Finansal piyasalarda da sezgisel yöntemler özellikle zaman kısıtlaması söz konusu olduğunda kabul edilebilir seviyede başarılı sonuçlar vermektedir. Ancak bazı durumlarda kullandığımız bu kısa çözümler yanıltıcı olabilir. Örneğin bir durumun bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin ederken "temsil edilebilirlik yanlılığı" (representativeness) hatasına düşülebilmektedir.
Bu hatanın nedeni, sonucun sezgisel yöntemler yoluyla olasılık tahminlerine dayanılarak yapılmasıdır. Yani yukarıdaki örnekle devam edersek sezgisel yöntemlerle söz konusu durumun, ait olduğu düşünülen sınıfın özelliklerini ne kadar taşıyıp taşımadığını dikkate alarak bir olasılık tahmini yapılmaktadır ve bu tahmin doğası gereği hataya da açık olmaktadır.
Temsil edilebilirlik yanlılığı için Kahneman ve Tversky 1983 yılında yaptıkları çalışmada katılımcılara aşağıdaki soruyu soruyorlar:
Denek; otuz bir yaşında, bekâr, açık sözlü ve çok zeki bir kadındır. Üniversitede felsefe okumuştur; öğrencilik yıllarında ayrımcılık ve sosyal adalet gibi konularla derinden ilgilenmiştir. Ayrıca nükleer karşıtı gösterilere de katıldığı bilinmektedir. Bu denek için aşağıdakilerden hangisi daha olasıdır?
* Denek bir banka çalışanıdır.
* Denek bir banka çalışanıdır ve kadın hakları savunucusudur.
Bu ankete katılanların %80'i ikinci seçeneği seçmektedir. Denek olan kadının özellikleri kadın haklarını savunan bir grubu tarif ediyor gibi dursa da aslında ikinci seçenek birinci seçeneğin bir alt kümesi veya alt grubudur. Dolayısıyla ikinci seçeneğin daha olası olması yani daha yüksek bir ihtimalle geçerli olması mümkün değildir. Bu hata temel oran yanılgısı olarak tanımlanmaktadır.
Başka bir örnekle devam edersek; varsayalım ki almayı düşündüğünüz ürün, tüketici raporlarına göre insanların çoğunlukla memnun olmadıkları bir ürün olsun. Fakat eğer yakın çevrenizden birkaç kullanıcı bu ürünü olumlu değerlendirmişse, ürünün kötü çıkma temel oranını yansıtan tüketici raporlarına rağmen, etrafınızdan aldığınız tanımlara dayanarak ürünü satın alabilirsiniz. Aslında belki de sizin çevrenizde bu ürünü kullanan kişiler nadir olan iyi örneklere denk gelmiştir. Bu durumda ürünün kötü çıkma temel olasılığını yani genel bilgiyi ihmal ederek, sahip olduğunuz özel ve detay bilgiye göre karar vermiş olursunuz.
Şimdi ise bu düşünceyi finans dünyasına uyarlayalım. Yukarıdaki örneklere benzer bir şekilde yatırımcılar kullandıkları ve memnun oldukları ürünleri üreten firmaların hisse senetlerini satın almayı tercih edebilirler. Aslında tüketicinin, kullandığı üründen memnun olması ilgili şirketin mutlaka başarılı bir kurum olduğu anlamına gelmemektedir. Ayrıca bu şirket başarılı da olsa, hisse senetlerinin mutlaka iyi bir yatırım olması da gerekmemektedir. Bir diğer nokta ise, şirket eğer başarılıysa, bu performansın hisse senedi fiyatlarına zaten çoktan yansımış, hatta hisse senetlerinin aşırı fiyatlı hale gelmiş olabileceğidir. Bu durumda şirket başarılı performans göstermeye devam etse bile hisse senedinin borsa performansı çok iyi olmayabilir.
Diğer bir temsil edilebilirlik yanlılığı nedeni ise yetersiz sayıda gözlem kullanılarak yapılan olasılık hesaplarıdır. Örneğin yatırımcılar son üç yılda çok iyi getiri sağlayan bir şirketin bu yıl da iyi getiri sağlayacağı öngörüsünde bulunabilir. Bu durum spor karşılaşmalarında kullanılan bir ifade ile "sıcak el" olarak tanımlanmaktadır. Normalde %50 başarı ile sayı yapabilen bir basketbolcunun son üç atışını başarılı şekilde kullanması, bu sonucun sıcak el olarak değerlendirilmesine neden olabilir. Bu durumda gözlemci, basketbolcunun bir sonraki atışının basket olarak sonuçlanma olasılığını %50'nin üzerinde olabileceği yanılgısına düşebilir. Bu yanılgının adı da yine temsil edilebilirlik yanlılığıdır.
Diğer yandan bunun tam tersi yönde, yani ortalamaya dönüş beklemek de yanlış bir tahmine neden olabilir. Örneğin bir yazı-tura oyununda arka arkaya 5 kere yazı gelmesi, bir sonraki atış için tura beklenmesine neden olabilir. Bu, literatürde "kumarbaz yanılgısı" olarak da ifade edilmektedir. Aslında her yazı-tura atışı bağımsızdır ve her seferinde yazı ya da tura gelme olasılığı önceki oyun sonuçlarından bağımsız olarak %50'dir.
Kısaca temsil edilebilirlik yanlılığı, olasılık tahmini yaparken sahip olduğumuz az sayıda gözleme dayalı veya spesifik bilgilerle ilgili aşırı tepki vermemizden kaynaklanmaktadır.
Diğer taraftan yeni bilgilere hiç tepki vermemek ya da gereğinden az tepki vermek de hatalı kararlar vermemize neden olabilir. Bir hisse senedi ile ilgili olumlu/olumsuz haberler gelirken, yatırımcıların bu haberlere tepki vermekte yavaş kalmaları ya da yeni gelen haberlere göre görüşlerini güncellememeleri kayıplar yaşamalarına neden olabilir. Tersi durumda da olumlu haberler gelirken yatırım fırsatlarını kaçırmaları yine mümkündür. Bu sezgisel yanlılık ise literatürde "muhafazakârlık" olarak isimlendirilmektedir.
Aldığımız kararlarda sezgisel yöntemlerin neden olabileceği sorunların farkında olmalı ve bu yanılgılara düşmemek için dikkatli olmalıyız.
Referanslar:
* Barberis, Nicholas & Thaler, Richard (2003). "A survey of behavioral finance". G.M. Constantinides & M. Harris & R. M. Stulz (Der.), Handbook of the Economics of Finance içinde (1053-1128). Elsevier.
* Tversky, A., & Kahneman, D. (1983). Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment. Psychological Review, 90(4), 293–315.