Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов

В своей книге «Просчитанный риск» (Calculated Risks) Гигеренцер предлагает три метода оценки вероятностей. Эти методы описаны в последовательности от менее конкретного к более конкретному и могут помочь инвесторам в классификации вероятностных суждений³:

1. Степени убеждения отражают субъективные вероятности и представляют собой наиболее «вольный» способ перевода неопределенности в вероятность. Суть этого способа в том, что инвесторы могут переводить даже единичные события в вероятности при соблюдении закона вероятности – все множество альтернатив сводится к одной. Кроме того, инвесторы могут часто обновлять свою оценку вероятностей на основе степеней убеждения при получении новой, относящейся к делу информации.

2. Предрасположенность. Вероятности на основе предрасположенности отражают свойства объекта или системы. Например, если игральная кость симметрична и сбалансированна, выпадение каждого числа имеет вероятность один к шести. Оценка риска в DASA и NASA, судя по всему, также основана на предрасположенности (свойствах). Данный метод оценки вероятности не всегда учитывает все факторы, которые могут повлиять на исход (такие как человеческие ошибки при запуске ракет).

3. Частота. В данном случае вероятности оцениваются на основе большого количества наблюдений в соответствующей референтной группе. При отсутствии надлежащей референтной группы оценка вероятности на основе частоты невозможна. Использующих этот метод игроков не интересуют ни чьи-либо предположения о том, какое число может выпасть следующим, ни свойства кости. Они сосредоточивают свое внимание только на результатах повторных бросков кости.

Какое отношение это имеет к долгосрочной доходности фондового рынка? А такое, что много чернил потрачено на прогнозирование рынка на основе степеней убеждения, когда вероятностная оценка, однако, значительно искажается недавним опытом. Ведь степени убеждения насыщены эмоциями.

К фондовому рынку также можно подходить с позиций предрасположенности. Как пишет Джереми Сигел в своей книге «Долгосрочные инвестиции в акции» (Stocks for the Long Run), в США годовая доходность акций на протяжении 200 лет составляла чуть меньше 7 % с учетом всех неблагоприятных периодов⁴. Вопрос в том, существуют ли свойства, которые способствуют росту экономики и прибыли и поддерживают столь устойчивую доходность?

Наконец, фондовый рынок можно оценивать на основе частоты. Например, возьмем годовую доходность рынка за период с 1926 по 2006 г. Это распределение доходности имеет среднее арифметическое 12,0 % со стандартным отклонением 20,1 % (если применяется статистика нормального распределения). Предположив, что в будущем распределение годовой доходности останется таким же, как в прошлом (т. е. если считать последние 80 лет правомочной референтной группой), мы можем составить суждения о вероятностях будущей годовой доходности⁵.

Из трех вышеописанных методов оценки вероятностей академическое финансовое сообщество склоняется к последнему. Большинство финансовых моделей предполагает, что изменения цены подчиняются нормальному распределению. Например, в модели ценообразования опционов Блэка – Шоулза одним из ключевых входных параметров является волатильность или стандартное отклонение будущих изменений цены.