Informasi Umpan Balik Loops Di Pasar Saham, Investasi, Inovasi Dan Tren Matematika

Tampaknya tidak peduli seberapa rumit peradaban dan masyarakat kita, kita manusia mampu mengatasi dinamika yang selalu berubah, menemukan alasan dalam apa yang tampak seperti kekacauan dan menciptakan keteraturan dari apa yang tampak acak. Kami menjalani hidup kami dengan melakukan pengamatan, satu demi satu, mencoba menemukan makna – kadang-kadang kami mampu, terkadang tidak, dan terkadang kami berpikir kami melihat pola yang mungkin atau tidak demikian. Pikiran intuitif kita berusaha untuk membuat rima alasan, tetapi pada akhirnya tanpa bukti empiris banyak teori kita di balik bagaimana dan mengapa sesuatu bekerja, atau tidak berhasil, cara tertentu tidak dapat dibuktikan, atau tidak terbukti dalam hal itu.

Saya ingin mendiskusikan dengan Anda bukti menarik yang ditemukan oleh seorang profesor di Wharton Business School yang memberikan sedikit informasi tentang arus informasi, harga saham dan pengambilan keputusan perusahaan, dan kemudian meminta Anda, pembaca, beberapa pertanyaan tentang bagaimana kita dapat mengumpulkan lebih banyak wawasan mengenai hal-hal yang terjadi di sekitar kita, hal-hal yang kita amati di masyarakat kita, peradaban, ekonomi, dan dunia bisnis setiap hari. Oke, jadi mari kita bicara?

Pada tanggal 5 April 2017, Knowledge @ Wharton Podcast memiliki fitur menarik berjudul: "Bagaimana Pasar Saham Mempengaruhi Pengambilan Keputusan Korporat," dan mewawancarai Wharton Finance Professor Itay Goldstein yang membahas bukti dari umpan balik antara jumlah informasi dan pasar saham & pengambilan keputusan perusahaan. Profesor telah menulis sebuah makalah dengan dua profesor lainnya, James Dow dan Alexander Guembel, pada Oktober 2011 berjudul: "Insentif untuk Produksi Informasi di Pasar di mana Harga Mempengaruhi Investasi Nyata."

Dalam makalahnya dia mencatat ada efek informasi amplifikasi ketika investasi dalam saham, atau penggabungan berdasarkan jumlah informasi yang dihasilkan. Produsen informasi pasar; bank investasi, perusahaan konsultasi, konsultan industri independen, dan buletin keuangan, surat kabar dan saya kira bahkan segmen TV di Bloomberg News, FOX Business News, dan CNBC – serta platform blog keuangan seperti Seeking Alpha.

Makalah ini menunjukkan bahwa ketika sebuah perusahaan memutuskan untuk melakukan foya akuisisi merger atau mengumumkan investasi potensial – uptick langsung dalam informasi tiba-tiba muncul dari berbagai sumber, in-house di perusahaan akuisisi merger, berpartisipasi M & A bank investasi, perusahaan konsultan industri, target perusahaan, regulator mengantisipasi bergerak di sektor ini, pesaing yang mungkin ingin mencegah merger, dll. Kita semua secara intrinsik tahu ini menjadi kasus saat kita membaca dan menonton berita keuangan, namun, makalah ini menempatkan data-riil dan menunjukkan bukti empiris dari fakta ini.

Ini menyebabkan kegilaan para investor kecil dan besar untuk berdagang dengan informasi yang tersedia saat ini, padahal sebelumnya mereka tidak mempertimbangkannya dan tidak ada informasi utama yang nyata untuk dibicarakan. Dalam podcast Profesor Itay Goldstein mencatat bahwa loop umpan balik dibuat karena sektor ini memiliki lebih banyak informasi, yang mengarah ke lebih banyak perdagangan, bias ke atas, menyebabkan lebih banyak pelaporan dan lebih banyak informasi bagi investor. Dia juga mencatat bahwa orang-orang umumnya berdagang pada informasi positif daripada informasi negatif. Informasi negatif akan menyebabkan para investor mengarahkan informasi yang jelas dan positif memberikan insentif untuk mendapatkan keuntungan potensial. Profesor ketika ditanya juga mencatat sebaliknya, bahwa ketika informasi menurun, investasi di sektor itu juga.

Oke jadi, ini adalah inti dari podcast dan makalah penelitian. Sekarang, saya ingin mengambil percakapan ini dan berspekulasi bahwa kebenaran ini juga berhubungan dengan teknologi dan sektor inovatif baru, dan contoh terbaru mungkin; Pencetakan 3-D, Drone Komersial, Headset Augmented Reality, Jam Tangan, dll.

