Des manières apparemment opposées à mal percevoir des événements hasardeux obéissent probablement à une logique intérieure. De telles perceptions déformées peuvent provoquer des «ambiances» ou un «momentum» sur les marchés des actions et inciter les investisseurs à demander des informations inutiles.

Mon avant-dernier blog parlait de la «Gambler’s fallacy». Il s’agit de la fausse croyance selon laquelle une tendance née de manière aléatoire (en jouant à pile ou face, la pièce tombe cinq fois consécutive sur face) doit être rapidement interrompue, car cette série diffère trop de la proportion du 50:50 attendue sur le long terme. Dans mon dernier blog, j’ai parlé de la «Hot Hand fallacy» (HHF). Il s’agit plus ou moins du contraire de la Gambler’s fallacy (GF), c’est-à-dire l’attente irrationnelle qu’une tendance purement aléatoire pourrait se prolonger. Pour ces deux illusions, il existe des exemples intuitivement plausibles.

Quelle théorie s’applique réellement? Ces deux possibilités de voir un modèle dans des événements aléatoires sont-elles liées? Sont-elles caduques lorsque les uns se font tromper par l’une des illusions, tandis que d’autres se font piéger par la deuxième?

Matthew Rabin et Vayanos (2010) ont formalisé une intuition très répandue dans la psychologie sous forme de modèle. Ce dernier suppose que les deux sortes d’illusions ne coexistent pas simplement indépendamment l’une de l’autre, mais qu’elles sont liées intrinsèquement. C’est-à-dire que les personnes, trompées par GF, tomberont également petit à petit dans le piège de la HHF, à condition que les observations soient suffisamment poussées.

Dans le contexte des investisseurs, qui investissent dans des fonds de placement, cette logique s’explique comme suit: admettons qu’un investisseur pense que la performance d’un fond de placement dépend du hasard et du savoir-faire du manager. L’investisseur est sous l’influence de la GF et s’imagine par conséquent que la chance doit s’équilibrer assez rapidement. L’investisseur sous-estime la probabilité selon laquelle un manager disposant d’un savoir-faire moyen réalise une série de bonnes performances.

Du savoir-faire, rien que du savoir-faire!

Si le manager réalise une ou deux bonnes performances, l’investisseur escompte une mauvaise performance. Mais si, par hasard, une longue série de bonnes performances s’établit (le manager a eu de la chance), l’investisseur surestime la probabilité selon laquelle le manager possède un talent supérieur à la moyenne. En vue de la série relativement longue de bonnes performances, il se dit qu’il doit être impossible d’avoir autant de chance et le manager paraît un expert à ses yeux. Par conséquent, il va croire à la continuité de la série du manager et investir trop dans ces fonds. Autrement dit: du fait que l’investisseur se soit fait tromper par la GF, il développera également la HHF – si la série devient suffisamment longue.

L’incertitude de l’investisseur quant au rôle du savoir-faire resp. du hasard lors de la détermination de la performance est essentielle dans cet argument. Si l’investisseur est convaincu à 100% que la performance est uniquement due au hasard, il développera ni la GF ni la HHF. En revanche, s’il pense qu’il y a des managers, dont le savoir-faire joue un rôle, il pensera après une série de très bonnes performances que le savoir-faire (et non la chance) a été déterminant.

Cette logique peut aussi expliquer l’apparition «d’ambiances» sur les marchés des actions. L’incertitude joue à nouveau un rôle essentiel sur le véritable processus aléatoire en question (la fameuse théorie de Barberis, Shleifer et Vishny 1998 est d’ailleurs conçue de manière semblable). Supposons que les bénéfices d’une entreprise sont vraiment dus au hasard, et que les gains consécutifs sont indépendants les uns des autres. Supposons que les investisseurs pensent que les bénéfices d’une entreprise suivent l’un des deux «régimes»: dans le premier régime, un bon résultat est fort probablement suivi d’un mauvais résultat («la chance s’équilibre»), alors que dans l’autre, un bon résultat enchaînera fort probablement un autre bon résultat («l’entreprise est sur une bonne série»).

Le changement d’ambiance engendre un momentum

Dans le premier cas, les prix des actions ne réagissent pas suffisamment aux bons résultats surprenants (comme dans Loh et Warachka 2012), parce que les investisseurs attendent que la chance s’équilibre. Cependant, si une série de bons résultats exceptionnels s’établit, les prix des actions réagissent trop fortement à l’annonce selon laquelle le trimestre en cours a réalisé un bon résultat. La raison: les investisseurs interprètent une longue série de bonnes nouvelles surprenantes comme un indice pour un changement de régime. Ce changement d’ambiance peut (à court terme) générer un momentum sur les marchés des actions.

