Ознакомительная версия.
На одном занятии в Гарвардской школе бизнеса я предложил своим студентам обсудить причины растрат корпоративных средств. Мы анализировали ситуации, когда руководство расходовало корпоративные фонды в своих личных целях. Один из самых известных и хорошо задокументированных случаев произошел в компании RJR Nabisco в начале 1980-х годов. Как рассказывается в книге «Варвары у ворот», тогдашний исполнительный директор компании Росс Джонсон тратил корпоративные средства на роскошные вечеринки, встречи со знаменитостями и создание целого «воздушного флота» дорогих частных самолетов[12].
Одной из причин этих излишеств было то, что ни Джонсон, ни члены совета директоров не имели значительной доли в акционерном капитале компании. Джонсон владел лишь 0,05 % акций компании, что составляло мизерную долю его личных активов. Добираясь в своем рассказе до этого момента, я обычно просил студентов рассчитать долю Джонсона в одном из самолетов воздушного флота компании, купленном за 21 млн долл., т. е. требовалось найти 0,05 % от 21 млн.
На одном таком семинаре я попросил сообщить результат студента, который сам не вызывался отвечать. Он потянулся за калькулятором. Тогда я спросил: «Простите, но вы получили два диплома Массачусетсского технологического института, не так ли?» Он ответил утвердительно. «И обе ваши специализации (электротехника и компьютерные науки) требовали глубокой математической подготовки?» Студент опять ответил утвердительно. «И, тем не менее, вам требуется калькулятор для столь простого расчета?» Да, ответил он, ему действительно нужен калькулятор.
Большинство людей, даже те, чьи способности позволяют им учиться в Массачусетсском технологическом институте, почти беспомощны даже в простых вычислениях в уме. Калькулятор с легкостью рассчитает долю Джонсона в одном из самолетов компании — 10 500 долл. (0,05 % от 21 млн долл.). В случае же других задач, с которыми наш мозг справляется не лучшим образом, решение окажется не столь простым.
Рассмотрим две задачи из книги «Mean Genes», которую я написал в соавторстве с моим другом, профессором Джеем Филеном из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе[13].
Головоломка 1. В китайских семьях очень ценятся сыновья. При этом правительство страны прилагает огромные усилия к ограничению численности населения. Предположим, что вероятность рождения девочки составляет ровно 50 %, а каждая семья, как только у нее рождается мальчик, на этом и останавливается. Таким образом, некоторые семьи воспитывают лишь одного мальчика, другие — старшую девочку и мальчика, третьи — двух старших девочек и мальчика, и т. д. Спрашивается, какова доля девочек в общей численности китайских детей?
Головоломка 2. Представьте себе ситуацию: вы — врач, и одна ваша пациентка желает сделать анализ на наличие ВИЧ-инфекции. Вы заверяете ее, что в этом нет необходимости, поскольку среди женщин ее возраста и с ее историей сексуальных отношений вирус обнаруживают только у одного человека из тысячи. Пациентка настаивает, и, к сожалению, анализ дает положительный результат. Принимая во внимание 95 %-ю достоверность данного анализа, ответьте, какова вероятность того, что пациентка действительно инфицирована?
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[14]. 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 ноловину предложенного диапазона, хотя это статистически невозможно[15]. Когда у каждого из супругов интересуются мнением о его участии в выполнении домашней работы, суммарный результат неизменно превышает 100 %[16].
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[17].
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[18]. 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.
Ознакомительная версия.
