Zjawisko biasu, czyli błędów poznawczych, może znacząco wpływać na decyzje finansowe inwestorów, którzy często opierają swoje wybory na wydarzeniach bieżących lub osobistych doświadczeniach, zamiast rozważać szerszy kontekst rynkowy (Mohanty, S. et al., 2023). W przypadku inwestowania na rynku finansowym, szczególnie w akcje, decyzje jednostki są kształtowane przez oczekiwane korzyści z posiadania określonych papierów wartościowych. Dlatego też kluczowe jest zrozumienie tych korzyści na poziomie mikroekonomicznym, a także ocena ich wpływu zarówno na inwestorów indywidualnych, jak i instytucjonalnych (Mittal, S. K. 2019).

Zjawisko „pójścia za liderem” jest częstym przypadkiem w zachowaniach inwestycyjnych, zwłaszcza w kontekście tzw. "herding behavior". Polega ono na tym, że ludzie podążają za tłumem, przekonani, że decyzje podejmowane przez większość są zawsze słuszne. Luong, L. P. i Thu Ha, D. T. (2011) zauważają, że inwestorzy wykazują tendencję do podejmowania decyzji inwestycyjnych w oparciu o to, co kupują i sprzedają inni, co prowadzi do powstawania baniek spekulacyjnych oraz nieefektywności na rynku akcji. Niestety, tłum zazwyczaj popełnia błędy, co przyczynia się do nadmiernej zmienności rynkowej. Istnieje również teoria, zgodnie z którą zachowania stadne są bardziej powszechne wśród inwestorów instytucjonalnych niż wśród indywidualnych (Hirt, G. A. i Block, S. B., 2012).

Choć wiele badań omawia błędy poznawcze, które mogą wpływać na decyzje inwestycyjne, niewiele z nich proponuje konkretne rozwiązania, które pomogłyby inwestorom przezwyciężyć te uprzedzenia. Jednym z pomysłów zaproponowanych przez Nenkov, Y. G. et al. (2009) jest poprawienie sposobu, w jaki informacje o produktach finansowych są przekazywane inwestorom. Lepsze zrozumienie zalet i wad danej inwestycji mogłoby pomóc zmienić schematy myślenia inwestorów w kontekście rynku akcji.

Analizy statystyczne wskazują, że decyzje inwestorów często mają charakter irracjonalny. Fluktuacje IPO (pierwotnych ofert publicznych) są przykładem wpływu irracjonalnego myślenia na decyzje inwestycyjne. W badaniach z użyciem statystyki chi-kwadrat zauważono, że inwestorzy skłonni są do podejmowania większych transakcji, gdy rynek wykazuje pozytywne wyniki, a inwestorzy osiągają dodatnie stopy zwrotu. Zjawisko to jest silnie skorelowane – inwestorzy często inwestują więcej, gdy rynek daje im optymistyczne sygnały (np. wzrosty cen akcji), co w efekcie prowadzi do nadmiernej spekulacji.

Jeśli chodzi o IPO, istnieje wiele czynników wpływających na ich wynik, w tym reputacja syndykatów, dochody spółki, jej rozmiar, struktura własnościowa oraz płynność rynku. Wiarygodność podmiotów odpowiedzialnych za przeprowadzenie IPO może znacząco wpłynąć na wyniki ofert. Badania wskazują na negatywną korelację między renomą podmiotów odpowiadających za IPO a podwyższoną wyceną na rynku w dniu debiutu (Beatty, R. P. i Ritter, J. R., 1986). Dodatkowo, wielkość przedsiębiorstwa, liczba akcji w obrocie, cena akcji oraz liczba subskrypcji mogą wpłynąć na płynność po ofercie pierwotnej.

Również tzw. underpricing, czyli celowe zaniżanie ceny początkowej w celu przyciągnięcia inwestorów, jest powszechnie stosowaną praktyką. Zjawisko to wynika z dążenia inwestorów do osiągania krótkoterminowych zysków, co sprawia, że ceny akcji w pierwszym dniu obrotu często są sztucznie zawyżane. Z tego względu, w przypadku IPO, pojawiają się okazje do uzyskania nadzwyczajnych zysków, co przyciąga inwestorów szukających szybkich zysków. Jednak inwestowanie w IPO wiąże się również z ryzykiem, ponieważ takie inwestycje mogą prowadzić do dużych wahań cen i zwiększonej zmienności na rynku.

