Стереотипы поведения влияют на доходность инвесторов

money_dumbМайкл Мобуссин
Источник: Global Investment Returns Yearbook – 2014
Перевод: Записки инвестора

Один из хорошо известных стереотипов поведения инвесторов – это тенденция покупать после того, как рынок вырос, и продавать после падения. Следствием такого шаблона является то, что взвешенная по активам доходность инвесторов, как правило, оказывается ниже, взвешенной по времени доходности фондов, в которые они инвестируют. Инвесторы могут противостоять этой тенденции, используя прогнозы, более основанные на результатах в прошлом, чем на недавних результатах.

Переводчик заставил меня сделать это

В левом полушарии вашего мозга есть часть, которую нейробиологи уже окрестили «переводчиком» («the interpreneur»). Очевидная роль переводчика состоит в том, чтобы объяснять причины каждого явления, которое он наблюдает. Как правило, хорошие результаты объясняются высоким мастерством, а плохие результаты – недостатком мастерства (Gazzaniga, 2011).

Переводчик весьма эффективен при поиске причинно-следственного эффекта большую часть времени, и это позволяет нам понимать мир вокруг нас. Однако переводчик спотыкается при столкновении со случайностями. Переводчик оценивает положительные результаты, которые приходят благодаря удаче, как нечто хорошее. А плохие результаты – как то, чего следует избегать. Это наше естественное состояние, и оно представляет проблему для нас как инвесторов.

Пожалуй, самые удручающие цифры в инвестициях связаны с разницей между тремя результатами инвестиций:

  • теми, которые приносит рынок;
  • теми, которых достигают управляющие активных фондов;
  • и теми, что получают инвесторы.

Например, доходность владельцев акций составила 9,3% годовых по индексу S&P 500 за последние 20 лет, которые закончились 31 декабря 2013 года. Доходность среднего среднего активно управляемого фонда была на 1,0% — 1,5% меньше из-за расходов и операционных издержек. Это разумно, поскольку доходность пассивных и активных фондов, в среднем, одинакова до вычета затрат, но уменьшается для активных фондов после вычета расходов (Sharpe, 1991).

Однако средняя доходность инвесторов была еще на 1–2% ниже, чем у среднего активно управляемого фонда. Это означает, что доходность инвестора составила примерно 60% — 80% от рыночной. На первый взгляд кажется странным, что инвесторы, владеющие активно управляемыми фондами могли получить доходность меньше, чем сами фонды.

Корень проблемы – неудачный выбор времени инвестиций.

Под влиянием «переводчика» инвесторы, как правило, экстраполируют недавние результаты. Эта модель поведения инвестора настолько неизменна, что у ученых даже есть название для него: «эффект глупых денег» (Frazzini и Lamont, 2008). Когда рынки падают, инвесторы пугаются и выводят свои деньги. Когда рынки растут, они жадничают и вносят дополнительные деньги. На Рисунке 1 показано сальдо денежного потока средств инвесторов и доходность MSCI World Index с 1992 года. Хотя общая картина сальдо притока средств соответствует доходности, обратите внимание, что инвесторы были сдержанны в покупке акций в последние годы. Совокупное движение денежных средств в течение последних пяти лет отрицательное, несмотря на хорошие показатели рынка.

money_dumb_1

Ключ к пониманию эффекта глупых денег – разница между доходностью, взвешенной по времени и доходностью, взвешенной по активам. Рассмотрим для примера паевой инвестиционный фонд. Доходность, взвешенная по времени, измеряет производительность фонда исходя из стоимости паев. Доходность, взвешенная по активам, включает в себя не только производительность, но и приток средств в фонд и отток средств из фонда.

Доходность, взвешенная по времени, vs. доходность, взвешенная по активам

Вот простая иллюстрация (Dichev, 2007). Допустим, инвестор покупает 100 акций фонда, который начинает год с чистой стоимости пая $10, что обойдется ему в $1’000. В следующем году, стоимости паев фонда поднимается до $20, удваивая деньги инвестора. Радостный инвестор покупает еще 100 паев, затратив еще $2’000. На втором году цена паев фонда снижается до $10, к уровню, с которого она и стартовала. Каковы результаты инвестора и фонда за два года?

