Las ventajas y desventajas de la investigación cuantitativa

Los investigadores de mercado a menudo emplean enfoques cuantitativos en nuestro trabajo. Es importante comprender la fortaleza y las limitaciones de cualquier enfoque de investigación. Esto es particularmente cierto con respecto a las técnicas de investigación cuantitativa por dos razones: (1) Las culturas científicas y laicas están muy entusiasmadas con las técnicas de investigación cuantitativa y tienden a no mirar profundamente el diseño y la mecánica de tales procedimientos, y (2) es desordenadamente fácil de diseñar mal un esfuerzo de investigación cuantitativa.

Un falso enfoque en los números

Es "genial" poder decir que eres un investigador cuantitativo . "Quants", el término afectuoso por el cual los analistas cuantitativos se conocen, se han puesto en los grandes números en el pedestal del cielo . Creo que esto es más porque las matemáticas y las estadísticas complejas son veneradas simplemente porque la mayoría de nosotros no comprende gran parte del campo. Si algo parece tener un beneficio social y es a la vez difícil y misterioso, tiende a adquirir un "brillo" cultural. El mercado está preocupado con el modelado y la simulación por computadora. Reverenciaba tanto el recuadro negro de los derivados que reaccionaba con lentitud cuando los modelos no podían predecir la inevitable volatilidad.

Por otro lado, di en voz alta que eres un investigador cualitativo y es probable que la gente te mire confundida. La mayoría de la gente sabe que quants participan de alguna manera en la selección de acciones y la evaluación de la cartera.

¿Pero qué hace un investigador cualitativo? Más allá de ser Margaret Mead, es decir, ¿qué papel le queda a un investigador cualitativo? O al menos el pensamiento convencional podría ir.

Es un viejo invento de la informática. Los modelos de computadora son tan buenos como el contenido sobre el que están construidos. La cuestión de reflexividad nunca está muy lejos.

George Soros ha usado la palabra reflexividad junto con la economía en general y los mercados financieros en particular. El principio de incertidumbre de Heisenberg, el par de reflexividad en el campo de la física, también es relevante en este contexto. Heisenberg -en pocas palabras, eso no hace justicia al principio- argumentó que no podemos medir dos atributos de una cosa a la vez porque, en nuestra medición, impactamos los atributos o la cosa y por lo tanto provocamos el cambio o la distorsión del original. .

Considere el comentario de George Soros al Departamento de Economía Mundial del MIT en 1994.

" La teoría generalmente aceptada es que los mercados financieros tienden al equilibrio y, en general, descuentan el futuro correctamente. una teoría diferente, según la cual los mercados financieros no pueden descartar el futuro correctamente porque no solo descuentan el futuro, sino que ayudan a darle forma.En ciertas circunstancias, los mercados financieros pueden afectar los llamados fundamentales que deben reflejar. Cuando eso sucede, los mercados entran en un estado de desequilibrio dinámico y se comportan de manera bastante diferente de lo que la teoría de los mercados eficientes consideraría normal ".

En el libro se describe otra visión más contemporánea de esencialmente el mismo fenómeno. The Black Swan por Nassim Nicholas Taleb. Un cisne negro no es común en la naturaleza: pocas personas han visto un cisne negro. Según Taleb, un cisne negro es un evento positivo o negativo que se considera altamente improbable. Pero cuando ocurre un cisne negro, causa consecuencias masivas. Algunas personas creen que los sucesos del cisne negro explican mucho sobre el mundo. Pero la mayoría de las personas -particularmente los expertos- son ciegos a los cisnes negros.

Un enfoque escéptico es esencial para la ciencia basada en la evidencia. Hay algunas cosas a considerar cuando se exploran los conceptos relacionados con el fetichismo numérico que ciega a las personas a los peligros de aceptar la investigación cuantitativa a su valor nominal y de depender excesivamente de la norma l distribución.

Es un error creer que la investigación cuantitativa basada en estadísticas inferenciales es más creíble o científica que la investigación observacional basada en la percepción. Un punto verdaderamente importante en la comparación entre la investigación cuantitativa y la investigación cualitativa es que la participación subjetiva del investigador, que es una de las objeciones más resilientes con respecto a la investigación cualitativa, tiene lugar en enfoques cuantitativos. De hecho, ocurre antes en la secuencia empírica del flujo de investigación en la investigación cuantitativa que en la investigación cualitativa.

El investigador genera una hipótesis en la investigación cuantitativa que será "probada" por los procesos estadísticos. La generación de una hipótesis puede ser una actividad muy subjetiva. Y el enfoque muy estrecho de las pruebas de hipótesis puede ser engañoso. Muchas formas de investigación cualitativa permiten que los patrones emergentes en los datos apunten a temas a los que se les pueden atribuir relaciones (esto es equivalente a la prueba de hipótesis en la investigación cuantitativa). Es más probable que la investigación cualitativa esté abierta a los "cisnes negros" que se producen, para los cuales no hay hipótesis que deba probarse o refutarse.