লোকেরা কি উচ্চ মুহুর্তের বিষয়ে সত্যই যত্ন করে?

Question

আমি শুনেছি লোকেরা প্রায়শই সম্ভাব্যতা বন্টন নয় পয়েন্ট অনুমান ব্যবহার করে অনিশ্চয়তা পরিচালনা করে। যাইহোক, আমি হিউরিস্টিকস এবং বায়াসেস সাহিত্যে এর পক্ষে কোনও প্রমাণ খুঁজে পাচ্ছি না। আমি ভাবছিলাম যে কেউ আমাকে কিছু প্রাসঙ্গিক কাগজপত্র নির্দেশ করতে পারে?

পরিষ্কার করার জন্য, বিতরণের উচ্চ মুহুর্ত সম্পর্কে কিছু লোকের কিছু বিশ্বাস আছে কিনা তা নিয়ে প্রশ্ন নেই। যাইহোক, এটি শিখতে আমার অবাক করে দেওয়া হবে না যে কখন (উদাহরণস্বরূপ) শেয়ারবাজারটি আগামীকাল কত বৃদ্ধি পাবে তা বিবেচনা করে লোকেরা একটি বিন্দু অনুমান করে (সম্ভবত historicতিহাসিক গড় ব্যবহার করে) তবে তাদের অনুমানের আশেপাশের অনিশ্চয়তা সম্পর্কে সত্যই ভাবেন না।

Answer 1

আপনার দাবির পক্ষে সম্ভবত কিছু প্রমাণ রয়েছে তবে আমি যুক্তি দিয়ে বলব যে বেশিরভাগ পরিস্থিতিতে লোকেরা বিন্দু অনুমান ব্যবহার করে না (যদিও কিছু "স্মুথিং" সম্ভবত ঘটে)) বিশেষত, কোনও সন্দেহ নেই যে লোকেরা দ্বিতীয় আন্দোলনের (রূপান্তর) সম্পর্কে যত্নশীল। সাধারণভাবে নিয়োগকৃত এবং দৃ emp়তার সাথে নিখুঁতভাবে নথিভুক্ত, ঝুঁকি বিপর্যয়ের ধারণাটি একে একে ধরা দেয়। একই প্রত্যাশার সাথে দুটি ঝুঁকিপূর্ণ সম্ভাবনা দেওয়া (বিভিন্ন সম্পদ বলুন) দেখে মনে হয় বেশিরভাগ লোকেরা কম বৈকল্পিক (যেমন, ঝুঁকিপূর্ণ সম্ভাবনা) বেশি পছন্দ করে। চিন্তা করুন: যা আপনি বেছে হবে যখন মধ্যবর্তী অপশন উল্লিখিত $ নিশ্চিত 50 বা 50/50 মধ্যে আপ শিরসঁচালন $ 0 এবং $ 100? এই দুটি বিকল্পের মধ্যে পার্থক্য সম্পূর্ণ তাদের দ্বিতীয় মুহুর্তে।

এর প্রমাণগুলি এত বিস্তৃত এবং বৈচিত্র্যময় এমনকি একটি বিস্তৃত রেফারেন্স দেওয়াও শক্ত; তবে যেহেতু আপনি শেয়ার বাজার সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করছেন, এটি উল্লেখ করা উচিত যে বন্ডের চেয়ে শেয়ার কেন বেশি গড় ফেরত দেয় তার মূল ব্যাখ্যাগুলির মধ্যে একটি হ'ল তারা বেশি ঝুঁকিপূর্ণ। আমি স্টক মার্কেটে একটি ঝুঁকি এড়ানো "গুগল পণ্ডিত অনুসন্ধান ফলপ্রসূ হবে কল্পনা।

এটি লক্ষণীয় যে, তৃতীয় মুহুর্তের (স্কিউনেস) সম্পর্কে লোকেরা যত্নশীল এমন অভিজ্ঞতাগত প্রমাণও রয়েছে। ইউসুফকান মাসাটলিওগ্লু, এ ইয়াসিম ওরহুন, এবং কলিন রেমন্ডের এই কার্যপত্রকটি এমন একটি পরীক্ষা যা সাবজেক্টে

নেতিবাচক স্কিউয়ের চেয়ে ইতিবাচক স্কুয়ের জন্য একটি দৃ pre় অগ্রাধিকার প্রকাশ করুন; অপ্রয়োজনীয় ফলাফল (এবং কাঙ্ক্ষিত ফলাফল সম্পর্কে অনিশ্চয়তা সহ্য) তুলনায় কাঙ্ক্ষিত ফলাফল (এবং অনাকাঙ্ক্ষিত ফলাফল সম্পর্কে অনিশ্চয়তা সহ্য করা) সম্পর্কে আরও অনিশ্চয়তা প্রকাশের জন্য অন্য কথায়।

এমনকি উচ্চতর মুহুর্তের জন্য, জুরিটি বাইরে চলে গেছে তবে আমি তাদের গুরুত্বের পরিবর্তে দ্রুত কমে আসার কল্পনা করব। উচ্চতর মুহুর্তগুলি তৈরি করতে বিতরণগুলির জটিলতা বৃদ্ধি পায় এবং আমি মনে করি যে বংশবিজ্ঞান শুরু হবে।

Comments

(+1) আমি নিশ্চিত যে বেশিরভাগ এসই দর্শনার্থী (আমি বেশিরভাগ লোককে লিখি না) $ 50 নিশ্চিত এবং 50/50 টস $ 0 এবং $ 100 এর মধ্যে উদাসীন হবে I আমি কথা বলার সময় কমপক্ষে এটিই খুঁজে পাই I আমার (সম্ভবত গড়ের চেয়ে ধনী) শিক্ষার্থীদের সাথে এটি সম্পর্কে। কিভাবে স্ট্যাকগুলি 50 মিলিয়ন ডলারে উন্নীত করা এবং $ 0 থেকে 100 মিলিয়ন ডলারের মধ্যে টস আপ করা যায় ?

