назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [ 16 ] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64]


16

ссылки в нем). Что касается стадности, то значительным проявлением в этом контексте является переоценка людьми надежности их знаний и возможностей. Превосходным примером служит результат опроса, показавший, что 90% водителей автомобилей в Швеции считают свой уровень вождения "вьш1е среднего" [417], хспя по самому определению (симметричного распределения) 50% должны быть ниже среднего, а 50% - вьш1е среднего! Многие люди также оценивают вьш1е среднего свои способности ладить с другими людьми. Такая самоуверенность возрастает в сферах деятельности, где люди сами оценивают свои способности, не имея возможности на основе сравнения определить свой фактический уровень способности к прогнозированию [190]. Похоже, это позволяет сделать важный шаг к пониманрпо решений управленческого персонала в отношении развития компании и внешних приобретений, а также активность управленческого атшарата большинства фондов [104]. Теория чрезмерной самоуверенности предполагает, что все менеджеры уверены в своей способности определять выигрьшшью варианты.

Стадность

Растет количество эмпирических данных, подтверждающих существование на спекулятивньтх рьпжах стадного поведения или эффекта "толпы", что тщательно задокументировано в книге Шиллера (Shiller) [375] и соответствующих ссылках в этой работе. Как утверждается, стадное поведение часто проявляется, когда большое количество людей совершают одинаковые действия, поскольку одни подражают действиям других. Термин "стадо" безусловно, относится к схожему поведению грутш животных. Другие термины, такие как "стаи" или "косжи", описьюают коллективное согласованное движение большого числа самостоятельно передвигающихся организмов, таких как мигрирующие птицы и антилопы, лемминги и муравьи [426]. В последние годы физики показали, что большую часть наблюдаемых проявлений стадного поведения можно объяснить действием простьтх законов взаимодействия между животными. Что касается людей, то тут имеется дашнная череда аналогий между людскими грутшами и живой материей [64,305]. Совсем недавно экстремальное поведение толпы, например, во время паники, очень хорошо определялось моделями, рассматривавшими толпу как скопление личностей, взаимодействующих между собой по типу трения частиц сыпучего материала, как всем нам знакомый песок на пляже [191].

Стадность прослеживается во многих видах экономической деятельности, таких как разработка рекомендаций по инвестированию [364,171], в поведении цен 1Ю, т.е. акций при их пфвичном размещении [450], причудах и обычаях [39], в прогнозировании прибьтли [427], корпоративном консерватизме [463] и в управлении порученньм инвестшдионным портфелем [290]. Исследователи изучают побудительные мотивы, испьттьюаемые аналитиками в области инвестиций во время решения вопроса о том, стоит ли примьжать к большинству. В особенности их интересует, влияют ли на вероятность проявления стадности экономические условия и индивидуальные черты характера субъекта. Хотя с общественной точки зрения стадное поведение представляется неэффективным, с точки зрения менеджеров, беспокоящихся за свою деловую репутацию на рьпже труда, оно может бьггь рациональным. Такое поведение может бьггь рациональньм

и происходить в виде информациотшого каскада [450,107,39], т.е. ситуации, в которой каждое последующее действующее лицо, опираясь на наблюдения за другими, избирает вариант действий, отличный от его или ее собственных сигналов. Например, бьшо установлено, что проявление стадности в публржуемых рекомендациях по инвестированию уменьшается по мере увеличения надежности собственной информации [171]. Чем меньше у вас информации, тем сильнее побуждения следовать общей тенденции.

Исследования стадности в области финансирования можно подразделить следующим образом, однако, такая разбивка не носит взаимоисключающего характера [107,171].

1. Информационные каскады происходят, когда индивидуумы игнорируют или недооценивают имеющуюся у них информацию и вместо этого запрьптшают на ступеньку уходящего поезда, подражая действиям индивидуумов, сделавших это ранее. Информационные каскады происходят, когда имеющаяся афегировапная информация становится настолько подавляющей, что кусочек собственной информации, имеющейся у отдельного индивидуума, не обладает достаточной силой дтя противодействия решению толпьт Поэтому такой ршдивидуум принимает решение подражать действиям толпы, а не действовать на основе собственной информации. Если такой сценарий захватывает одного индивидуума, тогда он, скорее всего, захватит и других, действующих после него. Такой эффект домино часто назьгоается каскадом. Для развития информационного каскада необходимы два обязательных условия: (i) последовательные решения действуютцих лиц, наблюдающих решения (не информацию) предыдущих действуютцих лиц; (ii) офаниченное просфанство происходящего действия.

