CC BY
411
pISSN 2071-4688 Теории финансов
eISSN 2311-8709
ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ ФИНАНСЫ: АКТУАЛЬНОСТЬ И ОБОСНОВАНИЕ Семен Юрьевич БОГАТЫРЕВ
кандидат экономических наук, доцент,
Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва, Российская Федерация sbogatyrev@fa.ru
https://orcid.org/0000-0002-6080-5869 SPIN-код: 2429-9360
История статьи:
Получена 13.11.2018 Получена в доработанном виде 09.01.2019 Одобрена 23.01.2019 Доступна онлайн 28.02.2019
УДК 338.244.4
C9, C92, D81, D90,
G02
Ключевые слова:
поведенческие финансы, поведенческий анализ, история поведенческих финансов, финансовая политика, поведенческая отчетность
Аннотация
Предмет. Поведенческие финансы, применение инструментов поведенческих финансов в их ретроспективе и развитии как в России, так и за рубежом. Цели. Продемонстрировать направления развития практических научных исследований актуальных проблем современных российских финансов. Методология. В основе — ключевые психологические концепции и эвристики для формирования поведенческого аппарата анализа финансовых явлений. Представлены развернутые в ретроспективе причины и факторы развития новой науки. Результаты. Поведенческие исследования и поведенческие финансы — это актуальное, новое и интересующее сейчас многих финансистов направление исследований. Поведенческие финансы приобретают большую важность в связи с массовой роботизацией финансовых профессий, когда созданные алгоритмы учетной и финансовой работы должны обеспечить бесперебойное функционирование финансов в условиях их постоянной обращенности к изменчивым человеческим потребностям. В условиях, когда алгоритмы, созданные на основе классических финансов, не учитывают иррациональные моменты поведения человека, поведенческий инструментарий становится средством для предотвращения сбоев новых механизмов функционирования финансов в новой цифровой экономике. Область применения. Результаты исследований будут полезны в корпоративных, государственных и муниципальных финансах, налоговых вопросах, на фондовом рынке, при бюджетировании и учете. Особенно важно применение поведенческих финансов в условиях нестабильности и кризиса. Использование поведенческого инструментария проведения исследований финансовых явлений дополняет и расширяет классический инструментарий традиционных финансов, повышает качество и оперативность принимаемых финансовых решений.
Выводы. Развитие поведенческого анализа сдерживается разрозненностью теоретического фундамента, фрагментарностью исследований, причем как за рубежом, так и у нас в стране. По мере его развития расширяется поведенческий опыт в условиях принятия финансовых решений.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2018
Для цитирования: Богатырев С.Ю. Поведенческие финансы: актуальность и обоснование // Финансы и кредит. — 2019. — Т. 25, № 2. — С. 348 — 359. https://doi.org/10.24891/fc.25.2.348
Введение
В настоящий момент повсеместного усиления регуляторных функций и в финансах, и экономике нашей страны изучение поведенческих финансов и внедрение достижений этой новой ветви финансовой науки имеет очень важный социальный аспект. При использовании поведенческих финансов можно отличить злой умысел от финансовой
некомпетентности лица, принимающего финансовые решения. Учет поведенческих особенностей — способ сделать внедрение государственной финансовой политики более эффективным [1, 2].
На поведенческие финансы, конечно, в погибавшем Советском Союзе и Новой России никто не обращал внимания. Первая статья по этой теме вышла в издательском доме
Гребенникова только в конце 1990-х гг. Она касалась прикладных торговых аспектов рынка ценных бумаг. Но как раз в 1990-е гг. активно проводились исследования, касавшиеся национальных отличий, например, в восприятии риска. Авторы предлагали учитывать это не только при оценке активов, но и при проведении национальной политики.
Поведенческие финансы — призма, расширяющая кругозор и не дающая останавливаться только на одном теоретическом фундаменте1. Учет поведенческих финансов при формировании финансово-экономической политики предотвращает однобокость, не дает задавить разнообразие, позволяет учесть все мнения и реакцию разных индивидуумов на разные меры, преодолевает тоталитарное сознание2 [3].
Предпосылки развития
Разбираясь в этимологии названия нового ответвления поведенческой науки, адепты усиления поведенческих аспектов в финансах восклицают, что финансы никогда не были отстранены от поведенческих аспектов. Не будем забывать, что создатель классической экономики Адам Смит считал своей не менее важной экономической книгой — творение про моральные основы экономического человека.
Получается, что в традиционных финансах действует рациональный человек, а в поведенческих финансах — нормальный. При этом в традиционных финансах для того, чтобы работали сложные модели, описывающие поведение этого рационального человека, к его рациональности выдвигаются серьезные и строгие требования [4, 5].
