总结

投资者对自己选择的资产存在正向记忆偏差（overremember gains, underremember losses），该偏差导致过度乐观的信念、次优的再投资决策和过度自信。

维度1：实验设计分析

实验任务详细流程

本文包含三个实验，共享相同的基本框架：(a) 投资决策 --> (b) 观察投资结果序列 --> (c) 记忆提取 --> (d) 信念/选择/自信度提取。关键的实验操控是记忆提取的时间延迟（Immediate vs. Delay 1周）。

Experiment 1（实验室实验，汉堡大学，z-Tree）

被试完整经历时间线：

第一周 Session 1：

指导语阶段：被试阅读实验规则（不得使用计算器、不做笔记、不与他人交流）。被告知实验由三个阶段组成，总时长约1.5小时，分两次进行（本周+下周各45分钟）。
Experience Sampling 阶段：被试先经历一个体验采样阶段，观察好股票和坏股票的收益分布，但该阶段不影响报酬。目的是确保被试理解分布。
第一次投资决策（Investment Task 1）：
- 被试获得60 EUR初始禀赋
- 选择投资于风险股票或无风险债券（债券每期固定回报3.10 EUR）
- 股票可能是"好股票"或"坏股票"，先验概率各50%
- 好股票：正收益概率60%，负收益概率40%
- 坏股票：正收益概率40%，负收益概率60%
- 正收益值：11, 13, 15 EUR（等概率）
- 负收益值：-5, -3, -1 EUR（等概率）
- 如投资股票，选择Stock BLUE或Stock YELLOW之一
观察收益序列（Observation Phase）：
- 不论被试选择股票还是债券，都会看到股票的12期收益
- 每期收益在屏幕上展示2秒，逐期顺序呈现
- 被试观察到该股票在12期中分别支付了多少次11, 13, 15, -5, -3, -1 EUR
记忆提取任务（Memory Elicitation）：（事先未告知被试会有此任务）
- Delay条件：被试在第二周才进行记忆提取
- Immediate条件：被试在观察收益后立即进行
- 问题形式：
  - "你观察到多少次正收益（11, 13, 或15）？" [填写数字]
  - "你观察到多少次负收益（-1, -3, 或-5）？" [填写数字]
  - 然后分别问具体每个值出现的次数（11出现几次、13出现几次、15出现几次、-1出现几次、-3出现几次、-5出现几次）
- 共10道题，答对一题12 EUR，全对120 EUR
- 提醒被试观察了12个收益，但不强制总数加起来必须等于12
信念提取（Belief Elicitation）：
- 被试报告"你认为该股票是好股票的概率是多少？"（0-100之间的数字）
- 激励机制：如果估计值在客观贝叶斯后验的+/-5%以内，获得120 EUR
第二次投资决策（Investment Task 2）：
- 被试再次获得60 EUR禀赋
- 选择：继续投资观察过的股票，或投资另一只债券（债券每期5.10 EUR）
- 股票分布与第一次相同，再跑12期
- 风险中性的贝叶斯被试应当在后验>53.1%时选择股票
IQ测试（仅Experiment 1）：3道IQ题，每题正确40 EUR
问卷：风险偏好（Dohmen et al. 2011量表）、金融素养、股市参与经验、风险-收益关系理解、IQ、情绪（PANAS量表）、年龄、性别、教育。

Treatment条件（Between-subject）：

条件	观察收益	记忆提取	信念/选择提取
Delay	Week t	Week t+1	Week t+1
Immediate1	Week t	Week t	Week t
Immediate2	Week t+1	Week t+1	Week t+1
NoRecall	Week t	无	Week t+1

Immediate1和Immediate2合并分析，排除时间效应
NoRecall条件：不进行记忆提取，作为控制组，检验记忆提取本身是否影响信念和决策

样本：229名被试（汉堡大学商学和经济学学生），平均收入16.90 EUR，每次session约45分钟。流失率4%。

Experiment 2（在线实验，oTree，CESS Oxford + Xlab Berkeley）

与Experiment 1的关键区别：

投资决策：被试在两只风险股票之间选择（非股票vs债券），消除了内生选择进入股票的问题
- 正收益：2, 4, 6 USD/GBP（等概率）
- 负收益：-6, -4, -2 USD/GBP（等概率）——对称收益，排除大小不对称的干扰
- 选择前，被试先看到两只股票各3期的历史收益作为噪声信号
记忆提取：强制总数加到12（正+负=12），因此正向偏差和负向偏差完全对称
额外Treatment条件（探索机制）：

