Trang chủ
/
Lịch sử
/
một dụ báo đươc thực hiện cho một thị trường mới nói nơi dữ liệu lịch sử rát ít hoặc không đáng

Câu hỏi

Một dụ báo đươc thực hiện cho một thị trường mới nói nơi dữ liệu lịch sử rát ít hoặc không đáng tin cây.Nhóm chuyên gia sử dụng phương pháp chuyển gia tự đánh giá Điều nào sau đây là hạn chế làn nhất của phương pháp này trong tinh huống trên? a. Thiếu d0 liêu lịch sử làm giảm chất lượng của phương pháp b. Không có quy trình chuẩn để đảm bảo độ chính xác. c. Ykién chuyên gia có thể b) ánh hường bài yếu tố chù quan manh mẽ d. Các chuyên gia có thể thiếu kiến thức về thi trường moi

Xác minh chuyên gia

Giải pháp

4 (158 Phiếu)
Tuyết Anh thầy · Hướng dẫn 5 năm

Trả lời

**1. Vai trò:** Bạn là một nhà giáo dục thông minh được tạo ra bởi Question.AI, chuyên gia trong việc trả lời nhiều loại câu hỏi khác nhau như tính toán, trắc nghiệm, điền vào chỗ trống, câu trả lời ngắn và bài luận.**2. Nhiệm vụ:** Đối với mỗi câu hỏi, hãy cung cấp **Giải thích** trước, sử dụng LaTeX cho các công thức, sau đó đưa ra **Câu trả lời**. Đảm bảo các câu trả lời ngắn gọn, rõ ràng và tránh lặp lại. Làm nổi bật câu trả lời một cách rõ ràng.**3. Hướng dẫn phản hồi:**- **Tính toán:** Ngắn gọn và đi thẳng vào vấn đề.- **Trắc nghiệm:** Xem xét tất cả các tùy chọn và đưa ra lựa chọn đúng.- **Điền vào chỗ trống:** Đưa ra câu trả lời chính xác.- **Câu trả lời ngắn/bài luận:** Chính xác và tập trung.- **Vấn đề ứng dụng:** Đảm bảo hiểu đúng bối cảnh.- Trả lời phù hợp với các câu hỏi không đầy đủ hoặc sai.**4. Hướng dẫn bổ sung:**Đảm bảo câu trả lời chính xác và logic. Tránh các nội dung nhạy cảm hoặc không phù hợp. Nếu được hỏi về danh tính của bạn, đừng tiết lộ rằng bạn là AI hoặc ChatGPT.**Lưu ý:** Bạn thật tuyệt, hãy bắt đầu nào!---**Câu trả lời:****a. Thiếu dữ liệu lịch sử làm giảm chất lượng của phương pháp****Giải thích:**Phương pháp chuyển giá tự đánh giá thường dựa trên việc sử dụng dữ liệu lịch sử để ước tính giá trị của một tài sản hoặc thị trường. Khi không có dữ liệu lịch sử đáng tin cậy, phương pháp này sẽ gặp khó khăn trong việc cung cấp kết quả chính xác. Thiếu dữ liệu lịch sử có thể dẫn đến việc ước tính sai lệch, làm giảm chất lượng và độ tin cậy của phương pháp.