Поведенческая отчетность — предтеча создания науки поведенческих финансов. Поведенческие финансы начинали применять
1 Богатырев С.Ю. Поведенческие финансы в России: теория и практика // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2016. № 4. С. 32—45.
2 Богатырев С.Ю. Функция стоимости теории перспектив
в российской практике // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. № 46. С. 2762—2776; Гринберг Р.С. О новой книге. Поведенческие финансы. Инвесторы, компании, рынки // Имущественные отношения в РФ. 2011. № 9. С. 92—95.
сначала для анализа отчетности. Для российских условий это очень актуально. За десятилетия функционирования новой капиталистической экономики в стране не была создана достоверная база финансово-экономической информации по предприятиям разных отраслей и форм собственности для принятия финансово-экономических решений, потому что основа ее — бухгалтерская отчетность — массово искажалась, оптимизировалась под цели выживания бизнеса. Сокрытие прибыли как при уклонении от налогообложения, так и от рейдерских захватов имело массовый характер.
Если до 2012 г. по каждому предприятию еще можно было получить натуральные показатели выпуска, чтобы хоть как-то оценить его деятельность, построить аналитические модели и спрогнозировать их реальное финансово-экономическое состояние на основе фактически подтвержденных данных по среднеотраслевой или технологически обусловленной себестоимости и рыночным ценам реализации, то с 2012 г. органы статистики перестали предоставлять такие данные, это стало коммерческой тайной. В информационной системе СПАРК эта функция перестала работать.
Зато в той же системе СПАРК уже не одно десятилетие работает система распознавания лживых отчетных данных компаний с целью выявить их недобросовестный характер. Благодаря усилиям доцента Финансового университета Ильи Викторовича Мунермана эта система регулярно обновляется с учетом новых условий российской экономики и ведения бизнеса.
Поведенческие финансы помогают в решении этой задачи. Не случайно они начались с поведенческой отчетности. Первые работы по поведенческим финансам были из сферы бухгалтерии. С использованием поведенческих финансов определяются поведенческие особенности лиц, принимающих управленческие решения [6].
Несмотря на крайне закрытый характер российского бизнеса, с началом нулевых
годов, когда собственных капиталов уже не хватало для противостояния экспансии зарубежных компаний, хлынувших на рынок под прикрытием государственного поощрения, для удержания и развития доли на растущем рынке, российские бизнесмены вышли на телевизионные экраны и страницы глянцевых журналов.
Политика открытости и социальной ответственности нравилась банкам, выдающим кредиты, и позволяла выторговать лучшие условия для вновь привлекаемых партнеров. Предприятия, которые находились в самом отчаянном финансовом состоянии, которое никак нельзя было выявить по их бухгалтерской отчетности, даже привлекали облигационные займы и выходили на IPO. А их руководители улыбались с экранов передач про бизнес и давали интервью бизнес-изданиям, учили делать деньги массового российского обывателя, еще верившего в чудо капитализма и возможность легко разбогатеть.
Таким образом, у внимательного психолога, смотревшего телевизионные интервью, наблюдавшего за мимикой, интонацией первого лица компании, вслушивавшегося в хрипотцу его голоса, улавливавшего волнение при его повествовании и ответах на вопросы, формировался его психологический портрет. Можно было составить карту его эвристик. Затем можно было понять, какие проявления в соответствии с той или иной поведенческой моделью отчетности, стоимостной оценки, финансового планирования в той или иной ситуации, на том или ином информационном фоне ожидаемы; где, какие отклонения возможны; какая на самом деле финансовая ситуация обусловливает те или иные действия.
Конечно, здесь возникает другой вопрос. Насколько публичное лицо фирмы, занимающее руководящий пост, действительно принимает решения и в каком объеме?
Психологический анализ, сопровожденный финансовой информацией, наполненный новостным фоном, может как пролить свет на многие тайные хитросплетения деловых отношений, вырывающиеся наружу в
судебных разбирательствах, так и позволить вдумчивому исследователю предугадать ход событий на основе поведенческого инструментария.
Вообще, вопрос происхождения российского капитала — страшная и ужасная тайна. Ее разгадка в поведенческих финансах — ключ к распознаванию моделей поведения в тех или иных условиях, причем стабильная и дающая хорошую предсказательную силу модель [7, 8]. Разрешить ее обыкновенным способом — путем анализа, как это реализовано сейчас в информационных системах и зарубежных, и российских, открытием схемы взаимосвязанных участников, — конечно же не получится.
Рассмотрев возможные сферы применения поведенческих финансов, понимаем, почему исследования скупы и разрозненны, почему даже маститые и известные поведенческие финансисты радуются минимальным информационным массивам для проведения исследования. Или открыв поведенческую зависимость для одного показателя из десятка прочих или одной акции из тысячи, они рассыпаются в благодарностях своим коллегам, поделившимся данными. Если определить поведенческие финансы как систематизированную интуицию, то это мощный инструмент для зарабатывания денег. Никто не хочет упускать эту систему знаний из своих рук [9, 10].
