Les chercheurs de marché utilisent souvent des approches quantitatives dans notre travail. Il est important de comprendre la force et les limites de toute approche de recherche. Ceci est particulièrement vrai en ce qui concerne les techniques de recherche quantitative pour deux raisons: (1) Les cultures scientifiques et laïques sont très séduites par les techniques de recherche quantitative et tendent à ne pas examiner profondément la conception et la mécanique de ces procédures; facile de concevoir un effort de recherche quantitatif mal.
Un faux regard sur les chiffres
C'est «cool» de pouvoir dire que vous êtes un chercheur quantitatif. "Quants", le terme affectueux par lequel les analystes quantitatifs sont connus, ont été mis sur les grands nombres dans le piédestal du ciel . Je crois que c'est plus parce que les mathématiques complexes et les statistiques sont vénérées simplement parce que la plupart d'entre nous ne comprennent pas beaucoup de domaine. Si quelque chose semble avoir un avantage social et est à la fois difficile et mystérieux, il tend à prendre une «lueur» culturelle. Le marché est préoccupé par la modélisation et la simulation informatiques. Il a tellement révéré la boîte noire des dérivés qu'il a été lent à réagir lorsque les modèles n'ont pas réussi à prédire la volatilité inévitable.
D'un autre côté, dites à haute voix que vous êtes un le chercheur et les gens sont susceptibles de vous donner un air perplexe. La plupart des gens savent que les quants sont impliqués dans la sélection des titres et l'évaluation du portefeuille.
Mais que fait un chercheur qualitatif? En plus d'être Margaret Mead, c'est-à-dire quel est le rôle d'un chercheur qualitatif? Ou alors, la pensée conventionnelle pourrait aller.
Un très vieux principe de l'informatique est. Les modèles informatiques sont seulement aussi bons que le contenu sur lequel ils sont construits. L'issue de la réflexivité n'est jamais très loin.
George Soros a utilisé le mot réflexivité en conjonction avec l'économie en général, et les marchés financiers en particulier. Le principe d'incertitude de Heisenberg, le pair de réflexivité dans le domaine de la physique, est également pertinent dans ce contexte. Heisenberg - en un mot qui ne fait pas la justice de principe - a soutenu que nous ne pouvons pas mesurer deux attributs d'une chose à la fois parce que, dans notre mesure, nous impactons les attributs ou la chose et provoquons donc le changement ou la distorsion de l'original .
Considérez le commentaire de George Soros au ministère de l'économie mondiale du MIT en 1994.
" La théorie généralement acceptée est que les marchés financiers tendent vers l'équilibre et, dans l'ensemble, actualisent correctement le futur.J'utilise une théorie différente, selon laquelle les marchés financiers ne peuvent pas actualiser correctement le futur parce qu'ils ne se contentent pas d'actualiser le futur; Dans certains cas, les marchés financiers peuvent influer sur les fondamentaux qu'ils sont supposés refléter et, lorsque cela se produit, les marchés entrent dans un état de déséquilibre dynamique et se comportent différemment de ce qui serait considéré comme normal par la théorie. de marchés efficaces. "
Un autre regard plus contemporain sur essentiellement le même phénomène est décrit dans le livre The Black Swan par Nassim Nicholas Taleb. Un cygne noir n'est pas commun dans la nature - peu de gens ont vu un cygne noir. Selon Taleb, un cygne noir est un événement positif ou négatif considéré comme hautement improbable. Mais quand un cygne noir se produit, il provoque des conséquences massives. Certaines personnes croient que les événements du cygne noir expliquent beaucoup le monde. Mais la plupart des gens - en particulier les experts - sont aveugles aux cygnes noirs.
Une approche sceptique est essentielle à la science fondée sur des preuves. Il y a certaines choses à considérer quand on explore les concepts liés au fétichisme des nombres qui aveuglent les gens aux pièges de l'acceptation de la recherche quantitative à leur valeur nominale et qui dépendent trop de la distribution normale.
C'est une erreur de croire que la recherche quantitative basée sur des statistiques inférentielles est plus crédible ou scientifique que la recherche observationnelle fondée sur l'insight. Un point vraiment important dans la comparaison entre la recherche quantitative et la recherche qualitative est que la participation subjective du chercheur - c'est l'une des objections les plus résilientes concernant la recherche qualitative - a lieu dans des approches quantitatives . En fait, il se produit plus tôt dans la séquence empirique du courant de recherche en recherche quantitative que dans la recherche qualitative .
Le chercheur génère une hypothèse dans la recherche quantitative qui sera «testée» par les processus statistiques. La génération d'une hypothèse peut être une activité très subjective. Et l'orientation très étroite des tests d'hypothèses peut être trompeuse. De nombreuses formes de recherche qualitative permettent aux modèles émergents de pointer vers des thèmes auxquels des relations peuvent être attribuées (c'est l'équivalent du test d'hypothèse dans la recherche quantitative). La recherche qualitative est plus susceptible d'être ouverte aux "cygnes noirs" qui se produisent, pour lesquels il n'y a aucune hypothèse à prouver ou réfuter.