Złożoność racjonalnego podejmowania decyzji w biznesie i finansach

Przegląd naukowy

1. Wprowadzenie

Racjonalne podejmowanie decyzji zawsze było uważane za normatywny ideał w teorii ekonomii. Zgodnie z nim firmy i inwestorzy powinni wybierać alternatywę, która maksymalizuje ich korzyści, biorąc pod uwagę pełne informacje, która maksymalizuje ich korzyści. W rzeczywistej praktyce gospodarczej istnieje jednak strukturalna rozbieżność między tym ideałem a rzeczywistymi możliwościami poznawczymi Między tym ideałem a rzeczywistymi poznawczymi, organizacyjnymi i matematycznymi ograniczeniami ludzkiego procesu decyzyjnego organizacyjne i matematyczne ograniczenia ludzkiej zdolności podejmowania decyzji.

Niniejszy artykuł rzuca światło na złożoność racjonalnego podejmowania decyzji z perspektywy ekonomicznej, kognitywistycznej i matematycznej, kognitywistycznej i matematycznej oraz pokazuje, dlaczego nawet wysoce profesjonalne podmioty profesjonalne podmioty systematycznie odbiegają od racjonalnie optymalnych decyzji.

2. Klasyczny model racjonalności

Ekonomia neoklasyczna opiera się na modelu homo oeconomicus. Decyzje są uważane za racjonalne, jeśli spełniają następujące warunki:

• pełna wiedza o wszystkich możliwych kierunkach działania
• pełna wiedza o wszystkich konsekwencjach
• stabilne preferencje
• konsekwentna maksymalizacja użyteczności

Przy tych założeniach podejmowanie decyzji jest formalnie rozwiązywalne. W rzeczywistości jednak założenia te W rzeczywistości prawie nigdy nie są spełnione. Wczesne prace wykazały już, że racjonalność w złożonych sytuacjach decyzyjnych jest nie tylko praktycznie, ale i strukturalnie ograniczona złożonych sytuacjach decyzyjnych jest nie tylko praktycznie, ale także strukturalnie ograniczona.

3. Ograniczona racjonalność jako zasada strukturalna

Pojęcie ograniczonej racjonalności zostało wprowadzone przez Simona. Simon twierdził, że jednostki nie optymalizują, ale zaspokajają - wybierają wystarczająco dobre rozwiązanie zamiast najlepszego z możliwych wybierają wystarczająco dobre rozwiązanie zamiast najlepszego z możliwych.

Przyczyny ograniczonej racjonalności są wielorakie:

• ograniczenia zdolności poznawczych
• Ograniczenia czasowe
• Koszty informacji
• złożoność organizacyjna

Ograniczona racjonalność nie jest zatem indywidualnym deficytem, ale systemową cechą złożonych kontekstów decyzyjnych złożonych kontekstów decyzyjnych.

4. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i ryzyka

W biznesie i finansach decyzje rzadko są deterministyczne. Charakteryzują się one raczej Niepewność, prawdopodobieństwo i oczekiwania. Klasyczna teoria oczekiwanej użyteczności postuluje, że racjonalne podmioty maksymalizują oczekiwane korzyści.

Wyniki badań empirycznych pokazują jednak systematyczne odchylenia od tego modelu. Teoria perspektywy dowodzi, że ludzie

• Ważą straty bardziej niż zyski
• Nie przetwarzają prawdopodobieństwa liniowo
• Podejmują decyzje w zależności od kontekstu (efekty framingu)

Racjonalność nie jest zatem niezmienna, ale wrażliwa na reprezentację, punkty odniesienia i percepcję Percepcja.

5. Wykładnicze przestrzenie decyzyjne w gospodarce

Centralnym, często niedocenianym problemem racjonalnego podejmowania decyzji jest kombinatoryka rzeczywistych sytuacji decyzyjnych rzeczywistych sytuacji decyzyjnych. Nawet przy zaledwie kilku projektach z kilkoma opcjami, przestrzeń decyzyjna rośnie wykładniczo Przestrzeń decyzyjna rośnie wykładniczo.

Przykład:

• 20 projektów inwestycyjnych
• 3 opcje każdy

→³²⁰ ≈ 3,4 miliarda możliwych portfeli

Takie przestrzenie decyzyjne są

• nie są w pełni przeszukiwalne
• nie są intuicyjnie uchwytne
• nie mogą być modelowane za pomocą modeli liniowych

Z matematycznego punktu widzenia, są to często NP-trudne problemy optymalizacyjne, dla których nie ma skutecznych metod dokładnego rozwiązania w ludzkim procesie decyzyjnym.