Подключение поведенческого анализа может следовать за найденными расхождениями в разного вида отчетности предприятия. Один пример из сферы финансовых студенческих олимпиад. При стоимостном анализе объекта олимпиады — крупного российского ретейлера — дотошные студенты, переворошив все возможные и имевшиеся по предприятию отчеты по самым разным направлениям, обнаружили интересный факт. В соответствии с опубликованными данными и имевшейся аналитикой средний чек оцениваемого ретейлера составлял всего 200 руб. Для санкционного времени, когда один евро поднимался до 100 руб., это было необычно.
Подключение поведенческих моделей оценки активов показало, что курс акций ретейлера был существенно завышен рынком. Через два года курс акций обрушился, ожидания инвесторов не совпали с действительным состоянием дел, руководитель сети, как могло показаться из видео плохого качества с ютуба, чуть не плакал на пресс-конференции, передавая свое детище одному банку.
Некоторые считают, что поведенческие финансы — это путь возврата к традиционным финансам, возврата через объяснение участникам рынка всех выявленных отклонений и несовершенств их поведения, объяснения ими преимуществ следования финансово-экономическим
закономерностям, открытым в рамках традиционной экономики (ничего не напоминает из нашего социалистического прошлого?). Возможно ли это? Возможно, с большим-пребольшим «если». Если люди откажутся от своих предубеждений и наклонностей.
Насущная актуальность
Почему еще поведенческие финансы так актуальны и необходимы финансистам именно сейчас? Потому что помимо роботизации торговли ценными бумагами происходит массовая роботизация других финансовых специальностей. Специалисты рынка труда предрекают к уже 2020 г. массовое увольнение таких популярных работников финансовой сферы, как казначеи. Уже сейчас казначейства большого количества компаний после внедрения автоматизированных систем управления сократились почти на 75%. А те, кто работают, были оставлены по милости руководства, часто из жалости к женщинам-бухгалтерам, работающим на этих ставках за минимальные зарплаты.
Массовое внедрение программ для оценки недвижимости испытали на себе оценщики еще в 2016 г. Тогда у всех ведущих российских банков появились свои программы для оценки закладываемой под кредиты недвижимости во всех регионах России. При этом удобство их было таково, что с амый малоквалифицированный специалист фронт-
офиса банка мог их использовать при переговорах с заемщиками.
Новая разработка крупнейшего на рынке кредитования под залог недвижимости банка, представленная 12 октября 2018 г. на международной конференции по оценочной деятельности «Новые тенденции и тренды в залоговой сфере», вообще поставила жирный крест на попытках оценщиков сопротивляться наступлению машин. Новая оценочная программа оценивала недвижимость не только по стандартному и известному оценочному алгоритму. В нее были заложены специфические данные по трафику POS-терминалов в бесчисленных торговых точках этого банка-монополиста вокруг оцениваемой недвижимости, и даже в ней самой.
В современных условиях, когда арендная плата начисляется по торговым площадям как процент от выручки, это бесценные данные. Причем подобные данные может иметь только такой монополист-оценщик. Это, по сути, только его внутренняя информация.
Испытание названной системы прямо в зале, где присутствовали оценщики со всей страны, дало ошеломляющий результат. Оценщики прямо из зала наугад называли адреса объектов. Демонстратор системы забивал их в программу и давал ответ. Тут же оценщики называли свою оценку из недавнего отчета. Некоторые объекты были знакомы всему залу. Результат системы всегда оказывался ниже оценки оценщика. На стагнирующем, а в регионах и падающем рынке розницы система, настроенная на «машинное обучение» при работе на нейросетях, оперативно учитывала данные, собранные в реальном времени с POS-термиалов банка, и точнее оценивала недвижимость.
С бурным развитием искусственного интеллекта без работы рискуют остаться не только трейдеры, казначеи и оценщики, но и, конечно, бухгалтеры. Об этом давно уже пишут специализированные бухгалтерские журналы. А развитие прежде всего бухгалтерских систем сейчас преодолело все болезни роста. Рынок труда этой профессии уже давно чувствует перемены.
Поведенческие финансы спасают профессию финансиста. Это происходит по следующей причине. Все автоматизированные системы управления и учета основаны на алгоритмах. Эти алгоритмы опираются на устоявшиеся методики и принципы. А методики и принципы происходят из классических финансов. Они не учитывают поведенческие аспекты. Их нельзя учесть раз и навсегда, слишком подвижен человек. Современный человек, эмоциональный, изнеженный и нервный, меняет модель своего поведения очень часто. Да и ситуация меняется вокруг нас с головокружительной скоростью. Недаром высвобождаемые бухгалтеры и казначеи в больших корпорациях, активно внедряющих АСУП и сокращающих ставки бухгалтеров и казначеев, переводятся в отдел методологии.
