减少决策偏见

MY_MISOO 2023-01-12 18:44:28

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06决策偏见.pptx

本文的目的是通过审查行为金融领域的研究论文来研究和描述投资决策中的各种偏见。本研究论文描述了投资者的各种行为模式。为了撰写本文，研究论文收集了从最介绍性论文发表（1974 年）到最近发表论文（2019 年）的一年时间。这些研究论文是根据偏见进行分类的。本研究更侧重于对个人投资者的研究。本研究确定了 7 种不同类型的偏见。本研究还基于一些最新的研究工作，以快速概述该领域开展的最新工作。该研究的实际意义在于该领域的个人投资者、投资顾问、学生和其他机构可以从该研究中获得投入。本文的独特之处在于，本文不仅关注行为金融学的基本原理，而且描述了行为金融学的一些新兴概念。因此，这篇论文引起了读者的兴趣，以找到解决方案以最大限度地减少决策中偏见的影响。

2013年考研英语1真题答案及解析..docx

更好的学习技术（例如机器学习或人工智能）应该在哪里改进决策？我开发了一个决策模型，其中更好的学习技术与实验相辅相成。嘈杂、不一致的决策将准实验变异引入训练数据集，从而补充了学习。该模型对机器学习算法何时可以改善人类偏见做出异类预测。这些算法可以消除在历史训练数据中表现出的人为偏见，但前提是人类训练决策的噪声足够大；否则，算法将编纂或加剧现有的偏见。算法只需要少量的噪声来纠正导致大生产力扭曲的偏差。随着噪声量的增加，机器学习可以纠正大的和越来越小的生产力扭曲。完全消除偏差所需的理论条件是极端的，不太可能出现在真实数据集中。该模型为为什么从有偏见的历史数据集中学习可能会导致偏见的减少（如果不是完全消除）提供理论微观基础，正如在几个经验设置中所记录的那样。该模型对机器学习中人类专业知识的使用做出异类预测。正如先前的研究表明的那样，如果专家的噪音不足，则专家标记的训练数据集可能不是最理想的。我讨论了对监管、劳动力市场和商业战略的影响。

通过匿名LinkedIn个人资料减少招聘中的隐性偏见通过减少您的隐性偏见，找到具有LinkedInonymous更好的候选人。面对现实：我们在LinkedIn个人资料上做出快速决策。不幸的是，这可能导致隐性偏见，使您错过本来合格的候选人。 LinkedInonymous通过隐藏或匿名化LinkedIn个人资料或搜索的某些部分来帮助克服隐性偏见。目前，LinkedInonymous将：-删除个人资料图片-将名称更改为星形星座之一，以使其匿名。 -通过点击扩展按钮“为什么是星座”来打开或关闭匿名功能。我希望听起来听起来像真实姓名，但又不会引起偏见。使用科学树名是另一个想法。你有什么建议吗？我很想听听。版本历史记录：1.0.1-修复了导致linkedIN挂起1.0.0的错误修复-初始版本支持语言:English

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