Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.

Az előadások a következő témára: "Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések."— Előadás másolata:

1 Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

2 Hol tartunk… Tőkepiaci mikrostruktúra
Az árak hektikusságát e szereplők bonyolult kapcsolatrendszerével magyarázza. Szereplők: Racionálisak Heurisztikusok Információ nélküliek Árjegyző specialisták ajánlati sáv Költségek-hasznok – egyensúly Egy részvény ára értékének zajos becslése. Egy adott pillanatban nem tudjuk, hogy mennyi a „zaj”, de arra gondolhatunk, hogy amennyiben jelentősen távol lennénk az értéktől, belépnének a racionálisak, és az érték felé mozdítanák az árat. (Black, 1985) Dr. Ormos Mihály, Befektetések

3 Hol tartunk… Pénzügyi viselkedéstan – alul- és túlreagálás
Az irányzat jellemző vonása, hogy a tőkepiac működésével kapcsolatos hipotéziseit a kognitív pszichológia elméleteire, az ott feltárt viselkedési sémákra építi. Daniel Kahneman (Nobel díj 2002) és Amos Tversky Az emberek előrejelzéseik és állításaik megfogalmazásakor rendszerint nem követik a várható hasznosság racionális kalkulációjának szabályait, az előrejelzés statisztikai törvényszerűségeit. Ehelyett néhány alapvető heurisztikus eljárást alkalmaznak az ítéletalkotásra. Ezek mentális műveleteket vagy „rövid utakat” (shortcuts) a döntésekhez. Bonyolult és kockázatos döntési helyzetekben a szereplők (aktorok) gyakran leegyszerűsítik a problémát és racionális elemzések helyett, szubjektív érzéseikre, előítéleteikre és ökölszabályokra hagyatkoznak. E heurisztikák létezésének kísérleti igazolása és formális leírása állt a szerzőpáros munkásságának középpontjában. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

4 Hol tartunk… Hasznosságelmélet és Bayes tétel E modellek szerint
az emberi döntéshozatal a számítógéphez hasonló: mindent tudó, rendezett, logikus és kalkulatív. A két modell a racionális döntések elméletében kerül egy kalap alá, és központi szerepet játszik a modern társadalomtudományok többségében, beleértve a jogot és a közgazdaságtant. Pénzügyi viselkedéstan vs. Hatékony piacok elmélete Ha eltérnek az árak az értéktől, a piac reagál… és ha nem? Attól, hogy az árak nem korrektek, még nem biztos, hogy van ingyen ebéd. Tévedni emberi dolog – de tanulunk a hibáinkból, vagy mégsem… A befektetők az adatok értelmezésekor, feldolgozásakor jó felismerhető heurisztikákat követnek. A tartalom mellett a forma is befolyásolja e a döntéseinket. Thaler játéka a Financial Timesban Dr. Ormos Mihály, Befektetések

5 Heurisztikus torzítások Hozzáférési heurisztikák (Availability heuristics)
75 Az információ hozzáféréséhez, rendelkezésre állásához kapcsolódó heurisztikák Várhatóan miben halnak meg nagyobb valószínűséggel Afrikában: diabétesz, hasmenés, HIV-AIDS, gyilkosság, daganat, ebola, hepatitis… Pl. Feltették a kérdést néhány ezer embernek, hogy vajon gyilkosság vagy szélütés következtében halnak-e meg gyakrabban az emberek (Sloviz et al, 1979) Válaszolók többsége szerint a gyilkosság a gyakoribb halálok Valójában 11-szer gyakoribb a stroke Mechanizmus Az ember a rendelkezésére álló adatok alapján elméleteket alakít ki (ezeket az adatokat hallja, látja, olvassa esetleg kicsit érdekli is) az előző példánál mindig csak azt hallja, hogy valakit megöltek… Ezeket a későbbiekben, mint valós tényeket alkalmazza Súlyosbítja a helyzetet, hogy fogékonyak vagyunk az ilyen információkra Felhasználva ezeket a „beidegződéseket” hibásan döntünk. Különböző halál okok becslése és statisztikai valószínűsége (Bernstein, Szembeszállni az Istenekkel, 1996) Ok Becslés Statisztikai átlag Szívroham 22% 34% Rák 18% 23% Más természetes halál 33% 35% Természetes halál összesen 73% 92% Baleset 32% 5% Gyilkosság 10% 1% Más nem természetes halál 11% 2% Összes nem természetes halál 53% 8% Dr. Ormos Mihály, Befektetések