(a) HighStake条件（记忆压制机制）：
- 与Baseline相同设计，但记忆提取任务的报酬从每题8 GBP/USD提高到50 GBP/USD
- 依据Benabou & Tirole (2002)：如果记忆偏差是动机性压制，高激励应能"打败"动机性遗忘，使被试更准确地回忆
- 被试在第一次投资后立即收到报酬，排除预期效用的影响
(b) NoChoice条件（主动选择机制）：
- 被试不做任何选择，而是被随机分配一只股票
- 信息完全相同（也看到3期历史收益）
- 如果记忆偏差与主动选择有关（choice-supportive memory），则被动分配应减弱偏差
自我欺骗量表：采用Paulhus (1991) Self-Deceptive Enhancement (SDE)量表

样本：498名被试完成两个session。CESS平均15.50 GBP，Xlab平均23 USD。每次session约30分钟。流失率8.5%。

Experiment 3（在线实验，oTree，Prolific UK被试）

与Experiment 2的关键区别：

投资决策：与Experiment 2相同（两只风险股票）
- 正收益：2, 4, 6 GBP（等概率）
- 负收益：-6, -4, -2 GBP（等概率）
Treatment条件：Delay vs. Reminder
- Delay：Week t观察收益，Week t+1做决策（依靠记忆）
- Reminder：Week t观察收益，Week t+1做决策时屏幕上显示收益记录（无需依靠记忆）
- 对比Delay vs Reminder可以隔离记忆效应，同时控制了时间间隔（都是Week t+1决策）、情绪等潜在因素
过度自信测量——Parimutuel Betting Market：
- 被试被告知自己与9名其他被试组成10人组，所有人完成了相同的投资选择任务
- 每人获得100点预算
- 决定押多少点赌注，赌自己选择了更好的股票
- 使用slider（0-100，无默认值）
- 支付公式（Enke, Graeber & Oprea 2023式parimutuel）：
  $ $payoff_i = \frac{b_i}{\sum_{j=1}^{10} x_j b_j} + (100 - b_i)$ $
  其中 $b_i$ 是被试 $i$ 的赌注， $x_i$ 是指示变量（=1如果选择最优）
- 如果选择不是最优的，所押的点全部损失
- 如果选择是最优的，押得越多赚得越多
- 关键：有客观最优基准，可以定义"次优下注"（suboptimal betting）
定义最优投资：选择期望收益更高的股票为最优；两只期望收益相同则两个选择都算最优

样本：487名被试，Prolific招募（英国居民、高中以上学历、approval rate 99-100%）。平均收入10.47 GBP，两次session共约8分钟。流失率2.6%。

其他实验设计要素

实验类型：被试间设计（between-subject），实验室实验（Exp1）+ 在线实验（Exp2, 3）

Treatment设计：

核心manipulation：记忆提取时间（Immediate vs. Delay 1周）
机制探索：HighStake（高激励记忆提取）、NoChoice（被动分配）、NoRecall（无记忆提取）、Reminder（提供收益记录）

随机化：

被试随机分配到一个且仅一个条件
股票好坏随机（50/50）
记忆提取、信念提取、第二次投资的顺序在session内随机化
Immediate1 vs Immediate2随机分配（控制时间效应）

观测变量：

Memory bias：recalled - actual（正收益和负收益分别计算）
信念：主观后验概率（股票为好股票的概率）
Belief distortion：主观后验与客观贝叶斯后验的对数似然比之差
再投资决策（二元选择）
过度自信：parimutuel betting中的下注点数

因果识别策略：

Delay vs Immediate比较隔离记忆效应（排除注意力、salience等即时信息处理因素）
NoRecall条件排除记忆提取本身对信念/决策的溢出效应
Reminder条件控制时间间隔但消除记忆依赖
HighStake条件识别动机性记忆压制
NoChoice条件识别主动选择的作用

