![]() |
Mục đích của tài chính hành vi học là để hiểu rõ hơn lý do gì mà chúng ta đưa ra quyết định tài chính của mình. Lĩnh vực nghiên cứu này đang dần được chấp nhận rộng rãi. Thực ra đó là một phần của chương trình Chartered Financial Analyst (CFA), một khóa học dành cho các nhà nghiên cứu Phố Wall.
Dưới đây là những xu hướng được nêu ra trong chương trình CFA giúp chúng ta có những quyết định đầu tư và tài chính hiệu quả:
1. Mình là một nhà đầu tư giỏi
Quá tự tin (overconfidence) có lẽ là khái niệm rõ nhất của tài chính hành vi học. Đó là khi chúng ta đặt quá nhiều tự tin vào khả năng dự đoán kết quả những quyết định đầu tư của mình.
Những nhà đầu tư quá tự tin thường bỏ qua khái niệm đa dạng hóa, và như vậy dẫn đến rủi ro cao hơn.
2. Nghĩ rằng quá khứ là kim chỉ nam cho tương lai
Một công ty công bố một chuỗi lợi nhuận lớn hàng quý. Và kết quả, ta giả định lần công bố lợi nhuận tiếp theo cũng sẽ tốt đẹp như thế. Lỗi này rơi vào một khái niệm rộng của tài chính hành vi học - Lệch lạc do tình huống điển hình (representativeness): khi có những tình huống điển hình ngắn hạn, chúng ta nghĩ tình huống này trở nên bình thường, thay vì quan tâm nhiều đến các yếu tố dài hạn.
Một ví dụ khác cho lỗi Lệch lạc do tình huống điển hình là việc cho rằng một công ty tốt đồng nghĩa với việc cổ phiếu cũng tốt.
3. Khó kiểm soát diễn biến
Gắn nhận định (anchoring) cũng liên quan đến khái niệm quá tự tin. Ví dụ, một quyết định đầu tư ban đầu được chúng ta đưa ra dựa trên những thông tin lúc đó. Sau đó, ta nhận được những thông tin mới ảnh hưởng đến dự đoán ban đầu của mình. Nhưng thay vì tạo bản phân tích mới, chúng ta chỉ sửa lại những phân tích cũ của mình.
Vì tôi và bạn đã bị “gắn” với phân tích cũ, những phân tích được sửa lại sẽ không phản ánh đầy đủ các thông tin mới.
4. Không chấp nhận sự thua lỗ
Sợ thua lỗ (loss aversion) - Ác cảm với sự mất mát hoặc miễn cưỡng chấp nhận nó là sai lầm chết người. Ví dụ, một trong những khoản đầu tư của chúng ta bị giảm 20% vì một lí do nào đó. Quyết định tốt nhất là cắt lỗ và đi tiếp. Tuy nhiên ta không thể ngừng nghĩ về việc cổ phiếu có thể sẽ lại tăng giá.
Suy nghĩ này nguy hiểm bởi nó thường đưa lại khoản lỗ lớn hơn nữa trong tài khoản của bạn. Hành vi này cũng như việc một con bạc đánh cược lớn vào hàng loạt ván bài với hy vọng hòa vốn.
5. Không thể quên những sai lầm trong quá khứ
Cách bạn giao dịch trong tương lai thường bị ảnh hưởng bởi kết quả những lần giao dịch trong quá khứ. Ví dụ, bạn bán đi cổ phiếu đang tăng ở mức 20% sau đó nhìn nó tiếp tục tăng giá sau lệnh bán. Và bạn tự nhủ “giá mà đợi thêm”. Hoặc nếu một trong những đầu tư của bạn bị mất giá, bạn sẽ luôn tiếc nuối đã không bán khi được giá. Những điều này gây ra cảm giác khó chịu hoặc hối tiếc.
Tối thiểu hóa sự nuối tiếc (regret minimization) - xảy ra khi bạn tránh việc đầu tư toàn bộ vốn hay chỉ đầu tư dè dặt vì bạn không muốn cảm thấy tiếc nuối nữa.
6. Khả năng chịu rủi ro với thay đổi của thị trường
Khả năng chịu rủi ro của bạn nên được xác định bằng tình trạng tài chính, thời hạn đầu tư và quy mô khoản đầu tư trong danh mục đầu tư của bạn. Khung phụ thuộc (frame dependence) là một khái niệm đề cập đến xu hướng thay đổi khả năng chịu rủi ro dựa vào biến động của thị trường. Ví dụ, khi thị trường đi xuống, việc bạn sẵn sàng đón nhận rủi ro cũng giảm theo, hay nói cách khác, bạn sẵn sàng chịu rủi ro hơn khi thị trường đi lên.
Điều này thường là nguyên nhân của việc các nhà đầu tư mua cao và bán thấp.
7. Luôn có những lý do đúng đắn để giải thích khi phạm sai lầm
Đôi khi việc đầu tư của bạn không thuận lợi. Tất nhiên, đó không phải là lỗi của bạn! Cơ chế tự bảo vệ (defense mechanisms) trong khuôn khổ bào chữa cũng liên quan tới khái niệm Quá tự tin. Sau đây là một số lời biện hộ thường gặp:
“Suýt đúng”: Nhưng đôi khi, chỉ suýt soát thôi thì chưa đủ.
“Nó vẫn chưa xảy ra”: Không may là thị trường có thể duy trì tình trạng bất hợp lý trong một thời gian dài hơn khả năng chịu đựng của chúng ta.
“Chỉ duy nhất một dự đoán”: Việc bạn đoán sai một điều không có nghĩa là bạn cũng đoán sai tất cả điều khác, đúng không?
TheoDoanhnhan360.com