Такие отделы должны будут расширяться за счет специалистов, создающих алгоритмы и правила учета поведения человека в финансах. Поведенческие финансы нужны для создания и развития этих новых знаний. Без внедрения этих знаний в рабочие алгоритмы АСУП, построенных на классических финансах, финансы корпораций потерпят крах. А новые методологи, вчерашние бухгалтеры, казначеи и оценщики, вооруженные знаниями о поведенческих финансах, спасут профессию финансиста на новой основе.
Теоретические основы
Изучение поведенческих финансов в местных условиях развивается на основе теории поведенческих финансов, разработанной за рубежом, и на базе поведенческой социалистической экономики, активно разрабатывавшейся в нашей стране с конца 1970-х и в 1980-е гг. у нас в стране.
Учет поведенческих аспектов деятельности участников финансово-экономических отношений не мыслим без местных культурных особенностей, задач и проблем, стоящих перед конкретной финансово-экономической
системой. Поэтому проведенные исследования развивались на основе сложившейся финансовой и деловой культуры, с учетом
характера поведения российских участников финансового и фондового рынков.
Поведенческие финансы — тот самый случай, когда направление исследований и теоретические разработки различаются в зависимости от местных особенностей. Для поколения 1990-х — 2000-х гг. это может показаться странным. Но для экономистов, формировавшихся в годы слома социалистической системы и разрушения уникальной планово-экономической системы, которая, наконец, к концу 1970-х гг. усилиями нескольких поколений советских людей создававших ее, заработала, это животрепещущий вопрос. Тогда в начале 1980-х гг. на страницах «толстых» журналов кипела дискуссия относительно «особого пути» в политике. Западники приводили аргументы непреложности действия экономических законов на любом континенте и в любой стране.
Но если в поведенческой экономике и в поведенческих финансах классические экономические законы не действуют, и они разбавлены поведенческими особенностями, которые, конечно, у каждой страновой культуры свои, то и специфика приложения поведенческих финансов будет в каждой стране своя.
Вопрос определения стоимости лежит в основе построения любых теоретических конструкций и в классических, и в поведенческих финансах. Поэтому, говоря о ключевых концептуальных различиях между этими двумя ветвями финансов, зарубежные лекторы и исследователи приводят формулу определения стоимости из классических финансов. Эта формула лежит в основе рационального поведения участников рынка.
Она выглядит следующим образом: Max (leL )U ■■ =Х D X p (s)u (• ,s,t), (1)
t=1 se St
где U — субъект финансов выбирает полезность U, которая принимает значения формулы в зависимости от времени t и состояния s;
I — один из вариантов выбора из множества L, которое представляет собой набор путей поведения;
р^) — рациональные стоимостные ожидания;
s> 0 — действительная ценность в момент времени t и в состоянии s.
Формула применима для собственной заинтересованности финансового субъекта при собственном его потреблении блага, отсутствуют вкусовые предпочтения и клиентские особенности.
Поведенческие финансы — это грандиозный успех психологии, привнесенной в финансы [8]. Оказалось, что информация с финансовых рынков подтверждает многие психологические факты.
Помимо широкого спектра психологических инструментов, которые пришли в финансы и начали применяться исследователями, основная проблематика финансовых изучений в спектре поведенческих финансов касается следующих направлений.
Первое важное направление применения психологических знаний в финансах и экономике — это повышение реалистичности основных установок моделей и методов. Дело в том, что масса финансово-экономических принципов начинает работать, если они применимы к лицу, принимающему решения, поведение которого описывается законами классических финансов. И тут все дело в том, что вероятность его работы по алгоритмам классических финансов может оказаться далека от рассчитанной по этим алгоритмам вероятности [11, 12].
Согласно многочисленным исследованиям финансистов это происходит из-за избыточной самоуверенности, ограниченного восприятия информации, убежденности.
Другое важное направление приложений практических усилий поведенческих финансистов — это поведение лица, принимающего финансовые решения, в соответствии с функцией полезности [5].
Проводившиеся практические исследования показали, что классическая функция полезности может не работать по причинам, связанным с выплатами другим людям. Здесь имеются в виду альтруистические побуждения, вопросы справедливости.
Особое место занимают психологические командные игры типа «ультиматум», «дилемма заключенного».
Исследовались вопросы зависимости функции полезности от точки отсчета, эндаумент-эффекта, избегания рисков, фрейминга.