激励机制：

Show-up fee（8 EUR / 固定费用）
随机抽取3人支付某一任务的报酬（锦标赛式）
投资任务：累计收益 + 初始禀赋
记忆任务：每个正确答案12 EUR（Exp1）/ 8或50 GBP/USD（Exp2）/ 8 GBP（Exp3）
信念任务：在贝叶斯后验+/-5%内获得120 EUR / 8 USD/GBP
Betting market：1/10 points in GBP

亮点：

三个实验逐步深入：Exp1建立基本事实 --> Exp2探索机制 --> Exp3测量过度自信
使用客观贝叶斯后验作为基准，可以精确衡量信念偏差
Parimutuel betting market测量过度自信（有客观最优基准，激励相容）
多重控制条件（NoRecall, Reminder, HighStake, NoChoice）系统排除替代解释
跨实验室、跨被试池的复制（实验室 + 在线，学生 + 一般人群）

局限：

仅测量1周后的记忆偏差，未探索更长时间的动态
实验室收益量级较小，实际投资中动机性记忆的激励更强
未涉及极端事件（如股灾）的记忆
未研究投资者对"非自己投资"信息的记忆对比
Experiment 1中选择债券的样本太小，无法充分分析

维度2：理论模型

基准理论

贝叶斯学习模型：理性投资者应根据观察到的正负收益次数更新对股票质量的后验信念。

客观贝叶斯后验计算公式（观察 $t$ 期收益后，其中 $n_t^+$ 次正收益）：

\mu_t^G(h_t) = \frac{1}{1 + \frac{1-\mu_0^G}{\mu_0^G} \times \left(\frac{\theta}{1-\theta}\right)^{t-2n_t^+}}

其中：

$\mu_0^G = 50\%$ （先验概率）
$\theta = 60\%$ （好股票产生正收益的概率）
$t$ = 总观察期数
$h_t$ = 收益历史
$n_t^+$ = 正收益次数

行为偏差的形式化

记忆偏差（Memory Bias）：

\text{Memory Bias}_{pos} = n_{recalled}^+ - n_{actual}^+

\text{Memory Bias}_{neg} = n_{recalled}^- - n_{actual}^-

正向记忆偏差意味着： $\text{Memory Bias}_{pos} > 0$ 且 $\text{Memory Bias}_{neg} < 0$

动机性记忆模型（Internet Appendix中形式化，基于Benabou & Tirole 2002; Zimmermann 2020）：

核心思想：记忆偏差源于准贝叶斯更新，其中被试以一定概率 underremember 过去观察到的特定信号。该概率取决于信号是否与决策者的动机一致：

负面信号（损失）被低估记忆的概率更高
正面信号（收益）被低估记忆的概率更低

模型的关键假设：

记忆是压制（suppression）而非编码错误——信息被正确编码但在检索时被压制
动机越强，压制越大
主动选择增加ego-relevance，从而增强动机性压制

Parimutuel Betting Market 支付函数

payoff_i = \frac{b_i}{\sum_{j=1}^{10} x_j b_j} + (100 - b_i)

其中 $b_i$ 为被试 $i$ 的赌注， $x_i = 1$ 表示被试 $i$ 的选择是最优的。

可检验预测

Delay条件下被试多记正收益、少记负收益（vs. Immediate）
记忆偏差越大，信念越偏离贝叶斯后验（更乐观）
记忆偏差越大，越可能次优再投资
Delay条件下被试更过度自信（下注更多于次优选择）
HighStake条件减弱记忆偏差（动机性压制证据）
NoChoice条件减弱记忆偏差（主动选择效应证据）

Structural Estimation

论文未进行严格的结构估计，但在Internet Appendix中通过回归specification估计了underremembering负面收益的概率（约60%，p < .001），高于Immediate条件。

维度3：核心发现

Result 1：正向记忆偏差存在

Delay条件（1周后）：被试平均多记0.89个正收益（p = .000），少记0.73个负收益（p = .000）
换算为百分比：多记23%的正收益，少记10%的负收益
Immediate条件：也有微弱偏差（多记0.27个正收益，p = .058；少记0.28个负收益，p = .037），但显著小于Delay
Delay vs Immediate差异：正收益偏差差异 p = .018，负收益偏差差异 p = .038
Experiment 2和3成功复制

