Mối quan hệ giữa Quản lý đầu tư và các chuyên ngành khác là gì?

Nguyên tắc đầu tư dựa trên các yếu tố được phát triển trong một số ngành học; những thứ này có thể được phân loại là cơ bản (kinh tế, tâm lý học và toán học) và được áp dụng (thống kê và kế toán) như mô tả. Khoa học máy tính được chỉ định một phân loại đặc biệt vì nó không cần thiết đối với một số phần của quá trình đầu tư nhưng quan trọng đối với một số phần khác.

1. Kinh tế:

Kinh tế là quan trọng để nghiên cứu đầu tư vì hai lý do. Đầu tiên, kinh tế học cung cấp các hướng dẫn cho việc ra quyết định hợp lý theo các quy tắc logic và số học. Điều này là rất quan trọng đối với các nhà phân tích và quản lý chuyên nghiệp. Thứ hai, và trực tiếp hơn, các biến kinh tế là một phần không thể thiếu của hầu hết tất cả các mô hình được sử dụng trong phân tích danh mục đầu tư và bảo mật.

Hình ảnh lịch sự: tải lên.wik mega.org/wikipedia/commons/c/c4/ompany_in_brazil.JPG

Ví dụ, doanh số cho một công ty nhất định có thể được mô hình hóa phụ thuộc vào tổng sản phẩm quốc gia hoặc một số biến số kinh tế vĩ mô khác, cho mục đích dự báo doanh số trong tương lai. Ngoài ra, ước tính thu nhập, với mức doanh số, phụ thuộc vào mối quan hệ chi phí được phát triển trong kinh tế vi mô. Hiểu biết sâu về kinh tế và các biến số kinh tế, làm tăng mức độ năng lực của nhà đầu tư chuyên nghiệp.

2. Tâm lý học:

Đầu tư có liên quan đến một chuyên ngành cơ bản khác, tâm lý học, nhưng mối quan hệ này được hiểu kém và rất khó để cô lập. Ở một cấp độ nào đó, không có gì lạ khi đọc về vai trò của tâm lý thị trường của Cameron trong việc đóng góp vào sự biến động mạnh về giá của chứng khoán riêng lẻ hoặc trung bình thị trường.

Nhưng bằng chứng có sẵn cho thấy hành vi nhóm trong các trường hợp bất thường. Ở một cấp độ khác, tâm lý học có thể đóng góp đáng kể cho quá trình đầu tư. Giá trị phụ thuộc vào kỳ vọng của nhà đầu tư trong tương lai và một số người tin rằng tâm lý là chìa khóa để làm sáng tỏ cách thức mà kỳ vọng được hình thành.

3. Toán học:

Toán học mô tả các cấu trúc phức tạp một cách đơn giản và chính xác. Một số người cho rằng, không chính xác, toán học nên được dành riêng cho những người có trí thông minh trên trung bình. Nhưng điều ngược lại có vẻ nhiều khả năng. Brilliance ngụ ý khả năng nắm bắt mối quan hệ phức tạp mà không có lợi ích của các công cụ được sử dụng bởi những người ít năng khiếu. Toán học cung cấp một cơ sở bình thường hơn để thể hiện những liên kết đó.

4. Thống kê:

Thống kê là một công cụ phân tích cần thiết khác. Nó là một nhánh của toán học liên quan đến toán học liên quan đến các phương pháp phân tích dữ liệu số. Thống kê cung cấp các mô hình hoạt động, cùng với dữ liệu đầu vào từ kinh tế và kế toán, là nền tảng của phân tích bảo mật.

5. Kế toán:

Trong số các ngành học được áp dụng, không có gì quan trọng đối với đầu tư hơn là nghiên cứu các nguyên tắc kế toán. Bản ghi duy nhất được tạo ra trong hoạt động của một công ty được cung cấp bởi kế toán viên và các nhà phân tích bảo mật phải hoàn toàn quen thuộc với các nguyên tắc và thực tiễn được sử dụng trong việc tạo dữ liệu báo cáo tài chính.

Đây không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Nguyên tắc kế toán cho phép nhiều phương thức khác nhau để ghi lại và truy tìm các giao dịch được chọn và các phương thức này có thể thay đổi, thường thay đổi nhanh chóng, theo thời gian.

5. Tài chính:

Đầu tư có liên quan và phụ thuộc vào các lĩnh vực khác trong tài chính. Ví dụ, trong Tài chính doanh nghiệp, các biến số ảnh hưởng đến giá trị của một công ty được xác định và các quy tắc quyết định quy phạm được phát triển để hỗ trợ người quản lý tài chính tối đa hóa giá trị.

Trong phân tích đầu tư, các biến tương tự này được nghiên cứu trong lịch sử, và sau đó ngoại suy, trong quá trình phân tích bảo mật. Làm quen với các nguyên tắc quản lý tài chính và các yếu tố khác của tài chính, rõ ràng rất hữu ích trong việc nghiên cứu đầu tư.

6. Khoa học máy tính:

Việc sử dụng máy tính đã trở nên phổ biến trong tất cả các lĩnh vực ra quyết định kinh doanh. Trong cộng đồng đầu tư, các tổ chức lớn đã bảo mật máy tính và phân tích danh mục đầu tư và các mô hình phức tạp sử dụng dữ liệu có thể đọc bằng máy hiện đang được sử dụng thường xuyên. Vì lý do này, các nhà phân tích bảo mật nên làm quen với các hoạt động máy tính.