Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Как принять правильное управленческое решение

.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
06.09.2026
Размер:
2 Мб
Скачать
 
Э 


иже дана одна изсамых популярных задач, используемых
Н
влитературе опринятии решений ( Tversky & Kahneman, ).
 . ,      -
 ,     . -
     .  
   :
     ,    .      ,    -
  ,     .
    ?
Вы можете задаться рядом вопросов, сравнивая эти про­граммы. Например: как отразятся обе программы наостальном обществе? Кто больше всех подвержен риску заболеть? Какая изпрограмм принесет больше пользы? Ночто вы выберете, если другой информации нет? Большинство людей выбирают план А.
Давайте обсудим, как здесь можно рассуждать. Одно изпро­стых правил принятия решений — выбирать альтернативу снаи­большим математическим ожиданием выигрыша. Как хорошо

видно, математическое ожидание вобеих программах одина­ковое: план Асохранит  жизней, план Б дает вероятность в⅓ спасения  жизней, то есть всреднем теже  жизней.
Похоже, что решения, принятые наоснове математического ожидания, всовокупности будут оптимальными. Нопредставьте себе следующие сценарии:
 .  :
.    —  
 ;
.       -
,   ,—    .
     
 .  ?
 .   ,     . 
    ,    -
    .     -
 ,      ,— -
     .   
   .  -
   ,   . ., :
.   ? .  ?
Большинство вобоих случаях выбер ут вариант А. Как по­казывают эти примеры, мы невсегда готовы выбрать сценарий снаилучшим математическим ожиданием. Чтобы объяснить, почему люди отступают отправила математического ожида­ния, Даниил Бернулли ( Daniel Bernoulli, /) предложил заменить критерий ожидаемой денежной выгоды накритерий ожидаемой полезности. Теория ожидаемой полезности пред­полагает, что любой уровень дохода связан сопределенной
 К    
степенью удовлетворения, или полезност ью. Ожидаемая по­лезность недетерминированного варианта считается как взве­шенная сумма полезности возможных исходов, умноженн ая насоответствующие вероятности. Подход кпринятию реше­ний наоснове математического ожидания будет трактовать млн как вдвое более ценный исход, чем   , нополез­ность млн необязательно вдва раза выше, чем полезность  . Большинство неполучат такого преимущества отвто­рых  , как отпервых.
Причина этого кроется в«убывающей предельной полезно­сти»: чем больше какого-то ресурса мы получаем, тем меньше удовольствия откаждой новой порции. Кпримеру, выиграть   приятно, выиграть млн еще приятнее — ноневдвое приятнее, чем   . Второй кусок пиццы вкусный, нонета­кой вкусный, как первый. Втерминах полезности получить   для большинства людей намного ценнее, чем иметь %-ный шанс на млн .
Решения, несоответствующие принципу наивысшего ма­тематического ожидания, также можно рассмотреть втерми­нах риска. Предпочитая гарантированные   миллиону, свероятностью % мы делаем выбор сцелью избежать риска, тоесть жертвуем частью ожидаемого дохода ради уменьше­ния риска. Взадаче про крупный выигрыш осторожным выбо­ром будет млн — ожидаемая материальная выгода меньше, номеньше ириск. Напротив, решение пойти в суд — это ри­скованная стратегия, так как она предполагает меньшую ожи­даемую ценность иболее серьезный риск. Новажно понимать, что ожидаемая полезность неравносильна арифметическому среднему возможных исходов. Правило, основанное наожида­емой полезности, отклоняется отлогики ожидаемой ценности, нопредставляет собой рабочую инепротиворечивую структуру, следование ему ученые считают рациональным поведением.
Рассмотрим теперь вторую версию задачи Канемана иТвер­ски обазиатской болезни.
Э    
 . ,      ­ ,     . ­     .      :
.     ,   ; .     ,    -
,     .
Какую издвух программ выбы выбрали?
Внимательное изучение наборов программ взадачах  и приводит квыводу, что они абсолютно одинаковые. Спасти  человек, следуя плану А,это тоже самое, что погубить  (план В), тоже верно идля программ Б иГ. Нотесты показали, что боль­шинство выбирает план Авзадаче  иплан Г взадаче  ( Tversky & Kahneman, ). Хотя оба набора программ объективно неот­личаются друг отдруга, стоит изменить описание сточки зрения потерянных жизней, анеспасенных, иэтого оказывается доста­точно, чтобы предпочитаемая тактика сменилась состорожной нарискованную.
Люди оценивают риск, относящийся квозможной выгоде (например, спасению жизней — варианты АиБ), не так, как риск, касающийся возможных потерь (летальных исходов — варианты ВиГ). Теория, предложенная Канеманом иТверски ( Kahneman & Tversky, ), говорит отом, что даже различия ввосприятии, происходящие от«фрейминга» (формулировки) вариантов — вданном случае потерянных или спасенных жиз­ней,— могут радикально изменить способ принятия решения. Под фреймингом мы понимаем способ перефразировать сведе­ния так, чтобы обычно принимаемое решение существенно из­менилось , хотя рациональное решение осталось прежним.