6. Racjonalność organizacyjna i agregacja decyzji

W firmach decyzje rzadko podejmowane są indywidualnie. Są one podejmowane przez komitety, Hierarchie i procesy negocjacyjne. Prowadzi to do dalszej utraty racjonalności:

• zniekształcenia polityczne
• Sprzeczne cele między działami
• Asymetria informacji
• Zależności od ścieżki

Dlatego też organizacje często optymalizują swoje działania lokalnie, a nie globalnie. Z perspektywy systemowej jest to racjonalne, ale prowadzi do nieoptymalnych wyników ogólnych.

7. Racjonalność kontra optymalizacja

Kluczowa różnica pojęciowa często zaciera się w praktyce: Racjonalne podejmowanie decyzji nie jest równoznaczne z podejmowaniem optymalnych decyzji.

• Racjonalny: spójny w ramach subiektywnego modelu
• Optymalny: najlepszy możliwy w całej przestrzeni decyzyjnej

Ludzie mogą działać racjonalnie i nadal systematycznie odbiegać od optimum, ponieważ podstawowa przestrzeń decyzyjna nie jest w pełni uwzględniona podstawowa przestrzeń decyzyjna nie jest w pełni uwzględniona.

8. Implikacje technologiczne

Rosnąca złożoność systemów ekonomicznych przesuwa granicę między racjonalnością człowieka a racjonalnością maszyny racjonalność maszyn. Podczas gdy ludzie podejmują decyzje heurystyczne, systemy algorytmiczne są w stanie w stanie:

• jednoznacznie modelować duże przestrzenie decyzyjne
• Ocenić miliony do miliardów kombinacji
• obliczać globalne optima w ramach ograniczeń

Z naukowego punktu widzenia nie zastępuje to ludzkiej odpowiedzialności, ale jest raczej Rozszerzenie racjonalnej zdolności podejmowania decyzji.

9. Wnioski

Złożoność racjonalnego podejmowania decyzji w biznesie i finansach nie jest zjawiskiem marginalnym, ale podstawowym problemem strukturalnym współczesnych gospodarek.

Podsumowując, można powiedzieć, że

• Klasyczne modele racjonalności mają charakter normatywny, a nie opisowy
• Ograniczenia poznawcze i organizacyjne systematycznie prowadzą do odchyleń
• Wykładnicze przestrzenie decyzyjne nie są kontrolowane przez ludzi
• Racjonalność jest zależna od kontekstu, a nie absolutna

Wyzwaniem naukowym nie jest zatem uczynienie ludzi bardziej "racjonalnymi", ale zrozumienie racjonalności jako ograniczonego zasobu i rozszerzenie go strukturalnie.

