CC BY
44
Сер. 6. 2007. Вып. 4
ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
Е. С. Силинский
ФАКТОРЫ ГОТОВНОСТИ К ФИНАНСОВОМУ РИСКУ
Обзор: понятия склонности, готовности и толерантности к финансовому риску
Личность как носитель свойства, называемого склонностью к риску или готовностью к риску, изучается в психологии с 60-х гг. XX в. Взгляд на природу этого свойства менялся от генерализованного свойства склонности к риску к комплексному представлению об отдельных его проявлениях в поведении, фиксируемых шкалами описания личностного риска1.
В литературе выделяют несколько видов склонности к риску по числу модально различных ситуаций, с ним связанных. Дуглас Джексон, Ларри Хорани и Нейл Видмар2 первыми показали, что склонность к риску имеет четыре аспекта: финансовый, физический, социальный и этический. Эльке Вебер3 добавляет пятый аспект - риск в области развлечений. Бернд Рохрман4 выделяет три аспекта риска: физический, финансовый и социальный. В сходной классификации Л. Шмидт называет «физический» аспект «психическим»5. У одного и того же человека мотивационная структура будет неодинакова при принятии риска конкретного типа. Виды поведения в пределах одной категории будут коррелировать, но между категориями связи нет. Склонность к риску может быть измерена отдельно для каждого типа риска, и «склонность к риску является не общей личностной характеристикой, а контекстуально-связанной»6.
Взаимосвязи между понятиями готовности к риску и склонности к риску не точно очерчены в литературе. Понятие «склонность» более характерно для переводов англоязычных работ. Оно включает представление о личностном риске как индивидуальном свойстве, различающем поведение людей в решении однотипных задач. Понятие готовности к риску - это прямой перевод с немецкого и относится к умению субъекта принимать решения в условиях неопределенности как недостаточности ориентиров7. В современной англоязычной литературе при описании склонности к финансовому риску используют термин толерантность к финансовому риску (financial risk tolerance).
Многие авторы, например Роберт Барски, определяют толерантность к финансовому риску (ТФР) как нечто противоположное неприятию (избеганию) риска8. По мнению Джона Грабла9, ТФР - это «максимальная величина неопределенности, которую человек готов принять при принятии финансового решения». В совместной статье Микаела Рожковски, Джефа Дейви и Джона Грабла10 ТФР определяется как «величина риска нежелательного исхода, на который человек готов пойти в надежде на благоприятный исход». Авторы рассматривают ТФР как психологический конструкт, точку эмоционального комфорта в ситуациях, связанных с финансовым риском. Толерантность к риску-это результат борьбы двух тенденций: стремления уменьшить величину нежелательных исходов, с одной стороны, и стремления увеличить величину благоприятных исходов, с другой.
© Е. С. Силинский, 2007
Можно следующим образом подытожить современные знания по ТФР. ТФР - это психологическая черта, ретестовые исследования демонстрируют ее стабильность в интервалах 30-120 дней. Выделяют, как правило, четыре типа толерантности к риску: социальная, этическая, физическая и финансовая. Виды поведения внутри одной категории будут коррелировать, но между категориями связи не выявлено. Распределение значений ТФР в популяции нормально. Установлен ряд корреляций ТФР с социоэкономическими показателями11.
Эмпирическое измерение ТФР
Ш. Хана и М. Гаттер пишут о двух главных методах измерения ТФР: по анализу «рискованного» поведения и измерение с помощью опросников12. Менее распространенные методы - использование качественных интервью13 и шкалы семантического дифференциала14.
1. Анализ рискового поведения - изучение доли рискованных вложений в инвестиционном портфеле. Но при этом игнорируется тот факт, что многие люди не имеют никаких финансовых инвестиций, т. е. не имели опыта в выборе между высоко-и низкорискованными инвестициями. Согласно этому способу измерения, если доля рискованных вложений равна нулю, то и ТФР равна нулю, что показывает недостаток данного способа измерения.
