对抗新近度偏差

对抗新近偏见

布伦特·伯恩斯、杰里米·弗莱彻和斯蒂芬·J·赫胥黎

新近度偏差”过分重视最新信息。在财务规划中,它通常源于报道市场最近波动以及隐含的投资回报的头条新闻。近期偏差是维基百科列出的 50 多种不同类型的认知偏差之一,这些偏差被定义为“……偏离规范和/或的系统模式”判断的理性。”

不幸的是,无论证据如何,由于多种原因,新近度偏差永远无法消除。这是本能的。几千年前,当我们都生活在洞穴里时,我们需要了解周围的环境才能生存(避开剑齿虎、寻找食物等)。今天驾驶汽车也是类似的——驾驶员必须了解周围发生的事情。

一个更明显的原因是标题或“突破”。不断轰炸我们有关道琼斯或标准普尔 500 指数的新闻。由此推断,最新的新闻一定是最相关的。

对于个人财务规划而言,事实并非如此。

作为金融专业人士,我们都受过足够的培训,知道短期波动最好被视为长期趋势周围的随机噪音,而终生财务计划应基于这些长期趋势。即使是报道最新波动并知道这一点的记者(本出版物除外)也不在乎——他们的工作是吸引读者或听众来推销广告。他们一定做得很好,因为顾问在 2021 年的一项调查中 将新近度偏差列为他们在与客户接触时遇到的第一大认知或行为偏差。

顾问如何对抗——或者至少减轻——新近度偏差?

调查显示,解释(或重新解释)长期观点被认为是平息近因偏差造成的压力的最有效技巧。采取长远观点的一种方法是陈述事实。历史记录是否表明当前回报准确预测未来回报?也就是说,今天的回报与明天的回报相关性有多强?还是接下来的几天?本周的回报与下周或未来几周的回报如何?更长时间怎么样?统计相关性究竟说明了什么?

短期相关性:天、周、月和季度

正如预期的那样,对数字进行处理会导致每日到季度时间跨度的相关性非常低。下面解释每日相关性的繁琐计算的细节。类似的解释也适用于每周、每月和每季度的相关性;为简洁起见,此处仅显示结果。

图表 1 显示了自 1928 年起 23,863 个实际交易日的收益及其次日收益的实际图。

次日相关性

图表 2 不仅显示了某一天与下一天的相关系数,还显示了这一天与接下来 2、3、4 和 5 天的相关系数。它将此分析延长 2-5 天,显示相同的结果。回想一下,解释相关系数 (“r”) 需要观察方向(正或负,即向相同或相反的方向移动)和强度(+100% 是最强的可能正相关,-100% 是最强的正相关)。最强的负相关,0% 是最弱的相关)。在这种情况下,所有相关性都非常弱(接近于零),表明一天或几天之间的独立行为。负相关性最强的是两个交易日的平均收益率与随后两个交易日的平均收益率,为-2.4%。平均相关性为-1.5%,最强的正相关性结果是最弱的负相关性,-0.9%。

一到五天

图表 3 总结了与图表 2 相同的所有短期时间段(天、周、月和季度)的结果。图表 3 的主要结论是,所有这些都非常弱。这些事实支持了每个金融专业人士都应该告诉客户的话:“短期市场行为没有预测能力。这就像当你知道上一次抛硬币是正面时试图预测下一次抛硬币的结果 – 该信息无助于预测下一次抛硬币的结果。他们是独立的。”

相关性总结

长期相关性:几年和几十年

图表 4 显示了年回报率的相关性。大多数共同基金和 ETF 经理都会提供最近 1 年、3 年、5 年以及自成立以来的年度回报数据。晨星公司提供了 10 年前的数据。图表 4 显示了所示跨度内年回报率的相关性——都很弱,但比非常短期跨度的相关性要强一些。最强的相关性是本十年的回报率和下一个十年的回报率,-25.6%。尽管仍然较弱,但在统计上显着性约为 0.01 水平。

