ბაზრის მკვლევარებმა ხშირად იმუშავებენ რაოდენობრივი მიდგომები ჩვენს საქმიანობაში. მნიშვნელოვანია, რომ გავიგოთ ნებისმიერი კვლევის მიმართ ძალა და შეზღუდვები. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ორი მიზეზის გამო რაოდენობრივი კვლევის მეთოდებთან მიმართებაში: (1) სამეცნიერო და სათესლე კულტურა საკმაოდ მრავალფეროვანი კვლევის მეთოდებით არის გამოირჩევა და ტენდენციურად არ გამოიყურება ასეთი პროცედურების დიზაინსა და მექანიკაში, და (2) ეს არის inordinately ადვილად შეიმუშავებს რაოდენობრივი კვლევის ძალისხმევა ცუდად.
ცრუ ფოკუსი ნომერზე
მისი "მაგარი" უნდა შეეძლოს იმის თქმა, რომ თქვენ ხართ რაოდენობრივი კვლევა რ . "Quants", რომელიც მოსიყვარულე ტერმინია, რომელთა რაოდენობრივი ანალიტიკოსებიც ცნობილია, ცაში აღინიშნება დიდი რაოდენობით ცაში . მე მჯერა, რომ ეს უფრო იმიტომ ხდება, რომ კომპლექსური მათემატიკა და სტატისტიკური სტატისტიკა მხოლოდ იმიტომ ხდება, რომ ჩვენმა უმრავლესობამ არ იცის ბევრი სფერო. თუ რაღაცას აქვს სოციალური სარგებელი და ერთდროულად რთული და იდუმალია, ის კულტურული "დიზელის" მიღებას ცდილობს. ბაზარი კომპიუტერის მოდელირებასა და სიმულაციას უკავშირდება. ეს იმდენად პატივცემული შავი ყუთი დერივატივები, რომ ეს იყო ნელი რეაგირება, როდესაც მოდელები ვერ პროგნოზირება გარდაუვალი არასტაბილურობის.
მეორეს მხრივ, ხმამაღლა თქვი, რომ თქვენ ხართ ხარისხიანი მკვლევარი და ხალხი სავარაუდოდ მოგცემთ გაბმულ სურათს. ადამიანების უმრავლესობამ იცის, რომ კლანები რატომღაც დაკავებული არიან საფონდო შერჩევისა და პორტფელის შეფასებით.
მაგრამ რას აკეთებს ხარისხიანი მკვლევარი? მარგარეტ მედის მიღმა, ანუ, რა როლს ასრულებს თვისებრივი მკვლევარი? ანუ ჩვეულებრივი აზროვნება შეიძლება წავიდეს.
კომპიუტერული მეცნიერების ძალიან ძველი ტენდენციაა. კომპიუტერული მოდელები ისეთივე კარგია, როგორც შინაარსი, რომელთა აშენებაა. საკითხი რეფლექსიურობა არასდროს არ არის შორს.
ჯორჯ სოროსი იყენებს სიტყვა რეფლექსიურობას ზოგადად ეკონომიკისა და კერძოდ ფინანსურ ბაზრებთან ერთად. ჰეიზენბერგის გაურკვევლობის პრინციპი, ფიზიკის დარგში რეფლექსიურობის თანატოლი, ასევე შესაბამისობაშია ამ კონტექსტში. ჰაიზენბერგი - მოკლედ რომ არ იმოქმედოს სამართლიანობის პრინციპზე - ამტკიცებდა, რომ ვერ შევძლებთ ორ ატრიბუტს ერთდროულად შევაფასოთ, რადგან ჩვენს გაზომვაში გავლენას ახდენს ატრიბუტები ან რამე და, შესაბამისად, ორიგინალური შეცვლის ან დამახინჯება .
განვიხილოთ ჯორჯ სოროსის კომენტარი ეკონომიკის მსოფლიო ეკონომიკის დეპარტამენტში 1994 წელს.