— গিসকার্ড

Answer 2

আমি মনে করি আপনার প্রশ্নে একটি অনুপস্থিত ধারণা আছে। আপনি যদি সহজ জুয়াগুলি নিয়ে আলোচনা করছেন এবং শেয়ার বাজারের মতো জিনিসগুলি নিয়ে আলোচনা করছেন না, তবে বিতরণগুলি যেগুলিতে জড়িত থাকে সেগুলির সাধারণত পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান থাকে।

$t$$\theta$$\Pr(\mathbf{x}|\theta)=\Pr(t|\theta)$$\mathbf{x}$

আপনি যদি শেয়ার বাজারের কথা বলছেন, তবে সেই বিতরণগুলির উভয় মুহুর্ত এবং পর্যাপ্ত পরিসংখ্যানের অভাব রয়েছে এবং লোকেরা বয়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করে প্যারামিটারগুলির অনিশ্চয়তা সম্পূর্ণরূপে প্রক্রিয়া করা প্রয়োজন কারণ ফ্রিকোয়েনসিস্ট দ্রষ্টব্যগুলি বিদ্যমান নেই যা সাধারণ ক্ষেত্রে গ্রহণযোগ্য। কারণ তুলনামূলকভাবে সহজ।

এনওয়াইএসইতে কেনা স্টক বিবেচনা করুন। এটি বহু সম্ভাব্য ক্রেতা এবং বহু সম্ভাব্য বিক্রেতাদের সাথে ডাবল নিলামে বিক্রি হয়। যেহেতু শেয়ারটি একটি ডাবল নিলামে বিক্রি হয় এটি অনুসরণ করে যে বিজয়ীর অভিশাপ পাওয়া যায় না। যেহেতু বিজয়ীর অভিশাপ পাওয়া যায় না, এটি অনুসরণ করে যে যুক্তিযুক্ত আচরণটি দাম সম্পর্কে আপনার প্রত্যাশাকে বিড করে। যেহেতু অনেক সম্ভাব্য ক্রেতা এবং বিক্রেতারা রয়েছেন, সেই দামগুলির সীমাবদ্ধ বিতরণ হ'ল কেন্দ্রীয় সীমিত উপপাদ্য থেকে সাধারণ বিতরণ।

$(p_t^*,p_{t+1}^*)$$(0,0)$

$$r_t=\frac{p_{t+1}}{p_t}-1,$$ $$\left[\frac{\pi}{2}+\tan^{-1}\left(\frac{\mu}{\sigma}\right)\right]^{-1}\frac{\sigma}{\sigma^2+(r_t-\mu)^2}.$$

যদিও আপনি নেইমন ফিশার ফ্যাক্টরাইজেশন উপপাদ্য দ্বারা পরিসংখ্যানগুলির অনুপস্থিতিটি ম্যানুয়ালি যাচাই করতে পেরেছিলেন, তবে এটি সুপরিচিত যে এই বিতরণ থেকে প্রাপ্ত পরিসংখ্যান পর্যাপ্ত নয়। এটি পিটম্যান – কোপম্যান – ডারমোইস উপপাদ্য থেকেও দেখা যায় যা মূলত উল্লেখ করে যে কেবলমাত্র সাধারণের মতো বিতরণের ক্ষতিকারক পরিবারে বিতরণের পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান রয়েছে। যৌথ পর্যাপ্ততা অনুমানের উদ্দেশ্যে উপস্থিত রয়েছে, তবে এখানে প্রাসঙ্গিক উদ্দেশ্যগুলির জন্য নয়। যেমন, বায়েসীয় উত্তরোত্তর ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ঘনত্ব থেকে নির্মিত কোনও বিন্দু অনুমানকারী তথ্য হারাবে, এটি কাটা দ্বারা প্রশস্ত করা হয়েছে।

$\Pr(\tilde{x}|\mathbf{x})$

এই বিতরণে সমস্যা হ'ল এটির জন্য স্কিউ বা কুর্তোসিস এমনকি সংজ্ঞায়িত হয় না।

ফলস্বরূপ, স্টকগুলির সাথে উচ্চতর মুহূর্তের আলোচনা গভীরভাবে ত্রুটিযুক্ত কারণ উপরোক্ত বিতরণটির কোনও মুহুর্ত নেই।

পুরানো নিবন্ধ যেমন

এসসিএটিটি, আরসি এবং হরবাথ, পিএ (1980), চলমান দিকের চেয়ে উচ্চতর আদেশের মুহুর্তের জন্য পছন্দের দিকনির্দেশ। জার্নাল অফ ফিনান্স, 35: 915-919।

এগুলি বিতরণে মুহুর্তগুলির অস্তিত্বের উপর নির্ভর করে।

দুর্ভাগ্যক্রমে, আপনি ফিনান্স সাহিত্যের বাইরে যে বিষয়ে কথা বলছেন তার সুনির্দিষ্ট সাহিত্য আমি খুঁজে পেলাম না এবং এর বেশিরভাগ ত্রুটিযুক্ত অনুমানের উপর নির্মিত। এটি দেখার জন্য আকর্ষণীয় হবে যে লোকেরা কীভাবে পর্যাপ্ততার অধিকারী ওয়েটিং টাইম মডেলগুলির মতো স্কিঙ্ক বিতরণগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানায়। আমি উদাহরণ খুঁজে পেলাম না।