这一事实证实了长期观点是最好的——较长的时间跨度会产生更强的相关性。它建议观察更长的跨度,看看它们是否会产生更强的相关性。它还证实了动量理论。标准普尔 500 指数的动能不是很强(与未来 5 年相比,这 5 年为 13.8%),但其他个别行业或证券可能存在这种动能。

1-10年相关性

图表 5 显示了几十年来的相关性,即所研究的最长期限。这里最强的是 15 年与 20 年的相关性,相关性为 -91.2%,远低于 0.001 的水平,具有统计显着性。 (在计算中,相关性随着年份的增加而逐渐增加,最强的是 15 年与 19 年的相关性,为 91.5%,但 91.2% 和 91.5% 之间的差异并不具有统计显着性)。

每年相关性总结

图表 6 提供了这种长期关系的散点图。回归产生未调整的 r 平方值为 0.832 (.912*.912 = .832)。

回归15年

图表 7 进一步展示了 15 至 20 年的关系。它清楚地表明,当 15 年回报率上升时,接下来的 20 年回报率往往会下降。

。 15 年与随后 20 年的一段时间内的回报率,标准普尔 500 指数,1928 年至 2022 年

图表 8 显示了数据随时间变化的另一种视觉效果。它说明了统计学家所说的“回归均值”。平滑的线显示每年平均长期复合年回报率为 9.8%。波动的蓝线显示实际回报。很明显,它有时会上升到长期平均线之上,然后又在重复周期中跌破长期平均线。因此,负相关。

随着时间的推移回归均值

所有这些相关性告诉我们什么?

唯一统计上显着的回报相关性涉及数十年,至少对于标准普尔 500 指数来说是这样。对于任何短于几十年的时间段,根本不存在有用的相关性,无论记者每天都在暗示什么。

当然,这并不意味着使用其他变量也会得出相同的结论。 CAPE 可能提供一些预测能力(请参阅 Michael Finke 和 Larry Swedroe )。 Vanguard (2012) 的一项研究考察了许多其他因素,得出的结论是没有一个因素对标准普尔 500 指数提供了很好的预测。未来的研究可以进行对其他投资指数进行相同的短时间相关性分析,看看是否同样的结论成立。

但即使这只适用于标准普尔 500 指数(与整个市场的相关性约为 95%),这些图表和表格也会通过提供一些反驳近期偏差的事实来提供一些帮助。也就是说,短期内市场发生的事情对以后发生的事情几乎没有影响,直到进入几十年。但大多数客户是否会认为过去 15 年是“最近”的事情?他们什么时候对今天的市场新闻做出反应?

可能不会。不幸的是,这些事实不太可能对近期偏见产生太大影响。作为人类,它在我们心中根深蒂固,无论证据如何,它都永远不会消失。作为顾问,我们必须学会管理它。

Brent Burns 是Asset Dedicate(面向财务规划师的交钥匙投资平台)的总裁兼联合创始人,并且经常发表演讲并撰写文章退休收入、投资和技术。作为一名兼职教授,布伦特定期教授个人财务规划、数据分析和金融概论。 他与史蒂芬·赫胥黎 (Stephen Huxley) 合着了《资产奉献》(Asset Dedicated)(McGraw-Hill,2005 年)。

Jeremy Fletcher,MBA、CFA(自 2000 年起),现任投资董事总经理,自 1991 年起一直从事固定收益管理工作。此前,Jeremy 共同管理圣市和县的 35 亿美元固定收益资产弗朗西斯科先生在美国世纪投资公司管理了 20 亿美元资金,推出了一只表现最佳的美国固定收益基金。Stephen J. Huxley 博士是 Asset Dedicated 的研究总监和联合创始人、商业分析教授、旧金山大学前副院长。他是南佛罗里达大学教学、研究和服务奖项的获得者,并在国际竞赛中获得了众多奖项。斯蒂芬与布伦特·伯恩斯合着了《资产奉献》(McGraw-Hill,2005 年)。

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