Kitobni o'qish: «Финансовая иррациональность: как психология влияет на рынок»

Введение

В англоязычной социальной сети TikTok в 2023 году появился тренд, в рамках которого девушки описывали некие уловки и правила, к которым они прибегали, чтобы оправдать свои необдуманные траты.

Вернули долг? Ого, бесплатные деньги! Отменилась поездка? Значит, вы сэкономили и можно что-то купить! Вещь стоит слишком дорого? Но если пользоваться ей многократно, цену можно мысленно разбить на части!

Таким образом, пользовательницы соцсети сформировали некий ряд правил “женской математики”:

·      если сегодня вы потратили слишком много денег, можете компенсировать это, ничего не купив завтра;

·      если планы на вечер отменились, вы заработали деньги;

·      если вам не хватает до бесплатной доставки, вы теряете деньги

На первый взгляд, описанный феномен «женской математики» является чем-то иррациональным и далеким от разумного обращения с финансами. Однако в этой статье мы покажем, что даже инвестору – человеку, который планирует сберегать и приумножать свои средства – необходимо знать об этом феномене и других подобных явлениях. Для объективного анализа мы рассмотрим различные концепции поведенческой экономики, а также обратимся к рассмотрению индикаторов динамики рынка. Кроме того, мы опишем влияние социальных сетей в контексте принятия финансовых решений.

Как можно объяснить поведение людей в области финансов

Ни для кого не секрет, что стандартная экономическая теория (RAT – rational actor theory) основана на тезисе, что люди ведут себя рационально и что ВСЯ существующая информация встроена в инвестиционный процесс. Возможно ли такое в реальном мире? Конечно нет.

На данный момент в поведенческой экономике выделяются следующие направления:

исследование убеждений (включая восприятие информации и поведение в условиях неопределенности)

исследование предпочтений (в том числе поведение в условиях риска и социальные предпочтения)

исследование процесса принятия решений (с фокусом на эвристики и эффекты, влияющие на оценку полезности и выбор)

Эти исследования касаются трех аспектов человеческой рациональности:

восприятие информации

влияние внешних стимулов

интерпретация информации

Исследование поведенческих аспектов финансовых решений особенно актуально в контексте современной России, где за последние годы интерес к финансовым инвестициям значительно вырос. Количество брокерских счетов физических лиц увеличилось с 30 млн до 35,5 млн, что свидетельствует о возросшей активности частных инвесторов.

Ментальный учет

С позиции поведенческой экономики, женская математика – это не что иное, как ментальный учет. Данное понятие, введенное экономистом и лауреатом Нобелевской премии Ричардом Талером, означает, что люди склонны делить свои деньги на ментальные «корзины», основываясь на субъективных критериях вместо того, чтобы относиться к ним, как к взаимозаменяемому ресурсу.

Другими словами, вместо одной общей суммы, которую можно тратить на что угодно, у себя в голове индивиды выделяют отдельные счета для разных расходов: на еду, жилье, сбережения или развлечения. Иногда это может мешать нам принимать рациональные решения. Приведу пару примеров:

Деньги на определенную цель. Многие откладывают деньги на конкретную цель и не используют для других нужд, даже если бы это было более рационально.

Разная ценность денег.

Люди могут по-разному оценивать одинаковую сумму в разных контекстах. Например, скидка 100 ₽ при покупке товара за 500 ₽ может казаться более значимой, чем та же скидка при покупке товара за 5000 ₽.

Ловушка невозвратных затрат.

Если вы уже на что-то потратили деньги в прошлом, это повлияет на ваше решение в будущем.

Так, зачастую купивший билет в кинотеатр или на театральное представление человек в большинстве случае досиживает до конца сеанса или спектакля, даже если ему неинтересно и не понравилось.

Ментальный учет в инвестициях

На примере инвестиций можно сказать, что ментальный учет срабатывает тогда, когда индивид не решается продавать активы, которые когда-то приносили хорошую прибыль, а теперь приносят скромную.

В результате, инвесторы могут упускать возможности реинвестировать средства в более перспективные активы, что в долгосрочной перспективе снижает их общую доходность. Такой подход отражает эмоциональную привязанность к прошлым достижениям и неспособность объективно оценить текущие рыночные условия.

Теория перспектив

Также не менее важным в исследовании поведенческих финансов стал вклад Даниэля Канемана и Амоса Тверски. В своей работе «Теория перспектив: анализ решений в условиях риска» ученые выдвигают гипотезу о том, что люди полагаются на ограниченное количество эвристических правил, чтобы упростить сложные рассуждения о вероятностях того или иного события.

Многие из их ранних экспериментов заостряют внимание на манипуляциях, переключающих восприятие с точки зрения прибыли (gain frame) на точку зрения потери (loss frame). Эти исследования показали, что испытуемые не проявляют расположенность к риску, когда выигрыш в лотерее обозначен фреймом прибыли, и наоборот, с большей готовностью делают рискованный выбор, если вероятный исход обозначен как потеря.

