Herding Behavior sa Pananalapi Pag-unawa sa mga Market Bubbles at Panganib

Mula sa aking pananaw bilang isang propesyonal sa pananalapi na may higit sa isang dekada ng karanasan sa quantitative analysis at behavioral finance, ang fenomeno ng herding behavior ay isang makabuluhang salik sa mga anomalya ng merkado at panganib. Inilalarawan nito ang isang sitwasyon kung saan ang mga indibidwal ay gumagawa ng mga desisyon na naaapektuhan ng mga aksyon ng mas malaking grupo, kadalasang hindi pinapansin ang kanilang sariling pribadong impormasyon o makatuwirang pagsusuri. Ang kolektibong panggagaya na ito ay maaaring magdulot ng mabilis na paggalaw ng presyo, mga bula sa merkado at pagbagsak, na lumilihis mula sa epektibong hypothesis ng merkado kung saan ang lahat ng magagamit na impormasyon ay agad na naipapakita sa mga presyo. Ang pag-unawa sa malawak na tendensiyang ito ng tao ay mahalaga para sa mga mamumuhunan, analyst, at mga tagapagpatupad ng patakaran na naglalakbay sa kumplikadong tanawin ng pananalapi.

Ang pag-akyat sa mga pamilihan ng pananalapi ay hindi lamang tungkol sa pagsunod sa karamihan; ito ay nagmumula sa isang pagsasama-sama ng mga sikolohikal na pagkiling at mga estruktural na insentibo. Ang aking malawak na trabaho sa pagsusuri ng datos ng merkado at sikolohiya ng mga kalahok ay paulit-ulit na nagbigay-diin sa ilang pangunahing mekanismo.

• Impormasyon ng Cascades: Ang mga mamumuhunan, lalo na ang mga may mas kaunting karanasan o limitadong impormasyon, ay maaaring makatwirang ipalagay na ang iba ay may mas mataas na kaalaman. Sa halip na gumastos ng mga mapagkukunan sa independiyenteng pananaliksik, inuulit nila ang mga nakitang aksyon, na lumilikha ng isang cascading effect kahit na ang mga paunang aksyon ay batay sa mali o hindi kumpletong impormasyon.

• Reputasyon at Panganib sa Karera: Madalas na humaharap ang mga tagapamahala ng pondo at mga institusyonal na mamumuhunan sa mga pamantayan ng pagganap at pagsusuri. Ang makabuluhang paglihis mula sa pag-uugali ng mga kapantay, kahit na ito ay pinatutunayan ng independiyenteng pagsusuri, ay maaaring magdala ng mga propesyonal na parusa kung ang salungat na pananaw ay napatunayang mali. Ito ay nagtutulak sa mga tagapamahala na “sumunod” sa konsenso upang maiwasan ang hindi magandang pagganap o ang paglabas na walang kakayahan, isang dinamika na madalas na tinatalakay sa mga propesyonal na bilog.

• Mga Bias sa Pag-uugali: Ang mga kognitibong shortcut tulad ng confirmation bias (paghahanap ng impormasyon na nagpapatibay sa umiiral na mga paniniwala) at social proof (paghuhusga na ang mga aksyon ng iba ay sumasalamin sa tamang pag-uugali) ay nagpapalakas ng mga tendensiyang magtipon. Sa mga panahon ng euphoria o panic, ang mga bias na ito ay maaaring mangibabaw sa lohikal na pangangatwiran, na nagreresulta sa hindi makatwirang kasiyahan o hindi nararapat na pagbebenta.

Habang ang mga kwalitatibong obserbasyon ng herding ay karaniwan, ang mga kamakailang pagsulong sa financial econometrics ay nagbibigay ng mas matibay, kwantitatibong pananaw. Ang aking pakikilahok sa mga makabagong pananaliksik, tulad ng gawaing iniharap sa “Creating Tail Dependence by Rough Stochastic Correlation…” ni László Márkus (2025: Tail Dependence), ay nag-aalok ng mga bagong pananaw kung paano nagiging maliwanag ang herding sa mga matitinding paggalaw ng merkado.

Ang pag-uugali ng pag-aalaga ay partikular na makapangyarihan sa panahon ng stress sa merkado, na nagreresulta sa isang phenomenon na kilala bilang tail dependence. Ito ay tumutukoy sa tumaas na posibilidad ng matinding sabay-sabay na paggalaw sa pagitan ng mga asset, na nangangahulugang kapag ang isang asset ay nakakaranas ng malaking positibo o negatibong kita, ang iba ay malamang na sumunod. Hindi tulad ng tradisyunal na ugnayan, na nahuhuli ang average na sabay-sabay na paggalaw, ang tail dependence ay partikular na nakatuon sa sabay-sabay na pag-uugali sa panahon ng mga matinding kaganapan—tama kapag ang pag-aalaga ay pinaka-nakakapinsala.

