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Daniel Kahneman y Richard Thaler: las finanzas conductuales y por qué las reglas nos protegen de nosotros mismos

Ideas de inversión Ideas explicadas con datos de las carteras de seis inversores

Un psicólogo y un economista que demostraron que las personas no son los calculadores serenos que suponía la teoría clásica. Aversión a las pérdidas, cuentas mentales, empujoncitos y por qué un robot con reglas fijas no entra en pánico.

Quiénes fueron

Daniel Kahneman (1934–2024) fue un psicólogo israelí-estadounidense que pasó la mayor parte de su carrera en la Universidad Hebrea, en Princeton y en otros lugares. Durante décadas trabajó con Amos Tversky (1937–1996); sus artículos conjuntos sobre cómo juzgan y deciden las personas en la incertidumbre fundaron un campo nuevo. En 2002 Kahneman recibió el premio Nobel de Economía, aunque era psicólogo; Tversky había muerto en 1996 y el premio no se concede a título póstumo.

Richard Thaler (nacido en 1945) es un economista de la Universidad de Chicago que llevó estos hallazgos a la economía y a las finanzas. Recibió el Nobel en 2017. Kahneman escribió el superventas Pensar rápido, pensar despacio (2011); Thaler escribió Misbehaving (2015) y, junto con el jurista Cass Sunstein, Nudge (2008).

Las ideas centrales

En 1979 Kahneman y Tversky publicaron la teoría de las perspectivas en la revista Econometrica. Sus puntos principales son sencillos. Las personas juzgan un resultado como ganancia o pérdida respecto a un punto de referencia, normalmente lo que tienen ahora o lo que pagaron, y no como un nivel final de riqueza. Una pérdida duele más de lo que alegra una ganancia igual; la estimación que suele citarse es de aproximadamente el doble, y se llama aversión a las pérdidas. Y las personas reaccionan de forma distorsionada a las probabilidades pequeñas: pagan de más por billetes de lotería y por seguros contra sucesos remotos.

Su programa más amplio, a menudo llamado heurísticos y sesgos, mostró que la mente usa atajos que casi siempre funcionan y a veces fallan en una dirección previsible: el anclaje en una cifra que acabamos de ver, el exceso de confianza en nuestras propias previsiones, el cálculo de la probabilidad según lo fácil que sea recordar un ejemplo. Kahneman describió una forma de pensar rápida e intuitiva y otra lenta y laboriosa, y sostuvo que la rápida decide mucho más de lo que admitimos.

Cómo funciona en la práctica

Thaler añadió conceptos que encajan con el comportamiento ante el dinero. El efecto dotación: valoramos más lo que poseemos que lo mismo antes de poseerlo; en los conocidos experimentos con tazas, los dueños pedían mucho más de lo que los compradores querían pagar. La contabilidad mental: repartimos el dinero en bolsillos con etiqueta, como una paga extra, los ahorros o el dinero ganado de golpe, y tratamos el mismo euro de modo distinto según la etiqueta. La aversión miope a las pérdidas, junto con Shlomo Benartzi: cuanto más a menudo se mira la cartera, más a menudo se ve una pérdida y menos riesgo se está dispuesto a asumir.

Los investigadores que siguieron esta pista hallaron en las cuentas de los pequeños inversores un patrón conocido. Tienden a vender los ganadores demasiado pronto y a conservar los perdedores demasiado tiempo, porque vender un perdedor vuelve real la pérdida. Operan más de lo que les conviene, y los hogares más activos ganaban menos tras los costes. Compran después de las subidas y venden después de las caídas. La respuesta práctica de Thaler fue el empujoncito, o nudge: cambiar el entorno, no a la persona. La inscripción automática en un plan de pensiones y el plan Save More Tomorrow, en el que los empleados se comprometen de antemano a ahorrar parte de sus futuras subidas de sueldo, aumentaron el ahorro sin pedir a nadie que fuera más disciplinado.

Qué muestran seis carteras actuales

Una declaración no muestra emociones, pero sí conducta. Berkshire Hathaway abre o cierra de media el 1,0 % de su cartera por trimestre, y Duquesne el 23,8 %: uno mantiene casi todo durante años, el otro cambia una cuarta parte cada tres meses. La tabla no prueba que ninguno de los estilos sea el correcto, pero ambos son reglas, y los inversores más conocidos son los que encontraron una regla adecuada a su temperamento y la mantuvieron en los años malos.

Las carteras concentradas son la prueba más dura de la aversión a las pérdidas. Pabrai tiene 4 acciones, la mayor con el 43,3 % de su cartera; aguantar eso durante una caída de un tercio exige un estómago que pocos tienen. Buffett ha dicho a menudo, con sus palabras, que hay que ser temeroso cuando otros son codiciosos y codicioso cuando otros son temerosos, lo cual describe sin adornos cómo comportarse frente a los sesgos descritos aquí. Decirlo es fácil; hacerlo es lo raro.

Seis carteras reales una al lado de otra, según el último informe de cada inversor (Form 13F, solo acciones cotizadas en EE. UU.). Las posiciones efectivas son el número de posiciones de igual tamaño que estarían tan concentradas como la cartera real: uno dividido entre la suma de los pesos al cuadrado. Abiertas o cerradas es el promedio de los cuatro trimestres de la mitad del peso conjunto de las posiciones que se abrieron o se cerraron.

Dónde se cuestiona

Hay varias críticas. Algunos resultados famosos han sido difíciles de reproducir, y el propio Kahneman dijo más tarde que en su libro había confiado demasiado en pequeños estudios sobre el priming. Algunos investigadores sostienen que la aversión a las pérdidas es más débil, o depende más de la situación, de lo que sugerían los primeros trabajos. Los defensores de los mercados eficientes responden que los sesgos no producen beneficio automáticamente: un error de la multitud puede ser real y aun así no ofrecer una vía clara para ganar con él tras los costes.

Los empujoncitos también tienen sus críticos, que señalan que los efectos suelen ser menores en los grandes ensayos que en los primeros estudios y que alguien debe decidir en qué dirección empujar. Y conocer un sesgo no hace inmune a él: Kahneman dijo en entrevistas que, tras décadas de estudio, seguía siendo tan propenso a estos errores como cualquiera.

Qué llevarse de todo esto

Conozca su punto de referencia y pregúntese si compraría hoy lo que tiene, si no lo poseyera. Fije las reglas antes de la tormenta, mientras está tranquilo: cuánto mantener, cuándo reequilibrar, cuándo vender. Mire la cartera con menos frecuencia. Automatice lo que pueda, porque un valor por defecto que no hay que recordar vale más que una decisión para la que hay que reunir valor. Anote por qué compró, para no poder reescribir después su propia historia.

Esto es la explicación de una investigación, no una recomendación de comprar o vender nada.

Dónde se encuentra con nuestros robots

Esta es la razón principal por la que nuestros robots existen como reglas. Cada uno opera según una regla fijada de antemano: no siente miedo en un mal día, no espera por orgullo a que un perdedor se recupere y no persigue lo que subió la semana pasada. Cada operación es pública y cada cuenta es virtual, de modo que el historial es el registro de una regla y no de un estado de ánimo. También es cierto lo contrario: un robot no tiene criterio, y una regla puede estar equivocada mucho tiempo.

La lección honesta es para el lector humano. Mire la peor caída en la página de un robot y pregúntese si habría respetado la regla durante ella. Una regla que se abandona en el fondo da las pérdidas y ninguna recuperación. Los análisis de abajo explican cada regla y sus puntos débiles.

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