Ankraj Nedir
Ankraj, bir menkul kıymetin bilinmeyen bir değerini değerlendirmek veya tahmin etmek için bir menkul kıymetin satın alma fiyatı gibi alakasız bilgilerin kullanılmasıdır.
Sabitlemeyi Anlama
Sabitleme, psikolojik bir ölçüt kullanımının, piyasa katılımcısının karar alma sürecinde orantısız olarak yüksek bir ağırlık taşıdığı davranışsal bir önyargıdır. Kavram, duyguların ve diğer yabancı faktörlerin ekonomik seçimleri nasıl etkilediğini inceleyen davranışsal finans alanının bir parçasıdır.
Yatırım bağlamında, sabitlemenin bir sonucu, sabitleme yanlılığı olan piyasa katılımcılarının, değer kaybetmiş yatırımları tutma eğiliminde olmalarıdır, çünkü gerçeğe uygun değer tahminlerini esaslara göre değil, orijinal fiyata sabitlediler. Sonuç olarak piyasa katılımcıları, menkul kıymetin satın alma fiyatına döneceği ümidiyle yatırımı tutarak daha büyük risk alırlar. Piyasa katılımcıları genellikle çapalarının kusurlu olduğunun farkındadır ve sonraki bilgileri ve analizleri yansıtacak şekilde düzenlemeler yapmaya çalışırlar. Bununla birlikte, bu ayarlamalar genellikle orijinal çapaların yanlılığını yansıtan sonuçlar üretir.
Ankraj Sapması
Sabitleme yanlılığı, bir finansal analist veya yatırımcı gibi bir finansal piyasa katılımcısının, değersiz bir yatırım satın almak veya aşırı değerli bir yatırım satmak gibi yanlış bir finansal karar vermesine neden olabilir. Sabitleme yanlılığı, satış hacimleri ve emtia fiyatları gibi önemli tahmin girdilerinden nakit akışı ve güvenlik fiyatları gibi nihai çıktıya kadar finansal karar alma sürecinde herhangi bir yerde bulunabilir.
Edinme fiyatları veya yüksek su markaları gibi tarihsel değerler ortak çapalardır. Bu, bir hedef getirisi elde etmek veya belirli bir miktarda net gelir elde etmek gibi belirli bir hedefi gerçekleştirmek için gerekli değerleri tutar. Bu değerler piyasa fiyatlandırması ile ilgisizdir ve piyasa katılımcılarının rasyonel kararları reddetmelerine neden olur.
Sabitleme, değerleme katları gibi göreli metriklerle bulunabilir. Menkul kıymet fiyatlarını değerlendirmek için genel kural değerleme katsayısı kullanan piyasa katılımcıları, bir menkul kıymetin kazanç artışı için daha büyük bir potansiyele sahip olduğuna dair kanıtları göz ardı ettiklerinde demirlemeyi gösterirler.
Mutlak tarihsel değerler ve bir hedefe ulaşmak için gerekli değerler gibi bazı çapalar yatırım hedeflerine zararlı olabilir ve birçok analist yatırımcıları bu tür çapaları reddetmeye teşvik eder. Piyasa katılımcıları, aşırı bilgi yükü ortamının doğasında var olan karmaşıklık ve belirsizlikle uğraşırken diğer çapalar da yardımcı olabilir. Piyasa katılımcıları, çapanın arkasındaki faktörleri belirleyerek ve varsayımları ölçülebilir verilerle değiştirerek ankraj sapmasına karşı koyabilirler.
Yatırım sürecinde karar vermekten ankraj yanlılığını ortadan kaldırmak için piyasaları etkileyen faktörlerin kapsamlı bir araştırma ve değerlendirmesi veya bir menkul kıymetin fiyatı gereklidir.
Önemli Çıkarımlar
- Ankraj, psikolojik bir karşılaştırmaya yönelik mantıksız bir önyargıyı tanımlayan davranışsal bir finans terimidir. ya da yatırımcılar.
Ankraj Sapması Örnekleri
Günlük yaşamda ankraj yanlılığı örnekleri bulmak kolaydır. Bir ürün veya hizmetin müşterileri genellikle bir mağaza tarafından işaretlenen veya bir satış elemanı tarafından önerilen fiyata dayalı bir satış fiyatına sabitlenir. Ürün için herhangi bir başka müzakere, gerçek maliyetine bakılmaksızın bu rakamla ilgilidir.
Yatırım yapan dünyada demirleme önyargısı çeşitli şekillerde olabilir.
Bir durumda, tüccarlar genellikle bir menkul kıymet satın aldıkları fiyata sabitlenirler. Örneğin, bir tüccar ABC $ 100 için hisse senedi satın aldıysa, ABC'nin onu etkileyen ilgili faktörlerin bir değerlendirmesine dayanan gerçek değerine bakılmaksızın, aynı hisse senedinin satışı veya daha fazla satın alınması için psikolojik olarak sabitlenecektir.
Bir diğerinde, analistler tarihsel rakamları düşünmek yerine belirli bir endeksin değerine belirli bir düzeyde bağlanabilirler. Örneğin, S&P 500 bir boğa koşusunda ise ve 10.000 değerine sahipse, analist eğilimi, bu indeks için oldukça geniş bir aralığa sahip olan standart değer sapmasını dikkate almak yerine bu şekle daha yakın olan değerleri tahmin etmek olacaktır.