2. С помощью опросников
• Гипотетические сценарии событий (choice dilemma questionnaires) предлагают человеку сделать выбор между гарантированным доходом и вероятностным. М. Баллах и Н. Коган (Wallach, Kogan) в начале 1960-х гг. первыми начали использовать опросник с дилеммой выбора. «На следующие 20 лет это было основным методом измерения ТФР»15. В 1990-х гг. наибольшую известность благодаря использованию в национальном опросе США (US Health and Retirement Survey) получила методика Retirement Risk Tolerance measure, в которой «ставками» были доходы, полученные за определенный период16.
•Традиционные опросники включали вопросы о разных ситуациях, связанных с финансовым риском. Традиционной областью применения этих опросников было финансовое планирование, куда «психометрика проникла значительно позже, чем в другие области знания»17. Исследователи отмечают, что существует очень мало надежных и валидных методик. Если несколько лет назад в тестах, направленных на определение финансового риска, основная проблема заключалась в использовании вопросов, связанных с физическим риском, то сегодня основной проблемой является использование в тестах финансовых тем, которые никакого отношения к конструкту толерантности к риску не имеют18.
Исследователи изучали ТФР во взаимосвязи с разными факторами - демографическими, социоэкономическими, аттитюдинальными. Особое внимание уделялось первым двум. В целом, большинство исследователей сходятся во мнении, что возраст, уровень дохода, уровень образования, уровень финансовых знаний положительно связаны с ТФР19.
Пол. Мужчины имеют больший уровень ТФР, чем женщины20. Отчасти это может быть связано с тем, что в современном обществе мужчинам предписывается быть рискованнее женщин21. Женщины не только воспринимают себя как менее склонных к риску22, их в меньшей степени, чем мужчин, беспокоит финансовый риск, но больше беспокоит риск физический23.
Образование. Многие исследователи сходятся во мнении, что чем выше у человека образование, тем он более склонен к риску. В исследовании Дж. Грабла и С. Джу24 этот
фактор оказался наиболее значимым предиктором. Его корреляция с толерантностью к финансовому риску составила 0,73. В исследовании Терреса Халлахана и других, напротив, образование не оказалось статистически значимым предиктором25.
Психологические факторы. «Психологические факторы восприятия финансового риска изучались в очень немногочисленных научных исследованиях»26. Из психологических переменных в литературе можно встретить использование шкалы локуса контроля Роттера, порядок рождения по Адлеру, типы поведения А и Б, поиск новизны, субъективная оценка уровня ТФР.
Локус контроля. В исследовании группы студентов было обнаружено, что интерналы более склонны к финансовому риску. В результате дискриминантного анализа переменные локуса контроля, уровня финансовых знаний и пола оказались лучшими предсказателями толерантности к финансовому риску (р<0,05)27.
В исследовании Бернардо Кардучи и Алана Вонга респонденты с поведением типа А принимали больший уровень финансового риска по сравнению с респондентами с поведением типа Б (р<0,05)28.
Субъективная оценка респондентом своего уровня ТФР. Между самооценками психологической черты и ее тестовыми оценками существует взаимосвязь разной степени. Корреляция между ТФР и ТФРсуб составляет 0,77. Люди в основном недооценивают свой уровень ТФР на пять баллов (по шкале 1-100): 73 % недооценивают, 23 % переоценивают, 4 % указывают точный прогноз29.
Подытоживая вышесказанное, можно отметить, что один и тот же фактор в разных исследованиях может оказаться как значимым, так и незначимым предиктором ТФР. Подобные противоречивые результаты встречаются как среди разных авторов, так и в разных исследованиях одних и тех же авторов. Цель данного исследования - используя психометрическую методику измерения ТФР установить, какие биографические и психологические переменные могут быть предсказателями ТФР.
Описание метода
Данные. Данные получены в ходе проведения онлайнового исследования (май - июнь 2007 г.). Поскольку исследование в момент написания статьи продолжается, вся статистика приводится по состоянию на 7 июня 2007 г. (исследование завершится осенью 2007 г.). Приглашение к участию и форма информированного согласия размещались на сайте факультета психологии СПбГУ в разделах «Новости» и «Наука» соответственно. Участниками были посетители сайта; также использовалось приглашение участников по спискам. Число участников опроса, ответивших на все вопросы, составило 40 человек.
