2. Первоначально выявленные эвристики и отклонения
В наше сознание изначально заложены свойства, которые определяют ограничения и предрасположенности биокомпьютера, каким является человеческий мозг. Для обозначения «запрограммированных» свойств разума исследователи используют термины «эвристика» (heuristics), «отклонение» (bias) и «эффект» (effect). Эти свойства позволяют указать на возможные источники нерациональности принятия индивидуальных и групповых решений. Эвристика — это подсознательный прием для упрощения процесса анализа сложных ситуаций и вероятностей. В отличие от алгоритма, эвристика не ведет к точному описанию явления, а маршрутизирует умственный процесс или создает правило для решения проблемы путем упрощения информации.
Отклонение — это предрасположенность нашего сознания к определенным устойчивым процессам, приводящим к решениям, отличным от «рациональных». Многие отклонения являются следствием эвристик. Одним из вариантов взаимоотношений между ними является подсознательное принятие решения на основе лишь части информации, т.е. эвристики, способствующей упрощению этого процесса. Вследствие использования индивидуальных принципов отбора информации, которые не обязательно являются рациональными, возникают отклонения. Некоторые эвристики, как мы увидим ниже, являются причиной отклонений, но последние могут существовать и независимо от первых.
«Эффект» — синоним понятия «отклонение». Этот термин заимствован из других областей психологии.
А. Тверски и Д. Канеман первоначально выделили три типа эвристики: подобия, наличия и якоря.
Эвристика подобия (representativeness heuristic). Тверски и Канеман пришли к выводу, что 1) у людей сильно развита интуиция относительно результатов выборок, но 2) она часто подводит из-за ряда фундаментальных проблем; 3) неправильная интуиция свойственна в равной степени и непрофессионалам, и подготовленным специалистам; 4) следование неправильной интуиции приводит специалистов (ученых) к неприятным последствиям.
Статистика с помощью концепции, похожей на эвристику подобия, на основе выборки делает вывод о том, насколько точно она отражает популяцию в целом (goodness of fit). Этот коэффициент устанавливает схожесть между основными параметрами, характеризующими выборку и популяцию, — средним значением и функцией распределения. Но близость характеристик популяции и выборки не тождественна схожести вероятностей исхода попадающих в них событий. Возможно, склонность людей оценивать события на основе свойств популяции, к которой оно относится, происходит из-за субъективного восприятия вероятностей. Оно столь же индивидуально, как и оценка физических измерений, таких как расстояние и вес.
Например, если человек предполагает, что вероятность наступления события равна 70%, а затем тестирует свою догадку на десяти примерах и оказывается неправ, это не опровергает предположения. Но если вероятность наступления данного исхода тестируется на десяти тысячах независимых событий и подтверждается только в двадцати пяти случаях, изначальную оценку наступления события можно считать неправильной.
Люди не только верят в то, что выборки похожи друг на друга и на популяцию в целом, но и в то, что ошибки балансируют друг друга в самокорректирующемся процессе. Он действительно свойствен закону больших чисел, но не относится к ограниченным выборкам. Подсознательную веру в то, что небольшие выборки дают правильное представление о популяции в целом, авторы называют законом малых чисел.
Такова вкратце суть эвристики подобия. Тверски и Канеман не только сформулировали, но и описали несколько проявлений этой концепции.
Игнорирование наиболее вероятного исхода (insensitivity to prior probability of outcome). Ряд исследований выявил, что люди не учитывают наиболее вероятные сценарии (base rate) при появлении не относящейся к делу дополнительной информации. Предположим, в данной местности живет больше фермеров, чем библиотекарей. Несмотря на такую статистику, незнакомого услужливого и застенчивого человека скорее примут за библиотекаря, чем за фермера. В данном случае внешность человека никак не влияет на статистику, но опрошенные забывают о ней под воздействием малозначимых факторов. Этот пример демонстрирует возможную причину возникновения и роль стереотипов в сознании людей.