" ზოგადად მიღებული თეორია ის არის, რომ საფინანსო ბაზრები წონასწორობისკენ მიდრეკილნი არიან და მთლიანობაში, სწორად დავუშვებთ მომავალს, ვგულისხმობ განსხვავებულ თეორიას, რომლის მიხედვითაც ფინანსურ ბაზრებს არ შეუძლიათ მომავალში უარი თქვან მომავალში, რადგან ისინი მხოლოდ მომავალს არ აკლდებათ. ისინი გარკვეულ პირობებში ფინანსურ ბაზრებზე გავლენას ახდენენ ე.წ. ფუნდამენტებზე, რომლებიც მათ უნდა აისახოს, როდესაც ეს მოხდება, ბაზრები დინამიური თანმიმდევრულობის მდგომარეობაში შედის და საკმაოდ განსხვავებულად იქცევიან, რაც თეორიულად ნორმალური იქნება ეფექტური ბაზრები. "
კიდევ ერთი თანამედროვე გამონათქვამი არსებითად იგივე ფენომენია აღწერილი წიგნში Nassim Nicholas Taleb- ის მიერ "Black Swan". შავი გედები არ არის საერთო ბუნებაში - რამდენიმე ადამიანი მინახავს შავი გედების. Taleb- ის თანახმად, შავი გედები არის დადებითი ან უარყოფითი მოვლენა, რომელიც ითვლება უაღრესად წარმოუდგენელი. მაგრამ როდესაც შავი გედების მოხდება, ეს იწვევს მასობრივ შედეგებს. ზოგიერთი ადამიანი მიიჩნევს, რომ შავი swan მოვლენების ახსნას დიდი შესახებ მსოფლიოში. მაგრამ ადამიანების უმეტესობა - განსაკუთრებით ექსპერტები - შავ ბუჩქებს უსინათლო.
სკეპტიკური მიდგომა აუცილებელია მტკიცებულებებზე დაფუძნებული მეცნიერებისათვის. არსებობს რამდენიმე რამ, რომ განიხილოს კონცეფციები, რომლებიც უკავშირდება რიცხვითი ფისტიზმს, რომელიც გულისხმობს ადამიანებს პრობლემების რაოდენობრივი კვლევის რაოდენობრივი კვლევის მიღებას და ნორმალურად განაწილებას.
შეცდომაა იმისა, რომ სტატისტიკურ სტატისტიკებზე დაფუძნებული რაოდენობრივი კვლევა უფრო სარწმუნო ან სამეცნიეროა, ვიდრე შიდსით დაფუძნებული კვლევითი კვლევა. რაოდენობრივი კვლევისა და ხარისხობრივი კვლევის შედარებით მნიშვნელოვანი ფაქტი ისაა, რომ მკვლევარების სუბიექტური მონაწილეობა - ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე მდგრადი წინააღმდეგობა, რაც ხარისხობრივ კვლევას უკავშირდება - ხდება რაოდენობრივი მიდგომებით . სინამდვილეში ეს ხდება კვლევის ნაკადის ემპირიულ თანმიმდევრულობაში რაოდენობრივი კვლევის დროს, ვიდრე ის აკეთებს ხარისხობრივ კვლევას .
მკვლევარი ქმნის ჰიპოთეზა რაოდენობრივ კვლევაში, რომელიც "ტესტირება" სტატისტიკური პროცესების მიხედვით იქნება. ჰიპოთეზის თაობა შეიძლება ძალიან სუბიექტური იყოს. და ვიწრო აქცენტი ჰიპოთეზა ტესტირება შეიძლება შეცდომაში შეიყვანოს. ხარისხობრივი კვლევის მრავალი ფორმა საშუალებას იძლევა განვითარდეს შაბლონები მონაცემებით, რათა განვსაზღვროთ ისეთი თემები, რომელთაც შეუძლიათ ურთიერთობების დამყარება (ეს არის ჰიპოთეზა ტესტირების ეკვივალენტი რაოდენობრივი კვლევებით). თვისებრივი კვლევა უფრო ღიაა "შავი სვილებისთვის", რომელიც არ არსებობს ჰიპოთეზა, რომელიც დადასტურდება ან დაუმტკიცებელი.