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SUN · 2020年11月07日

经典题R8的3.1题

这道题第三问,woluld you sell a recent equity investment ...?选anchoring李老师说因为new infor,他锚定住了之前的股票价格。

三个问题

1.那是如果他回答没有卖,说明锚定了之前的价格,说明有anchoring bias吗?那就很奇怪了,如果他没有卖,那就是要不status quo懒得做分析,要不conservatism bias过于保守不接受新信息。但是这道题并没有说他怎么回答,所以为啥不能是status quo呢?

2.讲经典题的时候李老师也说了,representativesness在很多题里也是指根据最新的情况做出判断(如果不知道这一点,至少两年的真题做不出来答案)即overweight importance of the most recent overservation,为啥这题都announcement 了,却不能选representative bias

3.之前有助教的回复,说这道题锚定了一个隐含的价格,我是实在没看出来这句询问的话,在哪里体现出来知道客户锚定了以前的价格?

2 个答案
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王琛_品职助教 · 2020年11月08日

> 关于2的那个回复我在问之前看了,两个问题,一个是题干没有直接或者间接的说这个人会参考或者考虑之前的股票价格。第二个是这是诊断,是问问题,企鹅老师说不愿意卖。但是其实这时候还是在问的阶段没有答复啊。


- 你的问题我理解,我是这样考虑的


- 关于为何不选 representativeness,如果题干有描述,之前发生过类似情形,做了某种选择,导致了某种结果。现在又发生了类似情形,基于过去的选择和结果,做了决定,我觉得可以是 representativeness。这么说有点抽象,结合题干的描述
- 如果一年前你刚买了一只股票,管理层就发公告说盈利下降,然后你就卖了 (只是代表其中一个选择,你也可以没卖), 结果股价下降了,你积累了一种经验。然后一年后,你刚买了另一只股票,管理层也发公告说盈利下降了,你基于过去的经验,卖了股票。我认为可以说是 representativeness
- 但是题干,并没有说之前你也有类似的情形,所以我认为这里说 representativeness 有些牵强


- 关于你追问的第二个小问题 "但是其实这时候还是在问的阶段没有答复啊。",我不认同。因为诊断问题的作用,就是通过投资者的回答,判断是否可能存在某种偏差。如果投资者对第三问的回答,是他会卖出,那么结论就是他可能没有 anchoring bias; 如果他回答不会卖出,那么结论就是他可能有 anchoring bias


- 不知道我这样说,你是否认同。因为行为金融不像数量科目,数量科目的知识点,有确定的计算公式,所以对与错的界限非常明显。如果这道题实在还是让你困惑,不妨记住这道题的结论,因为考试时,协会的态度,借用黄教主的名言就是:我不要你觉得,我要我觉得
- 即使咱俩在这讨论十几个回合,最终你还是认为就不选 anchoring bias 也没关系,但是建议考试时,如果巧合出现了同一个考点,即便你心里有一万个不情愿,也建议还是回答 anchoring bias

王琛_品职助教 · 2020年11月07日

- 这道题我是这样理解的:首先题干的大前提是 "most likely to reveal",即最能反映的偏差,而不是唯一对应的偏差;其次考察的知识点是 Basic Diagnostic Questions For Behavioral Bias,参考基础班讲义 P116-P118。咱们在分析的时候,要尽量结合题干关键词和考察知识点


- 问题 1,为何不选 status quo。我觉得这个还是很好区分的,你可以看一下 status quo 的定义和结果 (参考基础班讲义 P101),以及诊断问题 (参考基础班讲义 P116)。从诊断问题的关键词来看,如果是 status quo, 应该强调的是频率,比如 "How frequently" "the frequency of your trading" 。第三问,明显只是说某一次特殊的情况,并没有强调频率,所以我觉得不选 status quo,还是很合理的


- 问题 2 ,为何不选 representativeness ,我觉得分析思路还是再看一下偏差对应的诊断问题 (基础班讲义 P116-P118),也请参考之前的问答:https://class.pzacademy.com/qa/36125


- 问题 3,看不出锚定价格。我找了一下原版书中对 anchoring 的解释,其中有一句话 (P67) 可以参考,和这个诊断问题类似:"As a result of anchoring and adjustment bias, FMPs may stick too closely to their original estimates when new information is learned. For example, if the FMP originally estimates next year’s earnings for a company as $2.00 per share and the company experiences difficulties during the year, FMPs may not adequately adjust the $2.00 estimate given the difficulties."

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