リターンの表示の仕方に伴う、ある実験。
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最初のグラフはとある二つのファンドの、年次リターンの分布を表したグラフです。

ファンドAは毎年のリターンにばらつきがある、ハイリスクハイリターンのファンドで、

ファンドBはローリスク、ローリターンのファンドです。


このデータをみた被験者は、

平均して、自身の仮想ポートフォリオの40%をファンドAに配分することを選びました。


もう一つのグラフを見せてみた。
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こちらは先程と同じファンドの年率リターンの30年平均を表したバージョンです。

被験者には知らされてませんが、

ファンドA、ファンドBは上下ともに全く同じファンドのデータを使っています。

するとどうしたことしょう?

こちらの長期平均リターンのデータを見せられた被験者たちは、

ポートフォリオの90%をファンドAに配分することを選びました。


全く同じファンドをポートフォリオに配分するだけのはずなのに、

見たグラフによって50%も判断に差が出てしまいました。




実験に対する補足

この実験は南カリフォルニア大学で、新規に採用された教員外職員を被験者として行われました。

同大学には年金制度があり、確定初出年金(401K)の掛け金をどうするかを、新しい職員たちは適切に決める必要があったからです。

ですが、この実験でわかる通り、

データの表示の仕方は、投資判断に非常に大きな影響を与えることがわかりました。

当たり前の事ですが、同じファンドでもグラフや見方で印象がかなり変わります。

私達もひっかかったり、間違えないように注意しなくてはいけませんね。


今回のオチ

実はこの実験に用いられたファンドAとBは、

ファンドAは「米国大企業で構成されている株価指数」(つまり・・・)のリターンを元に作られており、

ファンドBは米5年国債のリターンを元に作られています。

被験者には株式や債券などの単語によるイメージや判断に及ぼす影響を防ぐため、最後まで伏せられていたそうです。

なので私も最後までふせてみました。

でも、もしかしたら、最初の時点で気づいた方もいるかもしれませんね。

(ファンドAの分布に個人的にかなりの既視感ありました(笑)。)

結論

話は少しそれましたが、

投資対象となる投資信託やETF、ファンンド、個別銘柄でも、

グラフの印象や表示の仕方、切り取り方や計算の仕方などによる違いなどに

惑わされないことが大切
です。


今見ているグラフは何のグラフで、どう計算され、どう表現されているのか?。

同じ対象でも違う視点のグラフをみたらどうなるのか?

(相手はそのグラフをみせることで何を主張したいのか)

などなど、二次的思考を回しながらデータをみることが大切だと思います。


グラフ化すると数字は確かにわかりやすくなりますが、

その分パット見の印象に惑わされないように注意してデータを分析していきましょう。


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