Зависимая переменная. Зависимой переменной была ТФР, измеренная с помощью опросника FinaMetrica. Оригинальный опросник FinaMetrica разработан компанией FinaM-etrica Limited, гендиректор Джеф Дейви (Geoff Davey), совместно со Школой психологии Университета Нового Южного Уэллса (Сидней, Австралия). Данный опросник - модернизированный вариант «Теста Американского колледжа», автор Михаел Рожковски (Michael Roszkowski). Авторы разработали новые вопросы и уменьшили общее число вопросов с 57 до 25 без снижения надежности. Австралийские нормы были рассчитаны в 1998 г. на выборке из 3000 человек. Шкала имеет нормальное распределение от 0 до 100 баллов (М=50, SD=10). Ретестовая надежность шкалы через 30-120 дней составляет 0,91. Внутренняя согласованность шкалы (альфа Кронбаха) составляет 0,8730. Данный опросник успешно использовался в ряде австралийских магистерских исследований.
Для использования англоязычного опросника в данном исследовании была проведена его адаптация. Перевод на русский язык осуществлялся с привлечением переводчика. Затем текст обсуждался с экспертами в области психологии и финансов, а также с участниками пилотного исследования. Ретестовая надежность шкалы спустя 90 дней составила 0,75, что говорит о стабильности диагностируемой черты.
Независимые переменные. Опрос включал такие переменные, как: пол, возраст, семейный статус, уровень образования, область работы (учебы), порядок рождения, уровень субъективного контроля (УСК), субъективный уровень ТФР (ТФРсуб). Данные переменные использовались в анализе в качестве предикторов, поскольку именно их чаще всего в зарубежной литературе используют в качестве предикторов при делении на уровни ТФР.
В анкете была использована одна шкала опросника УСК - шкала интернальности в области достижений. Причина именно такого выбора - относительно высокая корреляция этой шкалы со шкалой локуса контроля Роттера (г=0,56; р<0,001)31.
Шкала - область работы (учебы) делила респондентов на три группы, по их принадлежности к психологии, экономике, менеджменту и другим областям.
Субъективный уровень ТФР измерялся вопросом, в котором участникам предлагали оценить их собственный уровень ТФР, указав значение от 0 до 100 на кривой нормального распределения.
Статистический анализ. В данном исследовании множественный регрессионный анализ применялся для прогнозирования зависимой переменной ТФР по известным значениям независимых переменных (предикторов), используя уравнение регрессии.
Результаты
В исследовании приняло участие больше женщин (70 %), чем мужчин (30 %). Возраст участников варьировал от 18 до 59 лет (М=28,2; 80=10,16). 65 % респондентов не состояли в браке (или в браке де-факто). 25 % участников имели среднее полное образование, 65 % - высшее, и 12 % - степень кандидата наук. По сфере занятости (учебы): 43 % работали (учились) в области психологии, 20 % - в финансовой сфере или менеджменте, 38 % - в иных областях.
Переменные УСК, ТФР, возраст имели нормальное распределение (по критерию Колмогорова-Смирнова для одной выборки).
Баллы участников по шкале ТФР варьировали от самой низкого 34 до самого высокого 83 (М=54,05, 50=11,65). Для сравнения, группа «клиенты финансовых советников» имеет М=55, 80=12, "взрослая популяция» - М=50, 80=10, а «посетители финансовых сайтов» - М=64, 8Б=1232.
Корреляция между переменными ТФР и субъективная ТФР (ТФРсуб) оказались статистически значимой (г=0,714, р<0,001). Участники в основном недооценивали свой уровень толерантности к финансовому риску на 10,5 баллов (по шкале 1-100). 75 % участников недооценили свой уровень ТФР, 17,5 % - переоценили, и 7,5 % указали точный результат (отклонение в 1 балл). Наиболее точный результат предсказывали участники, занятые в сфере экономики и менеджмента: отклонение ТФРсуб от тестового значения ТФР составляло 6,8 балла (у психологов и остальных профессий М=13,8 и 16,2 соответственно; различия статистически незначимые).
