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来源：小宇宙
本文提出了一种基于机器学习模型异质性来度量投资者信念分歧的新指标——Machine Forecast Disagreement (MFD)，通过让不同"投资者"使用不同模型规格处理共同信息集，模拟信念分布。研究发现MFD与未来个股收益存在显著的负向关系：做空高MFD、做多低MFD的十分位组合可获得约14%的年化价值加权收益，且该预测力独立于传统因子与分析师预测分歧(AFD)。进一步分析表明，MFD-alpha主要由卖空约束与套利限制导致的错误定价驱动，高MFD股票在财报公告窗口期的超额跌幅进一步支持了错误定价假说。该指标可分解为信息集分歧与模型分歧，且在国际市场同样有效，为理解异质信念与资产定价提供了新的实证工具。
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