Вслучае задач  и основное манипулятивное воздействие достигается засчет неявного ориентира, относительно кото­рого взвешиваются альтернативы. Обе задачи, посуществу,
 К    
одинаковы. Задача  сформулирована втерминах спасения жиз­ней, анеявная точка отсчета — смерть  человек. Когда речь идет оположительном итоге, мы обычно стараемся избегать ри­ска — вот почему мы выбираем гарантированные млн вигре сбольшими ставками.
Напротив, задача  описана втерминах потерь. Неявная точка отсчета вней — это наилучший исход при полном от­сутствии смертей отазиатской болезни. Многие изнас, делая выбор, касающийся возможных потерь, готовы пойти нариск. Многие пошлибы всуд, несмотря наболее низкое математиче­ское ожидание потерь вварианте ссоглашением. Ключевой вы­вод Канемана иТверски втом, что можно переформулировать задачу ипредсказуемо получить иные результаты.
Обычно, принимая решение, человек оценивает исходы отно­сительно некой нейтральной точки отсчета. Отположения этой точки отсчета зависит, будетли решение проблемы видеться впо­зитивном или негативном ключе ичто предпочтет человек — уйти отриска или рискнуть. Задача про азиатскую болезнь как раз идемонстрирует эффект точки отсчета. Воптимистичном ключе неявный вопрос звучит так: как много жизней удастся спа­сти изпотенциальных смертей — иточкой отсчета является потеря  жизней. Внегативно окрашенной формулировке не­явный вопрос таков: как много жизней будет потеряно?
Приведем еще один пример того, какое значение имеет по­становка точки отсчета.
 .         ,
     . ,  
     .    
     -
 ,    . 
       , ,  
,  .     -
   ?
Э    
Какова ваша точка отсчета вэтой задаче? Это потенциальная прибыль (то, что вы заработаете относительно цены в  ) или потенциальный убыток (то, насколько стоимость упадет сиз­начальных  )? Если вы примете  за акцию как ориентир, товам захочется избежать риска ивы, скорее всего, согласитесь нагарантированную «прибыль», продав позицию сейчас. Если вы отталкиваетесь от  заакцию, вам, скорее всего, захочется рискнуть ипридержать акции.
Те,кто принимает решения рационально, недолжны реа­гировать наперефразирование вопроса, но,как мы убедились, сама постановка задачи может существенно влиять нанаш вы­бор. Впоследнее время явление фрейминга было глубоко изу­чено. Исследователям удалось глубже проникнуть всуть ошибок инепоследовательности людей при принятии решений. Концеп­ция фрейминга нашла отклик втаких областях, как теория при­нятия решений, психология, маркетинг, юриспруденция, меди­цина, финансы, корпоративная культура, экономика.
Цель этой главы — разбор концепции фрейминга вширо­ком смысле. Мы исследуем, как наши предпочтения меняются напротивоположные вследующих ситуациях:
. Как фрейминг может заставить нас прийти кряду неже-
лательных решений. . Как чувство «мнимой определенности» влияет насуждения. . Как фрейминг побуждает нас покупать лишние страховки. . Как мы оцениваем успешность сделки. . Как право собственности меняет точку отсчета. . Как психологические факторы влияют нанаши формули-
ровки проблем ирешений. . Естьли разница ввосприятии понятий «компенсация»
и«бонус». . Как меняются предпочтения, когда мы рассматриваем ва-
рианты поотдельности или всовокупности.
 К    
Фрейминг ииррациональность
совокупностирешений
Тверски иКанеман ( Tversky & Kahneman, ) попросили  человек ответить наследующие вопросы.
 . ,       ­.    ,   , ­ .
Дилемма А
 :
.    . .       -
 .
Дилемма Б
 :
.    . .       -
 .
Вдилемме А% участников выбрали вариант Аитолько % отметили вариант Б. Вдилемме Б % респондентов пред­почли вариант Г итолько % — вариант В. Большинству при­глянулась возможность «гарантированно получить  » вди­лемме А — из-за нашей склонности избегать риска вотношении прибыли иоптимистичной формулировки вопроса. Напротив, большинство решило, что лучше иметь «%-ную вероятность потерять  » вдилемме Б — мы готовы рискнуть, когда дело касается потерь инегативно сформулированной проблемы. Объ­единяя результаты подвум дилеммам, получим, что % участ­ников выбрали АиГ итолько % — Б иВ.
Рассмотрим теперь следующую задачу, предложенную Твер­ски иКанеманом  человекам, которые нерешали задачу .
Э    
 .  :
. -    - — 
 .
. -    - — 
 .
Разумеется, все  участников выбрали вариант Е — он вовсех отношениях лучше, чем Д. Новот что интересно. Если объединить варианты АиГ (наиболее популярные) иззадачи , тополучится вариант Д:
      (–,)            (–).
Еслиже вы скомбинируете Б иВ, тополучится Е:
