Tìm hiểu về tài chính hành vi? Tìm hiểu về hàm trọng số trong tài chính hành vi? Biểu diễn hàm trọng số điển hình?
Kinh tế học hành vi chắc hẳn là một thuật ngữ khá quen thuộc đối với bất cứ ai hoạt động trong lĩnh vực kinh tế tài chính. Tài chính hành vi là một lĩnh vực thuộc kinh tế học hành vi và có ý nghĩa quan trọng trong thực tiễn. Hàm trọng số trong tài chính hành vi là một thuật ngữ được sử dụng khá phổ biến hiện nay. Tuy nhiên, chắc hẳn vẫn còn nhiều người chưa hiểu rõ về thuật ngữ này.
Mục lục bài viết
1. Tìm hiểu về tài chính hành vi:
Khái niệm tài chính hành vi:
Tài chính hành vi được hiểu cơ bản chính là một phân nhánh mới thuộc kinh tế học hành vi, đề xuất các lý thuyết dựa trên tâm lý học để giải thích các sự kiện bất thường trên thị trường chứng khoán nói riêng và thị trường tài chính nói chung, chẳng hạn như sự tăng hoặc giảm giá cổ phiếu.
Tài chính hành vi là một lĩnh vực thuộc kinh tế học hành vi, đề xuất các lí thuyết dựa trên tâm lí học để giải thích sự kiện bất thường trên thị trường chứng khoán, chẳng hạn như sự tăng hoặc giảm giá cổ phiếu.
Mục đích của tài chính hành vi là xác định và tìm hiểu lí do tại sao mọi người lại đưa ra lựa chọn tài chính nào đó. Tài chính hành vi giả định rằng cấu trúc thông tin và đặc điểm của những người tham gia thị trường ảnh hưởng một cách có hệ thống đến các quyết định đầu tư cũng như kết quả thị trường.
Bên cạnh đó, hiểu rõ tài chính hành vi còn giúp các chủ thể là những người quản lý danh mục đầu tư và nhà đầu tư thu được lợi ích lớn. Theo đó, tài chính hành vi thực chất không chỉ giúp họ có cái nhìn rõ hơn về quyết định đầu tư của bản thân, mà còn có thể tận dụng sự biến động của thị trường để kiếm thêm lợi nhuận.
Tài chính hành vi trong tiếng Anh là gì? Tài chính hành vi trong tiếng Anh là Behavioral Finance. Bản chất của tài chính hành vi:
Giả thuyết thị trường hiệu quả đề xuất rằng tại bất kì thời điểm nào trong thị trường thanh khoản, hoặc nơi có người mua và người bán dồi dào, giá cả phản ánh tất cả thông tin có sẵn.
Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu được đưa ra cũng đã ghi nhận các hiện tượng dài hạn trên thị trường chứng khoán mâu thuẫn với giả thuyết này và không thể được giải thích hợp lí trong các mô hình dựa trên ý tưởng là nhà đầu tư luôn đưa ra các quyết định lí trí.
Tài chính hành vi cũng đã giải thích những hiện tượng này bằng cách kết hợp những hiểu biết khoa học về lí luận nhận thức với lí thuyết kinh tế và tài chính thông thường. Cụ thể hơn, tài chính hành vi nghiên cứu những thành kiến trong tâm lí của con người.
Dù thành kiến có tầm quan trọng và mục đích trong thường ngày, thành kiến cũng có thể dẫn đến các quyết định đầu tư phi lí. Sự hiểu biết về thành kiến trong một tập thể đưa ra lời giải thích rõ ràng hơn về lí do tại sao hiện tượng bong bóng (mua vào quá nhiều) và hoảng loạn (bán quá nhiều) lại xảy ra.
Ngoài ra, các chủ thể là những nhà đầu tư và quản lí danh mục đầu tư thu được lợi ích trong việc tìm hiểu tài chính hành vi, không chỉ để từ đó có thể tận dụng biến động của thị trường chứng khoán mà tài chính hành vi còn giúp họ nhận thức rõ hơn về quá trình ra quyết định của chính bản thân.
Các khái niệm liên quan đến tài chính hành vi:
Tài chính hành vi bao gồm bốn khái niệm chính cụ thể ở đây đó chính là: kế toán nhận thức, hành vi bầy đàn, thả neo và tự đánh giá cao.
– Kế toán nhận thức đề cập đến xu hướng mà mọi người phân bổ tiền cho các mục đích cụ thể.
– Hành vi bầy đàn chỉ ra rằng mọi người có xu hướng bắt chước các hành vi tài chính của nhóm người chiếm đa số.
– Thả neo đề cập đến việc gắn một mức giá cho một mặt hàng tham khảo trong khi mua sắm hoặc chi tiêu, ví dụ như hành động trả nhiều tiền hơn cho những quần áo được coi là tốt hơn.
– Tự đánh giá cao đề cập đến xu hướng các nhà đầu tư tự cho mình giỏi hơn những người khác hoặc giỏi hơn một người bình thường. Ví dụ, các nhà đầu tư có thể tin rằng mình là một chuyên gia khi khoản đầu tư hoạt động hiệu quả và chối bỏ sự tham gia của mình khi khoản đầu tư thua lỗ.
2. Tìm hiểu về hàm trọng số trong tài chính hành vi:
Khái niệm hàm trọng số:
Hàm trọng số do Kahneman và Tversky xây dựng dùng để nhằm mục đích có thể tính toán trọng số đưa ra quyết định của một người dựa trên xác suất.
