x I

d о о о-

о d s га аг 3

1 га =

ш % 1

6

-2 -

-4 -

-€ -

I I i i i i i i i i i I i i 1 3 5 7 9

i i I i i 14 < i i i

II 13 15 Nils 21 23 25

171 I I I I Ь

i i i i i i i i i i i 27 29 31 33 35

Месяцы, прошедшие после формирования портфелей

Рис. 12. Кумулятивная разница в доходностях портфелей победителей и проигравших

Источник: Jegadeesh, N., Titman, S. (1993) Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. Journal of Finance, Vol. 48, pp. 65-91.

восьми месяцев после классификации. В среднесрочном периоде акции-победители остаются таковыми, а проигравшие акции становятся еше дешевле. Рынок не понимает, что серия хороших новостей сигнализирует: в самом скором времени появятся еше несколько новостей не хуже по качеству.

Подобное непонимание приводит к тому, что положительная реакция на первые хорошие новости (первые шесть месяцев) сменяется еще более бурной положительной реакцией на следующие хорошие новости (следующие 8 месяцев). Обратное верно для плохих новостей. За плюсом (+) следует плюс (+). За минусом (-) следует минус (-). Похоже на инерцию цен в среднесрочном периоде. Но сумма двух плюсов и двух минусов приводит к оверреакции. По мере того как исчезает инерция, сходит на нет и оверреакция.

Рынок оверреагирует из-за заблуждения, что серия текущих плюсов породит в будущем еще большую серию плюсов. Но через некоторое время рынок видит, что приходящие знаки неоднородны, и начинает корректировать свои наивные ожидания. За + + следует - . За--следует + . Среднесрочная

инерция цен сменяется разворотом цен в долгосрочном периоде. И опять знакомое нам правило противоположностей: покупая сегодняшние проигравшие акции, помеченные знаком --, получишь в будущем + .

См.: Edwards, W. (1968) Conservatism in Human Information Processing. In Kleinmuntz (ed.) Formal Representation of Human Judgment. New York: John Wiley and Sons.

Оверреакция есть прямое следствие эвристики репрезентативности, которая помимо всего прочего утверждает, что люди склонны переоценивать важность новой, только что полученной информации.

Вот как можно слегка видоизменить уже знакомый нам эксперимент Варда Эдвардса. Представим, что у нас есть 100 сумок. Каждая сумка вмещает 1000 фищек. 45 сумок из 100 содержат 700 черных фишек и 300 красных фишек, а оставшиеся 55 сумок содержат 300 черных и 700 красных фишек. Мы лишены возможности заглядывать в сумки. Берем «честную» монету и подбрасываем ее, чтобы выбрать одну из 100 сумок.

Нас интересуют два вопроса, связанные с выбранной сумкой.

1) Какова вероятность того, что в выбранной нами сумке доминируют черные фишки?

2) Теперь представим, что мы достали из нашей сумки 12 фишек (немедленно возвращая каждую вынутую фишку обратно в сумку): 8 черных и 4 красных. Будете ли вы использовать эту новую информацию при определении вероятности того, что в выбранной сумке доминируют черные фишки? Если да, то какую вероятность наступления этого события вы установите теперь?

С аналогичной проблемой каждый день сталкиваются профессиональные финансовые аналитики. Только роль сумки играет компания, у которой в будущем могут доминировать «черные» или «красные» результаты. Естественно, что у любой компании всегда встречаются как хорошие (черные фишки), так и плохие (красные фишки) прибыли.

Задача финансового аналитика выбрать такую компанию, у которой доминировали бы хорошие прибьши. Аналитик начинает с анализа информации, относящейся к компании, и на его основе делает окончательное заключение. В нашем случае эта задача эквивалентна задаче определения вероятности того, что в данной сумке доминируют черные фишки.

Наиболее часто встречающийся ответ на первый вопрос: вероятность равна 45%. Таким образом, наша сумка, полная фишек, эквивалентна компании, которая в будущем с большой вероятностью сгенерирует плохие прибыли.

Ответить на второй вопрос намного сложнее. Вытаскивание 8 черных и 4 красных фишек из сумки можно рассматривать как периодические объявления компании о хороших и плохих перспективах получения прибьши [earnings announcement]. Вопрос заключается в том, как расценивать 8 хороших объявлений на фоне 4 плохих, а главное - как инкорпорировать эту информацию в оценку вероятности того, что компания является компанией, имеющей хорошие перспективы (сумкой, в которой доминируют черные фишки).

Чаще всего на подобный вопрос можно получить один из двух следующих ответов: первый - вероятность того, что компания имеет хорошие перспективы, равна 45%; второй - эта вероятность равна 67%. Понятно, откуда берутся эти цифры: 45% - это процентное отношение сумок, в которых доминируют черные фишки, к общему числу сумок, а 67% - это доля черных фишек в выборке из сумки.

Подобные ответы могут означать только одно: индивидуумы, устанавливающие вероятность равной 45%, просто не знают, как использовать новую информацию. Поэтому и используют «старую» оценку, которая основывается на старой информации. Но так как большинство «объявлений о прибьшях» все-таки бьши черными, то получается, что эти аналитики недостаточно реагируют (андерреагируют [underreact]) на эту информацию, т. е. просто не учитывают ее при оценке вероятности.

Те же, кто установил вероятность равной 67%, напротив, полностью концентрируют свое внимание на новой информации, гласящей, что две трети вытащенных из сумки фишек оказались черными. Подобным образом эти индивидуумы полностью игнорируют всю предьщущую информацию о соотношении сумок, в которых доминируют черные и красные фишки. Получается, что эти люди чрезмерно реагируют на новую информацию и полностью игнорируют старую. Похоже, таких больщинство на реальных рынках капиталов.

Немного роста и много стоимости

Эвристика репрезентативности действительно заставляет инвесторов неадекватно реагировать на информацию. И незамедлительно наступают неприятные последствия этих реакций. Одним из самых известных последствий является широко известная в узких кругах аномалия стоимость/рост.