Ang pananaliksik ni László Márkus (2025: Tail Dependence) ay nagtatanghal ng mga sopistikadong metodolohiya na kinasasangkutan ang rough stochastic correlation na tumutugon sa isang fractional stochastic differential equation (SDE) upang i-modelo ang kumplikadong ugnayang ito. Ang pamamaraang ito ay lumalampas sa mga karaniwang modelo sa pamamagitan ng pag-account sa ‘roughness’ o hindi makinis na kadalasang nakikita sa mga financial time series, na nagbibigay ng mas tumpak na representasyon kung paano umuunlad ang mga ugnayan ng asset, lalo na sa mga stressed market conditions.

• Minutewise Data Insights: Isang kapansin-pansing halimbawa na nagha-highlight nito ay ang kanilang pagsusuri ng minutewise closing prices at log-returns ng mga stock na AAPL at MSFT sa loob ng dalawang linggong panahon (László Márkus, 2025: Tail Dependence, Figure 2). Ang mataas na resolusyon ng data na ito ay nagpapakita ng masalimuot na co-movements na maaaring hindi makita sa pang-araw-araw o lingguhang data. Sa mga panahon ng makabuluhang pagkasumpungin ng merkado, ang pinalaking tail dependence sa pagitan ng mga tila hindi magkakaugnay na tech giants na ito ay nagmumungkahi na ang malawak na damdamin ng merkado o mga tiyak na catalyst ay maaaring mag-trigger ng sabay-sabay na pagbili o pagbebenta, na nagpapakita ng pag-uugali ng herd. Ang kakayahang i-modelo ang mga banayad, mabilis na pagbabago sa correlation ay nagbibigay ng maagang babala para sa mga potensyal na epekto ng contagion.

• Fractional SDEs para sa Dynamic Correlation: Ang aplikasyon ng fractional SDEs sa pagmomodelo ng magaspang na stochastic correlation ay nagpapahintulot sa pagkuha ng long-range dependence at memory effects sa volatility at correlation, na mahalaga para sa pag-unawa kung paano ang nakaraang pag-uugali ng merkado ay nakakaapekto sa kasalukuyang mga pattern ng herding (László Márkus, 2025: Tail Dependence). Ang antas na ito ng detalyadong pagsusuri ay mahalaga para sa pagbuo ng matibay na mga estratehiya sa pamamahala ng panganib at para sa pagtukoy kung kailan ang mga idiosyncratic risks ay nagiging systemic dahil sa herding.

Ang pag-uugali ng herd ay malalim na nakakaapekto sa kahusayan ng merkado at nagdadala ng makabuluhang panganib sa katatagan ng pananalapi. Ang aking karanasan sa pagsusuri ng mga estruktura ng merkado ay patuloy na nagpapakita ng malawak na impluwensya nito.

• Nabawasan na Kahusayan ng Merkado: Kapag ang mga mamumuhunan ay hindi pinapansin ang pribadong impormasyon pabor sa mga aksyon ng grupo, ang mga kaugnay na datos ay maaaring hindi ganap na maisama sa mga presyo ng asset. Ito ay maaaring magdulot ng maling pagpepresyo, na lumilikha ng mga pagkakataon para sa arbitrage ngunit nagpapataas din ng posibilidad ng mga hindi napapanatiling bula ng asset o hindi nararapat na pagbagsak. Pinapahina nito ang kaisipan na ang mga merkado ay palaging sumasalamin sa pangunahing halaga.

• Pagpapalakas ng Sistematikong Panganib: Ang pag-aasam ng grupo ay maaaring magpabilis ng pagbagsak ng merkado o magpataas ng mga bula ng ari-arian. Sa panahon ng mga krisis, ang sama-samang pagtakbo patungo sa labas ay maaaring mag-trigger ng isang kakulangan sa likwididad, kung saan kahit ang mga fundamentally sound na ari-arian ay nagiging illiquid dahil sa malawakang pressure ng pagbebenta. Ito ay maaaring magdulot ng cascading effect sa iba’t ibang klase ng ari-arian at heograpiya, na nagreresulta sa sistematikong kawalang-stabilidad sa pananalapi. Ang pagkakaugnay-ugnay na binigyang-diin ng mga modelo ng tail dependence, tulad ng nakikita sa gawa ni László Márkus (2025: Tail Dependence), ay nagpapakita kung gaano kabilis ang lokal na pag-aasam ng grupo ay maaaring maging isang pandaigdigang salot.