  ,        (–)        (–).
Комбинация двух непопулярных вариантов выгоднее двух популярных! Выходит, что разбиение вопроса надве части при­вело кпротивоположному выбору.
Почему это интересно для менеджеров? Многие связанные между собой вопросы, такие как просмотр портфолио, составле­ние бюджета, поиск финансирования для нового проекта, могут возникать как порознь, так ивместе. Приведенный пример гово­рит отом, что манера компаний решать вопросы один задругим потенциально может приводить кнерациональному результату. Менеджеры могут последовательно принимать решения, кото­рые кажутся оптимальными поотдельности, ноневсовокуп­ности. Например, отделы продаж работают нарост выручки, акредитные отделы занимаются минимизацией рисков ипо­терь. Чтобы выработать целостную стратегию действий вусло­виях неопределенности, люди иорганизации должны знать ояв­лении фрейминга иразрабатывать процедуры для выявления ипринятия решений, касающихся связанных сриском ситуаций.
 К    
Выбирая консервативные варианты действий водних слу­чаях ипроявляя себя агрессивно вдругих, мы рискуем воспи­тать всебе манеру принимать неоптимальные решения, такие как АиГ ввышеприведенном примере. Чтобы преодолеть свой­ство интуиции подстраивать отношение криску под формули­ровку проблемы, Канеман иЛовалло ( Kahneman & Lovallo, ; см.также Rabin & Thaler, ) предлагают следовать тактике математического ожидания для большинства задач, считая ее вобщем случае более выгодной.
Однажды нобелевский лауреат Пола Самуэльсон ( Samuelson, ) предложил коллеге пари сподбрасыванием монеты. Еслибы коллега выиграл, тополучилбы  , авслучае про­игрыша осталсябы должен   — положительное математи­ческое ожидание сэлементом риска. Сотрудник, н есклонный криску, отказался отодиночного пари, носказал, что будет рад сыграть раз сто! Он понимал, что математическое ожида­ние вэтом случае положительно ичто замного повторений опыта ставки неизбежно сыграют вего пользу, одно подбра­сывание оставляло ему % шансов пожалеть озаключении пари. Без сомнения, он стоял перед похожим выбором много раз вжизни — будь тоинвестиции вакции, облигации или ва­лютный рынок. Вдолгосрочной перспективе ему былобы вы­годнее следовать замаксимальным математическим ожиданием вкаждом отдельном случае — аналогично ста подбрасываниям монеты вигре Самуэльсона. Боязнь рисковать заставляет нас отказываться откаждой конкретной возможности что-то вы­играть — новсовокупности проиграть порезультатам многих рискованных предприятий сположительным математическим ожиданием, встречающихся вжизни, практически невероятно, зато вполне возможно ощутимо выиграть.
Вреальной жизни неоставаться нейтральным криску стоит вкритически важных ситуациях, таких как согласие наработу, покупка жилья, корпоративные поглощения, тщательно изучив задачу сразных сторон (иначе говоря, вразличных «фреймах»).
Э    
Тем неменее многие изнас стараются нерисковать водних обстоятельствах, нобыть менее осторожными вдругих, нака­пливая неоптимальный ряд решений. Кроме исключительных случаев, простая иэффективная тактика математического ожи­дания — хороший фундамент для принятия решения.
Нам нравится определенность — даже мнимая
Наверняка вы слышали о«русской рулетке» — довольно про­тивной игре, вкоторой игроки поочереди приставляют квиску револьвер содним патроном. Сама мысль отакой игре застав­ляет содрогнуться!
Ачто, если вас заставят играть вэту игру, ноувас будет воз­можность заплатить зато, чтобы вынуть патрон иснизить шансы смертельного исхода содной шестой (около %) донуля? Ско­рее всего, вы, как ибольшинство людей, будете готовы запла­тить немалую сумму, чтобы обезопасить себя отпули.
Теперь представьте еще более жуткую версию «русской ру­летки», вкоторой вревольвер заряжают два патрона. Сколько вы готовы заплатить зато, чтобы убрать изревольвера один па­трон, снизив свои шансы погибнуть на% (с / до /)? Боль­шинство считают это менее существенным изменением — то есть нетаким ценным, как гарантированная безопасность вме­сто %-ной вероятности погибнуть. Иэто несмотря нато, что вобоих случаях вероятность гибели снижается наодну итуже величину.
Канеман иТверски ( Kahneman & Tversky, ) первыми опи­сали склонность людей недооценивать события высокой веро­ятности (например, %, что вы сможете выжить, играя в«рус­скую рулетку», ирассказать освоем приключении), ноадекватно оценивать неизбежные события (например, гарантию безопас­ности втойже игре). Если что-то произойдет свероятностью  или , мы точно понимаем, что это значит. Однако, если веро­ятность события достаточно высокая (скажем, %), мы склонны
 К    