Creative Commons License

Waterfall Theory of Motivation and Intelligence by Nadeshda Sheveleva and Pavel Korsukov is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License.
Permissions beyond the scope of this license may be requested at contact information.

Водопадная теория мотивации и интеллекта

Применение теории в экономике, рекламе и маркетинге

Надежда Шевелева, Павел Корсуков

Part I. Как построить прогноз для рыночной стоимости акций на основе параметров мотивации

1 Ситуация, в которую попадают люди на фондовом рынке

Фондовый рынок целиком и полностью построен на желание людей заработать деньги. Фактически, это площадка, на которой одновременно сталкиваются люди с желанием заработать денег. У каждого из этих людей есть мотивация для участия в торгах. Компоненты этой мотивации могут быть различными, но результат один и тот же: люди приняли решение участвовать в торгах.
Фондовый рынок построен вокруг рыночной стоимости акций. Так как акция - это договор с фиксированной стоимостью, то можно упрощенно сказать, что на рынке обращаются бумаги с известной стоимостью. Акции стандартизированы, поэтому можно упрощенно принять, что все акции изначально имеют одинаковую стоимость (их номинальная цена одинакова).
Например, на рынке есть акции компании Blackberry и компании Nokia. Допустим, что изначально каждая акция стоит $10. Тогда компании будут различаться только по количеству акций на рынке. Это позволяет легко сравнивать акции между собой, выводить их рыночную стоимость на одном графике и обменивать одни акции на другие.
Если принять, что за каждой акцией стоят реальные пассивы и активы компании (офисы, оборудование и деньги на счетах), то можно сказать, что весь фондовый рынок - это торговля купюрами по $10 , которые принадлежат разным компаниям.
То есть объективно, в реальном мире, нет никакой разницы между $10 одной компании и $10 другой компании. Но здесь возникает интересная ситуация - люди хотят купить $10 у одной из компаний дороже, чем у другой. Фактически, рыночная стоимость акций отражает желание участников рынка платить больше или меньше за 10 долларовую купюру. Здесь наблюдается прямая аналогия с мотивацией участников 20 долларового аукциона, который мы затрагивали при обсуждении базовых понятий Теории Мотивации.
Если покупатель очень сильно хочет купить акции компании, то он готов платить больше чем $10 за 10 долларовую купюру. Считается, что рыночная стоимость акций - это точка равновесия между спросом и предложением. Это не совсем так. Спрос можно рассматривать как мотивацию покупателя, но предложение не всегда основано на мотивации продавца. На фондовом рынке всегда существует третья сила - брокеры и спекулянты. Рыночная стоимость акций может надуваться за счет биржевых спекуляций, либо искусственно занижаться с помощью слухов и домыслов.
Например, вы имеете неограниченные финансы и у вас есть желание купить акции Национального Банка. Вы покупаете 1000 акций по стоимости $10. Рынок немедленно реагирует и стоимость акций становится $12. Вы покупаете еще 1000 акций. Стоимость взлетает до $15. И так далее, пока вы не решите, что цена стала слишком высокой. Например, платить по $20 за 10 долларовые купюры, принадлежащие Национальному Банку вы считаете сумасшествием. В этот момент вы перестанете покупать акции.