Result 2：1周后信念过度乐观

Delay条件下被试的主观信念比客观贝叶斯后验平均高8.16个百分点（t-test, p = .004）
Immediate条件下无显著偏离

Result 3：记忆偏差越大，信念越乐观

每多记一个正收益，主观信念增加6.20个百分点（OLS, p < .01, Table 3 Col 1）
每少记一个负收益，主观信念降低7.96个百分点（OLS, p < .01, Table 3 Col 2）
Belief distortion（对数似然比偏差）同样与记忆偏差显著相关（Table 3 Col 3-4）

Result 4：记忆偏差增加次优再投资

Delay条件：**41.9%**的被试在贝叶斯意义上次优地再投资股票
Immediate条件：**20.5%**的被试次优再投资
差异在1%水平显著（Table 4）
每多记一个正收益，次优再投资的odds ratio = 1.599（p < .01）
概率增加约**59.9%**per overremembered positive outcome（Table 4 Col 3）
每少记一个负收益，次优再投资概率降低约38.3%（Table 4 Col 4）

Result 5：记忆偏差越大越可能次优再投资

Logit回归：memory bias for positive outcomes显著预测次优再投资（OR = 1.599, p < .01）

Result 6：过度自信（Experiment 3）

Delay条件下被试平均下注46.3点（即使选择次优），Reminder条件仅31.5点
差异约47%，在1%水平显著
即：被试在必须依赖记忆时，即使做了次优选择，仍然更相信自己的选择能力

Result 7：记忆偏差大小预测过度自信程度

每多记一个正收益，次优下注增加2.8点（OLS, Table 5 Col 3, p < .05）
Delay条件本身增加次优下注14.8点（Table 5 Col 2, p < .01）

Result 8：机制证据（Experiment 2）

(a) 动机性记忆压制：

Baseline条件Delay组：记忆偏差 = 0.36（p = .021）
HighStake条件Delay组：记忆偏差 = 0.11（p = .591），不显著
Treatment effect：Baseline vs HighStake在Delay下差异 = 0.32，但p = .151（不显著）
但对SDE量表得分高的被试（高自我欺骗倾向），HighStake显著减少偏差（coeff = -0.469, p < .05, Table 7）
对SDE低分者，HighStake无效（coeff = 0.115, ns）

(b) 主动选择效应：

NoChoice条件Delay组：记忆偏差 = 0.18（p = .398），不显著
Baseline条件Delay组：0.36（p = .021）
Treatment effect = 0.49，p = .051（边际显著）
关键发现：NoChoice的Immediate组出现负向偏差（少记正收益），与主动选择下的正向偏差形成对比

稳健性检验

不同记忆偏差度量（绝对数 vs. 比例 vs. 正负差值）结果一致
控制风险偏好后结果不变，且记忆偏差与风险偏好不相关
控制金融素养后结果不变，且记忆偏差与金融素养不相关
任务顺序随机化无影响（p = .314, .890, .428）
Immediate1 vs Immediate2无差异（排除时间效应）
NoRecall条件vs Delay条件的信念和投资决策无差异（p = .714, .343），说明记忆提取本身不驱动结果
预期后悔（Schwartz et al. 2002量表）与记忆偏差不显著相关，排除后悔规避作为替代机制
Experiment 2和3在不同被试池和实验室中复制了Experiment 1的所有核心发现

维度6：与其他文献的关系

领域位置

本文处于行为金融学与记忆经济学的交叉领域，为投资者信念形成和过度自信提供了一个新的认知微观基础——选择性记忆。

核心对话论文

强化学习与投资行为：

Kaustia & Knupfer (2008)：IPO认购中的强化学习——过去获利的投资者更可能重复认购。本文提供的记忆偏差可以解释这种不对称学习
Strahilevitz, Odean & Barber (2011)：股票回购中的收益-损失不对称。本文表明选择性记忆增加了回忆中正收益的比例，从而解释了净回购偏向
Barber et al. (2020)：日内交易者的学习速度——不成功的交易者继续交易。本文解释了为何投资者无法从失败中学习（因为遗忘了损失）

