Сложността на рационалното вземане на решения в бизнеса и финансите

Научен преглед

1. Въведение

Рационалното вземане на решения винаги се е считало за нормативен идеал в икономическата теория. Според него дружествата и инвеститорите трябва да изберат алтернативата, която максимизира тяхната полза, при наличие на пълна информация, която максимизира тяхната полза. В реалната икономическа практика обаче е налице структурна Между този идеал и реалните когнитивни, организационни и математически ограничения на човешкото вземане на решения организационни и математически ограничения на човешката способност за вземане на решения.

Тази статия хвърля светлина върху сложността на рационалното вземане на решения от икономическа, когнитивна и математическа гледна точка, когнитивната наука и математическата перспектива и показва защо дори високопрофесионални професионални участници систематично се отклоняват от рационално-оптималните решения.

2. Класическият модел на рационалността

Неокласическата икономика се основава на модела на homo oeconomicus. Решенията се разглеждат рационални, ако отговарят на следните условия:

• пълно познаване на всички възможни начини на действие
• пълно познаване на всички последствия
• стабилни предпочитания
• последователно максимизиране на полезността

При тези предположения вземането на решения е формално решимо. В действителност обаче тези Почти никога не са изпълнени. Още в началото на работата е показано, че рационалността в сложните сложни ситуации на вземане на решения е не само практически, но и структурно ограничена.

3. Ограничената рационалност като структурен принцип

Концепцията за ограничената рационалност е въведена от Саймън. Саймън твърди, че индивидите не оптимизират, а задоволяват - те избират достатъчно добро решение, вместо най-доброто възможно решение.

Причините за ограничената рационалност са многобройни:

• ограничения на познавателния капацитет
• Ограничения във времето
• Разходи за информация
• организационна сложност

Следователно ограничената рационалност не е индивидуален дефицит, а системна характеристика на сложните условия за вземане на решения на сложните контексти за вземане на решения.

4. Вземане на решения в условията на несигурност и риск

В бизнеса и финансите решенията рядко са детерминирани. По-скоро те се характеризират с Несигурност, вероятности и очаквания. Класическата теория за очакваната полезност постулира, че рационалните участници максимизират очакваните ползи.

Емпиричните резултати обаче показват систематични отклонения от този модел. Теорията за перспективите доказва, че хората:

• Претеглят загубите повече от печалбите
• Не обработват вероятностите линейно
• Взимат решения в зависимост от контекста (ефект на рамкирането)

Следователно рационалността не е инвариантна, а е чувствителна към представянето, референтните точки и възприятието Възприемане.

5. Експоненциални пространства за вземане на решения в икономиката

Централен, често подценяван проблем на рационалното вземане на решения е комбинаториката на реалните на реални ситуации за вземане на решения. Дори само при няколко проекта с няколко възможности Пространството за вземане на решения нараства експоненциално.

Пример:

• 20 инвестиционни проекта
• по 3 варианта всеки

→³²⁰ ≈ 3,4 милиарда възможни портфейла

Такива пространства за вземане на решения са

• не могат да се търсят напълно
• не са интуитивно разбираеми
• не могат да бъдат моделирани чрез линейни модели

От математическа гледна точка това често са NP-трудни оптимизационни проблеми, за които няма ефективни методи за точно решение в процеса на вземане на решения от човека.

6. Организационна рационалност и агрегиране на решенията

В компаниите решенията рядко се вземат индивидуално. Те се вземат от комитети, Йерархии и процеси на договаряне. Това води до допълнителна загуба на рационалност:

• политически изкривявания
• Противоречиви цели между отделите
• Информационна асиметрия
• Зависимост от пътя

Затова организациите често оптимизират на местно, а не на глобално ниво. От системна гледна точка това е но води до неоптимални общи резултати.

7. Рационалност срещу оптимизация

Ключовата концептуална разлика често се размива в практиката: Рационалното вземане на решения не е синоним на оптимално вземане на решения.

• Рационално: последователно в рамките на субективен модел
• Оптимално: най-доброто възможно в рамките на пълното пространство за вземане на решения

Хората могат да действат рационално и въпреки това систематично да се отклоняват от оптимума, защото основното пространство за вземане на решения основното пространство за вземане на решения не е напълно разгледано.

