什么是启发法？
启发式或启发式技术是使用实用方法或各种捷径来解决问题的任何方法，以便产生可能不是最佳但在有限的时间范围或期限内足够的解决方案。
启发式方法旨在灵活并用于快速决策，特别是当找到最佳解决方案不可能或不切实际以及处理复杂数据时。这些认知捷径在行为经济学中占有显着的地位。
要点
- 启发式方法是快速解决问题的方法，可以在给定时间限制的情况下提供足够有用的结果。
- 投资者和金融专业人士使用启发式方法来加快分析和投资决策。
- 启发式方法可能会导致基于有限数据集的糟糕决策，但决策速度有时可以弥补缺点。
- 行为经济学重点关注启发法，将其视为人类像理性行为者一样行事的限制之一。
- 可用性、锚定、确认偏差和热手谬误是人们在经济生活中使用的启发法的一些例子。
理解启发法
数字技术的各种出现和创新已经扰乱了许多不同行业的各个方面，包括金融、零售、媒体和运输。一些日常活动已经过时；例如，支票无需前往当地分行即可存入银行账户，在线购买产品和服务，以及通过食品服务交付应用程序交付外卖食品。
所有这些新技术都会产生数据，这些数据越来越多地在多个行业和部门之间共享。任何行业的专业人士都可能会发现自己需要处理大量复杂的数据来解决问题。在时间和资源有限的情况下，可以采用启发式方法来帮助解决数据复杂性问题。
使用启发式方法的优点和缺点
启发法有助于及时做出决策。每个行业的分析师都使用经验法则（例如智能猜测、反复试验、排除法、过去的公式以及历史数据分析）来解决问题。启发式方法通过捷径和足够好的计算使决策变得更简单、更快。
使用启发式方法需要权衡，这使得该方法容易出现偏差和判断错误。用户的最终决定可能不是最优或最好的解决方案。或者做出的决策可能不准确，选择的数据可能不充分（从而导致问题的解决方案不精确）。例如，模仿投资者经常模仿成功投资经理的投资模式，以避免自己研究证券以及相关的定量和定性信息。
模仿投资者希望这些管理者使用的公式能够持续为他们赚取利润，但情况并非总是如此。例如，以科技股为主的方舟创新ETF（ARKK）是2020年投资实力的典范，但该基金被广泛复制，但在2021年却未能兑现。标普500指数的回报率超过25%，而ARKK的损失更多超过20%。
启发式示例
代表性
行为经济学中流行的解决问题的快捷方法称为代表性启发法。代表性利用心理捷径根据过去的事件或代表当前情况或与当前情况相似的特征做出决策。例如，Fast Food ABC 将业务扩展到印度，其股价飙升。一位分析师指出，印度对于所有快餐连锁店来说都是一个有利可图的企业。因此，当Fast Food XYZ宣布明年计划开拓印度市场时，分析师立即给予XYZ“买入”建议。
尽管他的捷径方法节省了对两家公司数据的审查，但这可能不是最好的决定。研究表明，XYZ 快餐店的食品可能对印度消费者没有吸引力。
锚定与调整
锚定和调整是另一种流行的启发式方法。通过锚定和调整，人们从一个特定的目标数字或值（称为锚）开始，然后调整该数字，直到随着时间的推移达到可接受的值。这种方法的主要问题是，如果初始anchor的值不是真实值，那么后续的所有调整都会系统性地偏向anchor并远离真实值。
锚定和调整的一个例子是销售人员以非常高的价格开始谈判（可以说远高于公允价值）。因为高价是一个锚，所以最终的价格往往会高于汽车销售员提供的公平或低价的起始价格。
启发法和心理学
启发法在 20 世纪中叶首次被学者们认识并认真对待，赫伯特·西蒙 (Herbert Simon)提出了这样的问题：即使市场压力惩罚非理性决策，个人和企业在现实世界中却不像理性行为者那样行事。西蒙发现，企业管理者通常不会进行优化，而是依靠一套启发式方法来“满足”（满足和足够这两个词的组合）；也就是说，他们使用一组捷径以足够好的方式完成工作。
对于西蒙来说，由于人类思维的生物学限制，人们无法一致地计算和处理他们掌握的所有信息。因此，人们可能想要理性地行事，但却受到这些限制的束缚——他称之为有限理性。
后来，在 20 世纪 70 年代和 80 年代，阿莫斯·特沃斯基和丹尼尔·卡尼曼在耶路撒冷希伯来大学工作，在赫伯特·西蒙的工作基础上，发展了所谓的前景理论。作为行为经济学的基石，前景理论对人们在进行财务评估时下意识地使用的几种启发法进行了分类。一项重大发现是，人们厌恶损失——损失比收益更大（即，损失 50 美元的痛苦远大于收到 50 美元的快乐）。在这里，人们采用启发式方法来避免实现损失，有时会促使他们为此承担过多的风险，但往往会导致更大的损失。
最近，行为经济学家试图制定政策措施或“推动”来帮助纠正人们对启发法的不合理使用，以帮助他们实现更优化的结果。例如，让人们默认选择退出退休储蓄计划，而不是必须选择加入。
启发法有哪些类型？
迄今为止，行为经济学已经确定了几种启发法，或者开发了一些启发法来帮助人们做出复杂的决策。在行为经济学中，代表性、锚定和调整以及可用性（新近度）是被最广泛引用的。启发法可以通过多种方式进行分类，例如认知偏差与情感偏差或判断错误与计算错误。
什么是启发式思维？
启发式思维使用心理捷径（通常是无意识的）来快速有效地做出复杂的决策或判断。这些可以是“经验法则”（例如，为了拥有舒适的退休生活而储蓄 5% 的收入）或我们基本上没有意识到的认知过程（例如可用性偏差）的形式。
什么是计算机启发法？
在计算机科学中，启发式是指一种比传统方法更快或更有效的解决问题的方法。这可能涉及使用近似值而不是精确计算，或者使用规避计算密集型例程的技术。