Рис. 11. Прогноз относительно средней оценки успеваемости

Ведут ли себя инвесторы точно так же, реагируя на «эфемерную и малозначительную» каждодневную информацию, как утверждал Кейнс? И, если инвесторы действительно чрезмерно реагировали, как бы мы могли это показать?

Косвенное доказательство чрезмерной реакции инвесторов уже существовало – в частности, речь идет о давней стратегии «инвестирования в стоимость», которую первым начал практиковать гуру в сфере инвестиций Бенджамин Грэхем, автор классической библии по инвестициям «Анализ ценных бумаг», написанной в соавторстве с Дэвидом Доддом и впервые опубликованной в 1934 году, а также автор книги «Разумный инвестор», впервые опубликованной в 1949 году. Обе книги все еще выпускаются. Грэхем, как и Кейнс, был и профессиональным инвестором, и профессором. Он преподавал в Колумбийском университете, где одним из его студентов был легендарный инвестор Уоррен Баффет, считающий Грэхема своим интеллектуальным кумиром. Грэхема часто называют прародителем стратегии «инвестирования в стоимость», суть которой заключается в поиске ценных бумаг, которые оценены ниже своей реальной долгосрочной стоимости. Фокус состоит в том, чтобы знать, как их вычислить. Когда ценные бумаги «стоят дешево»? Один из простых механизмов определения дороговизны или дешевизны ценных бумаг, предложенных Грэхемом, состоит в вычислении коэффициента цена/прибыль (P/E), где цена за одну акцию делится на размер годовой доходности, приходящейся на каждую акцию. Если этот коэффициент высок, инвесторы платят слишком много в расчете за доллар прибыли, и, косвенным образом, высокий коэффициент является показателем быстро растущей доходности акций, чтобы оправдать текущую высокую цену. Если прибыль не вырастет так быстро, как ожидается, цена акций упадет. Соответственно в случае низкого коэффициента ценных бумаг рынок предсказывает, что прибыль останется низкой или даже еще больше снизится. Если доходность начнет расти либо останется прежней, цена акций вырастет.

В последнем издании «Разумного инвестора», опубликованном еще при жизни Грэхема (более поздние издания выходили уже с исправлениями и доработками), есть простая таблица, которая иллюстрирует эффективность метода Грэхема. Итак, начиная с 1937 года, Грэхем взял акции 30 компаний, входящих в индекс Доу – Джонса для промышленных компаний (несколько крупнейших американских компаний), и проранжировал их, исходя из коэффициента Р/Е. После этого он сформировал два портфеля – один из акций 10 компаний с самыми высокими коэффициентами Р/Е, а второй – из акций 10 компаний с самыми низкими коэффициентами Р/Е. Результат показал, что дешевые ценные бумаги принесли больший доход, чем бумаги из дорогой ценовой группы, при этом со значительной маржой. За период с 1937 по 1969 год 10 000 $, вложенные в дешевые ценные бумаги, выросли бы в цене до 66 900 $, в то время как портфель с дорогими бумагами вырос бы только до 25 300 $. Если бы был приобретен весь портфель из акций 30 компаний, то доходность составила бы 44 000 $. Пусть и не в явной форме, но Грэхем предлагал, по сути, поведенческое объяснение этого феномена. Дешевые ценные бумаги были непопулярны либо непредпочтительны, в то время как дорогие ценные бумаги пользовались спросом и были модными. Если действовать вопреки тенденциям рынка, утверждал Грэхем, можно переиграть рынок, хотя и не всегда. Он обращал внимание на то, что его стратегия покупки самых дешевых компаний из списка Доу—Джонса для промышленных компаний не сработала бы в более раннем периоде, с 1917 по 1933 год, и он предупреждал, что «недооценка, возникающая в результате недосмотра или предубеждений, может продолжаться чрезмерно долгое время, и то же самое относится к завышенным ценам, причиной которых становится чрезмерный энтузиазм или искусственные стимулы». Этот совет стоило бы использовать во время технологического пузыря конца 1990-х, когда стратегия инвестирования в стоимость работала исключительно плохо, поскольку большинство дорогих ценных бумаг интернет-компаний продолжали расти в цене, оставляя далеко позади скучные стоимостные акции.

Многие воротилы инвестиций с почтением относились к Бенджамину Грэхему, но к началу 1980-х большинство финансовых экономистов уже считали его подход устаревшим. Простая стратегия скупки дешевых ценных бумаг имела явное расхождение с гипотезой эффективного рынка, а методы Грэхема едва ли можно было назвать современными. Данные по доходности различных компаний списка Доу—Джонса были явно собраны вручную. Теперь исследователи пользуются цифровыми базами данных, такими как CRSP для биржевых котировок или COMPUSTAT, которая собирала данные по финансовой отчетности. Когда два этих источника данных существовали вместе, можно было проводить гораздо более обширные исследования, а результаты, полученные на основе анализа небольшого числа компаний за сравнительно короткий период времени, как это было у Грэхема, уже не воспринимались всерьез.

