मात्रात्मक अनुसंधान के फायदे और नुकसान

बाजार शोधकर्ता अक्सर हमारे काम में मात्रात्मक दृष्टिकोण को नियोजित करते हैं। किसी भी शोध दृष्टिकोण की ताकत और सीमाओं को समझना महत्वपूर्ण है। यह दो कारणों से मात्रात्मक शोध तकनीकों के संबंध में विशेष रूप से सच है: (1) वैज्ञानिक और समृद्ध संस्कृतियां मात्रात्मक शोध तकनीकों से काफी मोहक हैं और ऐसी प्रक्रियाओं के डिजाइन और यांत्रिकी पर गहराई से नहीं दिखती हैं, और (2) यह असाधारण रूप से है मात्रात्मक शोध प्रयास को बुरी तरह से डिजाइन करना आसान है।

संख्याओं पर एक झूठा फोकस

यह "शांत" कहने में सक्षम है कि आप एक मात्रात्मक शोध आर हैं । "क्वांट्स", स्नेही शब्द जिसके द्वारा मात्रात्मक विश्लेषकों को जाना जाता है, को आकाश पैडस्टल में बड़ी संख्या में रखा गया है । मेरा मानना ​​है कि यह अधिक है क्योंकि जटिल गणित और आंकड़े केवल पूजा की जाती हैं क्योंकि हम में से अधिकांश क्षेत्र के अधिकांश को नहीं समझते हैं। अगर कुछ सामाजिक लाभ होता है और एक बार मुश्किल और रहस्यमय होता है तो यह एक सांस्कृतिक "चमक" लेता है। बाजार कंप्यूटर मॉडलिंग और सिमुलेशन के साथ व्यस्त है। यह डेरिवेटिव्स के काले बॉक्स को इतना सम्मानित करता है कि जब मॉडल अपरिहार्य अस्थिरता की भविष्यवाणी करने में असफल रहा तो प्रतिक्रिया करना धीमा था।

दूसरी तरफ, जोर से कहो कि आप गुणात्मक हैं शोधकर्ता और लोग आपको एक परेशान दिखने की संभावना रखते हैं। अधिकांश लोगों को पता है कि क्वांट किसी भी तरह स्टॉक चयन और पोर्टफोलियो मूल्यांकन में लगे हुए हैं।

लेकिन गुणात्मक शोधकर्ता क्या करता है? मार्गरेट मीड होने से परे, यानी गुणात्मक शोधकर्ता को क्या भूमिका निभाई गई है? या तो पारंपरिक सोच जा सकती है।

कंप्यूटर विज्ञान का एक बहुत पुराना सिद्धांत है। कंप्यूटर मॉडल उतनी ही अच्छी हैं जितनी सामग्री पर वे बनाए जाते हैं। इसकी समस्या रिफ्लेक्सिविटी कभी बहुत दूर नहीं है।

जॉर्ज सोरोस ने सामान्य रूप से अर्थशास्त्र और विशेष रूप से वित्तीय बाजारों के संयोजन के साथ शब्द रिफ्लेक्सिविटी का उपयोग किया है। हेज़ेनबर्ग की अनिश्चितता सिद्धांत, भौतिकी के क्षेत्र में प्रतिबिंब का सहकर्मी, इस संदर्भ में भी प्रासंगिक है। हेइजेनबर्ग - संक्षेप में जो सिद्धांत न्याय नहीं करता - ने तर्क दिया कि हम एक ही चीज़ के दो विशेषताओं को एक साथ माप नहीं सकते हैं क्योंकि, हमारे मापने में, हम गुणों या चीज़ को प्रभावित करते हैं और इसलिए मूल के परिवर्तन या विरूपण को लाते हैं ।

1 99 4 में एमआईटी विभाग ऑफ इकोनॉमिक्स वर्ल्ड इकोनॉमी को जॉर्ज सोरोस की टिप्पणी पर विचार करें।

