БИЗНЕС-ПРОГРАММЫ
(с октября 2021, Москва, ЦМТ)
I. Base Program
II. Course of lectures PSS (Phenomena of Success Strategies)
- Вводная лекция
а) «Корзины» и «яйца»;
RE: Диверсификация портфеля должна быть (для индексного и отраслевого фонда):
- по отраслям;
- по рискам;
- по срокам инвестирования;
- по инструментам.
RE: Большую диверсификацию имеют ETF или ПИФы.
b) Инвестиции и спекуляции;
c) Импульсное мышление и личные стратегии;
d) «Средняя жизнь» и «стадное чувства»;
e) Чувство страха;
RE: Fear & Greed Index («Индекс Жадности и страха») публикуется вна телеканале CNN с 2011 года. Рассчитывается по шкале от 0 до 100 на основе 7 показателей (супержадность – это 100).
f) Стереотипы vs Логики;
g) Производные финансовые показатели (мультипликаторы) и стратегические риски;
h) Стратегии и «магия средних чисел»;
j) Дьявольски притягательный гемблинг.
RE: Известен феномен SPAC (Special-Purpuse Acquisition Company). SPAC – это компания, созданная для слияний с другой частной компанией, которая желает выйти на биржу, минуя классическую процедуру IPO. Это компании, которые становятся публичными без активов, доходов! Есть много желающих отдать свои капиталы в SPAC! В мире популярны биржевые фонды таких SPAC (например, ETF), которые предлагают весь спектор «альтернативных финансовых талантов», которые могут делать «магию гениев» в SPAC.
RE: В 2021 году добавился феномен Reddit/Robinhood, когда в игры с акциями включились тысячи сетевых «леммингов». При привлечении к этому процессу криптовалют, надо помнить о периоде до осени 2023 года и реалий Базtля III, а также о 3 Murphy’s law.
- Data Science и «Интеллектуальный капитал»;
- Философия денег и философия ИИ;
RE: Денежный агрегат М2 (денежная масса) с 2000 по 2021 вырос почти на 400%! Основную массу денег забирают финансовые рынки (в первую очередь рынок долгов).
RE: Массовая эмиссия привела к ситуации, когда 18 трлн $ облигаций из 100 трлн $ бондов инвестиционного качества торгуются с минусом (такой ситуации не было в истории мировой экономики)!
- Подготовка к IELTS;
- NPS (индекс лояльности) и GoodWill;
- Инструментальная политика.
а) Мезонинное финансирование;
b) Дивидендные акции (ДА);
RE: Горизонт ДА должен быть в пределах 5-10 лет.
Если горизонт меньше, то включение ДА в портфель оправдано лишь на 15-20% от капитала, а на остальное купить облигации (см. таблицу).
с) Деривативы нематериальных активов;
d) Тайны сегментов «mass» и «mass afluent» («дети должны быть умнее своих родителей»);
e) Куайринг и предел «Клиентского счастья».
RE: Куайринг может заменить «переводы на карту».
RE: CAGR (темпы роста выручки) и «битва за клиента» клиентских банков.
RE: Перспективы работы с «цифрой». Цифровой рубль выпускаются и учитываются ЦБ РФ, а финансовыми посредниками могут быть не только банки!
RE: До того как принять решение об IPO, компания проводит non deal road show: рассказывает историю инвесторам, после этого она собирает обратную связь и уточняет, по каким критериям будут оценивать компанию — like-for-like, EBITDA, выручка и тому подобное. Следом решается, с кем будет сравниваться компания. Затем, дождавшись обратной связи, и принимается решение о том, идти ли на IPO, заключается контракт с банками и с какими.
RE: Интересно посмотреть (наука о данных; программирование):
1) advance-club.ru; 2) practicum.yandex.ru
RE: Краткая информация о Data Science:
- Профессия Data Scientist входит в топ-10 самых высокооплачиваемых специальностей в IT-сфере. В США зарплата таких сотрудников доходит до 300 тыс. долларов в год. Почему таких людей так ценят? Дата-сайентист превращает разрозненные большие данные в полезные для бизнеса. И на их основе совершенствует глобальные стратегии компаний. Иногда это настолько сильно влияет на бизнес, что меняет его целиком.
- Пул задач Data Scientist:
— Преобразование информации в удобный формат. Дата-сайентист способен создать портрет целевой аудитории, на который можно смело опираться при разработке новых услуг и ведении маркетинговых кампаний.