Wymiar	Teoretyczny ideał (ekonomia klasyczna)	Rzeczywistość empiryczna	Centralne ograniczenie	Kategoryzacja naukowa	Implikacje dla ekonomii i finansów
Założenie racjonalności	W pełni racjonalny decydent (homo oeconomicus)	Ograniczona racjonalność	Ograniczenia poznawcze i czasowe	Model normatywny, nie opisowy	Odchylenie od optymalnego wyniku jest systemowe
Sytuacja informacyjna	Kompletne informacje o opcjach i konsekwencjach	Niekompletne, niepewne, kosztowne informacje	Koszty informacji i brak przejrzystości	Gospodarka informacyjna	Decyzje opierają się na przybliżeniach
Preferencje	Stabilne, spójne, przechodnie	Zależne od kontekstu, niestabilne	Efekty ramowania i odniesienia	Ekonomia behawioralna	Wartości zmieniają się w zależności od prezentacji
Ocena korzyści	Liniowa funkcja użyteczności	Asymetryczna wycena zysków i strat	Awersja do strat	Teoria perspektywy	Nadmierna ostrożność lub poszukiwanie ryzyka w zależności od sytuacji
Logika podejmowania decyzji	Optymalizacja	Satysfakcja (wystarczająco dobre)	Koszty wyszukiwania i złożoność	Ograniczona racjonalność	Suboptymalne, ale wykonalne rozwiązania
Niepewność i ryzyko	Maksymalizacja oczekiwanej użyteczności	Systematyczne zakłócenia	Nieliniowe postrzeganie prawdopodobieństwa	Poznawcze badanie decyzji	Błędna ocena możliwości i ryzyka
Przestrzeń decyzyjna	Zarządzalna, liniowa	Rosnąca wykładniczo	Eksplozja kombinatoryczna	Teoria złożoności	Nie może być w pełni zrozumiana przez ludzi
Przykładowa zmienna	Pojedyncza decyzja	Portfele wielu projektów	przestrzenie decyzyjne 3ⁿ / 2ⁿ	NP-trudne problemy optymalizacyjne	Intuicja i Excel zawodzą strukturalnie
Rozwiązywalność matematyczna	Dokładnie rozwiązywalne	Nie do końca rozwiązywalne przez ludzi	Czas obliczeń i przestrzeń poszukiwań	Optymalizacja algorytmiczna	Konieczność modeli formalnych
Decyzje organizacyjne	Jednolite cele	Systemy wieloobiektowe i konflikty interesów	Polityka, władza, silosy	Teoria organizacji	Optima lokalne zamiast globalnych
Agregacja decyzji	Racjonalna spójność	Zniekształcone przez procesy	Asymetria informacji	Teoria agencji	Utrata wartości całkowitej
Racjonalność a optymalność	Zrównane	Ścisłe rozróżnienie	Niekompletne modelowanie	Teoria decyzji	Możliwe racjonalne błędne decyzje
Ludzka strategia decyzyjna	Analityczna, kompletna	Heurystyczna, selektywna	Ograniczona zdolność przetwarzania	Kognitywistyka	Szybkie, ale nie optymalne
Systemy technologiczne	Niepotrzebne	Strukturalnie lepsze dla złożoności	Skalowalność	Badania operacyjne / sztuczna inteligencja	Rozszerzenie racjonalnej zdolności podejmowania decyzji
Rola algorytmów	Narzędzia	Instancja optymalizacji	Jakość modelowania	Optymalizacja matematyczna	Obliczenia zamiast intuicji
Ogólny wniosek	Racjonalność jako ideał	Racjonalność jako ograniczony zasób	Przeciążenie strukturalne	Ustalenia interdyscyplinarne	Potrzeba ekspansji strukturalnej

FAQ - Złożoność racjonalnego podejmowania decyzji w ekonomii i finansach

Co oznacza "racjonalne podejmowanie decyzji" w ekonomii?

W klasycznej ekonomii, racjonalne podejmowanie decyzji odnosi się do konsekwentnego wyboru Alternatywnego działania z najwyższą oczekiwaną korzyścią przy pełnej informacji. Jest to normatywny ideał, a nie empirycznie realistyczny model behawioralny.

Dlaczego nawet doświadczeni menedżerowie i inwestorzy nie podejmują optymalnych decyzji?

Ponieważ rzeczywiste sytuacje decyzyjne charakteryzują się ograniczonymi informacjami, presją czasu, niepewnością i wykładniczymi przestrzeniami decyzyjnymi wykładnicze przestrzenie decyzyjne. Czynniki te strukturalnie przytłaczają nawet wysoko wykwalifikowanych Nawet wysoko wykwalifikowanych graczy - niezależnie od doświadczenia czy inteligencji.

Jaka jest różnica między racjonalnym a optymalnym podejmowaniem decyzji?

Racjonalne podejmowanie decyzji jest wewnętrznie spójne w ramach subiektywnego modelu. Optymalne podejmowanie decyzji odnosi się do globalnie najlepszego wyniku w całej przestrzeni decyzyjnej Przestrzeni decyzyjnej. Ludzie mogą działać racjonalnie i nadal systematycznie podejmować nieoptymalne decyzje.

Co należy rozumieć przez "ograniczoną racjonalność"?

Termin ten pochodzi od Herberta A. Simona. Opisuje on, w jaki sposób ludzie nie optymalizują, optymalizować, ale szukają wystarczająco dobrych rozwiązań ("satisficing"), ponieważ ich zasoby poznawcze i czasowe są ograniczone Zasoby poznawcze i czasowe są ograniczone.

Jaką rolę odgrywa niepewność w podejmowaniu decyzji ekonomicznych?

Niepewność jest główną cechą decyzji ekonomicznych. Prawdopodobieństwa, Prawdopodobieństwa, oczekiwania i ryzyko rzadko można precyzyjnie określić Teorie oczekiwanej użyteczności osiągają swoje granice w praktyce.

