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第13章 可用性偏差
第13章
可用性偏差
具有讽刺意味的是，最大的股市泡沫发生在可用信息量最大的时候。我曾一直相信这会是一件好事，但也许并非那么好。
詹姆斯·克拉默（James Cramer），
美国全国广播公司财经频道（CNBC）财经新闻分析师
基本介绍
偏差名称：可用性偏差
偏差类型：认知型
子类型：信息处理型
总体描述
可用性偏差是一条经验法则或心理捷径，它促使人们根据他们生活中所呈现结果的流行度或熟悉度来估计某个结果的概率。有这种偏差倾向的人会觉得与其费力去想象或理解未来前景，不如回忆过去各种可能性来得轻松。一个经典的例子是，大多数人会猜测因鲨鱼袭击造成死亡的概率高于飞机零件从空中坠落造成死亡的概率，后者实际上发生的概率是前者的30倍，尽管这可能很难理解。人们认为鲨鱼袭击可能更普遍，是因为鲨鱼更能引发恐惧，或者因为鲨鱼袭击受到了媒体的过度关注。所以，对于大多数受试者来说，死于鲨鱼袭击比死于飞机掉落的零件更容易想象出来。总之，可用性经验法则基于容易获取的信息出现的可能性或频率，而非完整、客观或真实的信息。
专业说明
人们常常会不经意间认为，现有的思维、想法或印象可以代表统计学概率上的无偏指标。人们通过从记忆中获取往事或类似事件的难易程度来评估某些事件发生的可能性。那些从想象和过去经验中获得的印象结合在一起，构成了一系列可能的结果，而它们的统计概率从本质上说是任意的。可用性偏差有很多类，其中最适用于投资者的有4类，下文将对每个类别进行描述并给出相应的例子。
●易得性。最容易获取的想法似乎也是最可信的，尽管情况未必如此。例如，丹尼尔·卡尼曼、保罗·斯洛维奇和阿莫斯·特沃斯基进行了一项实验，让受试者阅读一份名单，然后询问其中男性名字多还是女性名字多。实际上，名单中提到的名字大多数都是女性的，但男性名字中名人（如理查德·尼克松）出现的频率更高。根据可用性理论，大多数受试者的估计出现了偏差，错误地认为名单中男性多于女性。
●分门别类。在第5章的代表性偏差中，我们讨论了人们如何根据某些分类方案对认知进行理解和归类。在这里，我们将讨论人们如何尝试把相关的参考信息进行分类或整理。人们的大脑做的第一件事是针对当下任务生成一组搜索词，用于有效检索大脑的分类结构并定位他们需要的数据。然而，不同的任务需要不同的搜索集；人们在建立搜索框架遇到困难时，往往会得出错误的结论，即搜索到一系列微不足道的结果。例如，如果一个法国人同时想要一份美国和法国的葡萄园精选名单，那么美国葡萄园的名单很可能更难获取。因此，法国人或许会预测，美国的高品质葡萄园存在的概率低于法国，即使实际情况不一定如此。
●经验范围狭窄。当用来进行客观估计的参考框架过于严格时，这个人往往会受到经验范围狭窄偏差的影响。假设一个非常成功的大学篮球运动员进入了NBA（美国国家篮球协会），并在那里收获了好几个赛季的胜利战绩。因为他在NBA每天都会遇到许多曾经的优秀大学篮球运动员，所以他很可能高估优秀大学篮球运动员继续职业生涯的相对比例。同样，他可能会低估失败的大学篮球运动员的相对比例，因为他所认识的大多数运动员都是在大学篮球联赛中斩获佳绩的人。事实上，只有极小比例的大学篮球运动员毕业后会进入NBA。
●共鸣。与个人自身某些特定情况产生共鸣程度的高低也能影响人们的判断。例如，古典音乐爱好者可能会高估总人口中古典音乐迷的比例。而那些不喜欢古典音乐的人则可能会低估这个比例。
实际应用
上述每一种可用性偏差的变化对从业者和客户的个人理财都有独特的影响。我们现在来分别探讨一下。
●易得性。大多数投资者在评选“最佳”的共同基金公司时，很可能会选择一家营销力度大的公司，如富达基金或嘉信基金。除了保持良好的公共形象，这些基金公司还会选出业绩最好的几只基金来做宣传，加深人们对公司的好印象。实际上，如今表现得最好的共同基金公司很少或根本不打广告。很多消费者忽视了这些好基金而支持重在推广的基金，也许正是易得性或可用性偏差的例证。
