什麼是啓發法？
啓發式或啓發式技術是使用實用方法或各種捷徑來解決問題的任何方法，以便產生可能不是最佳但在有限的時間範圍或期限內足夠的解決方案。
啓發式方法旨在靈活並用於快速決策，特別是當找到最佳解決方案不可能或不切實際以及處理複雜數據時。這些認知捷徑在行爲經濟學中佔有顯着的地位。
要點
- 啓發式方法是快速解決問題的方法，可以在給定時間限制的情況下提供足夠有用的結果。
- 投資者和金融專業人士使用啓發式方法來加快分析和投資決策。
- 啓發式方法可能會導致基於有限數據集的糟糕決策，但決策速度有時可以彌補缺點。
- 行爲經濟學重點關注啓發法，將其視爲人類像理性行爲者一樣行事的限制之一。
- 可用性、錨定、確認偏差和熱手謬誤是人們在經濟生活中使用的啓發法的一些例子。
理解啓發法
數字技術的各種出現和創新已經擾亂了許多不同行業的各個方面，包括金融、零售、媒體和運輸。一些日常活動已經過時；例如，支票無需前往當地分行即可存入銀行賬戶，在線購買產品和服務，以及通過食品服務交付應用程序交付外賣食品。
所有這些新技術都會產生數據，這些數據越來越多地在多個行業和部門之間共享。任何行業的專業人士都可能會發現自己需要處理大量複雜的數據來解決問題。在時間和資源有限的情況下，可以採用啓發式方法來幫助解決數據複雜性問題。
使用啓發式方法的優點和缺點
啓發法有助於及時做出決策。每個行業的分析師都使用經驗法則（例如智能猜測、反覆試驗、排除法、過去的公式以及歷史數據分析）來解決問題。啓發式方法通過捷徑和足夠好的計算使決策變得更簡單、更快。
使用啓發式方法需要權衡，這使得該方法容易出現偏差和判斷錯誤。用戶的最終決定可能不是最優或最好的解決方案。或者做出的決策可能不準確，選擇的數據可能不充分（從而導致問題的解決方案不精確）。例如，模仿投資者經常模仿成功投資經理的投資模式，以避免自己研究證券以及相關的定量和定性信息。
模仿投資者希望這些管理者使用的公式能夠持續爲他們賺取利潤，但情況並非總是如此。例如，以科技股爲主的方舟創新ETF（ARKK）是2020年投資實力的典範，但該基金被廣泛複製，但在2021年卻未能兌現。標普500指數的回報率超過25%，而ARKK的損失更多超過20%。
啓發式示例
代表性
行爲經濟學中流行的解決問題的快捷方法稱爲代表性啓發法。代表性利用心理捷徑根據過去的事件或代表當前情況或與當前情況相似的特徵做出決策。例如，Fast Food ABC 將業務擴展到印度，其股價飆升。一位分析師指出，印度對於所有快餐連鎖店來說都是一個有利可圖的企業。因此，當Fast Food XYZ宣佈明年計劃開拓印度市場時，分析師立即給予XYZ“買入”建議。
儘管他的捷徑方法節省了對兩家公司數據的審查，但這可能不是最好的決定。研究表明，XYZ 快餐店的食品可能對印度消費者沒有吸引力。
錨定與調整
錨定和調整是另一種流行的啓發式方法。通過錨定和調整，人們從一個特定的目標數字或值（稱爲錨）開始，然後調整該數字，直到隨着時間的推移達到可接受的值。這種方法的主要問題是，如果初始anchor的值不是真實值，那麼後續的所有調整都會系統性地偏向anchor並遠離真實值。
錨定和調整的一個例子是銷售人員以非常高的價格開始談判（可以說遠高於公允價值）。因爲高價是一個錨，所以最終的價格往往會高於汽車銷售員提供的公平或低價的起始價格。
啓發法和心理學
啓發法在 20 世紀中葉首次被學者們認識並認真對待，赫伯特·西蒙 (Herbert Simon)提出了這樣的問題：即使市場壓力懲罰非理性決策，個人和企業在現實世界中卻不像理性行爲者那樣行事。西蒙發現，企業管理者通常不會進行優化，而是依靠一套啓發式方法來“滿足”（滿足和足夠這兩個詞的組合）；也就是說，他們使用一組捷徑以足夠好的方式完成工作。
對於西蒙來說，由於人類思維的生物學限制，人們無法一致地計算和處理他們掌握的所有信息。因此，人們可能想要理性地行事，但卻受到這些限制的束縛——他稱之爲有限理性。
後來，在 20 世紀 70 年代和 80 年代，阿莫斯·特沃斯基和丹尼爾·卡尼曼在耶路撒冷希伯來大學工作，在赫伯特·西蒙的工作基礎上，發展了所謂的前景理論。作爲行爲經濟學的基石，前景理論對人們在進行財務評估時下意識地使用的幾種啓發法進行了分類。一項重大發現是，人們厭惡損失——損失比收益更大（即，損失 50 美元的痛苦遠大於收到 50 美元的快樂）。在這裏，人們採用啓發式方法來避免實現損失，有時會促使他們爲此承擔過多的風險，但往往會導致更大的損失。
最近，行爲經濟學家試圖制定政策措施或“推動”來幫助糾正人們對啓發法的不合理使用，以幫助他們實現更優化的結果。例如，讓人們默認選擇退出退休儲蓄計劃，而不是必須選擇加入。
啓發法有哪些類型？
迄今爲止，行爲經濟學已經確定了幾種啓發法，或者開發了一些啓發法來幫助人們做出複雜的決策。在行爲經濟學中，代表性、錨定和調整以及可用性（新近度）是被最廣泛引用的。啓發法可以通過多種方式進行分類，例如認知偏差與情感偏差或判斷錯誤與計算錯誤。
什麼是啓發式思維？
啓發式思維使用心理捷徑（通常是無意識的）來快速有效地做出複雜的決策或判斷。這些可以是“經驗法則”（例如，爲了擁有舒適的退休生活而儲蓄 5% 的收入）或我們基本上沒有意識到的認知過程（例如可用性偏差）的形式。
什麼是計算機啓發法？
在計算機科學中，啓發式是指一種比傳統方法更快或更有效的解決問題的方法。這可能涉及使用近似值而不是精確計算，或者使用規避計算密集型例程的技術。