动机性信念与记忆：

Benabou & Tirole (2002, 2004)：自我激励与自我信号模型。本文的HighStake实验直接检验了该模型中准确记忆效用vs动机性记忆效用的权衡
Zimmermann (2020)：IQ测试中的动机性记忆。本文将这一发现从自我能力领域扩展到金融投资领域
Chew, Huang & Zhao (2020)：动机性虚假记忆。本文将其从一般决策扩展到投资情境

选择性记忆的经济学理论：

Bordalo et al. (2021, 2023)：关联性记忆与概率判断。本文关注的是positivity/motivation而非associativeness
Fudenberg, Lanzani & Strack (2024)：选择性记忆均衡。本文提供实验证据
Enke, Schwerter & Zimmermann (forthcoming)：关联性记忆与信念。本文互补但机制不同

过度自信：

Gervais & Odean (2001)：通过学习变得过度自信。本文提供了记忆偏差作为过度自信的微观基础
Huffman, Raymond & Shvets (2022)：管理者中的持续过度自信与偏差记忆（田野证据）。本文提供实验因果证据

投资所有权与信念：

Hartzmark, Hirshman & Imas (2021)：所有权、学习与信念
Anagol et al. (2018, 2021)：IPO彩票中的禀赋效应
本文表明主动选择（beyond ownership）通过记忆过程影响信念

新贡献

首次在投资情境中直接测量记忆偏差并建立记忆-->信念-->行为的完整因果链
首次将记忆偏差与投资者过度自信直接关联，使用parimutuel betting market提供激励相容的度量
识别动机性记忆压制和主动选择作为记忆偏差的两个底层机制
为"收益比损失在经验学习中权重更大"这一stylized fact提供认知微观基础
将心理学中的choice-supportive memory文献（Mather, Shafir & Johnson 2000, 2003）扩展到金融决策领域

维度4：变量概览

变量类别	变量名	定义/操作化
主处理变量	记忆提取时间	Immediate（同周）/ Delay（1周后）
机制处理（Exp2）	高激励记忆	HighStake：每题8→50 GBP/USD
机制处理（Exp2）	主动选择	NoChoice：随机分配股票而非主动选
控制处理（Exp1）	是否提取记忆	NoRecall：跳过记忆任务
控制处理（Exp3）	是否提供记录	Reminder：决策时显示历史收益
核心因变量	正收益记忆偏差	n_recalled^+ − n_actual^+
核心因变量	负收益记忆偏差	n_recalled^− − n_actual^−
信念因变量	主观后验概率	"你认为该股票是好股票的概率"（0-100）
信念因变量	Belief distortion	主观后验与贝叶斯后验的对数似然比之差
行为因变量	再投资决策	二元，是否再投资观察过的股票
行为因变量	次优再投资比例	后验<53.1%仍投资股票
过度自信因变量	Parimutuel下注	0-100点，对自己选优的信心
过度自信因变量	次优下注	在做出次优选择时的下注点数
投资任务参数	好股票概率	60%正收益、40%负收益
投资任务参数	坏股票概率	40%正收益、60%负收益
投资任务参数	收益值	正：11/13/15 EUR等概率（Exp1）；±2/4/6（Exp2/3）
投资任务参数	期数	12期，每期2秒展示
信息呈现	历史收益（Exp2/3）	选择前各看3期噪声信号
个体测量	自我欺骗	Paulhus (1991) SDE量表
个体测量	风险偏好、金融素养、IQ、情绪	Dohmen 2011；PANAS等
样本规模	Exp1	229名学生（汉堡大学）
样本规模	Exp2	498名（CESS Oxford + Xlab Berkeley）
样本规模	Exp3	487名（Prolific UK），预注册
总样本	三实验合计	1,214名