6 Heurisztikus torzítások Reprezentativitás (Representativeness)
76 Olyan döntéseket takar, amelyek sztereotípiákon nyugszanak (Kahneman (Nobel díj, 2002) és Tversky, 1972 majd 1982) Nehezen (vagy egyáltalán nem) fogadjuk el az átlaghoz való visszatérés elméletét (amelyet már megannyi területen bizonyítottak) esetleg rosszul értelmezzük. Ennek következménye, hogy a múltbeli rosszakat rosszabbra, a múltbeli jókat jobbaknak érezzük, mint a valóság. Pl. Grade Point Average (GPA) teszt Admission officer-ek becsléseit vizsgálták, akik tudták, hogy végzéskor az átlagos GPA érték 3,08 Pl. DeBondt és Thaler (1985, 1987) Az elmúlt három évben kiugróan rosszul teljesítő részvények következő három éves hozama jóval meghaladta az elmúl három év kiugróan magas hozamot produkáló részvényeit. A pénzügyi elemzők mégis az eddig jól teljesítőkre tesznek (1992). A szabály félreértése => nagy számok törvénye, kis számok törvénye Kahneman és Tversky (1971) 5-ször volt fej, most már az írásra kell tenni Armour (1997) „Az elmúlt időszakban az index jelentősen az átlagot felülmúlóan teljesített, biztos vagyok abban hogy most az átlag alatt fog teljesíteni, hogy végül az átlagot kapjuk.” Középiskolai GPA Becsült egyetemi GPA Valós egyetemi GPA 2,20 2,03 2,70 3,00 2,77 2,93 3,80 3,46 3,30 Dr. Ormos Mihály, Befektetések

7 Heurisztikus torzítások Túlzott magabiztosság (Overconfidence)
77 Olyan döntéseket takar, amelyekben túlzott magabiztosság jellemzi cselekedeteinket Pl. Barberis és Thaler (2002) Az emberek amiről azt állítják, hogy biztosan be fog következni valójában csak 80%-os valószínűséggel válik valóra Pl. Clarke és Statman (1999) (DJIA) Adjunk becslést a Ft/EUR árfolyamra (holnapra), úgy, hogy egy sávot adunk meg, amelybe 90%-os valószínűséggel beleesik az árfolyam. Segítségül: Amikor arra kérünk valakit, hogy tegyen becslést egy általa jól ismert adat jövőbeli alakulására, úgy hogy adjon meg egy sávot, amibe 90%-os valószínűseggel bele fog esni az érték, akkor ez a sáv érthetetlenül szűk lesz. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

8 Heurisztikus torzítások Konzervativizmus (Conservatism)
78 Olyan döntési mechanizmust takar, amikor az ember nem akarja az új információt befogadni, vagy annak súlyát alábecsli Pl. I. Edwards (1964) Van 100 zacskónk mindegyikben 1000 zseton. A 100 zacskóból 45-ben 700 fekete és 300 piros, míg 55-ben 300 fekete és 700 piros zseton van. A.) Milyen valószínűséget rendelne ahhoz az eseményhez, hogy olyan zacskó akadt a kezembe, amelyikben a fekete zsetonok dominálnak? B.) A kiválasztott zacskóból kihúzunk 12 zsetont, amelyekből nyolc fekete és 4 piros. Felhasználná-e ezt az információt az előző kérdésre adott válasz helyesbítésére? Ha igen akkor milyen valószínűséget rendelne hozzá? Az emberek többsége helyesen 45%-ot mondott. Az emberek 55%-a mondta hogy változatlanul a) 45% vagy b) 67%, a többiek átlagosan c) 72%-ot adtak meg, de nem érték el a 75%-ot. A helyes megoldás 96,04%. B.) esetben a) nem vette figyelembe az új információt (ragaszkodik az eredeti kalkulációhoz), b) az eredeti információt hanyagolták el (12*2/3=67%), c) az új információt felhasználta, de azt rosszul súlyozta. Pl. II. Lord et al. (1979) – Confirmation bias Az emberek ha valamiről kialakítottak egy véleményt akkor ahhoz nagyon erősen és sokáig ragaszkodnak. Nem keressük az ellentmondásokat (ha mégis találunk azt szkepszissel kezeljük), csak a véleményünket alátámasztó adatokat vesszük figyelembe. Eredményvárakozások Dr. Ormos Mihály, Befektetések

