※本サイトは一部アフィリエイトプログラムを利用しています

注目記事

損失を嫌う人間の本能「損失回避性」 長期投資では儲かるチャンスを逃してしまう

投資 投資哲学
損失を嫌う人間の本能「損失回避性」 長期投資では儲かるチャンスを逃してしまう
「いまからコインを投げます。

表が出たらあなたは1万円失います。

裏が出たら1万500円もらえます。

何回でもチャレンジできます。」

コイントスゲーム

あなたはチャレンジしますか?

大数の法則

コイントスゲームのような法則を「大数の法則」といいます。

サイコロも、投げる回数を多くすれば、自然と各目の出る確率は六面体のサイコロなら6分の1ずつに限りなく近づいていきます。

コイントスゲームで表と裏が出る確率は、五分五分です。

短期間だけで見ると、表が連続で出てお金をたくさん失うこともあるでしょう。

しかし、このゲームは、「何回でもチャレンジできる」という条件です。

コインの表と裏が出る確率は、繰り返せば繰り返すほど五分五分になっていきます。

サイコロを投げる

保険料などの算出にも使われる

交通事故やガンなどの各種保険はこの大数の法則を利用し、「統計上は自社が損をしない保険料を算出」しています。

そうしないと保険会社が赤字になってしまいます。

期待よりも恐怖の方が大きい

期待よりも恐怖の方が大きい

確率は五分五分ですから、1万500円-1万円=500円になります。

得がプラスの500円に傾いています。

後は「やればやるほど儲かるゲーム」になります。

しかし、多くの場合、人はこの儲かるゲームに参加しません。

なぜでしょうか。

「損失回避性」

大変乱暴に言いますと

「人は利得に対して、損失の方が1.5倍~2.5倍程度きらい」

という性質があります。

先ほどのコインゲームだと、次のような設定だと多くの人が参加すると考えられます。

「いまからコインを投げます。

表が出たらあなたは1万円失います。

裏が出たら2万5,000円もらえます。

何回でもチャレンジできます。」

この場合、直感的にも「これならお得そうだ!」と感じます。

ただ、本当は最初の条件でも「これなら絶対にお得!」と感じて良いのです。

しかし、多くの人は直感的に損失が嫌いなので、過度に拒否反応を示し、正しい答えを見出せなくなってしまいます

損失回避性:1979年 ダニエル・カーネマン&エイモス・トベルスキー(ダニエル・カーネマンは2002年ノーベル経済学賞受賞)

動物的には「損が嫌い」は正解

もっとも、原始的な生活ではこの「損失が過度に嫌い」という人の本能的な性質は重要だったと考えられます。

例えば、サバンナで果実を取ろうと茂みにむやみに入ると、肉食獣に襲われるかもしれません。

そのような世界では損失回避的であることが結果として、長生きをし易くなり、全体としての収益が上がりやすいかもしれません。

資産形成では不正解もある

現代の資産形成においては、損失を過度に怖がるのは不正解になり勝ちかもしれません。

例えば、株式クラスの市場平均に長期分散投資をした場合は、過去20年などの平均リターンは計測する期間によって異なりますが、3~6%程度でした。

長期的に見た場合は、リスク資産に個人型確定拠出年金などで投資をした場合、プラスになったのですが、多くの人は過度に損失を嫌うので、自らそのチャンスを逃してしまうので投資をしません。

最初の問題は、長期投資の平均リターン(5%)に近いものです。

損失回避的な方に傾き過ぎていませんか?

「いまからiDeCo(イデコ)で株式クラスへ長期分散投資を40年間します。

一例ですが、景気の悪い年にはあなたは50%損をするとします。

景気が良い年には55%上がるとします。

おまけに各種の税金がお得になる特典も付いてきます。」

iDeCo(イデコ)で資産形成をしますか? しませんか?

iDeCo(イデコ)で資産形成をしますか?

もちろん、上記の数字は未来のことなので「あてになりません」し、未来を保証するものでもありません。

ただ、合理的な資産形成においては、個人の決定が本能的に「損失回避的な方に傾き過ぎていないか?」をじっくりと考えてみるべきではないでしょうか。(執筆者:佐々木 裕平)

《佐々木 裕平》
この記事は役に立ちましたか?
+0

関連タグ

佐々木 裕平

佐々木 裕平

金融教育研究所という事業所を運営しながら「普通の人のためのお金の増やし方」をお伝えしています。1級FP技能士としての正確な知識を背景に、楽しく分かりやすく、をモットーに活動しています。書籍「入門お金持ち生活のつくり方」(こう書房)ではAmazonkindleランキング全体1位を達成しています。 寄稿者にメッセージを送る

今、あなたにおススメの記事

特集