• Tumaas na Volatility: Ang sabay-sabay na pagbili o pagbebenta na nagtatampok sa herding ay direktang nag-aambag sa pagtaas ng volatility ng merkado. Ang mabilis na pag-ikot ng presyo ay lumilikha ng isang kapaligiran ng kawalang-katiyakan, na nagpapahirap sa mga mamumuhunan na gumawa ng mga may kaalamang desisyon at nagpapataas ng potensyal para sa malalaking pagkalugi.

Bilang isang practitioner, ang pagkilala at estratehikong pagtugon sa pag-uugali ng herd ay napakahalaga. Kabilang dito ang isang halo ng matibay na quantitative analysis, disiplinadong prinsipyo ng pamumuhunan, at isang malalim na pag-unawa sa sikolohiya ng merkado.

• Yakapin ang Contrarianism (na may pag-iingat): Bagaman mahirap, ang pagbuo ng mga independiyenteng paniniwala at ang pagiging handang kumuha ng salungat na posisyon laban sa nangingibabaw na karamihan ay maaaring magbigay ng makabuluhang gantimpala. Gayunpaman, nangangailangan ito ng masusing pagsusuri sa mga batayan at isang matibay na balangkas ng pamamahala sa panganib, dahil ang pagsalungat sa karamihan ay maaari ring magdulot ng pansamantalang hindi magandang pagganap.

• Gamitin ang Advanced Analytics: Ang paggamit ng mga sopistikadong quantitative models, tulad ng mga kumukuha ng magaspang na stochastic correlation at tail dependence (László Márkus, 2025: Tail Dependence), ay maaaring magbigay ng masusing pag-unawa sa mga interdependencies ng merkado sa panahon ng stress. Ito ay nagbibigay-daan para sa proaktibong pagkilala sa panganib at ang pagbuo ng mas matatag na mga portfolio. Ang mga institusyon na nakatuon sa makabagong pananaliksik, tulad ng mga nagtataguyod ng kadalubhasaan sa mga larangan tulad ng “Modeling Multivariate Financial Time Series and Computing” (László Márkus, 2025: Tail Dependence), ay nasa unahan ng pagbuo ng mga kritikal na tool na ito.

• Magpokus sa Pangmatagalang Pundasyon: Ang pag-akyat ng karamihan ay madalas na nagdudulot ng panandaliang paglihis ng presyo mula sa pundamental na halaga. Ang pagpapanatili ng isang pangmatagalang pananaw sa pamumuhunan at pag-angkla ng mga desisyon sa wastong pagsusuri ng pundasyon ay tumutulong sa mga mamumuhunan na maiwasan ang pag-impluwensya ng pansamantalang kasiyahan o takot sa merkado. Ang aking karanasan, na umaayon sa mga prinsipyong madalas na binibigyang-diin ng mga nangungunang guro sa pananalapi, kabilang ang mga nasa mga institusyon tulad ng JAGSoM (JAGSoM Faculty Profile: Prof. Pooja Gupta), ay nagtatampok sa patuloy na kahalagahan ng pamamaraang ito.

• Pagkakaiba-iba at Katatagan ng Portfolio: Bagaman hindi ito isang perpektong lunas, ang maingat na pagkakaiba-iba sa mga hindi magkakaugnay na asset ay maaaring mabawasan ang epekto ng pagkasira na dulot ng herd mentality. Ang pag-unawa at pagmomodelo ng tail dependence, tulad ng ipinakita ng mga kamakailang pananaliksik, ay nagiging mahalaga dito upang matiyak ang tunay na pagkakaiba-iba kapag ito ay pinaka-mahalaga - sa panahon ng pagbagsak ng merkado.

Ang pag-uugali ng herd ay isang hindi matanggal na katangian ng mga pamilihang pinansyal, nakaugat sa sikolohiya ng tao at pinalakas ng pagkakaugnay-ugnay. Malayo sa pagiging isang simpleng anekdota, ito ay isang nasusukat na puwersa, partikular na maliwanag sa mga matinding sabay-sabay na paggalaw ng mga asset. Sa pamamagitan ng pag-unawa sa mga mekanismo nito, paggamit ng mga advanced na analytical tools tulad ng rough stochastic correlation at tail dependence at pagpapanatili ng isang disiplinadong pananaw sa pangmatagalan, mas mahusay na makakapag-navigate ang mga mamumuhunan at kalahok sa merkado sa malawak na impluwensya nito at makabuo ng mas matibay na mga estratehiyang pinansyal.