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启发式偏差,为人性的弱点找到了借口

启发式偏差,为人性的弱点找到了借口

作者: 2a81c197aff4 | 来源:发表于2018-12-24 22:20 被阅读4次
    文/光影传奇

    行为金融学中有一个非常火爆的名词叫启发式偏差。他似乎在生活中无处不在,只是人们对于行为金融学比较陌生,于是忽略了他。

    当你知道什么是启发式偏差之后,你再也不会因为自己或是身边的人犯些无厘头的错误而发火了。因为从行为金融学的角度,这都是再常见不过的错误了。不只是你,身边的很多人,全世界的人,都是在犯这样的低智商的错误,只是不知道而已。

    如果想理解什么是启发式偏差,不得不提到行为金融学。行为金融学是跟标准金融学相对应的。听着如此晦涩难懂的词汇,其实解释起来再简单不过。

    文/光影传奇

    标准金融学研究的是人们在现实投资中应该是什么样的,行为金融学研究的是人们再现实投资中究竟是什么样的?

    比如一个研究行为金融学的学者和一个研究标准金融学的学者两个人走在路上。第一个人发现路边有100美元,于是惊叹道,有100美元躺在地上。第二个人说,不可能,在这么繁华的街道,如果有100美元早就被人捡走了。第一个人说话间已经把地上的100美元捡起来,揣进了口袋。

    这两者有点像价值和价格的关系。按照常理说,价格就是反应价值的。但实际过程中,因为这样那样的原因,价格会偏离价值上下波动,价格是围绕价值进行变动的。行为金融学和标准金融学也是这样。市场一直在行为金融学的道路上奔走,接近着标准金融学。市场一直在非理性的状态下进行着,朝着理性的方向在迈进。

    文/光影传奇

    人们在日常进行问题解决时或者做抉择时会有两种方式,一种是算法,另外一种是启发法。算法是解决问题的规则,他精确的指出每一个步骤。启发法史凭借经验解决问题。

    那么什么情况下人们会选择启发法解决问题呢?当我们没有时间认真思考某一个问题时。其实算法的精准得益于长时间的理性思考。那么时间短,任务重的情况下,人们很容易凭借过往经验去处理问题。

    当我们知道的信息很多,没有办法进行理性加工和分类时,我们也很容易采用启发法进行问题解决。

    当我们所面临的问题不重要时,我们也不愿意花过多的时间和精力去思考,也会想当然的用启发法来解决问题。

    当我们缺乏做出判断的可靠信息和知识时,我们更容易用启发法来判断。

    启发法有时会正确的解决问题,有时会导致问题向错误的方向发展。错误的推理过程以心理偏差的方式表现出来,这就是启发式偏差。典型的启发式偏差有几个:比如说代表性启发偏差、易得性启发偏差、锚定调整启发性偏差。

    文/光影传奇

    那么代表性启发偏差会带给我们哪些好玩有趣的故事呢?

    人们在不确定的条件下,会关注一个事物与另一个事物的相似性,以推断第一个事物与第二个事物的类似之处。人们假定将来的模式会与过去的模式相似,并寻求熟悉的模式来做判断。会将眼前的事物与自己熟知的事物联系起来,找到他们的相似之处,进而套用过去的解决模式,而不去思考两个事物之间的差异和出错的概率。例如,投资者会将好公司的股票视为好股票,而不去考虑股票的市盈率,不去考虑股票价格与公司实际价值之间的偏差。

    文/光影传奇

    那么锚定与调整启发法又会让我们犯些什么无厘头的错误呢?

    在判断的过程中,人们最初得到的信息会起到锚定的作用,从而制约对事件的估计。调整策略是指以最初的信息作为参照来调整对整件事情的估计,以获得问题的解决方式。锚定调整策略在股市中会是这样的形式显现。股市中最近出现的一个价格会成为那个锚定物体,因此股价日复一日的趋于相同。他可以解释为什么不同的股票会一起涨跌。或者解释了同一个行业不同地域的股票的趋势相似性远远低于不同行业但是同一地域的股票的趋势。

    文/光影传奇

    那么易得性启发偏差与代表性启发和锚定调整启发偏差又有什么不一样呢?

    这是指人们倾向于根据一个客体在认知中的可得性程度来估计其相对频率,容易知觉到的或被想起的被判定为更常出现。比如,主持人面对观众读一组名单。然后问这组名单中男性比率大还是女性比率大。当这里面有一个男性是大家知晓的名人时,观众可能会回答男性概率大。相反,如果这组名单中的名人时女性时,观众们会回答女性概率大。

    其实并不是我们身边的人呢多么的无知和优质,而是这是日常生活中一个常见的现象。只是我们不知道这多人都在犯这样的错误而已。

    那么既然我们知晓了这样的一个行为规律,而知晓了犯错误的人还不在少数。那么是不是我们可以避免自己犯同样的错误,而利用这些错误做点什么呢?这才是我们学习心理学,甚至是行为金融学,甚至是启发式偏差的意义所在。

    在后续的文章中,我将继续分享行为金融学中的其他非理性行为能够造成的偏差。明天见吧。

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