●分门别类。尽管这种情况正在发生变化，但如果让美国人找出世界上最具投资前景的国家，大多数人会选择他们自己的国家——美国。为什么呢？因为对“大好投资机会”的记忆和储备的知识进行梳理时，大部分美国人一般最容易想起的国家就是美国。然而，这一现象导致人们忽视了海外投资的回报，显然这是不合理的。实际上，有50%以上的股票市值存在于美国市场以外。在寻找投资目的地时过分“爱国”的人，常常受制于可用性偏差。
●经验范围狭窄。假设一家成长期的高科技公司的员工被问道：“哪个行业拥有最成功的投资项目？”这样的人很可能每天都会接触很多其他成功的科技大牛人，而因此高估来自技术密集型行业的企业的成功概率。正如从大学起步的NBA球星过于乐观地估计大学篮球运动员的职业前景一样，该案例中假想的高科技员工表现出了经验范围狭窄的可用性偏差。
●共鸣。人们往往喜欢符合自己个性的投资。一位节俭之人会常常光顾折扣店、收集优惠券或者寻找便宜货，所以他可能对价值投资有一种天然的偏好。与此同时，这种投资者可能不具有把价值型投资与成长型投资进行组合搭配的智慧，因为他们不愿意预付资金，也不愿意购买高质量的成长型股票。这种投资者很容易理解价值的概念，但对成长的概念却不甚了解。因此，受共鸣可用性偏差影响的人，其投资组合可能表现欠佳。
可用性偏差的经典案例
1927—1999年，哪个执政党与股票市场回报率相关度更高？众所周知，许多华尔街专业人士倾向于共和党，因此许多人会据此推测，市场更多受益于共和党的执政。毕竟，如果民主党能带来更高的回报，那么为什么那么多在股市里谋生的见多识广者会投票给共和党人呢？加州大学洛杉矶分校的佩德罗·圣克拉拉（Pedro Santa-Clara）教授和罗森·瓦尔卡诺夫（Rossen Valkanov）教授的研究显示，1927—1999年的72年间，在民主党执政期间，类似标准普尔500指数的综合股价指数的平均年收益率，比相对稳健的3个月期国债高出约11%。相比之下，共和党执政时该指数的收益率只比3个月期国债高2%。因此，如果你对这个问题的自然反应是选共和党，那么你可能存在可用性偏差。
对投资者的影响
在下文中，我们总结了所研究的4种可用性偏差类型对投资者的主要影响。在所有这些情况下，投资者忽略了潜在的高收益投资，因为这些投资的信息不容易获得，或者他们仅仅根据容易获得的信息做出投资决策，而避免深入研究。
可用性偏差：可能导致投资失误的行为
1.易得性。投资者将根据他们可获得的信息（如广告、顾问和朋友的建议等）来选择投资，而不通过详尽的研究或尽职调查来验证其投资选择的好坏。
2.分门别类。投资者将根据他们记忆中的分类列表来选择投资。在他们的脑海中，其他类别由于不容易被想起来而容易被忽略。例如，美国投资者可能会忽略那些存在潜在投资机会的国家，因为这些国家在他们的记忆中可能是一个不容易被记起的类别。
3.狭窄经验范围。投资者将选择适合他们狭隘生活经历的投资，如他们所在的行业、居住的地区以及他们所交往的人。例如，在技术行业工作的投资者可能认为只有技术投资才能盈利。
4.共鸣。投资者会选择那些能与自身个性产生共鸣的投资，或者选择那些与自身行为特征有关联的投资。相反，投资者会忽略潜在的好的投资，是因为他们与这些投资没有关联，也没有接触到这些投资的特征。例如，节俭的人可能不喜欢高价股票（高市盈率），从而可能会错过持有这些股票的好处。
研究概述
特伦斯·奥迪恩（Terrance Odean）和布莱德·巴布尔（Brad Barber）在2002年发表了一篇工作论文，名为《闪闪发光的一切：注意力和新闻对个人和机构投资者购买行为的影响》，他们提出了一个简单的问题：投资者如何选择他们要购买的股票？奥迪恩和巴布尔要检验的命题是，个人投资者买下他们碰巧关注到的股票。在这篇论文中，奥迪恩和巴布尔指出，在购买股票时，有超过7000只美国普通股可供投资者选择，因此投资者面临着艰巨的决策任务。为了解决搜索问题，他们建议投资者将搜索范围限定在最近引起他们注意的股票上面。为了验证个人投资者比机构投资者更可能凭感觉选择股票的假设，奥迪恩和巴布尔观察了以下3个体现投资者关注度的指标：每日异常交易量、每日收益、每日新闻。他们研究了4类投资者样本中与异常交易量相关的买卖行为：
