Representation Effects and Loss Aversion in Analytical Behaviour: An Experimental Study into Decision Making Facilitated by Visual Analytics

This paper presents the results of an experiment into the relationship between the representation of data and decision-making. Three hundred participants online, were asked to choose between a series of financial investment opportunities using data presented in line charts. A single dependent variable of investment choice was examined over four levels of varying display conditions and randomised data. Three variations to line chart visualisations provided a controlled factor between subjects divided into three groups; -˜standard’ line charts, -˜tall’ line charts, and one dual-series line chart. The final results revealed a consistent main effect and two other interactions between certain display conditions and decision-making. The findings of this paper are significant to the study visualisation and to the field of visual analytics. This experiment was devised as part of a study into Analytical Behaviour, defined as decision-making facilitated by visual analytics - a new topic that encompasses existing research and real-world applications

sPortfolio: Stratified Visual Analysis of Stock Portfolios

Quantitative Investment, built on the solid foundation of robust financial theories, is at the center stage in investment industry today. The essence of quantitative investment is the multi-factor model, which explains the relationship between the risk and return of equities. However, the multi-factor model generates enormous quantities of factor data, through which even experienced portfolio managers find it difficult to navigate. This has led to portfolio analysis and factor research being limited by a lack of intuitive visual analytics tools. Previous portfolio visualization systems have mainly focused on the relationship between the portfolio return and stock holdings, which is insufficient for making actionable insights or understanding market trends. In this paper, we present sPortfolio, which, to the best of our knowledge, is the first visualization that attempts to explore the factor investment area. In particular, sPortfolio provides a holistic overview of the factor data and aims to facilitate the analysis at three different levels: a Risk-Factor level, for a general market situation analysis; a Multiple-Portfolio level, for understanding the portfolio strategies; and a Single-Portfolio level, for investigating detailed operations. The system's effectiveness and usability are demonstrated through three case studies. The system has passed its pilot study and is soon to be deployed in industry

Decision-support and visualising tools for making good accounting decisions

The primary aim of our research is to develop a robust empirical model of the innovative small firm, which is useful for guiding owner-managers in their quest for high performance. The proposed model explains performance by structural variables (e.g. employment, management, directors), intellectual property (e.g. patents filed and granted), and research support (e.g. phased R&D expenditure), within the firm. Our secondary aim is to use this model to develop a new decision support tool, created using visualisation techniques, that helps owner managers, and their accounting advisors, to achieve good returns (e.g. in terms of ROCE). Once estimated, prototyped, tested, and calibrated, this tool should help management accountants to inform the owner managers of entrepreneurial firms in ways of making better decisions within their firms, thereby improving performance. We illustrate our intent with prototype models, tested on provisional ORBIS and FAME datasets, for the world and for the UK

Decision-Making Amplification Under Uncertainty: An Exploratory Study of Behavioral Similarity and Intelligent Decision Support Systems

Intelligent decision systems have the potential to support and greatly amplify human decision-making across a number of industries and domains. However, despite the rapid improvement in the underlying capabilities of these “intelligent” systems, increasing their acceptance as decision aids in industry has remained a formidable challenge. If intelligent systems are to be successful, and their full impact on decision-making performance realized, a greater understanding of the factors that influence recommendation acceptance from intelligent machines is needed. Through an empirical experiment in the financial services industry, this study investigated the effects of perceived behavioral similarity (similarity state) on the dependent variables of recommendation acceptance, decision performance and decision efficiency under varying conditions of uncertainty (volatility state). It is hypothesized in this study that behavioral similarity as a design element will positively influence the acceptance rate of machine recommendations by human users. The level of uncertainty in the decision context is expected to moderate this relationship. In addition, an increase in recommendation acceptance should positively influence both decision performance and decision efficiency. The quantitative exploration of behavioral similarity as a design element revealed a number of key findings. Most importantly, behavioral similarity was found to positively influence the acceptance rate of machine recommendations. However, uncertainty did not moderate the level of recommendation acceptance as expected. The experiment also revealed that behavioral similarity positively influenced decision performance during periods of elevated uncertainty. This relationship was moderated based on the level of uncertainty in the decision context. The investigation of decision efficiency also revealed a statistically significant result. However, the results for decision efficiency were in the opposite direction of the hypothesized relationship. Interestingly, decisions made with the behaviorally similar decision aid were less efficient, based on length of time to make a decision, compared to decisions made with the low-similarity decision aid. The results of decision efficiency were stable across both levels of uncertainty in the decision context

Visualisation de l'information appliquée à l'analyse et à l'attribution de performances financières