Ça vaut la peine d’élaborer de telles théories, car le momentum à court terme est une régularité empirique sur les marchés des actions (il existe d’ailleurs tout un bouquet de théories qui peuvent expliquer l’apparition «d’ambiances» ou de «hypes» sur les marchés des actions, cf. Baker et Wurgler 2007). Par contre, ces théories sont difficiles à évaluer sur le plan empirique, ce pour différentes raisons. On ne peut guère mesurer précisément les «ambiances», les processus aléatoires sont eux aussi étonnamment difficiles à déterminer. Ce qui est encore plus difficile, c’est de tester clairement l’impact des théories alternatives avec des données de terrain (Rabin et Vayanos ont par exemple des prévisions pratiquement semblables à BSV, sauf que les mécanismes psychologiques diffèrent légèrement).

Même si on peut correctement identifier les mécanismes psychologiques, il n’est pas encore clair si ceux-ci exercent réellement une influence quelconque sur un marché (financier). En effet, il est peu probable que tous les investisseurs se fassent tromper en même temps par les mêmes illusions. De plus, certains investisseurs seront peut-être plus malins que d’autres et profiteront de ces illusions. Par conséquent, des illusions individuelles ne se répercuteront pas forcément sur les marchés (cf. Fehr et Tyran 2005). Ainsi, certains investisseurs ont des stratégies passives et n’observent pas tous les trimestres les performances. Ils ne réagiront donc pas non plus à des bénéfices surprenants.

Les lecteurs réguliers du blog se demanderont quel est le rapport entre la «Gambler’s Gallacy» respectivement la «Hot Hand Fallacy» et la tendance des investisseurs à payer pour des opinions d’analystes manifestement sans valeur. Dans l’étude déjà discutée il y a un certain temps, les personnes devaient parier au jeu de pile ou face (on retrouve ici une probabilité de 50:50). Les personnes avaient préalablement reçu des enveloppes fermées avec des pronostics «d’experts» qui «prédisaient» le prochain résultat. Les pronostics de la plupart des experts étaient bien sûr faux, mais quelques personnes avaient par hasard reçu les bons «pronostics». Dès qu’une personne avait reçu une série de pronostics corrects, elle était prête à payer pour le prochain pronostic, ce d’autant plus, que le conseil de l’expert s’avérait correct.

Perceptions déformées

On y retrouve la GF: les personnes jugeaient visiblement peu probable que «l’expert» fasse de bons pronostics. Mais une fois qu’elles se rendent compte, que celui-ci donne de bons pronostics, elles commencent à surestimer sa compétence (manifestement inexistante) et elles sont prêtes à payer pour les pronostics. Cet exemple est bien entendu poussé à l’extrême. Le processus aléatoire est transparent (les pièces de monnaie lancées proviennent des participants) et la «compétence» de l’expert est inexistante (les «pronostics» ont été établis préalablement). La théorie ne devrait donc pas «marcher», car les conditions subordonnées ne sont pas données (incertitude quant au processus aléatoire étant à la base). En outre, le prétendu «passage» de la théorie de GF à HHF s’effectue trop rapidement, c’est-à-dire dès le premier pronostic correct. Pour ces personnes, on peut constater une perception déformée du hasard, qui n’a pas été abordée dans cette théorie. Bon, il y a dans ce cas une seule manière de se comporter rationnellement, mais il y a différentes manières d’être «fou». Ces manières n’ont pas toutes été formalisées dans des modèles consistants. Les chercheurs ont encore beaucoup de travail.

Dans mon prochain blog, j’expliquerai comment étudier le rapport intrinsèque entre ces deux perceptions déformées du hasard (GF versus HHF) avec des données contrôlées ainsi que les enseignements que l’on peut tirer des tirages du loto.

Baker, M. and Wurgler, J. (2007): Investor Sentiment in the Stock Market. Journal of Economic Perspectives 21(2): 129–151.

Barberis, N. Shleifer, A. and Vishny, R. (1998): A Model of Investor Sentiment. Journal of Financial Economics 49: 307–343.

Fehr, E. und Tyran, J.-R. (2005): Individual Irrationality and Aggregate Outcomes.

Journal of Economic Perspectives 19(4): 43-66.

 Powdthavee, N. and Riyanto, Y.E. (2012): Why do people pay for useless advice? Implications of gambler’s and hot-hand fallacies in a false-expert setting. IZA DP no. 6557 (May 2012).

Rabin, M. and Vayanos, D. (2010): The Gambler’s and Hot-Hand Fallacies: Theory and Applications. Review of Economic Studies 77: 730–778.

 

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