●在大型折扣经纪公司开户的投资者。
●在小型折扣经纪公司开户的投资者，该公司宣传其交易执行质量。
●在大型零售经纪公司开户的投资者。
●职业基金经理。
如同新闻机构对前一交易日的大赢家和大输家的例行报道一样，股票飙升或跳水也会引起人们的注意。正如预测的那样，奥迪恩和巴布尔发现个人投资者往往在有新闻爆点的日子里成为净买方。大型折扣经纪公司的投资者购买的股票数量，几乎是交易量异常高（如最高值为5%）的股票销量的两倍。他们还发现，对于关注度驱动型的投资者来说，他们往往是那些新闻中出现的公司的净买方（见图13.1）。
奥迪恩和巴布尔还发现，专业投资者不太可能沉迷于关注度驱动型的购买行为。专业人士拥有更多时间和资源，他们能够持续地监控更大范围的股票，而不太可能只考虑那些抓人眼球的股票。此外，许多专业人士会更集中关注某个特定领域的股票或已经通过初步筛选的股票，从而解决股票搜索量过大的问题。最重要和相关的一个发现，或许是关注度驱动型投资者并未从中受益。奥迪恩和巴布尔通过对异常交易量和极端回报率的分析，发现抓人眼球的股票并没有优于市场的表现。
图13.1 新闻强度函数下的委托订单失衡现象
资料来源：Reprinted with permission from Brad M.Barber and Terrance Odean，“All That Glitters：The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors”（working paper，University of California-Berkeley，2002）
在文中，奥迪恩和巴布尔举例说明了在个人理财中可用性偏差的实际应用。由于人们缺乏处理大量数据的能力，而这些数据本应可以让购买股票成为真正的理性行为，在这种情况下，人们常常偏离理性规定的经济行为。投资者实际可获得的信息，即每天发布的信息，在认知上并不总是可获得的。当人们没有在稍后的实际中获取相关信息时，决策最终都会存在缺陷。
诊断测试
这个简短的测试有助于检测投资者的可用性偏差。
可用性偏差测试
问题1：假设你有些钱想做投资，邻居给你提供了很好的股票信息，他对股票市场的嗅觉一向灵敏。他建议你购买Mycrolite公司的股票，这家公司生产一种用于木炭烤架的新型打火机液体。你对此做何反应？
a.我很愿意买这只股票，因为我邻居对股市的判断总是正确的。
b.我可能会考虑一下，然后回家做进一步的研究后再做决定。
问题2：假设你打算购买一家名为Generics Plus的通用药厂的股票。你的朋友玛丽安给你发了一份这家公司的报告，你对这家公司很感兴趣，所以准备购买100股。在此之前，你在一个热门的财经新闻节目中听到，另一家通用药公司GN制药刚刚公布了出色的业绩，且公司股票因此上涨了10%。你对此有何反应？
a.这些信息可以增强我对通用药行业的信心，促使我购买Generics Plus的股票。
b.我会暂停购买Generics Plus的股票，在购买它之前需要先研究一下GN制药。
c.我会购买GN制药而不是Generics Plus的股票，因为GN制药是热门股票，是我想要投资的好股票。
问题3：在美国，下面哪个造成的死亡更多？
a.闪电。
b.龙卷风。
诊断测试分析
问题1：选择“a”的受试者可能受到可用性偏差的影响。
问题2：选择“c”的受试者可能受到可用性偏差的影响。
问题3：选择“b”的受试者可能受到可用性偏差的影响。
在美国，每年死于闪电的人多于死于龙卷风的人。然而，媒体关注度、防灾演习和其他公开宣传都使人们对龙卷风致死事件的印象更为深刻，因此对它更熟悉。
建议