" आम तौर पर स्वीकार्य सिद्धांत यह है कि वित्तीय बाजार संतुलन की ओर रुख करते हैं, और पूरी तरह से, भविष्य को सही तरीके से छूटते हैं। मैं एक अलग सिद्धांत का उपयोग करके परिचालन करता हूं, जिसके अनुसार वित्तीय बाजार भविष्य में सही ढंग से छूट नहीं दे सकते क्योंकि वे केवल भविष्य को छूट नहीं देते हैं; वे इसे आकार देने में मदद करते हैं। कुछ परिस्थितियों में, वित्तीय बाजार उन तथाकथित बुनियादी सिद्धांतों को प्रभावित कर सकते हैं जिन्हें वे प्रतिबिंबित करना चाहते हैं। जब ऐसा होता है, तो बाजार गतिशील असुरक्षा की स्थिति में प्रवेश करते हैं और सिद्धांत से सामान्य माना जाएगा से काफी अलग व्यवहार करते हैं कुशल बाजारों का। "

अनिवार्य रूप से एक ही घटना पर एक और अधिक समकालीन रूप का वर्णन द ब्लैक हंस पुस्तक नासिम निकोलस तालेब में किया गया है। प्रकृति में एक काला हंस आम नहीं है - कुछ लोगों ने एक काला हंस देखा है। तालेब के अनुसार, एक काला हंस एक सकारात्मक या नकारात्मक घटना है जिसे अत्यधिक असंभव माना जाता है। लेकिन जब एक काला हंस होता है, तो यह बड़े पैमाने पर परिणाम का कारण बनता है। कुछ लोग मानते हैं कि काले हंस घटनाएं दुनिया के बारे में एक बड़ा सौदा बताती हैं। लेकिन ज्यादातर लोग - विशेष रूप से विशेषज्ञ - काले हंस के लिए अंधे हैं।

साक्ष्य आधारित विज्ञान के लिए एक संदिग्ध दृष्टिकोण आवश्यक है। संख्यात्मक बुतवाद से संबंधित अवधारणाओं की खोज करते समय विचार करने के लिए कुछ चीजें हैं जो लोगों को चेहरे के मूल्य पर मात्रात्मक शोध को स्वीकार करने और सामान्य वितरण पर अत्यधिक निर्भर होने के नुकसान को अंधा कर देती हैं।

यह विश्वास करने की गलती है कि अंतर्निहित आंकड़ों के आधार पर मात्रात्मक शोध अंतर्दृष्टि आधारित अवलोकन अनुसंधान से अधिक विश्वसनीय या वैज्ञानिक है। मात्रात्मक शोध और गुणात्मक शोध के बीच तुलना में वास्तव में महत्वपूर्ण बिंदु यह है कि शोधकर्ता की व्यक्तिपरक भागीदारी - यह गुणात्मक शोध के संबंध में सबसे लचीला आपत्तियों में से एक है - मात्रात्मक दृष्टिकोण में होती है । वास्तव में, यह गुणात्मक शोध में मात्रात्मक शोध में अनुसंधान धारा के अनुभवजन्य अनुक्रम में पहले होता है।

शोधकर्ता मात्रात्मक शोध में एक परिकल्पना उत्पन्न करता है जिसे सांख्यिकीय प्रक्रियाओं द्वारा "परीक्षण" किया जाएगा। एक परिकल्पना की पीढ़ी एक बहुत ही व्यक्तिपरक गतिविधि हो सकती है। और परिकल्पना परीक्षण का बहुत संकीर्ण ध्यान भ्रामक हो सकता है। गुणात्मक शोध के कई रूप डेटा में उभरते पैटर्न को उन विषयों को इंगित करने की अनुमति देते हैं, जो संबंधों को विशेषता दे सकते हैं (यह मात्रात्मक शोध में परिकल्पना परीक्षण के बराबर है)। क्वालिटिवेटिव रिसर्च "ब्लैक हंस" के लिए खुला होने की अधिक संभावना है, जिसके लिए साबित या अस्वीकार करने की कोई परिकल्पना नहीं है।