维度5：局限性

时间窗口限制：仅检验1周延迟，未探索月、季、年级动态——长期记忆遗忘与重构机制可能不同
激励规模有限：实验室收益最大15 EUR/期，远低于真实投资规模；动机性记忆在大额损失下可能更强
简化收益分布：均匀离散分布，未涵盖肥尾、极端事件；股灾/泡沫的记忆机制可能不同
未对比"自己投资"vs"他人投资"信息：无法直接识别owned vs disowned信息的记忆差异
Experiment 1债券子样本太小：选择债券进入投资任务的被试少，无法充分分析"未投资者"的记忆模式
HighStake效应统计功效不足：整体差异p=.151（边际不显著），仅在SDE高分子样本中显著，需更大样本复制
NoChoice效应仅边际显著（p=.051），需要更高功效的复制
静态测量：单次记忆-决策循环，未考察记忆偏差在多次反馈循环中的演化（学习能否纠正？）
未直接测量encoding vs retrieval：理论假定是检索阶段的"压制"，但实验设计无法严格区分编码偏差与检索偏差
学生与一般人群可能不同于专业投资者：基金经理、机构投资者的记忆偏差可能因经验、激励、监管而异
实验环境vs真实情境：真实投资有持续反馈、社交比较、新闻环境，记忆机制可能更复杂
未涉及群体记忆：投资讨论组、社交媒体、家庭决策中的"集体记忆"如何形成与扭曲

维度7：可拓展的研究方向

真实金融数据中的记忆痕迹：调查实际投资者对历史收益的回忆，与券商记录对比，验证实验室效应在真实场景中的存在
长时间动态：扩展至月、季、年级延迟，刻画记忆偏差的衰减与重构曲线
极端事件记忆：股灾、泡沫、个股暴跌后的记忆机制，是否更强或更弱
机构投资者与专业投资者：基金经理、分析师是否因专业训练而免疫，或因激励压力而强化记忆偏差
干预设计：投资日记、强制业绩报告、API推送提醒能否纠正记忆偏差？是否引发反弹效应
AI辅助记忆：robo-advisor提供的客观记录如何影响投资者信念？AI能否成为"外部记忆"
群体记忆：投资讨论组、社交媒体的"集体记忆"形成机制；当群体强化错误回忆时如何放大
结构估计：参数化Bénabou-Tirole模型，估计准确记忆效用与动机性记忆效用的相对权重，及其个体异质性
跨文化比较：自我相关性与choice-supportive memory在个人主义vs集体主义文化中的差异
神经/生理证据：fMRI检测记忆压制时的脑区活动；皮电反应区分"忘记"与"压制"
联系到其他偏差：记忆偏差能否解释处置效应、本地偏好、家乡偏好、动量交易？
政策实验：监管要求强制定期回顾业绩、风险披露的实际效果——是否真能修正信念
资产管理人记忆：资产管理人对自己历史决策的回忆是否同样有偏？如何影响其建议
委托情境下的记忆：与Gödker & Laudi (2024) 的委托实验结合，检验委托是否减弱投资者的记忆偏差，或仅转移到对管理人能力的记忆
跨任务推广：将相同范式应用于消费决策（产品满意度记忆）、慈善捐赠（捐款影响记忆）等

关键数据一览

指标	数值
正收益多记百分比（Delay, Exp1）	23%
负收益少记百分比（Delay, Exp1）	10%
信念偏离贝叶斯后验（Delay, Exp1）	+8.16 pp
次优再投资比例（Delay vs Immediate, Exp1）	41.9% vs 20.5%
过度自信下注（Delay vs Reminder, Exp3）	46.3 vs 31.5 points
总被试量（三个实验）	229 + 498 + 487 = 1,214

关键结论

正向记忆偏差稳健存在：1周延迟后投资者多记23%的正收益、少记10%的负收益（Exp1），即时回忆偏差显著小于延迟回忆，三个独立实验跨被试池复制
记忆→信念→决策→过度自信的因果链：记忆偏差使主观信念比贝叶斯后验高出8.16pp，使次优再投资比例从20.5%（Immediate）翻倍至41.9%（Delay），并使次优决策时的下注比有外部记录可参考时高47%（Delay 46.3点 vs Reminder 31.5点）
机制证据支持动机性记忆与choice-supportive memory：HighStake处理在自我欺骗倾向高的子样本中减弱偏差（支持动机性压制）；NoChoice处理消除偏差甚至反转（支持主动选择是必要前置条件）；该机制独立于风险偏好、金融素养、IQ、情绪、后悔规避等

Godker_Jiao_2025_InvestorMemory