一般来说，为了克服可用性偏差，投资者需要在制定投资决策前仔细研究和考虑这些决策。如果考虑可用性偏差这一问题，我们应树立的最佳目标是，关注长期结果，同时拒绝追随潮流。我们要意识到，在心理上过分强调最近的新闻大事件是人之本性，不要让这种倾向影响你的判断。有一条古老的公理给我们提供了一种安全而合理的方法来对抗与可用性偏差相关的冲动，那就是“没什么真的有看起来的那么好，也没什么真的有看起来的那么坏”。
在做投资选择时，考虑可用性经验法则的影响至关重要。例如，在投资前，停下来考虑一下你是如何决定要研究哪些投资的。你会经常关注在《商业周刊》（Business Week）或《华尔街日报》（Wall Street Journal）上报道的公司，还是热门金融新闻节目中提到的投资？2001年，康奈尔大学的一位名叫克里斯托弗·加达罗夫斯基（Christopher Gadarowski）的研究员调查了股票收益与媒体报道之间的关系。他发现，那些媒体报道最多的股票，在新闻报道后两年内的表现实际上低于大盘的表现。
同样重要的是，要记住，人们倾向于将几年前发生的事情视为过去的历史。例如，如果你上周收到超速罚单，你可能会在接下来的一个月左右降低车速。然而，随着时间的推移，你很可能会恢复到以前的驾驶习惯。同样，无论是积极的投资者还是消极的投资者，可用性偏差都会使他们对当前的市场状况反应过度。20世纪90年代末的科技泡沫就是这种现象的绝佳例证。沉浸在“新经济”喜悦中的投资者忽视了基础性风险。而当市场自我调整时，这些投资者对市场失去了信心，且过度关注他们当时经历的短期结果。
另一个重大问题是，投资者获得的信息大多并不准确，而且是基于不充分的信息和多种不同意见。此外，这些信息可能已经过时或者让人困惑。当这些信息出现在媒体的一片关注声中时，可用性偏差会导致人们过于相信这些信息。
许多遭受过载信息之苦的投资者忽视了这样一个事实，即通常情况下，他们缺乏筛选或解释这一海量数据的训练、经验及客观性。因此，投资者往往认为他们掌握的信息比实际情况更准确。可用性偏差是一种认知型偏差，通常可以通过更新信息予以纠正。
Daniel Kahneman，Paul Slovic，and Amos Tversky，eds.，Judgment under Uncertainty：Heuristics and Biases（New York：Cambridge University Press，1982）.
Pedro Santa-Clara and Rossen Valkanov，“The Presidential Puzzle：Political Cycles and the Stock Market，”Journal of Finance 58（5）（October 2003）：1841－1872.
Brad M.Barber and Terrance Odean，“All That Glitters：The Effect of Attention and News on the Buying Behavior of Individual and Institutional Investors”（working paper，University of California-Berkeley，2002）.
See Paul Slovic，Baruch Fischoff，and Sarah Lichtenstein，“Facts versus Fiction：Understanding Public Fears，”in Daniel Kahneman，Paul Slovic，and Amos Tversky，eds.，Judgment under Uncertainty：Heuristics and Biases（New York：Cambridge University Press，1982），463－491.
Christopher Gadarowski，“Financial Press Coverage and Expected Stock Returns”（working paper，Cornell University，2001）.