Не то чтобы все отвергли утверждение Грэхема о работоспособности инвестиций в стоимость, скорее дело было в том, что теория эффективного рынка в 1970-х утверждала, что инвестирование в стоимость не может работать. Но оно работало. Позднее, в том же десятилетии, профессор бухгалтерии Санджой Басу опубликовал компетентное исследование об инвестировании в стоимость, результаты которого полностью подтверждали справедливость стратегии Грэхема. Однако, чтобы опубликовать такую статью в то время, необходимо было принести извинения за полученные результаты. Вот как заканчивается статья Басу: «В заключение хочу отметить, что поведение ценных бумаг за рассмотренный 14-летний период, возможно, не полностью соответствует гипотезе эффективного рынка». Здесь он остановился, едва не сказав: «Мне очень жаль». Точно так же один из студентов Юджина Фама из Университета Чикаго, Рольф Банц, обнаружил еще одно аномальное явление, а именно то, что портфели из акций небольших компаний превосходили по доходности портфели из акций крупных компаний. Вот так звучит его извиняющееся заключение в статье, опубликованной в 1981 году: «Принимая во внимание продолжительность данного эффекта, вряд ли можно утверждать, что его причиной является неэффективность рынка, скорее результаты можно трактовать как свидетельство ошибки спецификации модели ценообразования». Другими словами, должно быть, что-то выпало из модели, модель чего-то не учла, ведь гипотеза эффективного рынка не может ошибаться.

Инвестор по имени Дэвид Дриман выступил со смелым заявлением по отношению к стратегии Грэхема. Дриман основал свою собственную инвестиционную компанию и каким-то образом наткнулся на работу Канемана и Тверски. Он был первым человеком, который предложил явно психологическое объяснение эффекту стоимости, который, по его мнению, происходил из стремления людей экстраполировать недавнее прошлое в будущее. Дриман высказал свои доводы в 1982 году в книге, предназначенной для широкой аудитории, под названием «Новые инвестиционные стратегии нетрадиционного инвестора». В отличие от Басу и Банца, он не извинялся за свои выводы, но поскольку книга была предназначена для неспециалистов, она не произвела большого впечатления на академическое финансовое сообщество. Однако Вернер и я прочитали книгу и взяли себе на заметку.

Следуя рассуждениям Дримана, мы сформулировали очень правдоподобную гипотезу. Предположим, что «эффект Р/Е» является результатом чрезмерно острой реакции: бумаги с высоким коэффициентом (известные как «бумаги роста», так как ожидается их стремительный рост, для того чтобы оправдать высокую цену) слишком выросли, потому что инвесторы сделали чрезмерно оптимистический прогноз по их будущему росту, а бумаги с низким коэффициентом, или «стоимостные акции», упали до «слишком низкого» уровня ввиду чрезвычайно пессимистичного настроения по отношению к ним со стороны инвесторов.

Если это так, то последующая высокая доходность стоимостных акций и низкая доходность акций роста представляет собой простую регрессию к среднему значению.

Примеры регрессии к среднему значению можно обнаружить в любой сфере жизни. Если баскетболист заработал 50 очков в игре, и это его личный рекорд, то с большой вероятностью он принесет меньше очков в следующей игре. Точно так же, если он зарабатывает три очка, что является его лучшим результатом за последние два года, практически наверняка в следующей игре он покажет себя лучше. Дети баскетболистов ростом семь футов обычно тоже высокого роста, но все-таки не настолько высокие, как родители. И так далее. Вернер и я подумали, что аналогичный эффект может иметь место и на финансовом рынке. Компании, которые демонстрируют высокую доходность в течение нескольких лет подряд, приобретают репутацию «хорошей компании» и будут продолжать быстро расти. С другой стороны, компании, которые были в числе отстающих последние несколько лет, получают ярлык «плохих компаний», которые ничего не могут сделать как следует. Подумайте об этом как о примере формирования стереотипа на корпоративном уровне. Если этот корпоративный стереотип соединяется с тенденцией строить категоричные прогнозы, как в примере с исследованием и тестом на чувство юмора, то мы имеем ситуацию, которая созрела для чередования лидеров. Те «плохие компании» уже не так плохи, как кажется, и в среднем они, вероятно, покажут удивительные результаты в будущем.