Croesus Finansoft développe depuis 28 ans un logiciel intégré de gestion de portefeuille pour les firmes de courtages et les conseillers indépendants. Leur application est présentement utilisée par la plupart des grandes firmes au pays, incluant les financières CIBC, Banque Nationale, Valeurs Mobilières Desjardins et TD. L’application développée par l’entreprise doit donc gérer des tables de données contenant souvent plus d’un milliard de transactions. Pour l’entreprise, le défi est de taille. L’application doit offrir une vue cohérente des portefeuilles des investisseurs, en plus de guider les gestionnaires quant aux nouvelles possibilités d’investissement, au suivi des objectifs de placement, des calculs de rendement, de performance, etc. Malgré les différentes avancées technologiques, certaines de ces tâches sont encore très difficiles à effectuer, principalement à cause de la quantité de données impliquées. L’analyse des performances des portefeuilles d’investissements est particulièrement problématique dans ces circonstances. L’analyse de performances ne se limite pas simplement à comparer des rendements obtenus à différents moments dans le temps. Il s’agit d’un processus complexe qui demande la corrélation d’une multitude d’informations afin d’obtenir une vue complète de la situation. Les performances des investissements sont toujours évaluées par rapport à une référence, par exemple un indice de marché. L’attribution de performances tente d’expliquer d’où proviennent les écarts de rendement par rapport à cette référence. Est-ce explicable par le fait que les investisseurs ont choisi des titres ayant offert des rendements supérieurs à ceux de l’indice ? Ou encore parce qu’ils ont investi davantage dans les obligations à long terme, limitant ainsi leur exposition au risque ? L’outil développé par Croesus permet facilement de mesurer les performances d’un seul portefeuille ou d’un petit groupe de portefeuilles. Effectuer cette analyse pour tous les clients d’une succursale simultanément devient beaucoup plus complexe. Croesus ne supporte pas non plus l’attribution de performances. Pour les gestionnaires de l’entreprise, offrir ces fonctionnalités s’avère un enjeu de taille, surtout à cause de la quantité de données impliquées. Comment présenter ces informations à l’expert sans créer une surcharge d’information ? Comment permettre d’identifier facilement les problèmes dans les données, les tendances générales, les écarts par rapport aux références, de façon à ce que des actions concrètes puissent être mises en place afin de corriger la situation ? La visualisation permet de tirer profit de la capacité humaine à interpréter des images beaucoup plus rapidement et efficacement que des données numériques ou textuelles. Elle vise à augmenter les capacités de traitement de l’humain, de façon à ce qu’il soit conservé dans le processus d’analyse, contrairement aux processus de décisions automatisés. Bien que la visualisation soit un domaine actif de recherche depuis de nombreuses années, très peu de solutions adaptées à la réalité de la finance, et encore moins à l’analyse des performances, ont été présentées jusqu’à présent. Cette thèse explore différentes techniques de visualisation permettant de simplifier le processus d’analyse de performances financières dans le contexte de gestion de portefeuilles de l’application développée par Croesus. Elle présente les résultats de trois projets distincts réalisés au cours des dernières années, tous liés à l’analyse des performances financières. Le premier projet présente une technique d’interaction novatrice permettant de simplifier l’analyse des performances sur un graphique linéaire simple (line graph). Que ce soit pour comparer les rendements de plusieurs centaines de portefeuilles simultanément ou pour plusieurs centaines de titres d’un secteur d’activité, les graphiques linéaires sont rapidement surchargés d’information, rendant l’analyse plutôt complexe. L’outil proposé, VectorLens, permet d’explorer les données en offrant des techniques de sélection avancées. La principale contribution concerne la sélection angulaire. Dans la mesure où le graphique présente des rendements, la pente des droites encode l’essentiel de l’information. VectorLens tire profit de cette caractéristique et permet, en un seul mouvement, de sélectionner rapidement et efficacement les éléments en fonction de leur pente, moyennant une marge établie de façon dynamique. L’outil intègre également d’autres outils de sélection, incluant la sélection par zone (pinceau), la sélection par catégories, etc. Il est également possible de combiner plusieurs lentilles VectorLens pour effectuer des requêtes plus complexes. La technique a été comparée aux principales techniques de sélection de courbes dans le cadre d’une expérience contrôlée en laboratoire. Les résultats ont démontré que VectorLens offrait des performances supérieures ou égales dans la plupart des cas, en plus d’être préférée par la plupart des utilisateurs. Le deuxième projet propose une nouvelle technique de visualisation permettant de séparer efficacement les couches d’informations sur un graphique linéaire simple. Cette technique s’avère intéressante pour comparer les rendements de titres de différents secteurs, ou même les rendements de portefeuilles de différents clients, gestionnaires ou même succursales, par exemple. Plutôt que d’utiliser uniquement la couleur pour séparer les différents groupes d’éléments, cette technique consiste à exploiter l’espace inutilisé entre deux valeurs sur l’abscisse en compressant les courbes des différentes couches, de façon à éviter l’occlusion causée par le chevauchement des courbes. Plusieurs variantes tirant profit de ce concept ont été proposées et comparées à l’état de l’art dans le cadre d’une évaluation en laboratoire. Les résultats ont démontré que les techniques de compression, et plus particulièrement la technique superposée, permettaient d’effectuer les tâches de façon plus précise et avec un taux de succès globalement supérieur par rapport à l’état de l’art. Enfin, le troisième projet tente d’adresser le problème d’attribution de performances à grande échelle. Deux nouvelles techniques de visualisation, basées sur un graphique ternaire (ternary plot), ont été proposées afin de représenter sur un seul graphique la relation entre le rendement différentiel avec la référence et les effets expliquant cette différence. Un système complet, sous la forme d’un tableau de bord intégrant les visualisations proposées, a été développé et évalué avec quatre experts du domaine dans un contexte réel d’analyse. Les résultats ont démontré que les outils proposés permettent d’analyser un grand ensemble de portefeuilles, à différents niveaux, de façon simple et efficace. Les outils proposés révèlent clairement les écarts de performance, permettent d’identifier facilement la source du problème, et même la stratégie globale utilisée par les gestionnaires de comptes auprès de leurs clients et les comptes qui dévient de ces stratégies