8. Технологични последици

Нарастващата сложност на икономическите системи измества границата между човешката и машинната рационалност машинна рационалност. Докато хората вземат евристични решения, алгоритмичните системи са в състояние да способни да:

• експлицитно да моделират големи пространства за вземане на решения
• Да оценяват милиони до милиарди комбинации
• изчисляват глобални оптимуми при ограничения

От научна гледна точка това не е заместител на човешката отговорност, а по-скоро А разширяване на способността за рационално вземане на решения.

9. Заключение

Сложността на рационалното вземане на решения в бизнеса и финансите не е маргинално явление, а основен структурен проблем на съвременните икономики.

В обобщение може да се каже, че

• Класическите модели на рационалността са нормативни, а не описателни
• Когнитивните и организационните ограничения систематично водят до отклонения
• Експоненциалните пространства за вземане на решения не могат да бъдат контролирани от хората
• Рационалността зависи от контекста, а не е абсолютна

Следователно научното предизвикателство не е да се направят хората по-"рационални", а да разберем рационалността като ограничен ресурс и да я разширим структурно.

Измерение	Теоретичен идеал (класическа икономика)	Емпирична реалност	Централно ограничение	Научна категоризация	Последици за икономиката и финансите
Предположение за рационалност	Напълно рационален вземащ решения (homo oeconomicus)	Ограничена рационалност	Когнитивни и времеви ограничения	Нормативен модел, а не описателен	Отклонението от оптималния резултат е системно
Информационна ситуация	Пълна информация за възможностите и последиците	Непълна, несигурна, скъпа информация	Информационни разходи и липса на прозрачност	Информационна икономика	Решенията се основават на приближения
Предпочитания	Стабилни, последователни, преходни	Зависими от контекста, нестабилни	Ефекти на рамката и референцията	Икономика на поведението	Оценките се колебаят в зависимост от представянето
Оценка на ползите	Линейна функция на полезността	Асиметрично оценяване на печалбите и загубите	Нежелание за загуба	Теория на перспективите	Свръхпредпазливост или търсене на риск в зависимост от ситуацията
Логика на решението	Оптимизация	Удовлетворяване (достатъчно добро)	Разходи за търсене и сложност	Ограничена рационалност	Субоптимални, но приложими решения
Несигурност и риск	Максимизиране на очакваната полезност	Системни изкривявания	Нелинейно възприемане на вероятността	Изследване на когнитивните решения	Неправилна преценка на възможностите и рисковете
Пространство за вземане на решения	Управляемо, линейно	Експоненциално нарастващо	Комбинаторна експлозия	Теория на сложността	Не може да бъде напълно разбрана от хората
Примерна променлива	Единично решение	Портфейли от няколко проекта	3ⁿ / 2ⁿ пространства за вземане на решения	Проблеми за оптимизация с NP трудност	Интуицията и Excel се провалят структурно
Математическа решимост	Точно решими	Не точно решими от хора	Изчислително време и пространство за търсене	Алгоритмична оптимизация	Необходимост от формални модели
Организационни решения	Еднотипни цели	Многоцелеви системи и конфликти на интереси	Политиката, властта, силите	Организационна теория	Локални, а не глобални оптимуми
Обобщаване на решенията	Рационално последователни	Изкривени от процесите	Информационна асиметрия	Теория на агенцията	Загуба на обща стойност
Рационалност срещу оптималност	Равнопоставеност	Строго разграничение	Непълно моделиране	Теория на решенията	Възможни са грешни рационални решения
Човешка стратегия за вземане на решения	Аналитична, пълна	Евристична, селективна	Ограничен капацитет за обработка	Когнитивна наука	Бързо, но не оптимално
Технологични системи	Не са необходими	Структурно по-добри за сложността	Мащабируемост	Изследване на операциите/ИИ	Разширяване на способността за рационално вземане на решения
Роля на алгоритмите	Инструменти	Пример за оптимизация	Качество на моделирането	Математическа оптимизация	Изчисляване вместо интуиция
Общо заключение	Рационалността като идеал	Рационалността като ограничен ресурс	Структурно претоварване	Интердисциплинарни констатации	Необходимост от структурно разширяване

Често задавани въпроси - Сложността на рационалното вземане на решения в икономиката и финансите

Какво означава "рационално вземане на решения" в икономиката?

В класическата икономика рационалното вземане на решения се отнася до последователния избор на Алтернативно действие с най-висока очаквана полза при пълна информация. Това е нормативен идеал, а не емпирично реалистичен поведенчески модел.

Защо дори опитните мениджъри и инвеститори не вземат оптимални решения?

