Parece que no importa cuán compleja se vuelva nuestra civilización y sociedad, los humanos somos capaces de hacer frente a la dinámica en constante cambio, encontrar la razón en lo que parece ser un caos y crear orden a partir de lo que parece ser aleatorio. Recorremos nuestras vidas haciendo observaciones, una tras otra, tratando de encontrar significado; a veces somos capaces, a veces no, ya veces creemos que vemos patrones que pueden o no serlo. Nuestras mentes intuitivas intentan hacer rima de la razón, pero al final, sin evidencia empírica, gran parte de nuestras teorías detrás de cómo y por qué las cosas funcionan o no funcionan, de cierta manera no se puede probar o refutar.

Me gustaría discutir con usted una prueba interesante descubierta por un profesor de la Escuela de Negocios de Wharton que arroja algo de luz sobre los flujos de información, los precios de las acciones y la toma de decisiones corporativas, y luego hacerle a usted, el lector, algunas preguntas sobre cómo podríamos obtener más información sobre las cosas que suceden a nuestro alrededor, cosas que observamos en nuestra sociedad, civilización, economía y mundo empresarial todos los días. Bien, entonces, hablemos, ¿de acuerdo?

El 5 de abril de 2017, Knowledge @ Wharton Podcast publicó un artículo interesante titulado: «Cómo el mercado de valores afecta la toma de decisiones corporativas» y entrevistó al profesor de Finanzas de Wharton Itay Goldstein, quien discutió la evidencia de un ciclo de retroalimentación entre la cantidad de información y el mercado de valores. y toma de decisiones corporativas. El profesor había escrito un artículo con otros dos profesores, James Dow y Alexander Guembel, en octubre de 2011 titulado: «Incentivos para la producción de información en mercados donde los precios afectan la inversión real».

En el documento, señaló que hay un efecto de amplificación de la información cuando se invierte en una acción o se fusiona en función de la cantidad de información producida. Los productores de información de mercado; bancos de inversión, empresas de consultoría, consultores independientes de la industria y boletines financieros, periódicos y supongo que incluso segmentos de televisión en Bloomberg News, FOX Business News y CNBC, así como plataformas de blogs financieros como Seeking Alpha.

El documento indicó que cuando una empresa decide emprender una ola de adquisición de fusiones o anuncia una inversión potencial, aparece repentinamente un aumento inmediato en la información de múltiples fuentes, internamente en la empresa de adquisición de fusión, bancos de inversión de fusiones y adquisiciones participantes, firmas de consultoría de la industria, empresa objetivo, reguladores que anticipan un movimiento en el sector, competidores que pueden querer evitar la fusión, etc. Todos sabemos intrínsecamente que este es el caso al leer y ver las noticias financieras, sin embargo, este documento presenta datos muestra evidencia empírica de este hecho.

Esto provoca un frenesí de alimentación de pequeños y grandes inversores para comerciar con la ahora abundante información disponible, mientras que antes no la habían considerado y no había ninguna información importante real de la que hablar. En el podcast, el profesor Itay Goldstein señala que se crea un ciclo de retroalimentación a medida que el sector tiene más información, lo que lleva a más transacciones, un sesgo al alza, lo que genera más informes y más información para los inversores. También señaló que la gente generalmente comercia con información positiva en lugar de información negativa. La información negativa haría que los inversores se mantuvieran alejados, la información positiva da incentivos para una ganancia potencial. El catedrático al ser consultado también señaló lo contrario, que cuando disminuye la información, también disminuye la inversión en el sector.

Bien, esta fue la esencia del podcast y el trabajo de investigación. Ahora bien, me gustaría tomar esta conversación y especular que estas verdades también se relacionan con nuevas tecnologías y sectores innovadores, y los ejemplos recientes podrían ser; Impresión 3D, drones comerciales, auriculares de realidad aumentada, computación de relojes de pulsera, etc.

Todos estamos familiarizados con la «Curva de exageración» cuando se encuentra con la «Curva de difusión de la innovación», donde la exageración temprana impulsa la inversión, pero es insostenible debido al hecho de que es una nueva tecnología que aún no puede cumplir con la exageración de las expectativas. Por lo tanto, se dispara como un cohete y luego vuelve a caer a la tierra, solo para encontrar un punto de equilibrio de la realidad, donde la tecnología cumple con las expectativas y la nueva innovación está lista para comenzar a madurar y luego vuelve a subir y crece como un normal. la nueva innovación debería.

Con esto conocido, y la evidencia empírica de Itay Goldstein, et. al., papel, parecería que el «flujo de información» o la falta del mismo es el factor impulsor donde las relaciones públicas, la información y la exageración no se aceleran junto con la trayectoria del modelo de «curva de exageración». Esto tiene sentido porque las nuevas empresas no necesariamente continúan publicitando o publicitando tan agresivamente una vez que han asegurado las primeras rondas de financiación de riesgo o tienen suficiente capital para jugar y alcanzar sus objetivos futuros temporales de I+D de la nueva tecnología. Sin embargo, sugeriría que estas empresas aumenten su PR (quizás logarítmicamente) y proporcionen información con mayor abundancia y frecuencia para evitar una caída temprana en el interés o el agotamiento de la inversión inicial.

Otra forma de utilizar este conocimiento, que podría requerir más investigación, sería encontrar el «flujo de información óptimo» necesario para lograr la inversión para nuevas empresas emergentes en el sector sin empujar la «curva de exageración» demasiado alta y provocar un colapso en el mercado. sector o con el nuevo producto potencial de una empresa en particular. Dado que ahora se conoce un bucle de retroalimentación inherente, tendría sentido controlarlo para optimizar el crecimiento estable y a más largo plazo al lanzar nuevos productos innovadores al mercado, lo que facilita la planificación y los flujos de efectivo de inversión.

Hablando matemáticamente, encontrar que la tasa de flujo de información óptima es posible y las empresas, los bancos de inversión con ese conocimiento podrían eliminar la incertidumbre y el riesgo de la ecuación y, por lo tanto, fomentar la innovación con ganancias más predecibles, tal vez incluso manteniéndose unos pasos por delante de los imitadores del mercado y competidores.

Más preguntas para futuras investigaciones:

1.) ¿Podemos controlar los flujos de información de inversión en los mercados emergentes para evitar ciclos de auge y caída?
2.) ¿Pueden los bancos centrales usar algoritmos matemáticos para controlar los flujos de información para estabilizar el crecimiento?
3.) ¿Podemos reducir los flujos de información que colaboran en los ‘niveles de asociación de la industria’ como hitos a medida que se realizan inversiones para proteger la parte inferior de la curva?
4.) ¿Podemos programar sistemas de matriz de decisiones de IA en tales ecuaciones para ayudar a los ejecutivos a mantener el crecimiento corporativo a largo plazo?
5.) ¿Existen algoritmos de flujo de ‘ráfagas’ de información que se alineen con estas correlaciones descubiertas con la inversión y la información?
6.) ¿Podemos mejorar el software de comercio de derivados para reconocer y explotar los bucles de retroalimentación de inversión de información?
7.) ¿Podemos hacer un mejor seguimiento de las carreras políticas a través de modelos de votación de flujo de información? Después de todo, votar con su dólar para invertir es muy parecido a votar por un candidato y el futuro.
8.) ¿Podemos usar modelos matemáticos de «tendencia» de las redes sociales como base para las predicciones de la trayectoria del curso de inversión en información?

Lo que me gustaría que hicieras es pensar en todo esto, y ver si ves, ¿qué veo yo aquí?

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