Warto również zwrócić uwagę na znaczenie czynników makroekonomicznych oraz kontekstów rynkowych, które mogą mieć wpływ na decyzje inwestycyjne. Wahania koniunktury gospodarczej, zmiany w polityce monetarnej czy globalne kryzysy finansowe mogą drastycznie wpłynąć na zachowania inwestorów i skłonić ich do podejmowania decyzji pod wpływem emocji, a nie racjonalnych analiz. Ważnym aspektem jest także zmniejszenie asymetrii informacji między inwestorami a spółkami giełdowymi, co może pozwolić na lepsze podejmowanie decyzji.

Zachowania inwestorów są kształtowane przez różnorodne czynniki, zarówno zewnętrzne, jak i wewnętrzne, i często odbiegają od racjonalnych norm. Zrozumienie tych mechanizmów jest kluczowe, by minimalizować ryzyko i skutki nieoptymalnych decyzji inwestycyjnych. Inwestorzy powinni być świadomi, że rynek nie jest zawsze efektywny i że ich decyzje mogą być wpływane przez błędy poznawcze, emocje i presję otoczenia.

Jak logiczna analiza danych wspiera podejmowanie decyzji w biznesie?

Technika podejmowania decyzji w oparciu o dostępne dane staje się kluczowym elementem w analizie przedsiębiorstw, w których decydenci muszą rozważyć wiele czynników, aby podjąć wyważoną decyzję i uniknąć bankructwa. System wsparcia decyzji oparty na logice rozmytej wykorzystuje zebrane dane statystyczne oraz dane finansowe organizacji, by pomóc w podejmowaniu decyzji. System ten łączy model semantycznej sieci przedsiębiorstwa oraz bazy wiedzy, aby usprawnić proces decyzyjny. Ewolucja systemów eksperckich mieszanej typu w analizie przedsiębiorstw jest szczegółowo przedstawiona, podkreślając kroki budowy takich systemów (Tishkina et al., 2018).

Logika rozmyta to paradygmat podejmowania decyzji, który uwzględnia niepewność językową i w razie potrzeby akceptuje dane liczbowe. Tradycyjne procedury podejmowania decyzji w biznesie często polegają na napięciach liczbowych, które mogą być rozwiązywane przy użyciu metod nieinteligentnych, takich jak probabilistyczne, statystyczne, niepewne, empiryczne i metody najmniejszych kwadratów. Jednak te podejścia nie potrafią rozwiązać problemów związanych z nieprecyzyjnością, niejednoznacznością, niekompletnością i brakującymi informacjami. Logika rozmyta rozwiązuje ten problem, tworząc logiczną bazę w bazie danych, która nie bierze pod uwagę matematycznych sformułowań symbolicznych. W razie potrzeby do systemu rozmytego wprowadza się dane liczbowe, które pozwalają na wydanie ostatecznej decyzji. Ta nowatorska technika modelowania decyzji może być wykorzystywana przez wielu profesjonalistów zarządzających przedsiębiorstwami (Sen, 2017). Jest to potężna technologia analityki biznesowej, która analizuje dane i zwraca wartości decyzyjne na podstawie cech językowych i czynników. Wykracza poza logikę binarną, ponieważ pozwala na przedstawienie niepewności i nieścisłości w przetwarzaniu danych.

W badaniach logika rozmyta jest wykorzystywana do analizy danych z restauracji, obejmujących trzy cechy językowe: zapas (mało, dużo), sprzedaż (spadek, wzrost) i zakupy (zmniejszone, zwiększone). Technika Mamdaniego jest używana do analizy danych i uzyskiwania wyników w przybliżonym zakresie. System oblicza odpowiednią wartość wynikową zakupu w oparciu o dane o zapasach i sprzedaży. Ta technika pozwala organizacjom podejmować świadome decyzje, używając zmiennych językowych i analiz logiki rozmytej (Irsan et al., 2019). Oprogramowanie oparte na logice rozmytej obsługuje konsumentów w zależności od ich rzeczywistej wartości, pozwalając im na jednoczesne przynależenie do wielu klas w różnych stopniach. Taki sposób myślenia jest zgodny z ludzką logiką i prowadzi do dokładniejszego obrazu interakcji z klientami. Zmienne językowe są zintegrowane z logiką rozmytą, co skutkuje bardziej przyjaznym procesem zapytań. Oznacza to, że organizacje mogą lepiej rozumieć preferencje i zachowania klientów, używając opisów opartych na języku, a nie tylko na danych liczbowych.

