均值回归，是指向平均数回归。它是统计学中存在的一个现象，也是生活中诸多事物“大起大落”的根源。例如金融市场中的股票价格。
1985年，理查德·塞勒（Richard Thaler）和德邦特（Werner DeBondt）在一篇名为“股市是否反应过度”的论文中，提出了行为金融学中的一个重要发现：
以3～5年为一个周期，原来表现不佳的股票会逐渐摆脱困境；而原来的赢家股票则开始走下坡路。
这个研究告诉我们，金融市场上将没有只涨不跌的股票，也没有只跌不涨的股票。一种上涨或者下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下去，最终一定会出现这样一个规律：如果价格涨得太久，高于平均值太多，就会向平均值方向下跌；反之，则会将平均值方向上涨。综合起来，股票的价格趋势即是“涨久必跌，跌久必涨”。这就是“均值回归”对投资市场的作用。
不仅是单个股票，一个国家的股市回报率也符合“均值回归”的规律。
西格尔（Jeremy J.Siegel）教授经过32年（1970～2001年）的研究发现，世界上主要股票市场的回报率相差无几。例如，英国股票市场的回报率为11.97%，美国的回报率为11.59%，德国为10.88%，日本为11.12%。
就拿日本来说，日本股市的最高点是在1989年。之后到现在都没有再创历史新高。如果统计数据的截止时间是1989年底，那么日本股票市场的回报率要远远高于其他国家；然而，如果截止时间延长至2001年，那么日本股票市场的回报率则与其他国家基本一致。
均值回归是一种科学的统计方法。如果投资者能够依据“均值回归”的规律进行分析和判断，那么他就能更好地预测长期投资项目的未来发展趋势。
然而，进行预测时，很多人即使知道均值回归的作用，但还是会将其忽略，作出一些“非回归性”、极端的预测。如以下研究：
研究人员给受试者提出了这样一个问题：
假设一个学生的高考平均成绩（满分是800分）与其在大学中的学业成绩（GPA，全称是Grade Point Average，是指“平均成绩点数”。美国的GPA满分是4分）有中等程度的相关，如以下描述：
如果高考平均成绩是750～800分，那么其GPA的成绩可能大于3.7；
如果高考平均成绩是700～750分，那么其GPA的成绩可能大于3.5；
如果高考平均成绩是650～700分，那么其GPA的成绩可能大于3.2；
如果高考平均成绩是600～650分，那么其GPA的成绩可能大于2.9；
如果高考平均成绩是500～600分，那么其GPA的成绩可能大于2.5；
现在有一个学生的高考成绩是725分，那么他的GPA成绩可能是多少？
结果发现，绝大多数人都预测这个学生的GPA成绩在3.5与3.7之间。
这个答案当然是不对的。如果高考成绩能够很好地预测大学时期的学业成绩，即两者之间是一一对应的关系，那么725的高考成绩应该对应的GPA为3.6，“3.5～3.7”的答案肯定是正确的。
然而，重新审查这个问题，你会发现高考成绩并不能很好地预测大学的GPA，因为两者只是“中等程度”的相关。
那么，这个学生的GPA成绩应该如何预测呢？
我们先回答这样一个问题：如果你不知道这个学生的高考成绩，你会如何预测他的GPA成绩？
这时候，很多人都会将预测一个中等分数，即2.5分；如果高考分数与GPA成绩之间是完全的正相关关系，那么这个值将会变为3.6；而事实却是“中等相关”，因此，这个学生的GPA成绩的理性预测应该是2.5～3.6。
此外，投资者还应该注意一个事实：虽然从整个投资市场来看，均值回归发生的概率非常大，但是人们还是不能确定下一次均值回归发生的幅度、时间和周期。换句话说，我们可以懂得均值回归的道理，明白它的作用，甚至可以在某些时刻感受到它的力量，但是却无法准确把握它出现的时间。
不同的股票市场，回归的周期会不一样；即便是在同一个股票市场中，每次回归的周期也不一样。如果我们能够发现均值回归的时间周期或者回归时间周期的分布范围，就可以大幅度提高股票收益的可预测性。然而，到目前为止，科学家们仅仅是证明了投资市场中存在均值回归的规律。
因此，根据均值回归理论进行分析和判断，也许可以降低人们的长期投资风险，却无法减少短期投资风险。
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