9 Heurisztikus torzítások Nem egyértelmű helyzetek kerülése (Aversion to ambiguity)
79 Általában félünk az ismeretlentől, a tiszta helyzeteket szeretjük. „Nem ugrunk bele a mélybe, hogy kiderítsük, hogy valójában milyen mély…” (Allison, 1998) Shefrin (2002) Melyiket választaná: A) $1000 biztosan, B) $2000 vagy $0 attól függően, hogy sikerül-e egy zsákból – amiben 100 db zseton van ezek fele fekete másik fele piros – pirosat húznunk. B) variáció fenti megfogalmazása helyett azt mondta, hogy a zsákban lévő 100 db fekete-piros zseton eloszlása nem ismert. Az 1. esetben 40% játszott, míg a 2. esetben nem akartak már játszani. Az emberek nem szeretik az olyan szituációkat amiről nincs ismeretük. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

10 2. Keretrendszertől való függőség
79 A kockázat érzékelése, a szituációk értelmezése alapvetően függ annak leírásától, felépítésétől, formájától, keretétől (frame vagy form). Minden döntésünknél a veszteségek minimalizálására törekszünk, de a keret eltéríthet szándékunktól. (Kahneman és Tversky, 1979) Franco Modiglianinak (Nobel díj, 1985) azt a kérdést tették fel, hogy össze tudná-e foglalni 25 vagy kevesebb szóban mindazt amit életes során alkotott. Azt mondta: „Nem tettem egyebet, mint részletekbe menően, rigorózusan bizonyítottam, hogy ha egyik zsebemből átteszek $100-t a másik zsebembe, ezzel sem szegényebb sem gazdagabb nem leszek.” Shefrin válasza erre, hogy mindez csak abban a valótlan világban igaz, ahol az információ transzparens, azt mindannyian ugyanúgy értelmezzük, azaz a fenti esetben mindannyian ugyanazt a cash flowt érzékeljük. Mindez attól a kerettől függ, amiben az információt kapjuk. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

11 Hosszú táv! 106 Az érthetetlenül magas kockázati prémium múltbeli elemzések eredménye. A befektetési alapoknál, a múltbeli grafikonnál, vagy hozamadatoknál, mindig odaírják, hogy a múltbeli hozamok nem garantálják a jövőbeli hozamokat… A kockázati prémium, ahogy az időben haladunk előre folyamatosan csökken. Ahogy elfelejtjük a gazdasági világválság okozta kilátástalanságot, ahogy távolodunk a hiperinflációs időszakoktól, és ahogy egyre inkább csak a szépre emlékezünk, kezd eltűnni a félelem a tőkepiacokról. Blanchard mérése szerint az utóbbi években az érték 3% körüli. Bár lehet, hogy az 1987-es, a 2000-es és a 2008-as évek továbbra is komoly nyomot hagynak a befektetőkben, ami újra növelheti a félelmet és így a prémiumot. Hangsúlyozzuk, hogy aki a kurzus végén mindezek alapján a vizsgaidőszakot követően átrendezi portfólióját, és mindent részvényekbe fektet, gondoljon arra, hogy hosszútávról beszéltünk, így mondjuk az elkövetkező húsz évben reklamációnak nincs helye, de 2032-ben, vagy utána bátran hívhatnak. Dr. Ormos Mihály, Befektetések