Co pokazuje teoria perspektywy?

Teoria perspektywy Daniela Kahnemana i Amosa Tversky' ego pokazuje, że ludzie ważą straty bardziej niż zyski niż zyski, nie przetwarzają prawdopodobieństwa liniowo, a decyzje zależą w dużej mierze od kontekstu (framingu) Kontekst (framing).

Dlaczego przestrzenie decyzyjne w firmach są często wykładnicze?

Gdy tylko kilka projektów, opcji, budżetów i ograniczeń jest rozważanych w tym samym czasie, liczba możliwych kombinacji rośnie wykładniczo. Nawet kilka projektów generuje miliardy potencjalnych alternatyw decyzyjnych.

Dlaczego ludzie nie są w stanie śledzić takich przestrzeni decyzyjnych?

Wykładnicze przestrzenie decyzyjne nie są ani intuicyjnie uchwytne, ani w pełni przeszukiwalne. Z matematycznego punktu widzenia są to często NP-trudne problemy optymalizacyjne, które strukturalnie Strukturalnie przytłaczają ludzkie procesy decyzyjne.

Jaką rolę odgrywają organizacje w utracie racjonalności?

Organizacje podejmują decyzje za pośrednictwem komitetów, hierarchii i procesów negocjacyjnych. Powoduje to zniekształcenia, sprzeczne cele, asymetrię informacji i zależności, które uniemożliwiają globalną optymalizację uniemożliwiają globalną optymalizację.

Dlaczego firmy często optymalizują tylko lokalnie, a nie globalnie?

Lokalna optymalizacja jest racjonalna z punktu widzenia poszczególnych działów, ale często prowadzi do nieoptymalnych wyników Często prowadzi do nieoptymalnych wyników na poziomie całego systemu. Zjawisko to jest klasycznym problemem złożonych organizacji.

Czy ograniczona racjonalność jest indywidualnym deficytem?

Ograniczona racjonalność nie jest słabością indywidualnych decydentów, ale systemową cechą złożonych środowisk decyzyjnych Charakterystyczną dla złożonych środowisk decyzyjnych. Ma ona wpływ na jednostki, zespoły i organizacje i organizacje.

Czy lepsze dane mogą rozwiązać ten problem?

Nie całkowicie. Chociaż większa ilość danych zwiększa przejrzystość, często zwiększa również przestrzeń decyzyjną Przestrzeń decyzyjną. Głównym problemem nie jest brak danych, ale matematyczna złożoność struktury decyzyjnej struktury decyzyjnej.

Jaką rolę odgrywają systemy algorytmiczne?

Algorytmiczne systemy optymalizacji mogą wyraźnie modelować duże przestrzenie decyzyjne i oceniać miliony do miliardów kombinacji Od milionów do miliardów kombinacji. Rozszerzają one racjonalną Racjonalnego podejmowania decyzji, ale nie zastępują odpowiedzialności normatywnej.

Czy optymalizacja algorytmiczna oznacza utratę ludzkiej kontroli?

Algorytmy zapewniają optymalne lub prawie optymalne rozwiązania w ramach określonych systemów docelowych i ograniczeń Systemy docelowe i ograniczenia. Definicja celu, ocena i wdrożenie pozostają w gestii człowieka Człowieka.

Jakie jest kluczowe odkrycie naukowe?

Kluczowym odkryciem jest to, że błędne decyzje nie są wyjątkiem w złożonych systemach, ale regułą. Wyzwaniem nie jest uczynienie ludzi bardziej racjonalnymi, ale strukturalne rozszerzenie racjonalności.

Dlaczego ten temat jest szczególnie istotny dla biznesu i finansów?

Decyzje finansowe wpływają na alokację kapitału, ryzyko, wzrost i stabilność. Nieoptymalne decyzje mają tutaj szczególnie silny wpływ i mogą powodować znaczne straty wartości Powodować znaczne straty wartości.

Co to oznacza w praktyce?

Racjonalne podejmowanie decyzji nie powinno być już postrzegane jako indywidualna umiejętność, jako ograniczony zasób, który musi być systematycznie uzupełniany przez odpowiednie struktury, modele i technologie systematycznie uzupełniane przez odpowiednie struktury, modele i technologie.

Optymalne rozwiązywanie trudnych problemów NP w zarządzaniu portfelem projektów