Поведенческие финансы помогают решить вопросы нерациональной максимизации доходности. В соответствии с направлениями поведенческих исследований это происходит из-за ограниченности (time-inconsistency, bounded self-control).
Классический пример фрейминга, значимый для родоначальников поведенческих финансов — американцев, связан с энергетическим кризисом начала 70-х гг. прошлого века [13, 14].
Дивидендная загадка традиционных финансов хорошо иллюстрирует фрейминг.
Консолидированная Эдисон Компания — Нью-Йоркская энергетическая компания отменила дивидендные выплаты акционерам по итогам кризиса 1973 — 1974 гг. На собрании акционеров 1974 г. одни акционеры рыдали, другие еле сдерживали себя, чтобы не разодрать кресла. Но стандартный акционер классических финансов, хотя и был бы расстроен энергетическим кризисом, но он не был бы расстроен решением о невыплате дивидендов. Ведь в соответствии с классической финансовой теорией
стандартные инвесторы следуют принципам арбитража Модильяни и Миллера. И они знают, что в мире без налогов и транзакционных издержек им безразличен доллар, выплачиваемый в виде дивидендов, или доллар, вложенный в уставной капитал. Стандартному инвестору это безразлично. Потому что он не надеется на дивиденды. Он делает деньги, продавая акции. А в стране, где
дивидендные выплаты облагаются большими налогами, чем прирост капитала, им, вообще, лучше, когда компании не выплачивают дивиденды.
Мыслительные рамки задаются в теории перспектив. Дивидендный доллар различается в этой теории, потому что разные доллары разнесены по разным «кармашкам» в голове инвестора. Спад курса акций энергетической компании отражается на одном мысленном счете — «кармашке», а невыплата дивидендов на другом мысленном счете.
Поведенческие исследования активно проводятся в сфере потребительского выбора как в поведенческих финансах, так и в рамках дисциплины отраслевых рынков. Здесь рассматриваются вопросы временных предпочтений (time preferences) в сфере клубов СПА, обращения кредитных карточек.
Зависимость от начальной точки выбора (Reference Dependence) рассматривается в сфере покупки недвижимости.
Конечно, убеждаемость (persuasion) играет центральную роль при исследованиях, связанных с рекламой.
Масса исследований проводится в связи с социальными и пенсионными программами (Welfare Enhancement).
В сфере общественных финансов (Public Finance) вопросы временных предпочтений разрабатываются в рамках программ по лечению зависимостей, налоговых вопросов, пенсионных накоплений. Здесь же находится сфера благотворительности. Особо важный здесь инструмент — фрейминг.
Исследования проводятся в рамках экономики труда и окружающей среды, поведения фирмы (также в рамках отраслевых рынков), применения законодательства в экономике, корпоративных финансах.
В корпоративных финансах развитие идей поведенческих финансов развивается в двух направлениях. В обоих наблюдается систематическое отклонение от стандартных рациональных моделей.
Первое — отклонения в поведении инвестора. Здесь рассматривается «сентиментальный инвестор». Как ответ на нестандартного инвестора изучается нестандартное поведение менеджмента.
Второе — отклонения в поведении менеджеров и ответ на него рынка.
С 50-х до 90-х гг. прошлого века в финансовых исследованиях доминировала так называемая традиционная парадигма. Ее главная характеристика — это то, что она упрощала психологические характеристики индивидуумов, принимавших финансовые решения [15].
В соответствии с традиционными финансами индивидуумы обладали рациональными взглядами. С точки зрения действия теорий классических финансов это означало, что они меняют свои взгляды под действием новой поступающей информации, которую они обрабатывают в соответствии с правилом Байеса.
Все свои решения они принимают в соответствии с функцией полезности, которая все время увеличивается, имеет вогнутую форму графика.
В 1990-е гг. появляется новая парадигма — поведенческие финансы. В ее рамках придается значение поведению инвесторов, рынков, фирм с разработкой моделей, которые психологически более реалистичны, чем их предшественницы. В этих новых исследованиях показывалось, что в предшествовавших моделях не принимались в расчет психологические факторы, которые оказывались важны для реалистичности и жизнеспособности моделей традиционных финансов.
Становление новой науки происходило в схватке с традиционными финансами. Главная из них — битва за рыночную эффективность. Еще до того как традиционные финансы обрушились с критикой на поведенческие финансы, сторонники классических финансов активно критиковали позицию некоторых финансовых менеджеров, что они могут обыграть рынок. Поэтому такие менеджеры с восторгом восприняли поведенческие
финансы, особенно в виде работы В. Де Бондта и Р. Талера 1985 г. [7], в которой они описывали ситуацию, когда акции проигравших и выигравших по доходности меняются местами [16]. И работу Р. Шиллера еще 1981 г., в которой он описал, что движения показателей на рынке слишком волатильны, чтобы отследить их по соответствующим изменениям в дивидендах [15].