2. Репутационная стадность, как и каскады, проявляется, когда индивидуум решает проигнорировать свою собственную информацшо и подражать действиям другого индивидуума, предпринявшего их ранее. Однако, модели репутациопной стадности имеют дополтштельный слой подражания, возникающий на положительньк характеристиках репутации личности, полученных в процессе работы в коллективе или при выборе определенного проекта. Исследования показали, что возраст прогнозиста ифает положительную роль при абсолютном расхождении его прогноза с мнением остальной футшы. Данный факт был интерпретирован как свидетельство того, что по мфе увеличения возраста прогнозиста, предпосьшочные убеждения остальных экспертов о его способностях в прогнозировании становятся более высокими, и, таким образом, у этого прогнозиста уменьшается количество побудительных мотивов проявлять стадность с фуппой. А с другой сторош>1, подспудное желание отбросить свою собственную информацию и вместо этого подражать лидеру рьшка возрастает вместе с ростом репутации, поскольку прогнозист Сфемится заидитить свое текущее положение и уровень оплатьт[171]

3. Аналитическая стадность проявляется, когда аналитик решает проанализировать информацию, которую, как он считает, будут анализировать



и другие. Этому аналитику хотелось бы первым использовать эту информацию, но он может получить прибыль от инвестиции лишь в том случае, если другие инвесторы последуют за ним, и будут толкать цену актива в направлении, прогнозируемом первым аналитиком. В противном случае, на руках у первого аналитика может оказаться бумага, которую он или она не смогут продать с выгодой.

4. Эмпирическая стадность охватьюает проявления "стадности", наблюдавшиеся многими исследователями, но ее невозможно отнести к конкретной модели или дать ей обьяснение. Свидетельств стадности и фуппирования пенсионных фондов, фондов взаимных инвестиций и институциональных инвесторов действительно много, а проявляется она в диспропорциональном участии инвесторов в покупках или наоборот продажах одной и той же бумаги. В работах исследователей высказано предположение, что футширование может быть результатом инфционного мьшшеьшя, назьгоаемого также "инвестированием на положительной обратной связи", например, покупка акций, показавших хороший рост в прошлом, или же повторение моделей покупки и продажи, широко применявшихся в прошлые периоды.

Есть много описаний случаев стадности. Один из наиболее драматических и явных случаев из недавнего прошлого описали в своей работе Г. Хуберман (G. Hubennan) и Т. Регев (Т. Regev), наблюдавшие заразительную спекуляцию, связанную, в известной степени, с незначительным событием. Статья в воскресном номере "New York Times" о возможной разработке нового лекарства против рака вызвала рост акций биотехнологической компании EntreMed с 12 долларов на закрытии в пятницу 1 мая 1998 г. до 85 на открытии в понедельник 4 мая. В этот же день бумага закрьшась на отметке 52 доллара, а затем три последующие недели держалась вьпие отметки 39 долларов. Энтузиазм распространился и на акции других биотехнологщгеских компаний. Потом выясняется, что о потенциальном прорыве в лечении рака уже сообщалось в одном из ведущих научных журналов (ТЧаШге) и в различных других популярных газетах более пяти месяцев назад. Но в то время реакция рьшка была по существу нулевой. Таким образом, восторженная реакция толпы привела к долговременному росту акций, хотя никакой принципиально новой информации в статье не было. Очень заметная и исключ1ггельно оптимистичная статья в воскресном номере "New York Times" от 3 мая 1998г. вызвала ажиотажный спрос на акции EntreMed и других биотехнологиггеских компаний, напоминаюпщй аналогичные действия, приводившие к возникновению пузырей в прошлые времена (см. Главу 1). Следует ожидать, что информационные технологии, Интернет и биотехнологии выйдут на новые передовые рубежи, на которых сенсационные сообщения будут приводить к энтузиазму, заразительности, стадности и спекулятивньм пузырям на рьшках этих акций.