Ta hiểu xác suất ở đây thực chất chính là khả năng xuất hiện một sự kiện, hiện tượng (gọi là biến cố). Xác suất được tính bằng một số nằm trong khoảng từ 0 (biến cố không thể xảy ra) đến 1 (biến cố chắc chắn xảy ra). Nhìn chung, mọi người ước tính xác suất trên cơ sở kinh nghiệm hay hết quả quan sát trong quá khứ. Họ dựa và số lần xuất hiện hay tần suất tương đối của các hiện tượng và khái quát hoá kinh nghiệm này. Trong một số trường hợp, người ta dễ dàng ước tính tỷ trọng của các tình huống trong đó một sự kiện xuất hiện. Chẳng hạn cụ thể như xác suất xuất hiện mặt ngửa của việc tung, đồng xu đồng nhất và cần đối là 50%, vì kinh nghiệm cho thấy nếu tung đồng xu nhiều lần, thì số lần được mặt sấp và mặt ngừa là 50:50. Tuy nhiên, khi thực hiện việc ước tính xác suất trong các tình huống kinh doanh, người ta có thể không có hoặc chỉ có rất ít kinh nghiệm hữu ích cho việc tính toán tấn suất tương đối của một biến cố.
Hàm trọng số trong tiếng Anh là gì? Hàm trọng số trong tiếng Anh là Weighting function.
Xây dựng hàm trọng số:
Vấn đề sau đưa ra hai lựa chọn cụ thể đó chính là:
– Quyết định (i): lựa chọn giữa P15(0.80, $4,000) và P16(1.00, $3,000).
– Quyết định (ii): lựa chọn giữa P17(0.20, $4,000) và P16(0.25, $3,000).
Kahneman và Tversky đã cho thấy rằng 80% người trả lời vấn đề 6 đã chọn P16, trong khi đó có 65% chọn P17. Chú ý rằng quyết định (ii) giống quyết định (i), ngoài trừ xác suất được nhân với 0.25, dường như sự hạ thấp xác suất từ 100% đến 25% (P16 đến P18) có ảnh hưởng lớn hơn so với việc giảm xác suất từ 80% đến 20% (P15 đến P17).
Kahneman và Tversky cũng đã đưa ra lập luận rằng nguyên nhân là bởi vì do con người đánh giá cái chắc chắn so với cái có thể xảy ra. Bởi vì con người dường như định một tỉ trọng quá cao cho những kết quả chắc chắn, Kahneman và Tversky gọi hiện tượng này là “hiệu ứng chắc chắn” (certainty effect). Điều này có nghĩa độ dốc của hàm trọng số trong vùng lân cận sự chắc chắn tương đối dốc (tức là độ dốc lớn hơn 1).
Hàm trọng số trong vùng sự kiện ít có khả năng xảy ra:
Lựa chọn các triển vọng cụ thể như sau:
Quyết định (i): lựa chọn giữa P19(0.45, $6,000) và P20(0.90, $3,000).
Quyết định (ii): lựa chọn giữa P21(0.001, $6,000) và P22(0.002, $3,000).
Chú ý rằng đối với một người trung lập với rủi ro, P19~P20 và P21~P22, bởi vì giá trị kì vọng là như nhau. Kahneman và Tversky thấy rằng 86% chủ thể là người được hỏi đã chọn P20 (ngại rủi ro), nhưng 73% chọn P21 (thích rủi ro).
Trong khi trước đó, chúng ta nhận thấy rằng con người định tỉ trọng cao cho xác suất thấp, cả xác suất trong P21 và P22 đều khá thấp, cũng chính bởi vì vậy mà việc định tỉ trọng quá cao đối với xác suất 0.001 lớn hơn rất nhiều so với xác suất 0.002. Điều này cũng đã cho thấy rằng việc định trọng số cao sẽ lớn nhất tại mức xác suất thấp, nghĩa là hàm trọng số tương đối dốc (độ dốc lớn hơn 1) trong miền xác suất lân cận 0.
3. Biểu diễn hàm trọng số điển hình:
Chúng ta có hàm trọng số dốc trong phạm vi pr = 0 và pr = 1. Sử dụng những điều kiện này và thiết lập pi(0) = 0 và pi(1) = 1, điều đó cho thấy với xác suất trung bình, độ dốc của hàm trọng số tương đối phẳng (nhỏ hơn 1). Hình 3.2 đã mô tả một hàm trọng số phù hợp cho tất cả các yêu cầu này. Đôi khi nó được miêu tả như là một đường cong chữ S ngược. Cụ thể hình 3.2 như sau:
Kahneman và Tversky cũng đề xuất một hàm trọng số dựa trên các ước tính của họ cụ thể như sau:
Hình 3.2 cụ thể bên trên cũng đã giúp minh họa cho trọng số này. Trong ước tính của mình, các chủ thể này cũng đã tìm ra y = 0.61 và x = 0.69. Bởi vì độ lớn của chúng gần bằng nhau, nên chúng ta sẽ sử dụng giá trị trung bình (0.65) trong cả hai miền lời và lỗ. Chú ý rằng các kết quả với xác suất thấp có trọng số tương đối cao hơn và sự chắc chắn có trọng số cao hơn so với sự gần chắc chắn, phù hợp với các bằng chứng.