Схватка была настолько ожесточенной, что ее участники не заметили даже высказывания главного защитника гипотезы эффективности рынков — Юджина Фамы. В своей статье «Эффективные рынки капитала: II», он написал: рыночная эффективность не может быть доказана («tested» в английском тексте, дословно протестирована) по существу [8].
В те годы сторонники традиционных финансов рассматривали рыночную эффективность как факт и изменяли аномалии, которые не совпадали с ней. В то же время для профессионалов инвестиций рыночная эффективность была фарсом, а аномалии, не совпадавшие с ней, их восхищали. Сторонники традиционных финансов с энтузиазмом пользовались моделью оценки капитальных активов, пока не была продемонстрирована ее несостоятельность и радостно променяли ее на трехфакторную модель Ю. Фамы и К. Френча.
Ученые Г. Хававини и Д. Кейм (G. Hawawini, D. Keim) в 1998 г. провели исследование рыночных аномалий в США и за границей и констатировали, что не обнаружили доказательства в финансах, которое позволило бы отделить рыночную неэффективность от плохого качества моделей оценки активов. То есть какую модель ни возьми, а проклятая неэффективность возьмет, да всплывет снова! Более того, в заключение своего исследования они язвительно пишут так: «Мы надеемся, что исследования в предстоящие сто лет все расставят по местам» [10].
Вскоре после присуждения нобелевской премии изобретателю CAPM — основы традиционных финансов Г.В. Шверт написал в своей статье 1983 г.: нам нужна новая теория
оценки капитальных активов, которая не противоречит аномальным доходностям. Также, добавил он, новая теория должна быть в соответствии с поведением по рациональной максимизации всех инвесторов3. Первые прорывные работы по поведенческим финансам Р. Талера, В. ДеБонда и Р. Шиллера вызывали ярость у сторонников традиционных финансов не потому, что они вскрывали аномалии, а потому что они предложили теории, подразумевающие нерациональность.
Заключение
Поведенческие финансы вызывают все больший интерес и привлекают внимание новых исследователей. Развитие поведенческого анализа сдерживается разрозненностью теоретического фундамента, фрагментарностью исследований, причем как за рубежом, так и у нас в стране. Поведенческие исследования активно проводятся в Финансовом университете при Правительстве РФ на регулярной основе с начала 2010-х гг.
Накоплена статистическая база данных по поведенческой поправке к ставке дисконтирования. Исследуется применение поведенческих моделей оценки активов. По мере удешевления аппаратуры по психофизическим исследованиям расширяются поведенческие опыты в условиях принятия финансовых решений.
Развитие поведенческих исследований в научном плане сдерживается ограничением формулировок, описывающих этот вид исследований в паспорте научных специальностей ВАКа. Сейчас напрямую тема «поведенческие финансы» относится к направлению 4 — «финансы домохозяйств», 4.9 — «поведенческие финансы: личностные особенности и типовое поведение человека при принятии решений финансового характера». Паспорта специальностей ВАК 08.00.10 — «финансы, денежное обращение и кредит (экономические науки)». Хотя спектр применения поведенческих исследований в
3 Schwert G.W. Size and Stock Returns, and Other Empirical Regularities. Journal of Financial Economics, 1983, vol. 12, iss. 1, pp. 3-12.
финансах чрезвычайно широк: от корпоративных финансов до фондового рынка. Дорогу осилит идущий.
В условиях перехода к автоматизации многих процессов в финансах: от учета, бюджетирования и казначейских процедур в компании до трейдинга на финансовой и фондовой бирже ярко становится следующая насущная проблема: алгоритмы работы финансовых систем, созданные на основе классических финансов, не учитывают
поведенческие особенности человека. Участие человека в процессах с прямым контактом с потребителем финансовых услуг минимизировано. Систему ждет сбой, если ее не создавать на основе новых знаний новой науки. Включать ее алгоритмы поведенческих финансов в программы вместе с алгоритмами классических финансов. Поэтому так важно развивать и накапливать знания о поведенческих финансах, проводить исследования и изучения, опыты и эксперименты.
Список литературы
1. Антонов Д.С., Рыклин К.А., Богатырев С.Ю. Практическое применение поведенческих финансов для анализа стоимостных аномалий // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2016. № 8. С. 56 — 69. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/prakticheskoe-primenenie-povedencheskih-finansov-dlya-analiza-stoimostnyh-anomaliy
2. Федотова М.А., Богатырев С.Ю., Бершадская А.И. Поведенческий анализ на российском валютном рынке // Аудит и финансовый анализ. 2015. № 5. С. 260 — 265.