Невнимание к размеру выборки (insensitivity to sample size) может быть проиллюстрировано на следующем примере. На ваш взгляд, в каком из госпиталей — большом или маленьком — более высокая вероятность того, что 60% новорожденных будут мальчики? Большинство отвечающих на этот вопрос предполагает, что в большом. Но если вспомнить, что, чем представительнее выборка, тем вероятнее получение среднестатистического варианта, становится очевидно: отклонение от равного количества мальчиков и девочек среди новорожденных мы можем с большей вероятностью ожидать в маленьком госпитале.
Невнимание к размеру выборки — это проявление рассматриваемого ниже отклонения, вызванного консерватизмом восприятия, когда происходит недооценка новых событий, не вписывающихся в предыдущий опыт.
Неправильное восприятие шансов (misconception of chance). Это проявление эвристики подобия демонстрирует пример с подбросом монеты. Если вы подкинули монету пять раз и во всех случаях выпала решка, то вы будете склонны ожидать, что в следующий раз монета упадет орлом вверх, т.к. вероятность выпадения орла и решки одинакова, и, поскольку последняя уже выпадала несколько раз, «настало время» орла. Неправильное восприятие вероятности результатов подбрасывания монеты, переходящее в надежду на ее «справедливость», приводит к «ошибке игроков» (gambler's fallacy). Ожидается, что вывод, сделанный на основании значительного количества наблюдений (подбросов), распространяется на эксперимент, состоящий всего лишь из пяти подбросов.
Под это отклонение подпадают и «ошибки игроков», и «закон малых чисел». Оба примера демонстрируют неправильную интуицию людей в отношении вероятностей.
Приведем еще несколько примеров, иллюстрирующих это отклонение. Игроки в рулетку, после того как несколько раз выпадает красный цвет, ставят на черный, неправильно предполагая, что вероятности должны уравняться на незначительном размере выборки. Те, кто инвестирует против тенденций (contrarian investors), исходят из того, что они должны вернуться в устоявшийся интервал цен.
Нечувствительность к реальной вероятности события (insensitivity to prior probability of outcome, insensitivity to predictability). Типичным примером этого качества является прогнозирование прибыли компании, основанное на общем впечатлении, а не на финансовой информации. Плохое общее впечатление предполагает прогноз ниже среднего, а хорошее — выше этого уровня. Статистика свидетельствует, что в отсутствие соответствующей информации прогноз для обеих компаний должен быть средний.
На рынках часто ошибаются инвесторы, предполагающие, что за каждым движением последует тенденция. Так, неправильное восприятие вероятности события приводит и к тому, что болельщики начинают верить в «везение» баскетболиста, сделавшего три успешных броска подряд («hot hand» phenomenon). Аналогично, если инвестиционный менеджер в течение двух лет показывает хорошие результаты, его имя становится известным, хотя, возможно, в предыдущие десять лет он терял деньги.
Тверски и Канеман также обратили внимание на «иллюзию подтвержденности» (illusion of validity), т.е. основанную на спорных доводах уверенность, в которую трансформируются многие предрасположенности. Ее суть заключается в том, что люди используют для принятия решений непротиворечивую информацию. Например, гораздо легче предсказывать оценки студента, который (по американской шкале) весь год учился на «В» (что соответствует нашей «четверке»), чем студента, оценки которого в течение года колебались между «А» и «С». Между тем эта информация может содержать излишние или высококоррелированные данные, т. е. неправильно отражать процесс.
Наконец, последним проявлением эвристики подобия является игнорирование центростремительной тенденции, или закона о возврате к среднему (misconception of regression). Исследователи приводят пример из летной практики. Инструкторы учебной части пришли к выводу, что нельзя хвалить курсантов за удачные полеты, т. к. после этого их результаты ухудшались. По мнению авторов, этот вывод не учитывал существования центростремительной тенденции, в соответствии с которой за отличными результатами часто следуют посредственные. Поэтому, скорее всего, способ мотивации в данном случае не играл определяющей роли.
Следование эвристике приводит к тому, что люди не обращают внимания на значительное количество существующей информации и неправильно оценивают вероятности. Нассим Талеб посвятил целую книгу примерам того, что маловероятные случаи происходят гораздо чаще, чем это предполагают модели, использующиеся в разных сферах.
