Saturday, July 2, 2022

Creating liberating content

Tại sao nên đầu...

Tại sao chúng ta nên đầu tư tài chính? trước khi giải quyết...

Branch Office là gì?

Văn phòng chi nhánh là gì? Văn phòng chi nhánh là một địa điểm,...

Roy’s Safety-First Criterion (SFRatio)...

Tiêu chí An toàn-Trên hết của Roy - SFRatio là gì? Tiêu...

Martial Law là gì?

Thiết quân luật là gì? Thiết quân luật là luật do quân...

Heuristics là gì?

Heuristics là gì?

Kỹ thuật heuristic, hay heuristic, là bất kỳ cách tiếp cận nào để giải quyết vấn đề sử dụng một phương pháp thực tế hoặc các phím tắt khác nhau để tạo ra các giải pháp có thể không tối ưu nhưng đủ trong một khung thời gian hoặc thời hạn giới hạn.

Phương pháp Heuristics nhằm linh hoạt và được sử dụng để đưa ra các quyết định nhanh chóng, đặc biệt khi việc tìm kiếm một giải pháp tối ưu là không thể hoặc không thực tế và khi làm việc với dữ liệu phức tạp. Những lối tắt nhận thức này đặc trưng nổi bật trong kinh tế học hành vi.

Tóm tắt ý kiến chính

  • Heuristics là phương pháp giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng mang lại kết quả đủ để trở nên hữu ích với những giới hạn thời gian nhất định.
  • Các nhà đầu tư và chuyên gia tài chính sử dụng phương pháp tiếp cận theo kinh nghiệm để tăng tốc độ phân tích và quyết định đầu tư.
  • Heuristics có thể dẫn đến việc ra quyết định kém dựa trên một tập dữ liệu hạn chế, nhưng tốc độ ra quyết định đôi khi có thể bù đắp cho những bất lợi.
  • Kinh tế học hành vi đã tập trung vào heuristics như là một hạn chế của con người để hành xử như các tác nhân duy lý.
  • Sự sẵn có, sự neo đậu, sự thiên vị xác nhận và sự nguỵ biện nóng vội là một số ví dụ về phương pháp heuristics mà mọi người sử dụng trong đời sống kinh tế của họ.
1:28

Xem ngay: Heuristics là gì?

Hiểu về Heuristics

Những tiến bộ và đổi mới khác nhau của công nghệ kỹ thuật số đã phá vỡ các khía cạnh của nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm tài chính, bán lẻ, truyền thông và vận tải. Một số hoạt động hàng ngày đã trở nên lỗi thời; ví dụ: séc được gửi vào tài khoản ngân hàng mà không cần đến chi nhánh địa phương, sản phẩm và dịch vụ được mua trực tuyến và thức ăn mang đi được giao bởi các ứng dụng dịch vụ giao đồ ăn.

Tất cả công nghệ mới này tạo ra dữ liệu, dữ liệu ngày càng được chia sẻ trên nhiều ngành và lĩnh vực. Một chuyên gia trong bất kỳ ngành nào cũng có thể thấy mình đang làm việc với đống dữ liệu phức tạp để giải quyết một vấn đề. Phương pháp heuristic có thể được sử dụng để giúp giải quyết độ phức tạp của dữ liệu, với thời gian và nguồn lực hạn chế.

Ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng Heuristics

Heuristics tạo điều kiện cho các quyết định kịp thời. Các nhà phân tích trong mọi ngành sử dụng các quy tắc ngón tay cái như phỏng đoán thông minh, thử và sai, quá trình loại bỏ, các công thức trong quá khứ và phân tích dữ liệu lịch sử để giải quyết một vấn đề. Các phương pháp heuristic giúp việc ra quyết định trở nên đơn giản và nhanh chóng hơn thông qua các phím tắt và các phép tính đủ tốt.

Có sự đánh đổi khi sử dụng phương pháp heuristics khiến phương pháp tiếp cận dễ bị sai lệch và sai sót trong phán đoán. Quyết định cuối cùng của người dùng có thể không phải là giải pháp tối ưu hoặc tốt nhất. Hoặc quyết định được đưa ra có thể không chính xác và dữ liệu được chọn có thể không đủ (do đó dẫn đến giải pháp không chính xác cho một vấn đề). Ví dụ, các nhà đầu tư bắt chước thường bắt chước mô hình đầu tư của các nhà quản lý đầu tư thành công để tránh tự mình nghiên cứu chứng khoán và các thông tin định lượng và định tính liên quan.