Регрессионный анализ. При анализе корреляционной матрицы с включением всех переменных только корреляции между переменными ТФР и субъективная ТФР (ТФРсуб) оказались статистически значимыми (г=0,714, р<0,001), В пошаговую модель
регрессионного анализа вошла только переменная ТФРсуб. Регрессионный анализ продемонстрировал значимую линейную связь между данными переменными. Коэффициент и константа линейного уравнения регрессии Beta составили 0,406 и 36,283 соответственно (у каждого р<0,001). Квадрат величины R составил 0,51, что означает: 51 % дисперсии переменной ТФР обусловлено влиянием со стороны переменной ТФРсуб. Сила воздействия переменной ТФРсуб на зависимую переменную ТФР определена F-критерием: F=39,47 (р<0,001). Конечное уравнение простой линейной регрессии имеет следующий вид: ТФР=36,283+0,406 х (ТФРсуб).
Анализ гистограммы остатков (разности между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями) показал их нормальное распределение. Диаграмма нормальных вероятностей (накопленных частот) не выявила сильного отклонения от линейной модели зависимости между наблюдаемыми и ожидаемыми накопленными вероятностями. Использование других видов регрессионного анализа (экспоненциального, логистического) показало их худшую предсказательную способность. Это говорит о том, что линейная модель регрессии наилучшим образом описывает имеющиеся данные.
Выводы
В данном исследовании проверялась взаимосвязь толерантности к финансовому риску с рядом биографических и психологических факторов. В пошаговый регрессионный анализ был включен только один предиктор ТФР - ТФРсуб. Корреляция между переменными ТФР и ТФРсуб г=0,714 (р<0,001). Линейная модель регрессии наилучшим образом описывает имеющиеся данные. 75 % респондентов недооценивают свой уровень ТФР. Полученные значения согласовываются с данными зарубежных исследований. На то, что остальные значения корреляции не были признаны значимыми, мог повлиять ограниченный объем выборки: N=40 по сравнению с рекомендуемым N<5033. Отсюда можно сделать рекомендацию для будущих исследований - привлечение выборок относительно большего объема. В целом, первое использование методики FinaMetrica в отечественном исследовании можно признать успешным34.
1 Корнилова Т. Психология риска и принятия решений. М., 2003. С. 286.
2 Jackson D., Hourany L., VidmarN. A four-dimensional interpretation of risk taking // Journal of Personality. 1972. Vol. 40 (3). P. 483-501.
3 Weber E., BlaisA., BetzN. A domain-specific risk-attitude scale: measuring risk perceptions and risk behaviours // Journal of Behavioral Decision Making. 2002. Vol. 15. P. 263-290.
' Rohrmann B. Risk Attitude Scales: Concepts and Questionnaires. Project Report. Dept. of Psychology, University of Melbourne, Australia. August 2004. 21 p. // http://www.rohrmannresearch.net/pdfs/rohrmann-ras-report.pdf.
5 См.: Корнилова Т. Указ. соч.
'Тамже. С. 14.
7 Там же.
8 Barsky Я, Juster Т., Kimball М., Shapiro М. Preference parameters and behavioral heterogeneity: an experimental approach in the Health and Retirement Study//The Quarterly Journal of Economics. 1997. Vol. 112 (2). P. 537-579.
9 GrableJ., Litton R. Assessing financial risk tolerance: do demographic, socioeconomic and attitudinal factors work? // Journal of the FRHD/FERM Divisions of AAFCS (Family Relations and Human Development / Family Economics and Resource Management Biennial). 1999. P. 80-88.
10 Roszkowski M., Davey G., Grable J, Contributions Insights from Psychology and Psychometrics on Measuring Risk Tolerance // Journal of Financial Planning. 2005. Vol. 18 (4). P. 66-76.