Так, испытуемые, которым «раздали» воображаемые $1 000, должны были выбрать одну из двух стратегий: неизбежный выигрыш $ 500 или 50% шанс получить $1 000. Подавляющее большинство сделало выбор, исключающий риск, хотя оба сценария, с математической точки зрения, идентичны.

Другая группа испытуемых «получила» $2 000 и выбор: либо неизбежный проигрыш $500 либо 50% шанс потерять $1 000. В этот раз подавляющее большинство предпочли рискнуть и сыграть в лотерею, хотя исходы опять-таки были идентичны.

К чему пришли?

Этап оценки использует функцию воспринимаемой

ценности v (∙) и функцию взвешивания вероятности

π (∙). Рассмотрим лотерею с тремя исходами: x с

вероятностью p, y с вероятностью q, и состояние,

когда 1 – p – q. Согласно теории перспектив,

ценность лотереи определяется формулой:

π(p)v(x) + π(q)v(y)

В итоге, чтобы достичь неприятия убытка, график

функции ценности должен быть «надломлен» в

условной точке с коэффициентом наклона 2 к 1 (это

показано на графике справа)

Из наблюдений за графиком функции оценки вероятности можно сделать два важных вывода: во-первых, переоценка небольших вероятностей указывает на то, что человек будет склонен к риску, когда ему будет предложен выбор с низкой вероятностью выигрыша, однако с большим вознаграждением. Во-вторых, сильная недооценка высоких вероятностей делает полное избегание риска очень привлекательным.

Как можно заметить, потери мы оцениваем сильнее, чем выгоды, то есть мы нацелены часто не на то, чтобы максимизировать свою выгоду, а на то, чтобы избежать потерь. Кроме того, у нас снижается чувствительность к потерям: чем больше мы теряем, тем меньше мы ощущаем дополнительные потерянные деньги.

Получается, что индивид субъективно воспринимает те математические правила, которые могут оказаться важными в реальных ситуациях, дополняет «математику» своими нерациональными мотивами.

А какие еще ошибки могут быть на пути?

·

«Ошибка игрока»

Приведу распространенный примера с монеткой из теории игр. Человек подбрасывает монетку пять раз подряд, каждый раз ему выпала решка. Возникает вопрос: какова вероятность того, что на шестой раз выпадет орел? Если все условия соблюдены, и монетка не бракована, то вероятность выпадения орла равна 50 %. Тем не менее, большинство людей считают, что на шестое подбрасывание орел должен выпасть однозначно.

·

Репрезентативность

Суждение, которое формируется на основе стереотипов. Чаще всего люди основываются на небольшой выборке, которую считают репрезентативной в сравнении со всей картиной. К примеру, инвесторы могут принять кратковременный рост за начало долгосрочного повышения цен акций определенных компаний с хорошей историей и репутацией.

·

«

Географическое» предпочтение

Мы чувствуем себя комфортнее, когда владеем акциями известных нам компаний, например, компании, в которой мы работаем, или хорошо узнаваемых фирм или брендов, однако если мы ограничиваем свой выбор исключительно известными нам компаниями, наш инвестиционный портфель может оказаться недостаточно диверсифицированным.

Индексы биржи, основанные на поведенческих факторах

Перейдем к реальным показателям. Неудивительно, что в конце концов сформировались целые индексы, отражающие сугубо поведенческие (зачастую стихийные) факторы на том или ином рынке. К ним можно отнести:

CBOE Volatility Index (VIX)

Самый популярный, по-другому его называют “индексом страха”. Индекс VIX измеряет волатильность индекса

S&P 500, ожидаемую рынком, в течение следующих 30 дней. Цена индекса страха измеряется в процентах и колеблется в диапазоне от 0 до 100. То есть, если индекс VIX достиг уровня 15, то это значит, что инвесторы ожидают, что цена S&P вырастет или упадет примерно на 15% за год.

S&P 500 (Standard & Poor's 500) – это фондовый индекс, включающий 500 крупнейших компаний США, торгуемых на биржах. Он считается одним из основных показателей состояния американской экономики и рынка акций.

Показатели VIX можно разделить на три группы:

➢ Между 0 и 20: волатильность на рынке довольно низкая, инвесторы очень оптимистичны, а индекс S&P500 находится в восходящем тренде.

➢ Между 20 и 30: у инвесторов появляется беспокойство, что приводит к росту волатильности, восходящий тренд S&P500 может продолжится, а может развернуться.

➢Между 30 и 100: паника со стороны инвесторов! Волатильность особенно высока, и, вероятно, наблюдается резкая коррекция или даже обвал цены SP500 и основных фондовых индексов.

Так, например, в 2020 году 18 марта индекс страха превысил исторический уровень в 80 пунктов. Это произошло из-за новостей, связанных с коронавирусом, и последующего обвала рынков.

