Методы причинно-следственной связи в управлении инвестициями: пять ключевых выводов

Причинность является характеристикой жизни, как и для рынков капитала.

Пришло время принять этот основной принцип управления инвестициями.

Вот почему и как.

Почему причинно-следственная связь имеет значение

Причинность по-разному определяется в философии, статистике, экономике, информатике и других дисциплинах. Как люди, мы хотим понять, с чем сталкиваемся, и причинность в своей простейшей форме дает причину явления. Мы наблюдаем что-то, затем видим, что происходит что-то еще, и задаемся вопросом, могут ли они быть связаны и как. В качестве альтернативы мы могли бы также рассмотреть, произойдет ли что-то в отсутствие определенного фактора или этот фактор является необходимой предпосылкой.

Если присутствие или отсутствие одного события влияет на другое, тогда мы можем создать что-то и изменить реальность. Если мы действительно понимаем событие и то, как оно связано с другими событиями, мы можем вызвать событие, которое нам нравится, или предотвратить событие, которое нам не нравится, и, таким образом, соответствующим образом адаптировать наше принятие решений.

Таким образом, причинность — это концепция человеческого мышления, которая помогает ответить на вопрос «почему» явлений: она структурирует то, как мы взаимодействуем с окружающей средой.

Мы проанализировали 191 журнальную статью о тестировании причинно-следственных связей на фондовых рынках, опубликованную в период с 2010 по 2020 год, чтобы определить наиболее широко используемые тесты причинно-следственных связей. Наша методология заключалась в систематическом обзоре литературы, и наш анализ был сосредоточен на распределении по годам; репутация журнала; географический фокус по стране, категории или региону; обычно трактуемые темы; и общие тесты причинности и подходы.

Хотя причинно-следственная связь является широкой и сложной темой, мы систематизировали и сопоставили результаты этих работ, чтобы предоставить ясность ученым, а также специалистам в области финансов и инвестиций, чтобы они могли лучше определять текущие направления исследований и быстро находить дополнительную литературу по смежным темам. Мы также хотели побудить их подумать о том, как включить оценку причинно-следственных связей в свою работу. Один пример, имеющий непосредственное практическое значение: управление портфелем Net Zero требует мышления с точки зрения воздействия, зависящего от пути.

Прогнозирование и прогнозирование текущей ситуации с причинно-следственными связями

Причинные открытия помогают нам лучше понять мир вокруг нас. Помогая нам понять соответствующие законы природы — если они существуют — причинно-следственная связь может дать нам предписывающие доказательства для нашего анализа и направить нас к более совершенным решениям. Действительно, причинно-следственные связи и выводы, основанные на них, имеют решающее значение для эффективного принятия решений. Нэнси Картрайт даже предполагает, что для различения эффективных и неэффективных стратегий необходимы причинно-следственные законы.

На протяжении всей истории науки причинность была одним из фундаментальных вопросов исследования и конечной целью многих исследований. Некоторые из этих исследований пытаются сделать прогнозы на будущее. Но предвидение или предсказание последствий — это только один из аспектов причинно-следственной связи. Действительно, описывая основанные на опыте причинно-следственные теории, Майкл Иоффе подтверждает, что экономическая теория отдает приоритет прогнозированию, в то время как естественные науки в первую очередь стремятся показать, как устроен мир.

Перспективный аргумент в пользу причинно-следственной связи

Финансовые рынки сложны, динамичны и ориентированы на будущее. Ими движет множество разнородных участников рынка с несовершенной информацией и ограниченной рациональностью. Следовательно, причинно-следственное понимание его движущих сил одновременно привлекательно и потенциально очень прибыльно. Тем не менее, учитывая скорость и информационную эффективность рынков, выявить причинно-следственные связи не только чрезвычайно сложно, но и выгоды от этого, как правило, недолговечны, поскольку рынок быстро усваивает информацию.

Причинное знание привлекательно, потому что оно может влиять на решения, изменяя наши ожидания относительно результатов. Он дает представление о том, какую информацию нам следует искать — как следует взвешивать каждую часть информации и на какие переменные следует ориентироваться — если мы не можем напрямую манипулировать результатом.

Но как мы получаем это причинное знание? Мы можем представить себе ситуации, в которых участники рынка и бизнес задаются вопросом, почему или как что-то произошло? Но точно сформулировать эти вопросы обратного каузального вывода — невыполнимая задача. Это станет апостериорным явлением.

Даже если бы все прошлые данные были доступны и мы правильно поняли и интерпретировали их, мы не можем гарантировать, что будем действовать в соответствии с ними. Литература по статистике и эконометрике, посвященная причинно-следственным связям, вместо этого фокусируется на прямых причинно-следственных вопросах или «следствиях причин». То есть, что произойдет, когда или что, если . . . Он не фокусируется на обратном причинно-следственном выводе или «причинах следствий» — то есть, почему это происходит — причем последние часто вдохновляют первые.

Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь

В любом вводном курсе статистики или экономике 101 студенты учат мантру «корреляция не подразумевает причинно-следственную связь». Тот факт, что две или более вещей изменяются вместе, не обязательно означает, что одна из них является причиной или причиной другой. Тем не менее, наше эвристическое мышление хочет связать их, хотя корреляция не является ни необходимой, ни достаточной для установления причинно-следственной связи. Корреляция не объясняет, почему или как, а просто отмечает, что изменения происходят вместе.

Итак, что стоит за нашей тенденцией ошибочно принимать корреляцию за причинно-следственную связь? По словам Майкла Р. Вальдмана, есть по крайней мере три предубеждения, которые могут дать объяснение. Это предвзятость представления, когда мы придаем большее значение определенной информации; предвзятость подтверждения, при которой мы искажаем данные, чтобы подтвердить наше предыдущее мнение; и иллюзия предвзятости контроля, когда мы верим, что имеем большее влияние на наше окружение, чем на самом деле.

Но причинность — это больше, чем корреляция. Он указывает на то, что одно событие, процесс или состояние, то есть следствие или зависимая переменная, является результатом возникновения другого события, процесса или состояния, или причины, или независимой переменной. Причина хотя бы частично ответственна за следствие, тогда как следствие хотя бы частично зависит от причины. Питер Спиртес, Кларк Глимур и Ричард Шейнс более формально описывают это как стохастическую связь между событиями в вероятностном пространстве, где одно событие вызывает другое событие.

Вероятность является важным аспектом, поскольку причина делает следствие более вероятным. Однако Джеймс Вудворд объясняет, что причинность имеет дело с закономерностями в данной среде, которые выходят за рамки ассоциативных или вероятностных отношений, потому что помогают нам лучше понять, как изменяется следствие, когда мы манипулируем причиной.

Дизайн исследования

В нашем исследовании мы систематически просматривали рецензируемые журнальные статьи о причинно-следственных связях на фондовых или фондовых рынках, актуальных для профессионалов в области инвестиций и финансов за 11-летний период. В нашу выборку вошли только статьи, посвященные тестам на причинно-следственные связи и в основном посвященные фондовым рынкам.

Наш анализ выявил пять важных выводов о литературе по причинно-следственным связям:

1. Для измерения причинно-следственной связи предпочтение отдается методам количественной оценки.

Среди них выделяются методы, основанные на корреляции, особенно двумерный критерий причинности CWJ Granger. Эти 27 двумерных тестов Грейнджера, наряду со многими многомерными тестами причинности Грейнджера и причинно-следственной связью Грейнджера в рамках нелинейных данных, приводят нас к выводу, что причинно-следственная связь на фондовых рынках преимущественно понимается как предсказание.

2. Отсутствие методов качественной оценки подчеркивает слабость текущих исследований по проверке причинно-следственных связей.

Эти методы, основанные на эвристике, больше всего помогут специалистам по инвестициям, когда речь идет об управлении неопределенностью или когда необходимо понять неизвестные неизвестные. Это открывает возможности для новых исследований в ближайшие годы.

3. Область тестирования причинно-следственных связей все больше переключается с прогнозирования на прогнозирование текущей погоды.

Вместо того, чтобы предсказывать последствия, оценка причинно-следственных связей может помочь нам понять, как устроен тот или иной аспект мира.

4. Распределение по времени показало небольшой рост интереса к теме из года в год.

2018 год стал исключением из 11 лет в нашем периоде выборки, когда было опубликовано 27 статей о причинно-следственных связях и фондовых рынках. Это на 10 больше, чем в среднем за год.

5. Индия, США и Китай были наиболее изученными странами в нашей выборке.

Учитывая размер этих стран и их академических сообществ, это неудивительно. Но это показывает, что есть достаточно места для анализа причинно-следственных связей на фондовых рынках других стран.

Если вам понравился этот пост, не забудьте подписаться на Предприимчивый инвестор.

Все сообщения являются мнением автора. Как таковые, их не следует рассматривать как рекомендации по инвестированию, и высказанные мнения не обязательно отражают взгляды Института CFA или работодателя автора.

Изображение предоставлено: ©Getty Images / happyphoton

Профессиональное обучение для членов института CFA

Члены Института CFA имеют право самостоятельно определять и сообщать о полученных кредитах профессионального обучения (PL), включая содержание на Предприимчивый инвестор. Участники могут легко записывать кредиты, используя свой онлайн-трекер PL.