Взвешенная по времени доходность фонда, конечно же, равна нулю, поскольку конечная цена пая фонда равна стартовой (обратите внимание, что прибыль фонда рассчитывается как среднее геометрическое, а не среднее арифметическое). Однако, взвешенная по активам доходность инвестора равна –27%, рассчитанная как внутренняя ставка доходности, основанная на сроках и величинах денежных потоков инвестора.

Доходность была бы равна нулю, если бы наш инвестор использовал простую стратегию «купил-и-держи» и не получил номинальной прибыли или убытка. Но в описанном сценарии наш инвестор потерял $1’000 из общего объема инвестиций $3’000 из-за покупки выросших в цене паев фонда.

Этот простой пример отражает опыт одного инвестора в течение двух лет, но мы можем применить ту же методику и к действиям многих инвесторов за многие годы. Из-за поведения инвесторов доходность основных индексов существенно выше той, что на самом деле зарабатывают инвесторы. На Рисунке 2 показана разница между доходностью стратегии «купил-и-держи» и взвешенной по активам доходности инвесторов для 19 стран мира. В среднем, инвесторы зарабатывают на 1,5% в год меньше, чем при стратегии «купил-и-держи» из-за эффекта глупых денег.

money_dumb_2

Таким образом, наш мозг побуждает нас действовать на экстремумах, покупая на росте рынка и продавая на спаде. Как было сказано в статье из Ежегодника 2013 о возвращении к среднему, долгосрочному инвестору «полезно поставить себя в рамки, которые исключают искушение следовать за толпой». Вопрос в том, каким образом мы можем избежать поведенческой ошибки покупки по высоким ценам и продажи по низким?

Любимая работа Канемана

Дэниел Канеман – психолог, известный статьями в области принятия решений, за которые он в 2002 году получил Нобелевскую Премию по экономике. После вручения Нобелевской Премии, его спросили о своей любимой работе. Он назвал статью «О психологии прогноза» («On the Psychology of Prediction»), написанную в соавторстве с Амосом Тверски в 1973 году. Статья богата проницательными предположениями, однако для нас ее основной урок состоит в том, как добиться содержательных прогнозов. Авторы утверждали, что для этого важны три вида информации.

Во-первых, это базовая величина (base rate), или результат соответствующего класса активов. Например, для фондового рынка, это будет означать историческую доходность, описанную в серии документов Global Investment Returns Yearbook. Ежегодник содержит весьма надежные базы данных, по которым рассчитывается прибыль в долгосрочной перспективе.

Во-вторых, это конкретное значение (specific information) для случая, который вас интересует. Для рынков это будет означать ощущение их стоимостной оценки, что эта оценка означает применительно к будущей доходности.

Наконец, последнее – как соотнести базовую величину и конкретное значение, чтобы дать разумный прогноз. В некоторых случаях следует больше внимания уделять базовой величине. В других случаях наибольший вес должно иметь конкретное значение. Канеман и Тверски предположили, что мы склонны недооценивать значение базовой величины во многих наших прогнозах.

Один из способов думать о проблеме – взвешивать информацию. Если вы сталкиваетесь с деятельностью, где основным фактором, определяющим результаты, является удача, то вы должны уделить основное внимание базовой величине. В качестве примера представьте рулетку или игральные кости. Лучшие оценки – это показатели среднего значения, с учетом соответствующего разброса. Если же, напротив, вы имеете дело с деятельностью, в которой удача не играет практически никакой роли, вы должны уделить основное внимание конкретному значению. Например, если выставить пять бегунов с улицы против спринтера мирового класса, то спринтер должен победить.

Мы можем количественно оценить роль везения через коэффициент корреляции, который в статистике принято обозначать буквой r. Коэффициент корреляции измеряет степень линейной зависимости между переменными в паре распределений. Если корреляция равна нулю, значит, то, что будет происходить в будущем, никак не связано с тем, что было в прошлом. Результаты случайные. Если корреляция равна единице, значит, то, что произошло ранее, говорит вам о том, что будет дальше. Коэффициент корреляции может принимать значения от -1.0 (идеальная отрицательная корреляция) до +1.0 (идеальная положительная корреляция).

Для наших целей главное заключается в том, что r показывает вам, как соотносятся базовая величина и конкретное значение. Если r близка к нулю, опирайтесь на базовую величину. Если r = 1.0, то конкретное значение – это все, что вам нужно. Коэффициент корреляции показывает скорость возврата к среднему.