11 Там же. См. также: Davey G. Assessing Risk Tolerance: A Micro-Behavioral Finance Case Study // The Investment Think Tank: Theory, Strategy, and Practice for Advisers / Ed by H. Evensky, D. Katz. New-York: Bloomberg Press, 2004. P. 331-355.
12 Hanna S., Gutter M. A Theory Based Measure of Risk Tolerance. Working paper. Ohio State University, 1999. 17 p. //http://hec.osu.edu/people/shanna/sh/afs98risk.pdf.
13 Gustafson P. Gender Differences in Risk Perception: Theoretical and Methodological Perspectives // Risk Analysis. 1998. Vol. 18(6). P. 805-811.
14 Grable J. Assessing financial risk tolerance attitudes using semantic differential scales // Journal of Personal Finance. 2004. Vol. 3 (3). P. 68-88.
15 Ibid. P. 69.
l6Barsky R, Juster Т., Kimball M„ Shapiro M. Op. cit.
17 Callan V,, Johnson, M. Some guidelines for financial planners in measuring and advising clients about their levels of risk tolerance // Journal of Personal Finance. 2002. 1 (1). P. 31-44. (http://www.risk-profiling.com/Downloads/Measuring-RiskTolerance.pdf).
18Roszkowski M.. Davey G., Grable J. Op. cit. " Grable J., Litton R. Op. cit.
20 Bajtelsmit V, BernasekA. Why do women invest differently than men? // Financial Counseling and Planning, 1996. Volume 7. P. 1-10, См. также: Weber et al. Указ.соч,
21 Grable J., Litton R. Op. cit.
22 Bajtelsmit V, Bernasek A. Op. cit.
23 Gustafson P. Op. cit.
24 Grable J., Joo S. Factors Related to Risk Tolerance: A Further Examination // Consumer Interests Annual. 1999. Vol. 45. P 53-58.
23 Ilallahan Т., FaffR., McKenzie M. An exploratory investigation of the relation between risk tolerance scores and demographic characteristics // Journal of Multinational Financial Management. 2003. Vol. 13 (4-5). P. 483-502.
26 Venter G. Van de. Financial Planners' Perceptions of Risk Tolerance // The 2006 Financial Management Association's Annual Conference. Salt Lake City, USA. October 2006. P. 22 // http://www.fma.org/SLC/Papers/Financial_Planners_Risk Tolerance.pdf.
11 Grable J., Joo S. Op. cit.; Grable J., Joo S. Cross-Disciplinary Examination of Financial Risk Tolerance // Consumer Interests Annual. 2000. Vol. 46. P. 151-157 // http://www.consumerinterests.org/public/articles/cross.PDF.
28 Carducci В., Wong A. Type A and risk taking in everyday money matters /7 Journal of Business and Psychology. 1998. Vol. 12 (3). P 355-359.
29 Roszkowski M., Grable J. Estimating Risk Tolerance: The Degree of Accuracy and the Paramorphic Representations of the Estimate // Financial Counseling and Planning. 2005. Vol. 16 (2). P. 29-47.
30 Davey G, Scientific Risk Profiling. ProQuest Limited, 2002. 16 p. // http://www.risk-profiling.com/Downloads/Scie-ntificRiskProfiling.pdf.
31 Бажин E„ Гопынкина E., Эткинд А. Опросник уровня субъективного контроля (УСК). М.: Смысл, 1993. 16 с.
32 Davey G. Op. cit.
33 Наследов A. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. СПб., 2005. 416 с.
34 Выражение признательности. Автор благодарит Джефа Дейви. исполнительного директора компании FinaMetrica Pty Limited (Сидней) за любезно предоставленный доступ к ресурсам FinaMetrica, Валерия Козарука, разработчика сервера VirtualExS (Новосибирск), за помощь в проведении онлайнового исследования и Юрия Ковалева, научного руководителя, за ценные замечания.
Статья принята к печати 24 декабря 2006 г.
