Чтение онлайн

Однако аналитики не отказываются от поиска частной информации. В последние годы мы наблюдаем всплеск всевозможных исследований и программ контроля каналов связи, а также других, более неприглядных попыток сбора информации. Хотя в стремлении получить лучшую информацию нет ничего плохого, – и некоторые компании делают это очень хорошо, – я бы поставил под вопрос инвестиционную ценность многих из сегодняшних «частных» исследований.

Причин для скептицизма три. Первая: насколько правильно инвесторы могут оценить информацию? Вторая: проблемы выборки, или в какой степени используемые аналитиками выборки отражают все характеристики генеральной совокупности? И, наконец, последний вопрос: приводят ли эти частные исследования к превосходным инвестиционным результатам?

В середине 1990-х гг. Билл Гейтс обнародовал список деловых приоритетов компании Microsoft. Интернет, тогда только стартовавший, был в его списке пятым или шестым. Но, как только Гейтс осознал значение Интернета для будущего Microsoft, он переместил его на первое место3. Гейтс подверг уже известную информацию существенной переоценке и в результате значительно увеличил стоимость своей компании. Аналогичным образом то, как мы оцениваем информацию, оказывает значительное влияние на то, как мы воспринимаем мир и как оцениваем стоимость активов.

Наша степень уверенности в какой-либо гипотезе обычно опирается на два аспекта данных: их силу, или предельную доказательность, и весомость, или прогностическую обоснованность4. Например, вы хотите проверить предположение о том, что при подбрасывании монеты чаще выпадает орел. Доля орла в выборке отражает силу данных, а размер выборки определяет их весомость.

Теория вероятности предписывает правила того, как необходимо сопоставлять силу данных и их весомость. Но многочисленные экспериментальные исследования свидетельствуют о том, что люди редко следуют этим правилам. В человеческом сознании сила данных обычно доминирует над весомостью.

Такое смещение ведет либо к чрезмерной, либо к недостаточной уверенности. Когда сила данных велика, а весомость мала, что характерно для результатов многих финансируемых Уолл-стрит исследований, люди склонны к чрезмерной уверенности. И наоборот, когда сила данных невелика, а весомость значительна, люди склонны к недостаточной уверенности.

В приложении 17.1 приведены различные комбинации силы и весомости данных. Когда оба параметра высокие, вывод фактически очевиден. Когда оба низкие, результаты исследования вряд ли являются значимыми. В остальных двух случаях мы сталкиваемся с риском ошибочной оценки информации.

Проклятие победителя – хороший пример риска, связанного с неправильной оценкой информации5. Этот феномен состоит в том, что на аукционе покупатель, предложивший наивысшую цену (победитель), обычно переплачивает за приобретенный актив (проклятие). При оценке стоимости актива инвесторы часто исходят из того, какую цену в среднем готовы заплатить все покупатели. Но в конечном итоге значение имеет только та цена, которую готов заплатить окончательный покупатель6.

При оценке информации важно учитывать, что не вся она одинаково значима и относится к делу. Инвесторам следует быть особенно внимательными и избегать ловушек, связанных с неправильной оценкой информации.

Четкое понимание происходящего – что говорят авторизованные дилеры, что думают о компании ее сотрудники или что намеревается покупать ее директор по информационным технологиям – может иметь большое значение для инвесторов. Однако составить точное представление о группе зачастую не так-то просто.

Статистика предлагает некоторые ориентиры в отношении того, какого размера выборка из генеральной совокупности нам необходима, чтобы создать достаточно точную картину всей группы. Во многих случаях лежащая в основе генеральная совокупность подчиняется нормальному распределению. Например, правильно сформированная выборка, отражающая рост взрослых женщин, должна давать четкое представление о среднем росте и разбросе роста у женщин.

Но многие совокупности не подчиняются закону нормального распределения, в связи с чем возникает ряд проблем. Например, опрос директоров по информационным технологиям о планируемом бюджете расходов на технологии обычно проводится среди компаний из списка Fortune 1000. Если предположить, что расходы на технологии как определенный процент от объема продаж распределяются случайным образом, тогда выборка директоров, включаемых в опрос, может существенно влиять на его результаты.

Так, на верхние 10 % компаний в списке приходится более 50 % совокупного объема продаж всех компаний в списке Fortune 1000, тогда как на нижние 10 % – менее 2 %. Придание равной весомости ответам всех директоров может существенно исказить основную картину, если только выборка не будет правильно расслоена. В приложении 17.2 приведена кривая распределения объемов продаж в списке Fortune 1000.

На сегодняшних рынках, по-видимому, превалирует чрезмерная уверенность на основе данных с сильной доказательностью, но со слабой прогностической обоснованностью. Кажется, инвесторы принимают решения о сделках, довольствуясь двумя-тремя порциями данных. Но таким образом заработать себе на жизнь довольно сложно7. Это подводит нас к финальному выводу.

Базовый критерий для определения ценности любого опросного исследования очень прост: позволяют ли результаты этого исследования улучшить выбор акций или нет? Я считаю, что ответ в лучшем случае неоднозначен.

Почему? Первая причина связана с тем, насколько быстро рынок ассимилирует новую информацию8. Как свидетельствуют факты, рынок делает это очень быстро. В таком случае получение сверхдоходности на основе новой информации является маловероятным. Сегодня получить информационное преимущество стало чрезвычайно трудно: результаты финансируемых со стороны продавца опросов и «проверок канала связи» распространяются быстро и равномерно, и любая дополнительная информация, которую могут найти крупные фирмы со стороны покупателя, немедленно отражается в понижении цены акций. Поэтому информация о том, что происходит сейчас и что может произойти в ближайшем будущем, вероятнее всего, уже будет эффективно учтена в цене акций. И наоборот, некоторые факты предполагают, что рынок очень близорук в отношении долгосрочной информации9.

Вторая проблема заключается в существенной разнице между оценкой основных показателей (или изменений показателей) отрасли или компании и оценкой ожиданий, включенных в текущую цену акций10. Цены отражают коллективные ожидания и в целом включают гораздо больше информации, чем может знать любой отдельно взятый участник рынка. Поэтому ключевой вопрос заключается в том, является ли новая для вас информация столь же новой и для рынка.

Наконец, рискуя продемонстрировать чрезмерную уверенность со своей стороны, я проверил наличие корреляции между результатами одного хорошо известного опроса директоров по информационным технологиям и сверхдоходностью на фондовом рынке (см. приложение 17.3)11. Как показывают факты, взаимосвязь между этими двумя феноменами неубедительна.

Некоторые инвесторы используют результаты не для оценки непосредственно исследуемого сектора, а для поиска производных сигналов: какие еще отрасли затронуты предполагаемым трендом? Такой анализ может наткнуться на проблему условной вероятности (и суммирования вероятностей). Скажем, опираясь на результаты нового опроса, вы оцениваете вероятность того, что объем заказов компании будет ниже запланированного на уровне 70 %. Также предположим, что существует 70 %-ная вероятность того, что пострадает и конкретный поставщик. Значит, вероятность того, что данный поставщик не достигнет планового показателя, составляет менее 50 % (0,70 x 0,70 = 0,49).