Các nhà đầu tư bắt chước hy vọng rằng các công thức được sử dụng bởi các nhà quản lý này sẽ liên tục mang lại lợi nhuận cho họ, nhưng điều này không phải lúc nào cũng vậy. Ví dụ: Ark Innovation ETF (ARKK) nặng về công nghệ là mô hình năng lực đầu tư cho đến năm 2020, nhưng quỹ, vốn được sao chép rộng rãi, không thể phân phối vào năm 2021. Trong khi S&P 500 trả lại hơn 25%, ARKK mất nhiều hơn hơn 20%.

Ví dụ về Heuristics

Tính đại diện

Một phương pháp tắt phổ biến trong giải quyết vấn đề được xác định trong kinh tế học hành vi được gọi là phương pháp suy nghiệm tính đại diện. Tính đại diện sử dụng các lối tắt tinh thần để đưa ra quyết định dựa trên các sự kiện hoặc đặc điểm trong quá khứ đại diện hoặc tương tự với tình hình hiện tại. Chẳng hạn, Fast Food ABC đã mở rộng hoạt động sang Ấn Độ và giá cổ phiếu của nó tăng vọt. Một nhà phân tích lưu ý rằng Ấn Độ là một liên doanh có lãi cho tất cả các chuỗi thức ăn nhanh. Do đó, khi Fast Food XYZ công bố kế hoạch khám phá thị trường Ấn Độ vào năm sau, nhà phân tích đã không lãng phí thời gian để đưa ra khuyến nghị “mua” cho XYZ.

Mặc dù cách tiếp cận bằng đường tắt của ông đã lưu dữ liệu xem xét cho cả hai công ty, nhưng đó có thể không phải là quyết định tốt nhất. Fast Food XYZ có thể có thực phẩm không hấp dẫn người tiêu dùng Ấn Độ, nghiên cứu đã tiết lộ.

Neo và điều chỉnh

Neo và điều chỉnh là một cách tiếp cận heuristic phổ biến khác. Với neo và điều chỉnh, một người bắt đầu với một số hoặc giá trị mục tiêu cụ thể — được gọi là neo — và sau đó điều chỉnh con số đó cho đến khi đạt được giá trị có thể chấp nhận được theo thời gian. Vấn đề chính của phương pháp này là nếu giá trị của anchor ban đầu không phải là giá trị thực, thì tất cả các điều chỉnh tiếp theo sẽ có hệ thống thiên về anchor và xa giá trị thực.

Một ví dụ về neo và điều chỉnh là một nhân viên bán hàng bắt đầu đàm phán với một mức giá rất cao (được cho là cao hơn nhiều so với giá trị hợp lý). Bởi vì giá cao là một điểm neo, giá cuối cùng sẽ có xu hướng cao hơn nếu nhân viên bán xe đưa ra mức giá hợp lý hoặc thấp để bắt đầu.

Heuristics và Tâm lý học

Heuristics lần đầu tiên được xác định và coi trọng bởi các học giả vào giữa thế kỷ 20 với công trình của Herbert Simon, người đã đặt câu hỏi tại sao các cá nhân và công ty không hành động như những tác nhân lý trí trong thế giới thực, ngay cả khi áp lực thị trường trừng phạt những quyết định phi lý trí. Simon nhận thấy rằng các nhà quản lý doanh nghiệp thường không tối ưu hóa, mà thay vào đó dựa vào một tập hợp các phương pháp heuristics để “thỏa mãn” (sự kết hợp của các từ thỏa mãn và đủ); nghĩa là họ sử dụng một tập hợp các phím tắt để hoàn thành công việc theo cách đủ tốt.

Đối với Simon, con người không thể tính toán và xử lý tất cả thông tin theo ý mình một cách nhất quán vì những giới hạn sinh học của tâm trí con người. Vì vậy, mọi người có thể muốn cư xử hợp lý nhưng bị ràng buộc bởi những giới hạn này – cái mà ông gọi là tính hợp lý có giới hạn.