Защото ситуациите на вземане на решения в реалния живот се характеризират с ограничена информация, времеви натиск, несигурност и експоненциални пространства за вземане на решения. Тези фактори структурно претоварват дори висококвалифицирани Играчи - независимо от техния опит или интелигентност.

Каква е разликата между рационалното и оптималното вземане на решения?

Рационалното вземане на решения е вътрешно съгласувано в рамките на един субективен модел. Оптималното вземане на решения се отнася до глобално най-добрия резултат в рамките на пълното пространство за вземане на решения Пространство за вземане на решения. Хората могат да действат рационално и въпреки това систематично да вземат неоптимални решения.

Какво се разбира под "ограничена рационалност"?

Терминът е създаден от Хърбърт А. Саймън. Той описва как хората не оптимизират, оптимизират, а търсят достатъчно добри решения ("satisficing"), тъй като техните когнитивни и времеви Ресурси са ограничени.

Каква роля играе несигурността при вземането на икономически решения?

Несигурността е основна характеристика на икономическите решения. Вероятности, Очакванията и рисковете рядко могат да бъдат точно определени, което Което води до ограничаване на възможностите на класическите теории за очакваната полезност на практика.

Какво показва теорията на перспективите?

Теорията на перспективите на Даниел Канеман и Амос Тверски показва, че хората претеглят загубите по-силно отколкото печалбите, не обработват вероятностите линейно и че решенията зависят в голяма степен от контекста (рамката) Контекст (рамкиране).

Защо пространствата за вземане на решения в компаниите често са експоненциални?

Щом се разглеждат едновременно няколко проекта, опции, бюджети и ограничения, броят на възможните комбинации нараства експоненциално. Дори само няколко проекта генерират милиарди потенциални алтернативи за решение.

Защо хората не могат да следят такива пространства за вземане на решения?

Експоненциалните пространства за вземане на решения не са нито интуитивно разбираеми, нито напълно достъпни за търсене. От математическа гледна точка това често са NP-трудни оптимизационни задачи, които структурно Структурно претоварват човешките процеси на вземане на решения.

Каква роля играят организациите за загубата на рационалност?

Организациите вземат решения чрез комитети, йерархии и процеси на договаряне. Това води до изкривявания, противоречиви цели, информационна асиметрия и зависимости от пътя, които възпрепятстват глобалната оптимизация предотвратяват глобалната оптимизация.

Защо компаниите често оптимизират само на местно ниво, вместо на глобално?

Локалната оптимизация е рационална от гледна точка на отделните отдели, но често води до Често води до неоптимални резултати на ниво цялостна система. Това явление е класически проблем на сложните организации.

Дали ограничената рационалност е индивидуален дефицит?

Не. Ограничената рационалност не е слабост на отделните лица, вземащи решения, а системна характеристика на сложните Характеристика на сложните среди за вземане на решения. Тя засяга отделни хора, екипи и организации и организации.

Могат ли по-добрите данни да решат проблема?

Не напълно. Въпреки че повече данни увеличават прозрачността, те често увеличават и Пространството за вземане на решения. Основният проблем не е в липсата на данни, а в математическата сложност на структурата за вземане на решения.

Каква роля играят алгоритмичните системи?

Системите за алгоритмична оптимизация могат изрично да моделират големи пространства за вземане на решения и да оценяват милиони до милиарди комбинации Милиони до милиарди комбинации. Те разширяват рационалната Способност за вземане на решения, но не заместват нормативната отговорност.

Означава ли алгоритмичната оптимизация загуба на човешкия контрол?

Не. Алгоритмите осигуряват оптимални или близки до оптималните решения в рамките на определени целеви системи и ограничения Целеви системи и ограничения. Определянето на целта, оценката и изпълнението остават в ръцете на Човека.

Какъв е основният научен извод?

Основното откритие е, че грешните решения не са изключение в сложните системи, а са правило. Предизвикателството не е да направим хората по-рационални, а да разширим рационалността структурно.

Защо тази тема е особено важна за бизнеса и финансите?

Финансовите решения влияят върху разпределението на капитала, риска, растежа и стабилността. Неоптималните решения имат особено силно въздействие тук и могат да причинят значителни загуби на стойност Да причинят значителни загуби на стойност.

Какво означава това на практика?

Рационалното вземане на решения вече не трябва да се разглежда като индивидуално умение, като оскъден ресурс, който трябва систематично да се допълва с подходящи структури, модели и технологии систематично допълвани от подходящи структури, модели и технологии.

Решавайте оптимално трудните проблеми на НП в управлението на портфолиото от проекти сега