Эмпирическуе свидетельства стадности фишшсовъраналитикдв

Недавно опубликованная эмпирическая работа Иво Уэлча (Ivo Welch) [451]

пролила новый свет на вопрос, чего в стадности больше - рациональности или "иррациональности". Он изучил рекомендации аналитиков рьшка акций по покутже и продаже бумаг и задался вопросом, влияют ли предшествовавшие рекомендации и преобладающее мнение на последуюпще рекомендации аналитиков. Это одно из немногих исследований, позволяющее с помощью разработанного научного подхода проникнуть в суть этого непростого вопроса. Уэлч изучил более 50000 рекомендаций аналитиков по акциям за период с 1989 по 1994 год, включенных в базу данных Zacks, являющейся комглиированной на коммерческой основе базой данных рекомендаций аналитиков, используемой, к примфу, "Wall Street Journal" для публикации регулярных обзоров о деятельности основных брокфских фирм. Для постановки задачи на языке, понятном для точного статистического анализа, рекомендации были разбиты на пять классов: 1. "активно покупать"; 2. "покупать"; 3. "держать"; 4. "продавать"; 5 "активно продавать". На основе полученных цифр Уэлч сначала создал Табл. 6 или "матрицу пфеходов", где iV, являлось общей суммой рекомендатщй (/), а (i) представляло предыдущие рекомендации. Таким образом, напримф, iVi„ = 92 соответствует количеству рекомендаций "продавать", последовавших за предшествовавшими рекомендациями, начиная с рекомендаций "активно покупать"; = 1826 - это количество рекомендаций "держать" вслед за предшествовавшими им рекомендациями "продавать", и так далее. Общее количество рекомендаций (в любом направлении), начиная с рекомендации "активно покупать", составило 14682 при всего 1584 рекомендациях, начиная с рекомендации "активно продавать". Таким образом, становится вполне очевидно, что имеется явная предрасположенность к рекомендациям "покупать" и "активно покупать". Общее количество таких рекомендаций составило 25784 по сравнению лишь с 4951 рекомендацией "продавать" и "активно продавать", т.е. рекомендаций "покупать" и "активно покупать" было более, чем в пять раз больше, чем рекомендаций "продавать" и "активно продавать".

Для проверки на стадность Уэлч сначала определил значение общего настроя рекомендатщй, рассчитанное по следующей формуле:

.сумма рекомендац ий(]) ,

0 - 2j J-~-~ [суммарекоменда1щи(1) х 1 + сумма

j=\ N

рекомендаций(2) х 2 + сумма рекомендаций(3) х 3 + сумма рекомецдаций(4) х 4 + сумма рекомендаций(5) х 5, деленная на N, и получил результат, близкий к 2,5. Поскольку получившееся значение 2,5 меньше 3, чего можно было бы ожидать при отсутствии предрасположенности, оно подтверждает предрасположенность к рекомендациям "покупать", имеюпщм меньшие множители (1 и 2). Вторым шагом является извлечение подмножества рекомендаций в конкретный день t и пересчет матрицы перехода по состоянию на этот день. Цифры будут меньше, но важно -насколько меньше (т.е. после деления на общее количество рекомендаций (/)), которое, возможно, будет отличаться от цифр, приведенных в Табл. 6. Для определения разницы необходимо снова рассчитать значение T(t) на конкретный день t. Наиболее интересны дни, в которые T(t) значительно отличается от Tq. Тогда возникает следующий вопрос: какова причина такого расхождения? Ответ можно получить, определив степень влияния различных факторов, напримф.



рекомендаций предшествовавшего дня и превалирующего мнения. Для этого Уэлч ввел парамеф "стадности", отражающий величину тенденции к стадносга, те. когда рекомендации оказывались под влиянием превалирующего мнения. Первым вьюодом стало то, что аналитики действительно основьгоают свои рекомендации на превалирующем мнении. Затем Уэлч определил степень вероятности вьщачи одного из пяти типов рекомендаций при отсутствии стадности и сопоставил полученный результат с результатом, полученным при наличии стадности. Например, рекомендация "держать" вьщается в 42% случаев, когда скщносп. отсутствует, и в 47% случаев, когда стадность присутствует. Хотя расхождение может показаться небольшим, любое значительное статистическое изменение в поведении указывает на стадность, если учитьюать, что изолированные друг от друга аналитики редко имеют единое мнение по какой-либо бумаге, да и само несогласие в какой-то мере является частью их работьт

Табл.6

1.Активно покупать

2. Покупать

3. Держать

4. Продавать 5.АКГИВН0 продавать

Итого: О)

Итого: (i)

8190

2234

4012

14682

2323

4539

3918

11102

3622

3510

13043

1816

22740

1826

3367

1584

14365

10601

23477

3287

1745

53475

"Матрица перехода", в которой / - это общее количество рекомендаций, /- предшествовавшие рекомендации. Значения / и у получены путем разбивки рекомендаций на пять классов: 1. активно покупать; 2. покупать; 3. держать; 4. продавать; 5. активно продавать. Общее количество рекомендаций, использованных для создания данной таблицы [N = 53475). Источник [451].