Талеб переводит эвристику подобия в философскую плоскость и сравнивает ее с методом индукции, в основе которого лежит выявление универсальных закономерностей на основании небольшого числа наблюдений. Карл Поппер не считал индукцию истинно научным методом. Причину этого легче продемонстрировать, используя пример, приведенный другим философом: тот факт, что 4000 лебедей были белыми, не позволяет сказать, что все лебеди белые. Достаточно одного черного лебедя, чтобы опровергнуть этот вывод. Иными словами, тот факт, что статистически данное событие не должно произойти в течение вашей жизни, не означает, что оно не произойдет. И, к сожалению, происходит. Ветераны американских бирж говорят: «Кладбище забито трейдерами, последние слова которых были: "Раньше я такого не видел"».
В этой связи следует отметить дискретность (прерывистость серии наблюдений) — качественную характеристику, свойственную финансовым рынкам. Некое неожиданное событие полностью меняет устоявшийся взгляд на динамику цен или взгляды на рынок. В странах с развивающейся экономикой такое встречается особенно часто. Неожиданный кризис российской банковской системы в 2004 г. и столь же внезапный налоговый скандал с компанией «Вымпелком» в том же году — наглядный тому пример. Оба события в значительной мере изменили динамику развития банковского сектора России и отношение иностранных инвесторов к ее финансовому рынку.
Эвристика наличия (availability heuristic) заключается в склонности людей оценивать вероятность наступления некоего события на основе сохранившейся в памяти яркой и/или недавней информации. Например, уже упоминалось, что Дебондт и Талер выдвинули гипотезу, что резкие развороты на рынках являются последствиями как длительного игнорирования людьми закона о возврате к среднему, так и увлечения недавней информацией. Если она носит положительный характер, то впечатление от нее может затмить многие соображения осторожности. Следствием эвристики наличия являются несколько предсказуемых отклонений.
Отклонение из-за построения мнения на основе доступных фактов (biases due to the retrievability of instances) проявляется, например, в такой ситуации: человек, чей знакомый перенес инфаркт, переоценивает среднюю вероятность наступления этого события применительно к себе. К этой же категории относится влияние рекламы: недавно показанный сюжет может подтолкнуть к ненужной покупке.
Отклонение из-за построения мнения на базе неэффективных выборок (bias due to the effectiveness of a search set). Люди склонны строить свое мнение на базе более простых выборок. Например, отвечая на вопрос: «Где буква "р" встречается чаще — в начале слова или в третьей позиции?», большинство людей отвечает: «В начале». Нам гораздо проще вспомнить слова, которые начинаются с «р», чем те, в которых эта буква стоит на третьем месте.
Отклонение из-за воображаемых вероятностей (bias of imaginability). Оценивая возможности провала экспедиции, люди склонны предполагать все возможные риски без учета вероятности их происхождения. Таким образом, риски могут быть завышены или занижены. Аналогичный пример: инвесторы часто платят высокую цену, чтобы застраховаться от маловероятных убытков.
Отклонение из-за иллюзорных корреляций (illusory correlation) в 2003-2004 гг. явно проявилось на российском рынке. В течение этого периода корреляция между рынком российских акций и процентными ставками в США превысила 80%. Вместе с тем, что можно было найти «научные» объяснения этой корреляции, ответ на самом деле крылся в другом. Объявления, сделанные прокуратурой о ходе процесса против компании «ЮКОС», привели к падению рынка российских акций. Время оглашения этой информации совпало с возникновением ожиданий повышения ставок в США, которые вели к падению американского рынка облигаций. Таким образом, корреляция двух рынков оказалась иллюзорной.
Эвристика якоря (anchoring heuristic). В этом случае люди исходят из неких первоначальных оценок и подходов, которые становятся базой для характеристики новых ситуаций. Эвристика якоря проявляется в разных формах, рассматриваемых ниже. Шиллер приводит жизненный пример: автодилеры (да и другие продавцы) начинают торговаться, назначая завышенные цены и тем самым эмоционально «привязывая» вас к более высокой начальной точке сравнения.