Вывод о чередовании на финансовом рынке не казался бы особенно радикальным, если бы не одно «но»: гипотеза эффективного рынка (EMH) гласит, что такое не может произойти. Компонент EMH «цена корректна» утверждает, что цены на акции не отличаются от их истинной стоимости, таким образом, по определению, не могут быть дешевыми. Компонент «бесплатного обеда не бывает» говорит о том, что невозможно обмануть рынок, потому что вся информация уже отражена в текущей цене. Поскольку известна история доходности акций, а также коэффициент Р/Е, невозможно предсказать будущее изменение цены. Все предположительно малозначимые факторы (ПМФ). В случае обнаружения доказательства эффекта чередования мы получили бы пример явного несоответствия теории эффективного рынка. Поэтому мы решили проверить, сможем ли мы добыть такое доказательство.

Идея для исследования у нас была очень простая. Мы собирались взять все ценные бумаги, торгующиеся на нью-йоркской фондовой бирже (в то время это были почти все самые крупные компании), и проранжировать их, исходя их доходности в течение некоторого периода времени, который был бы достаточно длинным, чтобы позволить инвесторам отреагировать либо чрезмерно оптимистично, либо пессимистично в отношении некоторых компаний: период от трех до пяти лет. Те бумаги, которые торговались лучше остальных, мы назвали «победителями», а те, которые торговались хуже всего, – «неудачниками». После этого мы собирались составить из них две группы – самых успешных «победителей» и самых неудачливых «неудачников» (скажем, по 35 компаний) и сравнить их финансовые результаты за последующие несколько лет. Если рынок эффективен, то два портфеля будут демонстрировать равнозначно успешные финансовые результаты. В конце концов, согласно гипотезе эффективного рынка, прошлое не может предсказать будущее. Но если наша гипотеза чрезмерной реакции верна, то «неудачники» покажут лучшие финансовые результаты, чем «победители».

Такой результат позволил бы нам убить двух зайцев сразу. Во-первых, мы бы использовали психологию, чтобы объяснить новую аномалию. Во-вторых, мы бы предложили доказательство существования того, что мы назвали «обобщенная чрезмерная реакция». В отличие от Канемана и Тверски, в экспериментах которых испытуемые чрезмерно реагировали на результаты теста на чувство юмора, когда делали вывод о средней оценке успеваемости, мы не уточняли, на что именно чрезмерно реагируют инвесторы. Мы просто допускали, что инвесторы должны были на что-то чрезмерно реагировать и, как следствие, поднимать цену на акции либо понижать ее до уровня, когда компания будет считаться одним из крупнейших победителей или неудачников в течение нескольких лет.

Результаты, которые мы получили, подтвердили нашу гипотезу. Мы проверили чрезмерное реагирование несколькими способами, но, когда период, который мы использовали для оценки портфелей был достаточно продолжительным, скажем, три года, тогда группа «неудачников» демонстрировала лучшие финансовые результаты, чем группа победителей. Заметно лучшие. Например, в одном тесте мы использовали пятилетний период, в течение которого отслеживали финансовую результативность компании, чтобы сформировать группы победителей и неудачников, а затем подсчитали доходность каждого портфеля в течение следующих пяти лет, сравнив с общей ситуацией на рынке. В течение этого пятилетнего периода акции компаний «неудачников» показывали доходность, на 30 % превышающую средний показатель по рынку, в то время как акции компаний победителей демонстрировали доходность на 10 % ниже среднерыночной.

Вскоре после того, как мы получили эти результаты, нам представилась счастливая возможность сделать перерыв. Херш Шефрин получил предложение по организации сессии в рамках ежегодного собрания Американской финансовой ассоциации и пригласил нас с Бернардом представить там результаты нашего исследования. В то время «Журнал финансов», официальное печатное издание Американской финансовой ассоциации, выпускал в течение года один номер, полностью занятый статьями по докладам, сделанным на ежегодном собрании. Это работало следующим образом: тот, кто был организатором сессии, мог номинировать один доклад с сессии, а действующий президент Американской финансовой ассоциации должен был выбрать несколько из этих докладов для публикации. Отобранные статьи публиковались всего лишь несколько месяцев спустя и не проходили через обычную процедуру рецензирования. У бедного Херша была дилемма. Должен ли он рекомендовать свою собственную статью, которую собирался презентовать на конференции, или наш доклад? Третий доклад в нашей сессии не подходил по требованиям, потому что он уже был опубликован. Объединив мудрость Соломона со старомодной дерзостью, Херш номинировал оба доклада. И вот здесь мы доверились фортуне. Президентом Американской финансовой ассоциации в тот год был Фишер Блэк, соавтор модели ценообразования опционов Блэка—Шоулза. Блэк был в некоторой степени отщепенцем и решил опубликовать оба доклада.