The High-Low Index 

Данный индекс измеряет количество новых максимумов и новых минимумов на данном рынке за определенный период времени. Он дает представление о том, движется ли рынок вверх или вниз, основываясь на количестве акций, достигших новых максимумов по сравнению с новыми минимумами. Значение выше 70% обычно считается бычьим, что указывает на сильную динамику рынка и потенциальные возможности для покупок. И наоборот, значение ниже 30% обычно рассматривается как медвежье, что указывает на слабые настроения на рынке и потенциальные возможности для продаж.

Бычий рынок – состояние рынка, при котором цены на акции и другие ценные бумаги постоянно растут.

Медвежий – противоположное состояние, при котором все цены на рынке падают.

Moving Average

Хотя

MA

не совсем индекс, это один из самых простых, универсальных и широко используемых инструментов для определения тренда и импульса. Прямая строится на основе непрерывно вычисляемого среднего арифметического значения цен за определенный период времени. Такое “сглаживание” ценовых колебаний помогает игнорировать временные и незначительные скачки цен, что позволяет увидеть долгосрочный тренд рынка. Также

MA

активно используется напрямую в техническом анализе, так как отображает уровни поддержки и сопротивления.

Чаще всего такие индексы используются для подтверждения других технических индикаторов или моделей. Однако важно отметить: у всех таких «поведенческих» индексов есть одна общая проблема – они могут описать лишь краткосрочные рыночные изменения. Вышеупомянутые показатели отражают лишь текущие ожидания волатильности, но не могут учитывать непредвиденные события или долгосрочные экономические тенденции.

Влияние социальных сетей

Социальные сети также стали важным фактором в формировании динамики рынка в последние годы. Такие платформы, как Twitter (X), могут значительно влиять на восприятие участников рынка, что часто приводит к быстрым, эмоционально обусловленным изменениям цен на акции. Например, трендовый хэштег или вирусный пост о компании может быстро повлиять на общественное восприятие и динамику её акций.

Вспомните те же твиты Илона Маска или Дональда Трампа, множество раз заставившие акции некоторых компаний взлететь до небес!

Интересное исследование, посвященное влиянию твитов Трампа на курс рубля

«Strength of words: Donald Trump's tweets, sanctions and Russia's ruble»:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167268121000573?via%3Dihub

Am considering taking Tesla private at $420. Funding secured.

– Elon Musk (@elonmusk)

August 7, 2018

Влияние социальных сетей, конечно, относится не только к инвестиционному поведению, а к потребительскому поведению в целом. Социальные сети оказывают огромное влияние на повседневную жизнь, так как они становятся платформой для обмена информацией и опытом, формирования общественного мнения и распространения различных стратегий поведения. Несомненно, в современном мире, где информация распространяется молниеносно, критически важно учитывать эти факторы при принятии финансовых решений.

Как мы можем применить эти знания?

Таким образом, в современном мире экономические решения, принимаемые людьми, далеко не всегда подчиняются правилам рациональности. Рассмотренные нами ключевые концепции в области поведенческой экономики и другие когнитивные ошибки, влияющие на экономические решения, показали, что важно понимать субъективность и нерациональность других участников. Важно учитывать «психологию рынка» и общие страхи или ожидания, но вместе с тем оценивать вероятность именно математически, диверсифицировать портфель вне своих личных субъективных предпочтений, формировать суждения и принимать решения на основе всей полученной и доступной на данный момент информации. Эти рекомендации могут помочь как начинающим, так и опытным инвесторам улучшить свои стратегии и добиться более стабильных финансовых результатов, избегая типичных ловушек иррационального поведения.

Источники:

1. Prospect Theory: An Analysis of Decision Ander Risk. Daniel Kahneman and Amos Tversky [https://web.mit.edu/curhan/www/docs/Articles/15341_Readings/Behavioral_Decision_Theory/Kahneman_Tversky_1979_Prospect_theory.pdf]

2.     Mental Accounting Matters. Richard H. Thaler [https://people.bath.ac.uk/mnsrf/Teaching%202011/Thaler-99.pdf]

3.     Поведенческие финансы и поведенческая экономика: Вопрос соотношения в контексте портфельной теории. Н. М. Редькин [https://finbiz.spb.ru/wp-content/uploads/2020/06/redkin_1_20.pdf]

4.     Исследования поведенческой экономики. Анна Солодухина [https://postnauka.org/video/83003]

5.     Психология инвестора. Алексей Белянин [https://postnauka.org/longreads/156550]

6.     Understanding Investor Behavior. Cathy Pareto [https://www.investopedia.com/articles/05/032905.asp]

7.     Новая поведенческая экономика. Ричард Талер [https://www.litres.ru/book/richard-taler/novaya-povedencheskaya-ekonomika-pochemu-ludi-narushaut-prav-22960394/?ysclid=lssv7anjiz555631968]

8. Market Sentiment Indicator: How It's Used in Analysis. Cory Mitchell [https://www.investopedia.com/terms/s/sentimentindcator.asp]

9. Strength of words: Donald Trump's tweets, sanctions and Russia's ruble. Dmitry O. Afanasyev [https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167268121000573?via%3Dihub]