Vuoi guadagnare con le azioni? Non dare mai retta agli analisti
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Vuoi guadagnare con le azioni? Non dare mai retta agli analisti

UNO STUDIO DI NICOLA GENNAIOLI E COLLEGHI DIMOSTRA CHE INVESTIRE NELLE AZIONI MENO RACCOMANDATE DAGLI ANALISTI RENDE CINQUE VOLTE DI PIU' DELL'ACQUISTO DI AZIONI CONSIGLIATE. ECCO PERCHE'

È probabile che gli investitori si aspettino di ottenere maggiori guadagni seguendo i suggerimenti degli analisti di borsa che non facendo l'esatto contrario. Tuttavia, un recente studio di Nicola Gennaioli e colleghi dimostra che il modo migliore per guadagnare extra rendimenti è investire nelle azioni meno raccomandate dagli analisti. Gli studiosi calcolano che, negli ultimi trentacinque anni, investire nel 10% di azioni statunitensi più consigliate dagli analisti avrebbe fruttato in media il 3% l'anno. Al contrario, investire nel 10% di azioni circondate dal maggiore pessimismo avrebbe reso uno stupefacente 15% l'anno.
 

 
Gennaioli e colleghi fanno luce su questo puzzle con l'aiuto delle scienze cognitive e, in particolare, utilizzando il concetto di rappresentatività di Kahneman e Tversky. Chi deve prendere una decisione, secondo questo punto di vista, sovrappesa le caratteristiche rappresentative di un gruppo o di un fenomeno. Queste sono definite come le caratteristiche che si riscontrano più frequentemente in quel gruppo rispetto a un gruppo di riferimento.
 
Dopo aver osservato una forte crescita degli utili – argomentano gli autori - gli analisti pensano che la società analizzata potrebbe essere la prossima Google. Le "Google" sono infatti più frequenti tra le imprese in forte crescita, il che le rende rappresentative. Il problema è che le "Google" sono molto rare in termini assoluti.  Di conseguenza, le aspettative diventano troppo ottimistiche e i risultati futuri deludono.  Un modello di prezzi azionari in cui le convinzioni degli investitori seguono questa logica può rendere conto sia qualitativamente che quantitativamente delle opinioni degli analisti e delle dinamiche dei rendimenti azionari.
 
In un lavoro correlato, gli autori mostrano che lo stesso modello può spiegare i cicli di crescita e crollo che interessano il volume di credito e gli spread sui tassi d'interesse.
 
Questi lavori fanno parte di un progetto di ricerca finanziato dall’European Research Council, volto a raccogliere le più solide intuizioni delle scienze cognitive e ad integrarle nei modelli economici. Il concetto di rappresentatività di Kahneman e Tversky è al centro di questo sforzo.
 
“In un esempio classico, tendiamo a pensare agli irlandesi come se avessero tutti i capelli rossi, perché questa caratteristica è molto più frequente tra gli irlandesi che nel resto del mondo", dice Gennaioli. “Tuttavia, solo il 10% degli irlandesi ha capelli rossi. Nel nostro lavoro, sviluppiamo modelli di formazione delle convinzioni che incarnano questa logica e studiamo le implicazioni di questa importante forza psicologica in diversi ambiti".
 
La rappresentatività aiuta a descrivere le aspettative e i comportamenti in diversi ambiti, non solo nei mercati finanziari. Uno di questi è la formazione di stereotipi sui gruppi sociali. In un recente paper sperimentale, Gennaioli e colleghi dimostrano che la rappresentatività può spiegare la fiducia in se stessi, e in particolare la riluttanza delle donne a competere in materie tradizionalmente maschili, come la matematica. Una leggera prevalenza di abilità matematiche eccezionali tra i maschi è sufficiente a rendere le capacità matematiche non rappresentative per le donne, determinando la loro esagerata mancanza di autostima in questo ambito.
 
Pedro Bordalo, Nicola Gennaioli, Rafael La Porta, Andrei Shleifer, Diagnostic Expectations and Stock Returns, working paper.
 
Pedro Bordalo, Nicola Gennaioli, Andrei Shleifer, Diagnostic Expectations and Credit Cycles, forthcoming in The Journal of Finance.
 
Pedro Bordalo, Katherine Coffman, Nicola Gennaioli, Andrei Shleifer, Stereotypes, in The Quarterly Journal of Economics, Volume 131, Issue 4.
 
Pedro Bordalo, Katherine Coffman, Nicola Gennaioli, Andrei Shleifer, Beliefs about Gender, NBER Working Paper No. w22972.

di Fabio Todesco

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