錢會說話:泡沫和泡沫浴(6)

大衛‧克魯格(David Krueger, M.D.)、約翰‧大衛‧曼恩(John David Mann)

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移情謬論

心理分析學中,將感情從過去轉移到現在的傾向,稱為一種移情作用(Transference)。舉例來說,長大成人之後若碰到會聯想起父親的人,童年對父親的負面感覺可能也會隨之浮現,即使他們兩個一點關係也沒有。

此效應也出現在金錢世界中。舉例來說,投資者傾向於類推不存在的類比。譬如,在股市體驗過一次糟糕的經驗後,我們會用同樣的看法看待類似的企業、產業或整個市場。

在波灣戰爭(Gulf War)期間,股市在1990年的7月到9月之間重挫了14%,一部分是因為投資人對於其他戰爭時期股市表現不佳的情緒連結影響,例如第二次世界大戰。

1990年,當迪吉多電腦公司(Digital Equipment Corporation)公告營收下滑13%時,雖然惠普公司(Hewlett-Packard)的營運不受數位設備公司影響,當天惠普公司的市值依舊遭到腰斬。

當移情謬論(Transference Fallacy)投射到未來時,就變成外推錯誤。當一種股票的價格漲一倍時,我們傾向於期待它繼續上漲─在適當情況下,一個自我強化的故事會毫無約束地擴大成為泡沫。

移情謬論的處方

將你的決定獨立於此時此地。這個情況真的和過去的情況相同嗎?如果是的話,它確切發生的情形為何─而哪一方面又不像呢?認清過去並不需要等於現在,也不能決定未來。

密切關係偏見

當你在超級盃(Super Bowl)把賭注下在你喜歡的隊伍,結果卻輸掉20美元時,我們會說你運氣不好。如果你母校在校際聯盟中的球賽成績最差,但你依舊賭母校會獲勝,因此輸掉2,000美元時,那就叫做「密切關係偏見」(Affinity Bias)。

密切關係偏見是指,我們傾向低估風險,以及高估本身喜好的事物價值,如酒精、菸草、獲獎物品,或是最愛的投資。

奧勒岡大學(The University of Oregon)的保羅.斯科特(Paul Slovic)和卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon)的巴魯克.費秀夫(Baruch Fishoff)展示,何以在密切關係偏見的扭曲之下,就算是專業的投資人也可能忽視股價嚴重浮誇的股票風險,2000年科技股泡沫就是如此。

密切關係偏見也有反面:我們傾向低估本身不喜歡的事物的影響力和能力,例如敵隊或對立的政黨;對於本身支持的一方,即使預測過度樂觀,我們也可能對此視而不見。

密切關係偏見的處方

小心明確的密切關係偏見,例如把賭注下在你喜歡的公司(或是你母校的橄欖球隊)。同樣地,進行魔鬼的辯論:想像你的研究結果和/或是你信賴的顧問建議你將錢投入自己不特別喜歡的公司(或橄欖球隊)。你對此項投資有什麼不一樣的感覺?

模式偏見

我們喜愛模式。如同我們所見的,我們天生就會尋求模式,而且這是有原因的:辨識身邊世界的模式有助生存。但是偏好模式會讓我們惹上麻煩。

舉例來說,諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾.卡內曼(Daniel Kahneman)和他已逝的同事愛默斯.特弗斯基(Amos Tversky)的研究指出,即使是隨機數據,人們還是可以從中看出模式。

這就是「模式偏見」(Pattern Bias):對於實際上並不存在的模式的認知。當我們連續三年都有加薪,模式偏見說服我們明年也會一樣。當沒有加薪時(而且我們已經事先花掉預期的加薪),我們的生活方式開始和現實脫節。

相關的效應,「賭徒謬論」(gambler’s fallacy)描述我們如何在模式中尋找突破,以使預期的機率相等。舉例來說,如果我們擲硬幣三次,三次都是頭,賭徒謬論會讓我們以為下一次比較可能是尾,雖然實際機率仍是五十比五十,就和每一次投擲一樣。

模式偏見的處方

與其根據模式或趨勢做決定,不如嘗試根據堅實的研究、實際的事實和明確合理的猜測。檢視過去的表現以辨識何種決定有效,何種決定破壞投資回報。用這些模式的認知讓你在驚慌時刻(如突然的市場衰退)或貪心時刻(市場突然好轉)做出決定。

可得性偏見

當我們試圖預測事件發生的可能性時,會從記憶中審視類似的經驗,找尋資料比對。我們沒察覺的是,記憶傾向曲解比較近期的和比較情緒化的事件;因為這些是比較容易取得的,它們成為預測未來的可信的證據。

如果你最近出了車禍,你比較可能覺得開車很危險。好朋友最近遇到搶案,則會讓你覺得他住在危險的社區,即使更精確、但卻較沒那麼吸引人的證據呈現相反的論點。

可得性偏見(Availability Bias)讓我們很難做出準確的財務決策,因為它會扭曲我們對風險的評估。一個痛苦的房地產交易讓房地產變得「太冒險」,但是一次在拉斯維加斯的好手氣,卻會讓你覺得賭博贏錢的機率變得「比想像中要好」。@(待續)

摘編自 《我跟有錢人一樣富有》 美商麥格羅.希爾國際股份有限公司 台灣分公司 提供
(http://www.dajiyuan.com)

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