Klasy ekwiwalentne mogą być wyrażone bardziej naturalnie za pomocą czynników językowych, co prowadzi do unikalnych koncepcji marketingowych oraz wzrostu wartości klienta. Dzięki temu organizacje mogą lepiej segmentować i celować w swoich konsumentów w zależności od ich potrzeb i preferencji. Klasyfikacja konsumentów oparta na logice rozmytej zmniejsza złożoność danych o klientach, jednocześnie wydobywając istotne, ukryte informacje. Pomaga to w podejmowaniu bardziej wyważonych decyzji biznesowych i usprawnieniu zarządzania relacjami z klientami (Bojanowska & Kulisz, 2023).

Zastosowanie sztucznej inteligencji, w szczególności sieci neuronowych, w analizie predykcyjnej, staje się nieocenione w prognozowaniu przyszłych wyników oraz szacowaniu zwrotów z inwestycji. Sieci neuronowe to rodzaj uczenia maszynowego, które naśladuje strukturę ludzkiego mózgu, tworząc sieć neuronów powiązanych w sposób przypominający układ neuronów w mózgu. Tego typu technologia zapewnia elastyczność, umożliwiając komputerom ciągły rozwój i uczenie się na podstawie własnych błędów. Sieci neuronowe dążą do zwiększenia dokładności w rozwiązywaniu skomplikowanych problemów, takich jak rozpoznawanie twarzy czy streszczenia dokumentów. Dzięki sieciom neuronowym komputery są w stanie podejmować inteligentne decyzje, praktycznie bez potrzeby ludzkiej interwencji, dzięki zdolności do rozumienia i przewidywania skomplikowanych, nieliniowych zależności między danymi wejściowymi a wyjściowymi.

Sieci neuronowe są oprogramowaniem lub algorytmami, które wykonują obliczenia matematyczne za pomocą systemów komputerowych. Sztuczne neurony, czyli moduły oprogramowania, nazywane są węzłami (Xu et al., 2019). Analiza predykcyjna przewiduje przyszłe wyniki i szacuje zwroty z inwestycji, wykorzystując narzędzia statystyczne oraz modelowanie matematyczne. Sieci neuronowe, bazujące na danych bieżących i historycznych, pozwalają na odkrycie trendów, które mogą się powtórzyć, umożliwiając właścicielom firm i inwestorom finansowym podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących inwestycji i przewidywanych zwrotów.

Sieci neuronowe wykorzystywane są także do prognozowania sprzedaży i zwiększania efektywności systemów rekomendacji, co w przypadku Amazonu przyczyniło się do wzrostu sprzedaży o 29% (Sinha et al., 2023). Sieci neuronowe, dzięki swojej strukturze, pozwalają na wykrywanie nieliniowych zależności i poprawiają dokładność prognoz. Warto dodać, że w przeciwieństwie do klasycznych modeli regresji liniowej, sieci neuronowe umożliwiają lepsze prognozy dzięki wykorzystaniu tzw. warstwy ukrytej. Warstwa ta pozwala na uczenie się na wzór ludzkiego mózgu, co poprawia precyzję wyników. Sieci neuronowe stanowią skuteczne narzędzie w analizach biznesowych, zdolne do wychwytywania złożonych relacji między danymi, zarówno liniowymi, jak i nieliniowymi.

W kontekście analityki biznesowej sieci neuronowe umożliwiają rozpoznawanie i rejestrowanie tych relacji, co pozwala na efektywniejsze podejmowanie decyzji biznesowych. Ich zaletą jest zdolność do „uczenia się” na podstawie danych wejściowych i wyników, co pozwala na doskonalenie modeli na przestrzeni czasu. Są wykorzystywane do rozpoznawania wzorców, takich jak churn klienta, co ma ogromne znaczenie w utrzymaniu relacji z klientami i optymalizacji strategii marketingowych (Warudkar, 2020).

Jak sztuczna inteligencja zmienia zasady odpowiedzialności dyrektorów w firmach?
Jak rewolucja na morzu wpłynęła na upadek niemieckiej floty i kształtowanie się nowego społeczeństwa na pokładach luksusowych transatlantyków
Jakie są kluczowe metody zabezpieczania i agregacji w uczeniu federacyjnym?
Jak określić granice strefy tropikalnej? Problematyka klasyfikacji biomy tropikalnych lasów deszczowych
Jak rozszerzona i wirtualna rzeczywistość zmienia wykształcenie wyższe?