2 Механизмы образования цены на акцию

Таким образом, можно утверждать, что рыночная цена акции имеет лишь один смысл: это значение затрат, которые уравновешивают функцию мотивации покупателя. Затраты выражены в условных единицах - долларах. Поэтому, весь фондовый рынок построен вокруг оценки мотивации людей. Инвестиционные банки вкладывают огромные деньги в разработку систем оценки рисков и прогнозирования рынка ценных бумаг. По своей сути, все эти систему делают одно и то же - оценивают мотивацию людей на покупку акций.
Используем теорию мотивации и посмотрим как обычный покупатель принимает решение купить те или иные акции. Поскольку цена акций - это значение затрат, которые уравновесят функцию мотивации, то из уравнения функции мотивации и условия равновесия можно оценить компоненты, влияющие на цену акций. Напомним уравнение функции мотивации :
f (s, t) = (M (s, t) − C (s, t) + P (s, t) + B (s, t)) + (ME (s, t) − CE (s, t) + PE (s, t) + BE (s, t)) + I (s, t)
Условием равновесия будет снижение значений функции мотивации ниже уровня принятия решения:
f (s0, t) = SOL
Таким образом рыночная цена акций будет определяться уравнением:
C (s, t) = (M (s, t) + P (s, t) + B (s, t)) + (ME (s, t) − CE (s, t) + PE (s, t) + BE (s, t)) + I (s, t) − SOL
Итак, стоимость акции будет зависеть от текущей доходности (доля текущей доходности одинакова для стандартизированных акций). Например, текущая доходность будет $5 долларов для всех акций на рынке. На цену будет влиять возможная доходность. Этот компонент может по разному оцениваться, но принцип оценки такой же, как и при работе модуля оценки ситуаций: чем больше вы знаете о компании, тем точнее оценка возможных доходов. В нашем примере возможная доходность при первичном размещении будет составлять $5 долларов, а на вторичном рынке будет оцениваться аналитиками.
Мнение толпы будет добавлять стоимости акциям. Если большинство участников рынка уверенны в светлом будущем компании, то стоимость таких акций будет выше. Естественно, что мнение рынка о компании никак не связано с деятельностью самой компании. Поэтому, рыночная стоимость акций не может отражать реальную способность или не способность компании быть успешной.
Параметры физического воздействия имеют свое влияние только в случае не стабильности конкретного покупателя. Их можно не учитывать для массовых операций на рынке ценных бумаг. Параметр интереса имеет ключевое значение при первичном размещении. Уровень принятия решения может разнится у отдельных покупателей, но статистически имеет свои границы. В упрощенной модели его можно рассматривать как постоянную.

3 Манипулирование и спекуляции на фондовом рынке

Поскольку мотивация отдельных участников рынка влияет на стоимость акций, то существуют люди, которые могут повысить или понизить стоимость акций с помощью простых психологических манипуляций. Манипулятивные техники будут теми же что и для манипуляций отдельными людьми или управления толпой. 95% участников рынка не будут самомотивированы. Вместо этого они будут опираться на существующие решения и на поведение остальных участников. Поэтому, чтобы организовать биржевую панику, достаточно подбросить несколько слухов, которые повлияют на компонент чужого мнения. Затем нужно активно действовать в соответствии с этими слухами, чтобы стать первым участником торгов. После слухов, участники рынка будут иметь повышенную мотивацию (в силу большой зависимости от чужого мнения) и начнут искать решение. Первый, кто начнет действовать, даст остальным первое решение. Оптимизация в интеллекте каждого участника рынка подхватит это решение и выдаст его как результат поиска решения. Весь рынок очень быстро перейдет к повторению решения первого участника. После этого уже не будет иметь значение как поменялась мотивация первого участника. Спекулянт может полностью изменить свою стратегию торговли акциями и заработать на биржевой панике.
Фондовый рынок чрезвычайно уязвим для манипуляций, если у спекулянта есть влияние на параметры мотивации участников.

4 Практическое применение моделей прогнозирования рыночной стоимости акций

На основе уравнения рыночной стоимости акций можно построить прогностическую модель. Уточнение функций отдельных параметров для такой модели выходит за рамки нашего повествования и доступно лишь на персональных консультациях.
Скажем лишь, что неточность в прогнозировании стоимости акции приводит к слишком поздней покупке акций с возможным ростом или слишком раннему сбросу акций в ожидании падения. Конкуренция между системами прогнозирования ценных бумаг ежегодно стоит компаниям огромных денег. Возможность применения теории мотивации в таких моделях может дать очень точные результаты.
Как ни странно, именно от инвестиционных банков мы ожидаем появления технологии искусственного интеллекта. Эти компании сейчас имеет наибольшее количество информации и математических моделей чтобы построить человекоподобный искусственный интеллект. По нашим наблюдениям, и японские исследователи и ИТ гиганты, в лице Google, все еще далеки от прорыва в области искусственного интеллекта.