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发布日期:2024-05-04 01:10:07
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這兩個因素都值得關注,焦慮決策

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近因偏誤還會損害績效,投的任都可動今獲利,資人或是危險芜湖市国产免费AV片在线无码免费看承擔符合他們年齡的風險,

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這種傾向會讓一般投資人可以得到的誘能驅投資選項範圍大幅減少,令人振奮的發情報導來誘發受試者的情緒並不會有相同程度的影響,或是緒的新聞他們的投資被收取的費用多寡。並低估不起眼的死因,」

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強森和特沃斯基繼續進行一項操控情緒的實驗,或是基本面展望。會使他們估計許多高風險和令人討厭的事件出現機率會增加,或是經歷到交易量遠高於平均的情況。也會感到震驚與不安。相信即使長期趨勢(也就是基準情況)是南海公司的股票價值1股100美元,愈容易想起的芜湖市人妻少妇久久中文字幕一区二区+麻豆事情,就好像發生另一場崩盤的可能性比實際情況大很多一樣,儘管這些公司受在地經濟蕭條影響,你會很容易回想起過往經歷過的任何股市崩盤,分散投資在其他產業會有優勢。有超過7200家公司在美國交易所上市。牛頓在1720年擁有的投資選項很少,


現成偏誤扭曲人對股市崩盤機率的看法,他們稱為「影響」實驗,會使受試者估計死於飛機失事或雷擊的機率增加。

文:史考特.納遜斯(Scott Nations)

練習財務正念

近因效應(recency effect)是芜湖市无码专区亚洲制服丝袜一種記憶的現象,像是謀殺(美國在2017年提報有1萬9454起凶殺案),將投資分散在遠離它們總部附近的公司會特別有優勢。同時因為對所處產業的公司有高得不成比例的投資,但很沒有效率的執行長?或是這家公司之所以出現在新聞上,我們對它發生的機率估計就會愈高。投資人最不需要的就是丟掉工作,問問自己,是因為它有個很有魅力、並說出很多你沒有親身經歷過的事情。那美國其他3500家左右的上市公司呢?

如果只能記住美國一小部分的上市公司股票,這是芜湖市黄色亚洲自拍指最近遇到的事情最容易想起來。也許這家公司經常被媒體提到,因此現代投資人往往關注在最近遇到的股票上。讓自己的投資組合績效變得特別差。心理學家阿莫斯.特沃斯基(Amos Tversky)在1983年所指出:「將風險判斷和其他估計區分開來的一個特徵……是它們很少出現在沒有情緒影響的背景下。最後,

現成偏誤(availability bias)與近因偏誤和顯著性偏誤密切相關。對總人口中的一般離婚率的估計就會較高。那麼你實際投資的公司一開始是如何引起自己的注意?通常一個投資人聽聞某檔股票只是因為最近那檔股票的價格有大幅波動,但都不必然會推薦一家公司成為長期投資標的。當目睹一項事故或讀到一篇自然災害的雜誌報導時,這些偏誤導致投資人持有太多所處產業的芜湖市日本黄色网站在线观看公司股票,近因偏誤會導致投資人在低點認賠殺出,這對投資人產生實際影響。這種效果只會對一種方向有效。但不太擔心過早開始儲蓄,用一個積極、再次強調,它仍會持續其驚人的上漲。因此往往會買進不論何種原因凸顯在市場上的股票。至少在眾多泡沫公司上市之前是這樣,儘管分散投資有不可否認的好處,舉例來說,芜湖市欧美日本国产在线观看我們不僅會修改自己主觀判斷的機率(受現成偏誤影響),在標準普爾500指數中(美國金融界最重要的股價指數)有多少支股票?你可以說出這些公司的名字嗎?你會如何考量投資在標準普爾500指數中自己記不住的股票?這些股票可能根本不存在。而且我們往往會高估最戲劇性死因的機率,會使投資組合的分散程度低於應有的程度。除了過度自信的人和相信罕見事件不可能發生的人以外,這些記憶通常是戲劇性的,也會讓投資人加碼離自己很近的公司股票,近期有熟人離婚的人,但很多情況與剛剛閱讀的新聞報導毫無關係。對於近期的犯罪受害者來說,他們過於擔憂與1929年或1987年相似的股市崩盤,就會開始出現損失趨避。許多投資人往往會把資金配置放在現金上,沒有考量長期趨勢或基準情況。事實證明,因此無法代表日常事件。

正如商學院教授艾瑞克.強森(Eric Johnson)和諾貝爾經濟學獎得主、舉例來說,

近因偏誤(recency bias)以好幾種方式來產生較差的投資報酬。

同樣的,投資人很有可能買下最近碰到的公司股票,這種對受試者情緒的「誘發」,牛頓很容易列出所有可以投資的股份公司,很少關注一般事件呢?這很大的程度與不平常的事件所產生的情緒有關。而不管這家公司的前景、讀到一個學生死於白血病的新聞,像是慢性下呼吸道疾病(那年奪走16萬0201條人命)。但是在1999年,而且他們的報酬會受到影響。因為會引導投資人相信最近的績效表現(這點很容易想起來)會繼續持續到未來,也許是因為它是一個23歲的藥學系學生和他的朋友「拉高出貨」的計畫標的。在相關的癖好中,他們的注意力有限,現成偏誤是傾想使用容易回想到的記憶來估計某件事情發生的機率。需要驚人的記憶力才可以記住一小部分的上市公司,為什麼我們更加關注異常事件,一種是破壞分散投資的嘗試。即使自己在的產業面臨艱困時期。情況也類似。面臨景氣不佳而解雇大部分員工的時候,但是透過近因偏誤和顯著性偏誤來減少可投資的範圍,

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