— Работа со статистикой и комплексная аналитика.
— Разработка теорий машинного обучения. Дата-сайентист может находить прекрасные идеи для развития всей компании с помощью «творческой математики» из одних только цифр.
— Моделирование и визуализация данных, для доказательства правильности сильной и новаторской идеи.
- Феномен «Когнитивных искажений».
- Феномен «Иллюзии корреляции».
- Феномен «Эффекта сверхуверенности».
- Феномен «Давления масс».
- «Феномен взаимности».
- Феномен «Предвзятости подтверждения».
- Феномен «Моды на авторитет».
- Феномен «Контраста».
- Феномен «Эвристики доступности».
- Феномен «Ретроспективного искажения».
- Феномен «Круга компетенций».
- Феномен «Иллюзии контроля».
- Феномен «Сенситивного стимулирования».
- Феномен «Трансцендентальных тормозов».
- Феномен «Ретроспективного искажения».
- Феномен «Парадокса выбора».
- Феномен «Искажения симпатий».
- Феномен «Эффекта вклада».
- Феномен «Чуда».
- Феномен «Группового мышления».
- Феномен «Отрицания вероятности».
- Феномен «Ошибки нулевого риска».
- Феномен «Ошибки ограниченности».
- Феномен «Частных примеров».
- Феномен «Индукции».
- Феномен «Отвращение к потере».
- Феномен «Социальной лени».
- Феномен «Ошибки атрибуции».
- Феномен «Причинно-следственной связи».
- Феномен «Ореола».
- Феномен «Альтернативных возможностей».
- Феномен «Конъюнкции».
- Феномен «Теории перспектив».
- Феномен «Бэкмологии».
- Феномен «Узких рамок».
- Феномен «Повышенной активности».
- Феномен «Гедонистического эталона».
- Феномен «Искажения ассоциации».
- Феномен «Эффекта везения новичка».
- Феномен «Когнитивного диссонанса».
- Феномен «Эффекта фокусировки».
- Феномен «Уклона к негативу».
- Феномен «Самореференции».
- Феномен «Привязки».
- Феномен «Денежной иллюзии».
- Феномен «Предубеждения слепого пятна».
- Феномен «Хоторнского эффекта».
- Феномен «Эффекта ИКЕИ».
- Феномен «Эффекта псевдоуверенности».
- Феномен «Кульминации и завершения».
Заключение: В 2017 году нобелевскую премию получил американский экономист Ричард Талер. Нобелевский комитет отметил, что исследования Талера «создали мост между экономикой и психологическим анализом индивидуальных решений». «Главными особенностями «поведенческой экономики» является использование психологических и социальных знаний применительно к экономическому поведению людей. По сути, Талер создал систему знаний, позволяющую определять, как эмоциональные и когнитивные факторы влияют на принятие экономических решений разными субъектами и какое влияние оказывают они на рынок». Поведенческих эффектов экспериментальным путём было обнаружено много. Талеру также принадлежат следующие открытия: эффект чрезмерного реагирования на фондовом рынке, эффект владения, эффект «mental accounting» («подсознательная бухгалтерия» или «ментальный учёт»). «Поведенческая экономика» в настоящее время является актуальной отраслью, причём её положения практически применимы.
Существует «горячая» и «холодная» теории нерациональности. «Горячая» теория ещё во времена философов Древней Греции убеждала, что разум укрощает чувства. «Холодная» теория «родилась» в ХХ веке. Именно она установила, что деятельность человеческого мозга направлена не на поиск истины, а на сохранение индивида. Также было определено, что интуитивные решения, даже если они не вполне рациональные – часто оказываются предпочтительными. Учёные считают, что это изучает «эвристика» — научная область, изучающая специфику созидательной деятельности. Кстати, надо отметить, что Понятие «эвристика» встречается ещё в трактате греческого математика Паппа Александрийского «Искусство решать задачи» (300 год н. э.). В когнитивистике и поведенческой экономике эвристикой часто называется отдельный мыслительный прием, который может приводить к ошибкам («эвристика доступности»).
К методикам коррекции когнитивных искажений относят психологическую терапию. Эту терапию называют «Cognitive Bias Modification Therapy» (CBMT) или «Applied Cognitive Processing Therapies» (ACPT). Базовыми концепциями, на которых основывается CBMT, являются когнитивная модель внимания, когнитивная модель тревоги и другие разработки нейронауки.