Проявлением этого вида эвристики также является то, что Мунгер (партнер известного инвестора Уоррена Баффетта) в шутку называет «синдромом человека с молотком»: получив в руки инструмент, он ходит по дому и ищет, что бы еще прибить. Так, в финансовой среде нередко очень широкий круг явлений объясняют одной теорией. Каждый раз, когда происходит маловероятное событие, ее сторонники утверждают, что она не отрицает вероятности подобного значительного изменения цен раз в полгода.
В случае его повторения в течение полугода они говорят, что два таких движения тоже не опровергают теорию, но они должны происходить не чаще, чем раз в пять лет. Если учесть, что многие рынки существуют в течение срока, недостаточного для проверки предполагаемой оценки, то теория получается сомнительной, но ее сторонники продолжают пользоваться ею как аксиомой.
Тверски и Канеман отмечали удивительную живучесть отклонений, возникающих по вине эвристики якоря, даже при наличии опровергающих фактов. Так, на российском рынке многие трейдеры продолжают следовать устоявшимся ценовым связям типа «S&P — РТС», которые не проявлялись с конца 1990-х гг.
Авторы выделили несколько отклонений, обсуждаемых ниже и являющихся следствием этого вида эвристики.
Отклонение из-за недостаточной приспособляемости (insufficient adjustment) выражается в том, что люди в недостаточной степени корректируют базу сравнения, чтобы правильно оценить текущую ситуацию. В эксперименте Тверски и Канемана перед двумя группами людей установили рулетку и запустили ее. Перед одной группой выпала цифра 10, перед другой — 65. После этого испытуемым был задан вопрос: «Какой процент африканских стран состоит в ООН?» (Подразумевается, что никто не знал истинного ответа). Средний ответ в первой группе был 25%, т.е. значительно ближе к цифре 10, а во второй — 45% (ближе к цифре 65).
С помощью эвристики якоря Шиллер объясняет потери американских инвесторов на японских акциях в 1987 г. В то время многие аналитики обосновывали высокую стоимость акций японских компаний тем, что показатель соотношения их цен к прибыли было гораздо ниже, чем у американских. Шиллер считает, ошибка (якорь) заключалась в необоснованной ориентации на показатель американского рынка, где методика подсчета прибыли полностью отличалась от японской.
Отклонение из-за неправильной оценки конъюнктивных и дизъюнктивных вероятностей (biases in evaluation of conjunctive and disjunctive events). При оценке вероятности данного исхода требуется рассмотреть события, которые могут к нему привести. Если для осуществления желаемого исхода должно произойти несколько событий, то в статистике говорится о конъюнктивных вероятностях. Если события, которые ведут к данному исходу, не связаны между собой, то в статистике идет речь о дизъюнктивных вероятностях.
Люди имеют склонность переоценивать события с конъюнктивными вероятностями. Например, часто при планировании предполагается, что несколько событий произойдут одновременно. В таких случаях, даже если возможность возникновения каждого из них высока, то вероятность того, что они произойдут одновременно, будет гораздо ниже, чем кажется. Переоценка вероятности одновременного совершения ряда событий ведет к излишнему оптимизму, который особенно часто проявляется в случаях оценки рисков. С другой стороны, оценка, связанная с независимыми (дизъюнктивными) вероятностями, ведет к недооценке ситуации и излишнему пессимизму.
Отклонение из-за использования субъективного вероятностного распределения (anchoring in the assessment of subjective probability distributions). Вопрос о вероятностном распределении будущего значения индекса Доу-Джонса может быть поставлен в двух форматах: а) значения вероятностей разных исходов, б) значения вероятности того, что результат превзойдет некоторую величину. По сути, эти два вопроса взаимосвязаны и предполагают близкие по смыслу ответы, которые на практике не совпадают. Это происходит ввиду того, что в первом случае люди склонны исходить из всей ценовой шкалы, а во втором — делать выводы на основе цены, обозначенной в вопросе.
|