Kita semua akrab dengan "Hype Curve" ketika bertemu dengan "Difusi Kurva Inovasi" di mana dorongan awal mendorong investasi, tetapi tidak berkelanjutan karena fakta bahwa itu adalah teknologi baru yang belum dapat memenuhi hype harapan. Dengan demikian, ia naik seperti roket dan kemudian jatuh kembali ke bumi, hanya untuk menemukan titik ekuilibrium realitas, di mana teknologi tersebut memenuhi harapan dan inovasi baru siap untuk mulai jatuh tempo dan kemudian naik kembali dan tumbuh sebagai normal inovasi baru seharusnya.

Dengan ini dikenal, dan bukti empiris Itay Goldstein, et. al., kertas akan tampak bahwa "arus informasi" atau ketiadaan adalah faktor pendorong di mana PR, informasi dan sensasi tidak dipercepat bersama dengan lintasan model "kurva sensasi". Hal ini masuk akal karena perusahaan-perusahaan baru tidak perlu terus gembar-gembor atau PR begitu agresif setelah mereka mendapatkan beberapa putaran pertama pendanaan usaha atau memiliki modal yang cukup untuk bermain bersama untuk mencapai tujuan sementara mereka di masa mendatang untuk R & D teknologi baru. Namun, saya akan menyarankan bahwa perusahaan-perusahaan ini meningkatkan PR mereka (mungkin secara logaritma) dan memberikan informasi dalam kelimpahan dan frekuensi yang lebih besar untuk menghindari tabrakan dini dalam bunga atau mengeringkan investasi awal.

Cara lain untuk menggunakan pengetahuan ini, yang mungkin memerlukan penyelidikan lebih lanjut, adalah untuk menemukan 'arus informasi yang optimal' yang diperlukan untuk mencapai investasi bagi perusahaan baru di sektor ini tanpa mendorong “kurva hype” terlalu tinggi yang menyebabkan kecelakaan di sektor atau dengan produk potensial baru perusahaan tertentu. Karena ada arus balik umpan balik yang sudah diketahui sebelumnya, akan masuk akal untuk mengendalikannya untuk mengoptimalkan pertumbuhan yang stabil dan lebih panjang ketika membawa produk inovatif baru ke pasar – lebih mudah untuk perencanaan dan arus kas investasi.

Secara matematis berbicara menemukan bahwa laju aliran informasi yang optimal adalah mungkin dan perusahaan, bank investasi dengan pengetahuan itu dapat mengambil ketidakpastian dan risiko dari persamaan dan dengan demikian mendorong inovasi dengan keuntungan yang lebih dapat diprediksi, bahkan mungkin tinggal hanya beberapa langkah di atas peniru pasar dan pesaing.

Pertanyaan Lebih Lanjut untuk Penelitian Masa Depan:

1.) Bisakah kita mengontrol arus informasi investasi di Emerging Markets untuk mencegah siklus boom dan bust?

2.) Dapatkah Bank Sentral menggunakan algoritma matematika untuk mengontrol arus informasi untuk menstabilkan pertumbuhan?

3.) Bisakah kita mencekik kembali arus informasi yang berkolaborasi pada 'tingkat asosiasi industri' sebagai tonggak sebagai investasi dibuat untuk melindungi sisi bawah kurva?

4.) Bisakah kita memrogram sistem matriks keputusan AI ke dalam persamaan tersebut untuk membantu eksekutif mempertahankan pertumbuhan perusahaan jangka panjang?

5.) Apakah ada aliran aliran informasi 'burstiness' yang sejajar dengan korelasi tidak tercakup ini dengan investasi dan informasi?

6.) Bisakah kita meningkatkan perangkat lunak perdagangan derivatif untuk mengenali dan memanfaatkan loop umpan balik informasi investasi?

7.) Bisakah kita lebih baik melacak ras politik dengan cara model arus-voting informasi? Setelah semua, memilih dengan dolar Anda untuk investasi sangat mirip dengan memberikan suara untuk kandidat dan masa depan.

8.) Bisakah kita menggunakan model-model matematika 'tren media sosial' sebagai dasar untuk prediksi lintasan informasi investasi-investasi?

Apa yang saya ingin Anda lakukan adalah memikirkan semua ini, dan lihatlah jika Anda melihat, apa yang saya lihat di sini?

Leave a Reply

Required fields are marked*