Терри Бернхем - Подлые рынки и мозг ящера: Как заработать деньги, используя знания о причинах маний, паники и крахов на финансовых рынках

Успешное инвестирование основано на математическом анализе, который гораздо сложнее рассмотренных нами задачек. В основе любой инвестиции лежит набор соображений относительно издержек и прибыли, требующих прогноза на долгие годы с учетом разнообразных сценариев развития событий. Определение вероятной цены акций IBM или своего собственного жилья предполагает серьезные математические расчеты!

Все мы, неспособные решить даже элементарные задачки, находимся в неплохой компании. Не только гарвардские обладатели докторской степени допускают грубые ошибки – тем же грешат и самые передовые люди современности. Один мой приятель, Крис, имеет как базовую, так и докторскую степень по физике Массачусетсского технологического института. Его исследования лазерного излучения настолько секретны, что ему даже запрещено раскрывать название организации, финансирующей его работу. Другими словами, он принадлежит к числу передовых ученых XXI века (поклонники Вэла Килмера могут посмотреть фильм «Настоящий гений», чтобы получить представление о такого рода интеллектуальной культуре). Но несмотря на все свои способности и образование, Крис признал, что решил задачу с ВИЧ-анализом неправильно.

Итак, мы не приспособлены к эффективным математическим вычислениям, поэтому даже относительно простые задачки ставят в тупик передовых ученых. Но это еще не все плохие новости. Вторая немаловажная проблема в инвестиционном деле – наша чрезмерная самоуверенность. Мы не обладаем вычислительными способностями, необходимыми для анализа инвестиционных возможностей, и в то же время не осознаем эту свою ограниченность.

Проявления чрезмерной самоуверенности многообразны. Когда людей просят оценить их способности относительно способностей окружающих, в среднем оценка всегда оказывается выше средней. Так, намного больше половины людей оценивают свои водительские способности как попадающие в верхнюю половину предложенного диапазона, хотя это статистически невозможно [14] Svenson O. Are We All Less Risky and More Skillful Than Our Fellow Drivers? // Acta Psychologica. – 19810 – 47. – Р. 143–148. . Когда у каждого из супругов интересуются мнением о его участии в выполнении домашней работы, суммарный результат неизменно превышает 100 % [15] Ross M., Sicoly F. Egocentric Biases and Availability and Attribution // Journal of Personality and Social Psychology. – 1979. – Р. 322–336. .

Множество исследований подтвердило наличие данной тенденциозности в нашем самоанализе, однако моим любимым примером остается опрос, в ходе которого мужчинам предлагали оценить свои физические способности. Сколько мужчин, по вашему мнению, включили себя в нижнюю половину диапазона? Подозреваю, ответ вам известен: ни один из участников опроса не поставил себе оценку ниже средней [16] Питерс Т., Уотерман Р. В поисках совершенства. – М.: Вильямс, 2005. .

Наша чрезмерная самоуверенность простирается дальше самоанализа, влияя на наше восприятие мира. Проведем нехитрый тест. Ответьте на вопрос: какова была численность сотрудников компании Wal-Mart в январе 2004 года во всем мире? Не обращаясь к справочной информации, запишите свой вариант ответа.

Правда, такая постановка вопроса выглядит несколько необъективной, поскольку разные люди в разной степени осведомлены о компании Wal-Mart. Предлагаем уравнять шансы всех читателей, для чего в дополнение к записанному вами варианту укажите верхнюю и нижнюю границы диапазона предполагаемого количества сотрудников компании. Границы выбирайте таким образом, чтобы вы на 90 % были уверены в попадании фактического количества сотрудников в этот диапазон. Другими словами, если вы ответите на десять подобных вопросов, девять ответов должны оказаться между нижней и верхней оценками. Итак, дорогие читатели, вы уже записали ваши три цифры для Wal-Mart – лучшую оценку точного количества, нижнюю и верхнюю границы?

Правильный ответ мы приведем чуть позже. Оказывается, когда людям ставят десять вопросов подобного рода при таких же условиях, они обычно дают два-четыре неверных ответа [17] Lichtenstein S., Fischhoff B. et al. «Calibration of Probabilities», Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases, Kahneman D, Slovic P., Tversky A, eds. – Cambridge: Cambridge University Press, 1982. – Р. 306–334. . Они так же плохо справляются с задачей, даже когда им разрешают установить достаточно широкие границы, чтобы девять из десяти ответов оказались правильными.

Люди достаточно часто попадают пальцем в небо, потому что слишком полагаются на правильность собственных оценок. Собственно, мне следовало бы сказать «мы попадаем пальцем в небо», поскольку я и сам прошел такой тест и тоже оказался излишне самоуверенным. Прежде чем ознакомиться с десятью предложенными мне вопросами, я решил установить крайне широкие границы оценки. И даже несмотря на такую «фору», только восемь из десяти ответов попали в указанные мною границы. Возвращаясь к Wal-Mart: в январе 2004 года в компании работало 1,5 млн сотрудников.

Вывод из всего сказанного таков: мы ввязываемся в инвестиционную игру, располагая аналитическим арсеналом, в котором отсутствуют несколько необходимых для эффективного инвестиционного анализа основных инструментов. Еще больше усугубляет ситуацию наша чрезмерная уверенность в том, что мы обладаем необходимыми способностями к инвестиционной деятельности.

Хотя наш аналитический инвестиционный арсенал и недоукомплектован, мы, тем не менее, рассчитываем принимать правильные решения. Впрочем, просто удивительно, сколь редко мы обращаемся к анализу, принимая то или иное решение.

В начале 1990-х годов большая часть моих сбережений была инвестирована в акции Microsoft. Однажды вечером во дворе нашего аспирантского общежития я болтал со своим приятелем Мэттом. «Знаешь, Мэтт, – посетовал я, – у меня тут возникла проблемка, насчет которой хотелось бы посоветоваться. Дело в том, что дела у Microsoft идут неплохо, а вот курс ее акций месяцами стоит и не шевелится». Мэтт не перебивал меня, позволив нести всякий вздор о том, какой это фантастический бизнес – продавать программное обеспечение во всем мире, а затем спросил: «Какой коэффициент P/E (цена/прибыль) этих акций?»

Наступила долгая пауза, поскольку в этот момент до меня дошло, что я не имею даже приблизительного представления о значении P/E для акций Microsoft. Я игнорировал этот ключевой показатель, хотя посвящал несколько часов в день чтению финансовых изданий. А ведь узнать показатель P/E для любой акции очень просто. В 1993 году у меня ушло бы пять минут на то, чтобы подняться к себе в комнату и отыскать в Wall Street Journal значение P/E для акций Microsoft. А сегодня, в XXI веке, эту информацию можно получить еще проще – в Интернете, за считанные секунды.