Sau đó, vào những năm 70 và 80, Amos Tversky và Daniel Kahneman làm việc tại Đại học Hebrew ở Jerusalem, dựa trên công trình của Herbert Simon, đã phát triển cái được gọi là Thuyết triển vọng. Là nền tảng của kinh tế học hành vi, Lý thuyết triển vọng liệt kê một số kinh nghiệm học được mọi người sử dụng trong tiềm thức khi họ đưa ra các đánh giá tài chính. Một phát hiện chính là mọi người không thích mất mát – rằng lỗ nặng hơn lãi (tức là, nỗi đau mất 50 đô la nhiều hơn niềm vui nhận được 50 đô la). Ở đây, mọi người áp dụng phương pháp heuristic để tránh nhận ra thua lỗ, đôi khi thúc đẩy họ chấp nhận rủi ro quá mức để làm như vậy — nhưng thường dẫn đến thua lỗ thậm chí còn lớn hơn.

Gần đây hơn, các nhà kinh tế học hành vi đã cố gắng phát triển các biện pháp chính sách hoặc “thúc đẩy” để giúp điều chỉnh việc sử dụng phương pháp phỏng đoán không hợp lý của mọi người, nhằm giúp họ đạt được kết quả tối ưu hơn. Ví dụ, bằng cách để mọi người chọn không tham gia kế hoạch tiết kiệm hưu trí theo mặc định, thay vì họ phải chọn tham gia.

Các loại Heuristics là gì?

Cho đến nay, một số phương pháp heuristics đã được xác định bằng kinh tế học hành vi — hoặc phương pháp khác được phát triển để hỗ trợ mọi người trong việc đưa ra các quyết định phức tạp khác. Trong kinh tế học hành vi, tính đại diện, tính duy trì và điều chỉnh, và tính khả dụng (gần đây) là một trong những yếu tố được trích dẫn rộng rãi nhất. Heuristics có thể được phân loại theo nhiều cách, chẳng hạn như thành kiến về nhận thức so với cảm xúc hoặc sai sót trong phán đoán so với sai sót trong tính toán.

Tư duy Heuristic là gì?

Tư duy heuristic sử dụng các lối tắt tinh thần — thường là vô thức — để đưa ra các quyết định hoặc phán đoán phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả. Những điều này có thể ở dạng “quy tắc ngón tay cái” (ví dụ: tiết kiệm 5% thu nhập của bạn để có một kỳ nghỉ hưu thoải mái) hoặc các quá trình nhận thức mà chúng ta hầu như không biết như sự thiên vị về tính khả dụng.

Máy tính Heuristics là gì?

Trong khoa học máy tính, heuristic đề cập đến một phương pháp giải quyết một vấn đề được chứng minh là nhanh hơn hoặc hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng các phép tính gần đúng thay vì các phép tính chính xác hoặc bằng các kỹ thuật phá vỡ các quy trình tính toán chuyên sâu khác.

Nguồn tham khảo: investmentopedia

Get notified whenever we post something new!

spot_img

Create a website from scratch

Just drag and drop elements in a page to get started with Newspaper Theme.

Continue reading

Tại sao nên đầu tư tài chính?

Tại sao chúng ta nên đầu tư tài chính? trước khi giải quyết câu hỏi trên, chúng ta hãy hiểu điều gì sẽ xảy ra nếu một người chọn không đầu tư. Giả sử bạn kiếm được 50.000 đồng...

Branch Office là gì?

Văn phòng chi nhánh là gì? Văn phòng chi nhánh là một địa điểm, không phải là văn phòng chính, nơi tiến hành hoạt động kinh doanh. Hầu hết các văn phòng chi nhánh bao gồm các bộ phận nhỏ...

Roy’s Safety-First Criterion (SFRatio) Definition là gì?

Tiêu chí An toàn-Trên hết của Roy - SFRatio là gì? Tiêu chí an toàn trên hết của Roy, còn được gọi là SFRatio, là một cách tiếp cận các quyết định đầu tư đặt ra mức lợi...

Enjoy exclusive access to all of our content

Get an online subscription and you can unlock any article you come across.