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人們習慣以既有印象來決定事情,忽略機率的可能性,很容易判斷失誤

人們習慣以既有印象來決定事情,忽略機率的可能性,很容易判斷失誤

詹姆斯.蒙蒂爾

聰明理財

達志

投資心理戰

2020-12-29 11:16

請思考以下描述:
琳達三十一歲,單身,個性坦率且非常聰明。她主修哲學。身為一名學生,她非常關心與平等及歧視相關議題。

琳達較有可能是:

銀行行員

一名熱中女權運動的銀行行員?

 

多數人會回答琳達既是一名銀行行員,也是一名積極的女權運動者。但其實這樣的回答並不理性。從數學的集合論中我們可以得知,兩個集合的交集,絕不可能大於整體。任何選擇「一名熱中女權運動的銀行行員」答案的人,都犯了統計學家所謂的「忽視基本比率」的錯誤。

 

上述情事其實就是單純忽略了銀行行員的數量,遠比既是女權運動者、又是銀行行員者的數量還要多的情況(所以,就機率來說建議選擇第一個答案,請見下圖)。「代表性」的其中一個面向,經常以「小數定律」(law of small numbers)來表示(該名稱是對統計學「大數定律」的嘲諷),這是一種認定隨機樣本,遠比統計學抽樣理論所做出來的預測更能代表彼此和整體的信念。

 

 

舉例來說,請思考以下每一枚硬幣的投擲結果順序:

正反正反反正

正正正反反反

 

在被問到哪種結果更可能發生時,多數人會回答:第一種,只因為其結果看上去更像隨機的。然而此兩種順序發生的機率,事實上都為(0.56)。管理學者羅伯特.布盧姆菲爾德(Robert J. Bloomfield)和傑佛瑞.海爾斯(Jeffrey Hales)策畫一項實驗,檢視人們如何試圖預測隨機事件。

 

實驗中每位受試者都會拿到一份隨機事件,並要求其預測下一次事件發生的情況。布盧姆菲爾德和海爾斯觀察到兩種反應─人們傾向對發生在連續走勢後的改變反應過度;對已經發生過多次反轉的改變則反應不足。

 

代表性捷思法,在金融界有許多可應用之處。例如,我們完全可以相信投資人在處理獲利數據時,會受小數定律影響。當一名投資人見到許多時期下的優良獲利數據後,小數定律往往會導致其相信所檢視的公司,是一間獲利成長特別快速的公司,因此未來也更有可能繼續展現出超高的獲利成長。在此種觀點下,這間公司不可能是一間「普通公司」,因為其獲利表現看上去「並不普通」。

 

另一種代表性捷思法產生作用的例子,則是人們傾向將一間好公司視為一檔好股票的錯誤思維。就投資者角度而言,一間好公司就是一間能成功創造獲利的強大公司,而較高的公司獲利也意味著較高的投資報酬。相反地,差勁公司則意味著差勁的獲利,從而帶來令人失望的投資報酬。投資者因而迴避差勁的公司,偏好強大的公司。但獲利有均值回歸趨勢,因此好公司也會朝均值靠近,壞公司同樣如此。

 

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