Качество на решенията: защо компаниите не вземат оптимални инвестиционни решения
Шест структурни механизма, които системно ограничават качеството на решенията
В продължение на десетилетия изследванията, отличени с Нобелова награда, показват, че качеството на решенията в условията на сложност подлежи на структурни ограничения. По-специално, работата на Даниел Канеман (Нобелова награда за 2002 г.), Ричард Талер (Нобелова награда за 2017 г.) и Робърт Шилер (Нобелова награда за 2013 г.) показва, че реалните решения систематично се отклоняват от математически оптималните решения - не поради липса на опит, а поради структурните свойства на сложните системи за вземане на решения.
Въз основа на тези научни открития ние идентифицирахме шест ключови механизма, които оказват измеримо влияние върху качеството на вземането на решения в компаниите и институциите:
1. Заблудата на WACC
WACC оценява проектите поотделно, а не като част от цялостен портфейл. Ефектите на портфолиото не се вземат предвид, което означава, че комбинациите, които максимизират стойността, могат да бъдат структурно пренебрегнати.
2. Ескалация на ангажимента
Както показа Канеман, системите за вземане на решения са склонни да продължават съществуващи решения. Новите, по-добри алтернативи са структурно подценени.
3. Евристика вместо оптимизация
Изследванията на Канеман върху ограничената рационалност показват, че сложните решения се опростяват евристично. Това позволява постигането на стабилни, но не непременно оптимални резултати.
4. Пристрастие към опита в управителния съвет
Опитът се основава на исторически модели. Както показа Талер, миналият опит систематично влияе върху решенията - дори ако глобалното пространство на решенията съдържа нови, по-добри алтернативи.
5. Натиск върху печалбите и логика на вземане на краткосрочни решения
Робърт Шилър показа, че очакванията и механизмите за краткосрочна оценка оказват влияние върху решенията. В резултат на това оптималните дългосрочни инвестиции са структурно подценени.
6. Структурно отхвърляне на нови модели за вземане на решения
Новите, математически по-добри процеси за вземане на решения често се отхвърлят първоначално. Този ефект е добре познато структурно свойство на стабилните системи за вземане на решения.
Основният извод от изследването, отличено с Нобелова награда
Канеман, Талер и Шилер единодушно показват, че качеството на решенията е структурно ограничено - не от липсата на данни, а от сложността на пространството за вземане на решения.
С нарастването на сложността качеството на решенията се превръща в математически оптимизационен проблем. Без системно моделиране на пространството за вземане на решения глобалните оптимуми остават структурно невидими.
