Литмир - Электронная Библиотека
Содержание  
A
A

Как и в случае с Линдой-кассиром, практически все решают эти задачи неправильно, и я мог бы привести множество подобных головоломок, вызывающих затруднения у большинства людей.

Когда задачу о ВИЧ-анализе предложили решить преподавателям и слушателям Гарвардской медицинской школы, самым распространенным их ответом была 95 %-я вероятность инфицирования пациентки[13]. На самом деле правильный ответ – менее 2 %. В случае же с китайскими детьми правильным будет следующий ответ: коль скоро вероятность рождения девочки составляет 50 %, то и доля девочек в совокупной численности детей будет равна 50 %. Это справедливо независимо от того, когда семья отказывается от пополнения потомства. Если вам интересен более подробный анализ такого рода задач, советую прочесть посвященную вопросам риска главу из «Mean Genes». Ключевой посыл этой книги таков: люди не особенно сильны по части математических вычислений.

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]. Когда у каждого из супругов интересуются мнением о его участии в выполнении домашней работы, суммарный результат неизменно превышает 100 %[15].

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].

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]. 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.

Инвестирование с расщепленным мозгом

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.

Поскольку я человек любознательный, то не отмахнулся от проявления подобного невежества с моей стороны. Я стал расспрашивать своих знакомых об их инвестициях. Одним моим собеседником оказался профессиональный финансист, который владел акциями компьютерной компании Apple и все нахваливал достоинства дружеского интерфейса ее операционной системы. Я задал ему вопрос. Нет, не о цене акций, которая, по его мнению, была низкой, а о количестве акций в обращении. Он ответил: «А кто его знает. Должно быть, миллионы штук».

вернуться

13

Tversky A., Kahneman D., «Evidential Impact of Base Rates», Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases, Kahneman, D., Slovic, P., Tversky, A., eds. – Cambridge: Cambridge University Press, 1982, p. 154.

вернуться

14

Svenson O. Are We All Less Risky and More Skillful Than Our Fellow Drivers? // Acta Psychologica. – 19810 – 47. – Р. 143–148.

вернуться

15

Ross M., Sicoly F. Egocentric Biases and Availability and Attribution // Journal of Personality and Social Psychology. – 1979. – Р. 322–336.

вернуться

16

Питерс Т., Уотерман Р. В поисках совершенства. – М.: Вильямс, 2005.

вернуться

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.

6
{"b":"232196","o":1}