令狐大葱:投資者心理學概論

投資者心理學概論

----投資顧問應該洞悉的信念、偏好及偏差

丹尼爾.卡尼曼（DanielKahneman）

馬克.W.里普（MarkW.Riepe）

　令狐大葱譯

引言

決策理論專家HowardRaiffa（1968）介紹了三種決策分析方法之間很實用的區別。規範性分析關註決策問題的理性解決，它詳細闡明了實際的決策行為應追求近似值的理想。描述性分析關註人們實際進行決策的行為方式。指示性分析關註人們可用於更理性的決策的實用建議與說明。

理財顧問是一種指示性的活動，其主要目的應該是指導投資者做出最符合自己利益的決策。為了有效地開展工作，理財顧問必須準確地把握與投資者的投資決策有關的認知和情緒方面的弱點：他們偶爾對自己利益與真實願望的錯誤評價，他們容易忽視的相關事實，以及他們接受建議並包容自己所做決策的能力的局限性。我們在本文中概述了一部分這樣的內容，它們產生於過去三十年中對於判斷、決策和懊悔的研究工作。

判斷與決策的偏差有時被稱為認知錯覺（cognitiveillusions）。如同視覺錯覺一樣，直覺推理的錯誤是不容易消除的。考慮一下圖1中的例子。盡管你能用一把尺子使自己相信這兩條水平直線的長度相等，在你看來，第二條直線仍比比另外那條更長些。僅僅了解錯覺的存在並不能消除錯覺。

圖1視覺錯覺

了解認知錯覺與制訂決策的目的，是培養能夠識別某種特定錯誤可能發生的條件的技巧。在這樣的條件下，如圖1的例子所示，我們無法信任直覺，而且，我們必須用更具批判性或分析性的思考來補充或取代直覺—-這等於是用一把尺子避免視覺錯覺。

及時提供有關直覺陷阱的警告應該是理財顧問的職責之一。更普遍地說，對於所有決策者來說，對於可能犯下大錯的情況的識別能力都是有用的技巧。

我們在讨論制訂決策時沿襲了悠久的傳統，即區分兩種因素：信念和偏好。決策理論專家認為，所有重要的決策都可以描述為在風險事件中進行選擇，因為可能的選擇結果無法事先完全得悉。一個風險事件因其可能的結果的範圍以及這些結果發生的概率而與衆不同。人們對概率做出判斷；他們評估結果的價值（有時也稱為效用）；而且，他們將這些信念和價值在形成對風險選擇的偏好中結合起來。

判斷發生系統性的錯誤會有不同的表現方式。判斷的系統性錯誤稱作偏差（biases）。我們從應對判斷偏差的選擇開始讨論。然後，我們將讨論偏好的錯誤，這類錯誤或者是人們在評估未來結果的價值時導致的，或者是概率與價值的不當結合所致。在這兩種情況下，我們提出一個說明偏差的問題來分別介紹每一種偏差，並為理財顧問提供建議從而得出結論，理財顧問可以用這些建議說明投資者減輕偏差所帶來的有害影響。

最後，我們列出一個理財顧問可以用來檢驗其應對上述偏差的效果的清單，並結束本文。

說明：

1、finance/financial一詞根據不同的上下文分別譯作“金融”、“財務”或“理財”。financialadvisor一詞譯作“理財顧問”，以區別於我們通常所稱的“股評家”或侧重於提供一級市場融資服務的“財務顧問”。更直接地，可以譯作“投資顧問”。

2、Kahneman這篇文章是針對理財顧問所寫。既然我們每個人都是自己的“理財顧問”，那麼自我培訓一下總是有百利而無一害的。

判斷偏差（BiasesofJudgment）

財務決策是在高度複雜及高度不確定的條件下做出的，這種條件會動搖決策者對固定尺度的信心並迫使決策者轉而依賴直覺。在大多數決策中，直覺起著決定性的作用。

我們首先讨論在直覺判斷中很可能影響到投資決策的一系列有關的偏差和認知錯覺。容易產生這些偏差的投資者將面臨自己意識不到的風險，經歷預料不到的結果，易於發生不當的交易行為，並且可能在出現糟糕的結果時以自責或責備他人而結束。

過度自信（Overconfidence）

問題1。自今天起的一個月內，你對道瓊斯指數的點位的最佳估計是什麼？下一步，選取一個高點，使你有99%的把握確信（但不是絕對確信）道瓊斯指數在今天起的一個月內會低於該高點。現在，選取一個低點，使你有99%的把握確信（但不是完全確信）道瓊斯指數在今天起的一個月內會高於該低點。

如果你按照問題的指示做了，道指將比你估計的高點更高概率應為1%，而道指將低於你估計的低點的概率也應為1%。現在，你已經為自己確定了道瓊斯指數在今天起的一個月內的點位98%的主觀概率置信區間。你可以用很多影響到投資者的其他變量重複這個練習。比如，過去五年的通貨膨脹率，某一特定股票的價格，利率的大致水平，等等。事實上，決策分析家建議，決策者應該經常用置信區間來考慮不確定的數量，而不是估計或猜測點位。

假設你已經根據大量不相關的建議做出判斷，等待所有結果的明朗化。對於每一種建議都有三種可能性：

1.實際結果可能高於你估計的高點（用技術術語，就是高點意外highsurprise）。

2.結果可能低於你估計的低點（低點意外lowsurprise）。

3.結果可能在你的置信區間內。

如果你的判斷沒有產生特別的偏差，並且你對自己知識的局限有著良好的判斷，那麼，你應該預期遇到大約1%的高點意外和1%的低點意外。在98%的情況下，實際點位應該落在你的置信區間內。設定了滿足這種要求的置信區間的個人，可以被認為在他們對概率的判斷中進行了很好的校準（well-calibrated）。

遺憾的是，極少人能夠適當地校準。大量的研究證明，在主觀概率置信區間記憶體在嚴重的系統性偏差；太多的意外（surprise）表明置信區間設定得太過緊密。很多研究中一種典型的結果是意外率達到15-20%，此處，精確的校準會產生2%的效果。這種被稱為過度自信的現象是普遍而頑固的。業已證明，即使在研究對象的最大利益得到很好地校準的情況下，過度自信仍然存在。

在人們的表述伴有概率數字時，校準（calibration）也會得到檢驗。例如，當某人告訴你，她“99%地確信”某事將發生時，你應如何評價事件發生的概率？一般地說，如果某人告訴你她有99%的把握，你明智的做法是假定相關的概率為85%。或許會令你很不舒服，但是我們還是認為，這個建議甚至可以應用於你對自己直覺的自信！

現已發現有兩個專業群體能夠理智地校準，即：星相學家及障礙賽跑選手。這兩個專業領域中的人學會了適當地校準，因為他們的職業有三個特點：他們每天面對同樣的問題；他們做出明確的或然預言；以及他們得到有關結果的迅速而準確的意見回饋。對於專家或非專家來說，當這些條件不滿足時，過度自信就是可以預料的結果。

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