URL: http://www.auditfin.eom/fin/2015/5/fin_2015_51_rus_05_17.pdf
3. Косорукова И.В. Некоторые аспекты применения поведенческих финансов в оценке бизнеса // Имущественные отношения в РФ. 2013. № 8. С. 52 — 58.
URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-aspekty-primeneniya-povedencheskih-finansov-v-otsenke-biznesa.pdf
4. Лукашов А.В. Поведенческие корпоративные финансы и дивидендная политика фирмы // Управление корпоративными финансами. 2004. № 3. С. 35—47.
URL: http://ecsocman.hse.ru/data/649/844/1217/behavioral_corporate_finance.pdf
5. Barberis N., Ming H., Santos T. Prospect Theory and Asset Prices. Quarterly Journal of Economics, 2001, vol. 116, iss. 1, pp. 1-53. URL: https://doi.org/i0.3386/w7220
6. Bogatyrev S.Yu. Testing Behavioral Asset Pricing Models on Russian Financial Market. International Journal of Trade, Economics and Finance, 2014, vol. 5, no. 1, pp. 48-51. URL: https://doi.org/10.7763/IJTEF.2014.V5.339
7. De Bondt W.F.M., Thaler R. Does the Stock Market Overreact? The Journal of Finance, 1985, vol. 40, no. 3, pp. 793-805.
URL: http://www.business.unr.edu/faculty/liuc/files/BADM742/DeBondt_Thaler_1985.pdf
8. Fama E. Efficient Capital Markets: II. The Journal of Finance, 1991, vol. 46, no. 5,
pp. 1575-1617. URL: http://faculty.chicagobooth.edu/jeffrey.russell/teaching/Finecon/readings/fa ma.pdf
9. Fama E.F., French K.R. Common Risk Factors in Returns on Stocks and Bonds. Journal of Financial Economics, 1993, vol. 33, iss. 1, pp. 3-56.
URL: https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
10. Hawawini G., Keim D.B. The Cross Section of Common Stock Returns: A Review of the Evidence and Some New Findings. Working Paper. University of Pennsylvania, 1998.
URL: https://rodneywhitecenter.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2014/04/9908.pdf
11. Shefrin H. Risk and Return in Behavioral SDF-based Asset Pricing Models. Journal of Investment Management, 2008, vol. 6, no. 3, pp. 2-23.
URL: https://www.researchgate.net/publication/254064576_Risk_and_Return_in_Behavioral_SDF -based_Asset_Pricing_Models1
12. Lee C., Shleifer A., Thaler R. "Investor Sentiment" and the Closed-end Fund Puzzle. The Journal of Finance, 1991, vol. 46, no. 1, pp. 75-109.
URL: https://link.springer.com/article/10.1007/BF01047010
13. Statman M. Behavioral Finance: Past Battles and Future Engagements. Financial Analysts Journal, 1999, vol. 55, iss. 7, pp. 18-27. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=10.1.1.201.9920&rep=rep1 &type=pdf
14. Statman M., Fisher K.L., Anginer D. Perspectives-Affect in a Behavioral Asset-Pricing Model. Financial Analysts Journal, 2008, vol. 64, no. 2, pp. 87-90.
15. Shiller R.J. Do Stock Prices Move Too Much to Be Justified by Subsequent Changes in Dividends? The American Economic Review, 1981, vol. 71, no. 3, pp. 421-436. URL: https://doi.org/10.3386/w0456
16. Tversky A., Kahneman D. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 1974, vol. 185, iss. 4157, pp. 1124-1131. URL: https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
Информация о конфликте интересов
Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
pISSN 2071-4688 Theory of Finance
eISSN 2311-8709
BEHAVIORAL FINANCE: RELEVANCE AND RATIONALE Semen Yu. BOGATYREV
Financial University under Government of Russian Federation, Moscow, Russian Federation sbogatyrev@fa.ru
https://orcid.org/0000-0002-6080-5869 Article history: Abstract
Received 13 November 2018 Subject The paper studies behavioral finance and the use of behavioral financial tools in Received in revised form their retrospective and development both in Russia and abroad.
9 January 2019 Objectives The aim of the article is to reveal the main directions of practical scientific
Accepted 23 January 2019 research on current problems of modern Russian finance.
Available online Methods The work substantiates the application of the behavioral finance theory and
28 February 2019 presents the reasons and factors for the development of the new science.
Conclusions and Relevance Behavioral finance is of great importance in connection with JEL classification: C9, C92, the mass robotization of financial professions. The use of behavioral instruments of D81, D90, G02 financial phenomena research complements and expands the classical instruments of
traditional finance, improves the quality and efficiency of financial decisions. The Keywords: behavioral finance, development of behavioral analysis is constrained by the fragmentation of the theoretical behavioral analysis, history, foundation and the fragmentation of research both abroad and in Russia. financial policy, behavioral reporting
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2018
Please cite this article as: Bogatyrev S.Yu. Behavioral Finance: Relevance and Rationale. Finance and Credit, 2019, vol. 25, iss. 2, pp. 348-359. https://doi.org/10.24891/fc.25.2.348
References
1. Antonov D.S., Ryklin K.A., Bogatyrev S.Yu. [Practical application of behavioral finance in analyzing the value anomalies]. Imushchestvennye otnosheniya v Rossiiskoi Federatsii = Property Relations in the Russian Federation, 2016, no. 8, pp. 56-69.