Так какова причина этой стадности? Если все аналитики получают новую информацию по какой-либо бумаге одновременно и интерпретируют ее одинаково, это может привести к рациональной стадности. Но аналитики могут также просто слепо подражать своим коллегам, даже когда нет новой фундаментальной информации, и эго приводит к "иррациональной" стадности. Чтобы провести различие между этими двумя вьюодами, Уэлч определил степень склонности следовать общему мнению в случаях, когда толпа на практике показьгоает свою правоту. Смысл этой идеи в том, что если стадность основана на рациональности и фундаментальной информации, она должна приводить в среднем к более лучшим рекомендациям, чем когда она является иррациональной и основанной на подражательном поведении. Данные показьюают, что "аналитики более склонны следовать превалирующему мнению, которое в дальнейшем может оказаться ошибочным". Поскольку у стадности на превалирующем мнении, похоже, нет информациошюго преимущества, можно сделать вьгоод, что она носит иррациональный характер. Это также является доказательством того, что аналитики следуют за превалирующим мнением, основанным на ограниченной информации, если она вообще есть.

Однако, как это часто бьгоает при рассмотрении столь сложного вопроса, существуют и альтернативные толкования. Тот факт, что превалирующее среди аналитиков общее мнение оказьгоается ошибочным, можно также обьяснить тем, что инвесторы, принадлежащие к другой группе населения, не следуют их рекомендациям! Такая ситуация напоминает естественную систему, имеющую самостоятельную динамику и не зависящую от наличия экспертов или аналитиков пьпающихся делать прогнозы. Динамика этой системы зависит от совокупных инвестиционных действий инвесторов.

В работе Уэлча сделан еще один важный вьгоод о том, что степень стадности различна на "бычьих" и "медвежьих" рьшках. Аналитики более склонны следовать общему мнению (1) при росте рьшка и (2) придерживаться последних корректировок рекомендатдай при снижении рьпжа. Поведение типа (1) имеет тенденцию создавать "пузыри", когда рост цен теряет связь с фундаментальными показателями. Поведение типа (2) предполагает, что процесс корректировки прогнозов с оптимистичных до пессимистичных может быть усилен стадностью, являющейся механизмом, способным увеличить потери и привести к огромным обвалам и крахам рьпжа.

Силы подражания

Отсутствие информации способствует подращнию

Все трейдеры в мире обьединены в сообщества, состоящие из членов семьи, друзей, коллег по работе, знакомых и других источников мнений, влияющих друг на друга в пределах такого сообщества или сети [48]. На рисунке-схеме глобальных связей мы назьгоаем "соседями" субъекта Энн группу людей, находящихся с ней в прямом контакте. Другими источниками влияния являются газеты, Итпсрнет-сайты, телевизионные каналы и другие средства информации. А именно, если Энн на схеме глобальных связей напрямую связана с к "соседями", тогда есть только две силы, влияющие на мнение Энн: (а) мнения этих к людей вместе с влиянием средств информации, и (Ь) идиосинкразический сигнал, получаемый только ею (или вырабатьшаемый ею одной; см. Рис. 42). Концепция стадности и подражания подразумевает, что субъекты имеют склонность перенимать точки зрения своих "соседей", а не противоречить им. Вполне понятно, что сила (а) имеет тетщенцию создавать порядок, а сила (Ь) ведет к беспорядку или, другими словами, неодтюродности. Здесь самым важным является борьба между порядком и беспорядком, а вопрос, к которому мы сейчас перейдем, звучит так: к какому поведению может привести эта борьба? Может ли система преодолеть нестабильные режимы, подобные крахам? Предсказуемы ли крахи? Мы покажем, что теория самоорганизующихся систем (иногда также назьгоаемых "комплексными системами") в значительной мере опирается на эти вопросы. Связь между фондовым рьлжом и паутиной трейдеров можно понять, в основном, лишь на основе теории критических собьпий (которую мы рассмотрим подробней чуть позже в этой главе и Главе 5), на основе которой можно сделать важные вьгоодьт

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [ 16 ] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64]