Рассмотрим несколько примеров из практики. Взгляните на Рисунок 3. Слева — корреляция между ростом отца и ростом его сыновей, равная 0.50. Частично рост сына передается по наследству, частично зависит от окружающей среды. Пусть рост отца – 76 дюймов, а средний рост мужчины – 70 дюймов. Чтобы предсказать рост сына, нужно в равной степени учесть рост отца 76 дюймов (конкретное значение) и средний рост 70 дюймов (базовая величина), чтобы получить 73 дюйма. Естественно, этот прогноз не сбудется для каждого конкретного сына, но это самый лучший прогноз для сыновей отцов такого роста.

money_dumb_3

Теперь взгляните на правую часть Рисунка 3, которая показывает взаимосвязь между CFROI (cash flow return on investment, доходность инвестиций на основании денежного потока) за 2011 и 2012 гг. для более чем тысячи компаний, торгующих потребительскими товарами (FMCG) по всему миру. Здесь r приближается к 0.90, и это говорит нам о том, что события прошлого года – хороший показатель того, что произойдет в нынешнем году. Пусть предприятие имеет CFROI = 13,5%, тогда как в среднем по отрасли 9,2%. Ожидаемый CFROI на следующий год составляет около 13%, поскольку максимальный вес в прогнозе имеет конкретное значение. Некоторый возврат к среднему имеет место, но в целом результаты сохраняются из года в год.

Теперь обратим внимание на рынки. На Рисунке 4 показаны коэффициенты корреляции доходностей год-к-году для S&P500 с 1928 по 2013 гг., а также для MSCI World Index с 1970 по 2013 гг. В обоих случаях r очень близко к нулю. В практическом плане это означает, что лучший прогноз доходности на следующий год соответствует базовой величине.

money_dumb_4

Для S&P500 с 1928 по 2013 гг., к примеру, базовая величина – это номинальная средняя арифметическая доходность 11,3% со стандартным отклонением порядка 20%.

В 2013 году большинство развитых рынков показали доходность выше средних исторических значений, во главе с Японией, выросшей более чем на 50%, и ростом более 30% в США. Индекс MSCI World вырос на 27,4%. Развивающиеся рынки, напротив, стали беднее, MSCI Emerging Market Index снизился на 2%. Andrew Garthwaite из департамента Глобальных Финансовых Стратегий Credit Suisse прогнозирует общая доходность порядка 9% для рынка акций США и 13% для глобального рынка акций на 2014 год. В основе этого краткосрочного прогноза лежит то, что команда стратегов по-прежнему считает, что цены акций остаются привлекательнее, чем у облигаций, что приведет к дальнейшему перетоку средств в акции. Естественно, для долгосрочного прогноза следует обращаться к данным из Ежегодника.

Начиная с 1900 года, доходность акций США превышала доходность акций за пределами США на 1,9% годовых. Урок должен быть понятен. Поскольку результаты год-к-году на фондовом рынке очень сложно предугадать, инвесторов не должны привлекать полученные в прошлом году хорошие результаты, тем более не нужно питать отвращение к полученным в прошлом году плохим результатам. Лучше сосредоточиться на долгосрочных средних результатах, и избегать чрезмерного увлечения последними значениями. Избежать эффекта глупых денег можно соблюдая постоянную приверженность.

Резюме

Инвесторы в среднем зарабатывают доходность значительно ниже той, которую дают индексы. Одним из факторов, определяющих этот эффект – это стремление покупать после того, как рынок вырос, и продавать после того, как рынок упал. Это приводит к тому, что доходность, взвешенная по активам, оказывается ниже доходности, взвешенной по времени. Мы можем объяснить такую предвзятость в поведении работой части человеческого мозга, связывающей причину и следствие.

Более 40 лет назад Дэниел Канеман и Амос Тверски предложили подход к прогнозированию, который может помочь уравновесить эту тенденцию. В тех случаях, когда коэффициент корреляции близок к нулю, как в случае ежегодной доходности рынка акций, прогноз должен основываться преимущественно на базовой величине, чтобы, с высокой вероятностью, превзойти прогнозы, вытекающих из других подходов.

Это говорит о том, что инвесторы должны избегать влияния краткосрочных результатов, вместо этого сосредоточившись на стратегии распределения активов, что требует изучения долгосрочной перспективы. В Ежегоднике представлены хорошо изученные, долгосрочные данные, которые служат основой для такой долгосрочной стратегии.

Добавить комментарий