Наша совместная статья с Вернером, опубликованная в 1985 году, стала с тех пор широко известна. Но я убежден, что, если бы Херш не предложил нам воспользоваться черным ходом в журнал, у нас ушли бы годы на то, чтобы опубликовать результаты, либо статья вообще никогда бы не увидела свет. Прежде всего, все «знали», что результаты нашего исследования, свидетельствовавшие о явной несостоятельности гипотезы эффективного рынка, должны были оказаться ложными, поэтому рецензенты были бы заранее настроены скептически. И мы ни под каким предлогом не согласились бы извиняться за свои результаты в заключении, как это навязали профессору Басу. Вернер был слишком принципиальным, а я – слишком упрямым.

<< | >>
Источник: Ричард Талер. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать. 2017

Еще по теме Рис. 11. Прогноз относительно средней оценки успеваемости:

  1. Задание Выполнить сравнительную характеристику “наивного” прогноза и прогноза, выполненного методом долгосрочной средней (продукт А, тенденция отсутствует; продукт В, тенденция есть).
  2. Швейцарский франк Рис. 31. Расчёт 7-дневного индекса относительной силы Начните с расчёта средних за последние 7 дней цен при закрытии ВВЕРХ и ВНИЗ. Подставьте результат в формулу для RSI, а затем начните пользоваться описанным в тексте приёмом сокращения объёма вычислений
  3. Положение NH-NL относительно средней линии показывает, кто, «быки» или «медведи», у власти. Если NH-NL выше средней линии, значит большее число лидеров рынка ближе к «быкам», чем к «медведям». Выгоднее покупать и пытаться играть на повышение. Когда NH-NL ниже средней линии, это значит, что руководство «медведей» сильнее и разумнее играть на понижение. Во время рынка «быков» NH-NL может месяцами оставаться над средней линией, а во время рынка «медведей» месяцами оставаться под ней
  4. Рис. 15. Расчёт 10-дневного ЕМА Начните с расчёта простого скользящего среднего. Первое число в колонке 3 – это простое МА. Затем по формуле, приведённой в этой главе, подсчитывайте экспоненциальный показатель среднего движения курса.
  5. Медь Рис. 37. Расчёт индекса выплат Херрика HPI отражает изменения цен, объёма и неудовлетворённого спроса. Он основан на средних ценах, а не на ценах закрытия, т. е. на среднем консенсусе за день. Сложность HPI делает использование компьютера почти обязательным
  6. Оценка относительной значимости
  7. Прогнозы и оценки изменений цен и количества товара
  8. ОБЗОР РАСХОЖДЕНИЙ В ПРОГНОЗАХ И СОСТАВЛЕНИЕ СВОДНОГО ПРОГНОЗА (2А)
  9. 2.6. Сложные средние 2.6.1. Построение и анализ двух средних на одном графике и комбинации пар средних.
  10. Рис. 40. Времена года индикаторов Хотя этот пример и посвящён недельной MACD-гистограмме, понятие о временах года можно применить почти к любому индикатору. Оно поможет вам играть в согласии с движением рынка. Осень: индикатор над средней линией и падает. Это лучшее время начинать игру на понижение. Зима: индикатор падает, находясь ниже средней линии. Используйте слабость рынка для получения прибыли по открытым позициям. Весна: индикатор поворачивает вверх под средней линией. Это лучшее время на
  11. Оценка средней доходности портфеля
  12. Оценка средней доходности портфеля
  13. Оценка относительного изменения доходности портфеля фонда по сравнению с доходностью рынка
  14. Оценка относительного изменения доходности портфеля фонда по сравнению с доходностью рынка
  15. Рис. 49. Лучи Элдера 13-дневное ЕМА отражает средний консенсус по поводу стоимости и его наклон определяет рыночный тренд. Сила «быков» отражает способность «быков» поднимать цены над средним консенсусом. Сила «медведей» отражает способность «медведей» опускать цены ниже среднего консенсуса. Лучшие сигналы к покупке даются дивергенцией «быков», когда цены падают до нового минимума, а сила «медведей» останавливается в менее глубоком минимуме. Лучшие сигналы к продаже даются дивергенцией «медведей
  16. Прогнозы, ошибки в прогнозах и счастье
  17. Рис. 54. Дневной индекс силы: второй экран Системы Трёх Экранов Одним из осцилляторов, которые могут работать во втором экране системы трёх экранов, является 2-дневное ЕМА от индекса силы. Индекс силы указывает на возможность покупки, когда он падает ниже средней линии. Он показывает на возможность продажи, когда поднимается над средней линией. При восходящем недельном тренде отвечайте только на сигналы к покупке, даваемые осциллятором, и добавляйте к позициям, с которыми играете на повышение. П