Por Jaell Espinoza
Un
ejemplo de aprendizaje social es el comportamiento de rebaño, el cual implica
que los agentes cambian su comportamiento, por medio de sus decisiones (de la
compra a la venta o viceversa) en función de lo que hacen otros agentes, es
decir siguen a la multitud. En el contexto de los mercados financieros, para
que un inversor imite las decisiones de otros, debe conocer y estar
influenciado por las acciones de los demás participantes. Cuando se genera
comportamiento de rebaño en mercados financieros ocurren alteraciones, por
ejemplo, los precios de los activos financieros que se transan en el mercado
pueden moverse sustancialmente, además se induce hacia una menor liquidez y
mayor volatilidad de los precios en el mercado (Park
& Sabourian, 2011).
El comportamiento de rebaño puede afectar no soló las decisiones financieras, sino también otras como las relacionadas a los procesos electorales para ejercer el voto. A veces los votantes adoptan estrategias sencillas para decidir su voto como: ¿cuál es el candidato de mi familia? ¿o de mi jefe? incluso de amigos o personas de pantalla. A diferencia de tomar tal decisión de una manera más individual, en base a una reflexión de las consecuencias implciadas por las propuestas de los candidatos.
Está investigación relaciona el comportamiento de rebaño con la aversión al riesgo de los sujetos participantes. Todos tenemos o enfrentamos riesgos al tomar diferentes decisiones. Pero ante una decisión similar, por ejemplo invertir en un proyecto de bienes raíces o en un negocio de comida, varios individuos pueden presentar distintos niveles de riesgo. Algunos serán más conservadores en cuanto a la cantidad de dinero invertida o el retorno esperado; otros serán, por el contrario, más aventados y optimistas. Los primeros se dice en la teoría económica que son más adversos al riesgo, miestras que los segundos son más bien amantes al riesgo. Entre estás dos categorías se encuentran aquellos que se dice presentan un comportamiento neutral al riesgo.
En mi investigación se utilizó un diseño experimental en laboratorio, para
determinar la relación que existe entre la probabilidad de tener comportamiento
de rebaño y el nivel de aversión al riesgo de los participantes. Con este propósito
se planteo un experimento de dos etapas, la primera para medir aversión al
riesgo, y la segunda para medir comportamiento de rebaño, a través de la
metodología de cascadas de información.
En la primera etapa se midió el nivel de aversión al riesgo de los sujetos involucrados en el estudio,
para lo cual se utilizó la metodología propuesta por Charness y Genicot
(2004), con una variación que incluye la metodología propuesta por Choi,
Fisman, Gale y Kariv (2007). La segunda, referente a la generación del
comportamiento de rebaño en el laboratorio, esto por medio de la implementación
de cascadas de información.
Se
encontró que la probabilidad de que ocurra comportamiento de rebaño (HERD=1),
es 29.27% al considerar a todos los predictores en sus valores medios. Además,
a través de la metodología del experimento de laboratorio utilizado en esta
investigación, se puede concluir que el nivel de aversión al riesgo de los
agentes influye en la probabilidad de que exista comportamiento de rebaño,
medido por medio de cascadas de información. Es decir, se ha podido demostrar
que la hipótesis planteada se cumple, ya que mientras mayor sea
el nivel de aversión de los sujestos tomando decisiones financieras, más probable es
que se ignore la información privada, y se actúe en función de lo que está
sucediendo en el mercado.
Sin
embargo, es preciso señalar que a pesar de que la intuición acerca de que mayor
nivel de aversión al riesgo conduce a una mayor probabilidad de comportamiento
de rebaño, los resultados obtenidos no son robustos, por la falta de
significancia encontrada en los coeficientes asociados a estas variables. Por
lo tanto, no se puede realizar conclusiones fuertes al respecto.
Los
resultados que se obtienen del análisis confirman la intuición planteada, sin
embargo, no son concluyentes por falta de significancia estadística en ciertos
estimadores de las variables. Actualmente, me encuentro realizando una versión revisada del mismo para optimizar el diseño.
Referencias
Choi, S., Fisman, R.,
Gale, D. M., & Kariv, S. (2007). Revealing preferences graphically: An old method
gets a new tool kit. American Economic Review, 97(2), 153–158.
Genicot, G. &
Charness, G. (2004). An experimental test of risk-sharing arrangements. Meeting
Papers 807, Society for Economic Dynamics.
Park, A. &
Sabourian, H. (2011). Herding and contrarian behavior in financial markets.
Econometrica, 79(4), 973–1026.
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