Выявленное предпочтение

Выявленное предпочтение — это важное понятие в экономике и финансах, которое предоставляет методологию для понимания поведения потребителей. Вместо того, чтобы полагаться на то, что говорят потребители, что они будут делать, выявленное предпочтение сосредоточивается на их фактическом выборе. Принцип может быть чрезвычайно полезен в нескольких областях, включая исследование рынка, формулирование политики и даже алгоритмическую торговлю. Этот подход был впервые введен экономистом Полом Самуэльсоном в 1930-х годах и с тех пор стал фундаментальным при понимании спроса и поведения потребителей.

Основы теории выявленного предпочтения

Теория выявленного предпочтения предполагает, что можно вывести предпочтения путем наблюдения за фактическими решениями потребителей, предполагая, что эти выборы раскрывают их основные предпочтения. Основная аксиома здесь заключается в том, что если потребитель выбирает набор товаров A вместо набора товаров B, когда оба доступны, то потребитель раскрывает предпочтение для A перед B.

Предположения

  1. Рациональность: Потребители делают выборы рационально, чтобы максимизировать их полезность.
  2. Последовательность: Если потребитель предпочитает A перед B, а B перед C, то он должен предпочитать A перед C.
  3. Ненасыщение: Потребители всегда предпочитают больше товара, чем меньше.

Формулировка

Формально, если потребитель выбирает ( x_1 ), когда оба ( x_1 ) и ( x_2 ) доступны, то ( x_1 ) выявляет предпочтение перед ( x_2 ). Математически:

[ x_1 \succ x_2 ]

Это обозначение означает, что набор ( x_1 ) выбирается вместо ( x_2 ), раскрывая предпочтение.

Применение в исследовании рынка

В исследовании рынка выявленное предпочтение используется для более точного понимания поведения потребителей.

Анализ спроса

Путем наблюдения, что потребители действительно покупают, компании могут оценить спрос на конкретные продукты. Агрегированные данные покупок могут раскрывать тенденции, предпочтения для определенных функций и сезонные колебания в спросе. Например, если данные показывают, что потребители последовательно выбирают органические продукты над неорганическими, можно сделать вывод о предпочтении органических продуктов.

Комбинирование продуктов

Выявленное предпочтение также может помочь в определении эффективных стратегий комбинирования продуктов. Путем анализа моделей покупок компании могут комбинировать продукты, которые часто покупаются вместе, чтобы увеличить продажи.

Формулирование политики

Правительства могут использовать выявленное предпочтение для разработки лучшей политики. Например, путем наблюдения за выборами транспорта граждан можно определить популярность общественного транспорта в сравнении с личными автомобилями и сделать обоснованные решения по инфраструктуре.

Субсидии и налоги

Путем изучения того, какие товары реагируют на субсидии или налоги, лица, определяющие политику, могут лучше разработать налогово-бюджетную политику для поощрения или отговорения определенного поведения. Если данные показывают, что небольшая субсидия значительно увеличивает покупку электромобилей, это может направлять будущие субсидии для достижения экологических целей.

Алгоритмическая торговля

Алгоритмическая торговля в значительной степени полагается на предсказательные модели, которые могут извлечь выгоду из выявленных предпочтений, извлеченных из данных рынка.

Анализ настроений рынка

Выявленное предпочтение можно использовать для вывода настроений рынка путем мониторинга поведения торговли. Например, последовательная покупка защитных акций может раскрывать тревогу рынка или медвежьи настроения.

Оптимизация портфеля

Инвесторы могут применять принципы выявленного предпочтения для оптимизации своих портфелей. Путем мониторинга выбора успешных инвесторов можно вывести их предпочтения и возможно подражать их стратегиям.

Высокочастотная торговля

В высокочастотной торговле алгоритмы могут использовать выявленные предпочтения для принятия мгновенных решений. Путем изучения данных книги ордеров алгоритмы могут вывести предпочтения участников рынка и предсказать движения цен.

Наука о данных и FinTech

Появление больших данных и вычислительной мощности значительно повысило применение выявленного предпочтения в финтех.

Машинное обучение

Модели машинного обучения могут быть обучены для выявления выявленных предпочтений из больших наборов данных. Эти модели могут предсказывать будущие предпочтения на основе исторических данных, способствуя персонализированным рекомендациям и целевому маркетингу.

Прогностическая аналитика

Компании финтеха часто используют методологии выявленного предпочтения в прогностической аналитике для предложения адаптированных финансовых продуктов. Например, анализируя модели расходов, они могут рекомендовать персонализированные инвестиционные опции.

Поведенческие представления

Выявленное предпочтение предоставляет ценные представления о поведении потребителей, которые могут быть использованы для создания более удобных финансовых продуктов. Например, модели в данных о транзакциях могут раскрывать предпочтения пользователей для различных способов платежа, ведущие к более интуитивным приложениям мобильного банкинга.

Проблемы и критика

Хотя выявленное предпочтение — это мощный инструмент, у него также есть свои ограничения.

Сложность человеческого поведения

Человеческое поведение часто более сложно, чем может быть захвачено одним выявленным предпочтением. Факторы, такие как эмоции, социальные влияния и неполная информация, могут влиять на выборы таким образом, которые не захватываются этой теорией.

Требования к данным

Точное применение выявленного предпочтения требует обширных и точных данных. Неполные или предвзятые данные могут привести к неправильным выводам.

Статические в сравнении с динамическими предпочтениями

Выявленное предпочтение часто предполагает статические предпочтения, тогда как в реальности человеческие предпочтения могут быть динамичными и меняться с течением времени.

Недавние разработки

Недавние достижения в области технологии и анализа данных расширили горизонты исследования выявленного предпочтения.

Интеграция с AI

Искусственный интеллект был интегрирован с выявленным предпочтением для повышения точности предсказания. Модели AI могут обрабатывать массивные наборы данных для раскрытия тонких моделей, которые более простые модели могут упустить.

Использование на интернет-платформах

Платформы электронной коммерции в значительной степени используют методологии выявленного предпочтения для улучшения пользовательского опыта. Путем мониторинга щелчков, времени пребывания и истории покупок они могут пользовательские рекомендации отдельным пользователям, значительно повышая частоту преобразования.

Поведенческая экономика

Область поведенческой экономики начала включать выявленное предпочтение вместе с психологическими факторами для создания более полных моделей поведения потребителей. Этот междисциплинарный подход привел к более глубокому пониманию того, как принимаются экономические выборы.

Заключение

Выявленное предпочтение — это краеугольный камень современной экономики и финансов, предоставляющий значительное представление о поведении потребителей и принятии решений. Его применение охватывает различные области, от исследования рынка и формулирования политики к алгоритмической торговле и FinTech. Несмотря на его проблемы, интеграция с современной технологией и анализом данных обещает сохранить выявленное предпочтение в авангарде экономических исследований и практического применения. Понимание и использование выявленного предпочтения может привести к лучшему принятию решений, более эффективной политике и более персонализированным продуктам и услугам.