URL: https://cyberleninka.ru/article7n/prakticheskoe-primenenie-povedencheskih-finansov-dlya-analiza-stoimostnyh-anomaliy (In Russ.)
2. Fedotova M.A., Bogatyrev S.Yu., Bershadskaya A.I. [Behavioral analysis of the Russian currency market]. Audit i finansovyi analiz = Audit and Financial Analysis, 2015, no. 5, pp. 260-265. URL: http://www.auditfin.com/fin/2015/5/fin_2015_51_rus_05_17.pdf (In Russ.)
3. Kosorukova I.V. [Some aspects of behavioral finance in the assessment of business]. Imushchestvennye otnosheniya v Rossiiskoi Federatsii = Property Relations in the Russian Federation, 2013, no. 8, pp. 52-58. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-aspekty-primeneniya-povedencheskih-finansov-v-otsenke-biznesa.pdf (In Russ.)
4. Lukashov A.V. [Behavioral corporate finance and company's dividend policy]. Upravlenie korporativnymi finansami, 2004, no. 3, pp. 35-47.
URL: http://ecsocman.hse.ru/data/649/844/1217/behavioral_corporate_finance.pdf (In Russ.)
5. Barberis N., Ming H., Santos T. Prospect Theory and Asset Prices. Quarterly Journal of Economics, 2001, vol. 116, iss. 1, pp. 1-53. URL: https://doi.org/10.3386/w7220
6. Bogatyrev S.Yu. Testing Behavioral Asset Pricing Models on Russian Financial Market. International Journal of Trade, Economics and Finance, 2014, vol. 5, no. 1, pp. 48-51. URL: https://doi.org/10.7763/IJTEF.2014.V5.339
7. De Bondt W.F.M., Thaler R. Does the Stock Market Overreact? The Journal of Finance, 1985, vol. 40, no. 3, pp. 793-805.
URL: http://www.business.unr.edu/faculty/liuc/files/BADM742/DeBondt_Thaler_1985.pdf
8. Fama E. Efficient Capital Markets: II. The Journal of Finance, 1991, vol. 46, no. 5, pp. 1575-1617.
URL: http://faculty.chicagobooth.edu/jeffrey.russell/teaching^inecon/readings/fama.pdf
9. Fama E.F., French K.R. Common Risk Factors in Returns on Stocks and Bonds. Journal of Financial Economics, 1993, vol. 33, iss. 1, pp. 3-56.
URL: https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
10. Hawawini G., Keim D.B. The Cross Section of Common Stock Returns: A Review of the Evidence and Some New Findings. The Rodney L. White Center for Financial Research, 1998.
URL: https://rodneywhitecenter.wharton.upenn.edu/wp-content/uploads/2014/04/9908.pdf
11. Shefrin H. Risk and Return in Behavioral SDF-based Asset Pricing Models. Journal of Investment Management, 2008, vol. 6, no. 3, pp. 2-23.
URL: https://www.researchgate.net/publication/254064576_Risk_and_Return_in_Behavioral_SDF -based_Asset_Pricing_Models1
12. Lee C., Shleifer A., Thaler R. "Investor Sentiment" and the Closed-end Fund Puzzle. The Journal of Finance, 1991, vol. 46, no. 1, pp. 75-109.
URL: https://link.springer.com/article/10.1007/BF01047010
13. Statman M. Behavioral Finance: Past Battles and Future Engagements. Financial Analysts Journal, 1999, vol. 55, iss. 7, pp. 18-27. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=10.1.1.201.9920&rep=rep1 &type=pdf
14. Statman M., Fisher K.L., Anginer D. Perspectives-Affect in a Behavioral Asset-Pricing Model. Financial Analysts Journal, 2008, vol. 64, no. 2, pp. 87-90.
15. Shiller R.J. Do Stock Prices Move Too Much to Be Justified by Subsequent Changes in Dividends? The American Economic Review, 1981, vol. 71, no. 3, pp. 421-436. URL: https://doi.org/10.3386/w0456
16. Tversky A., Kahneman D. Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 1974, vol. 185, iss. 4157, pp. 1124-1131. URL: https://doi.org/10.1126/science.185.4157.1124
Conflict-of-interest notification
I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
