Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Как принять правильное управленческое решение
.pdf
Э
иже дана одна изсамых популярных задач, используемых
Н
влитературе опринятии решений ( Tversky & Kahneman, ).
. , -
, . -
.
:
, .
, -
, .
?
Вы можете задаться рядом вопросов, сравнивая эти программы. Например: как отразятся обе программы наостальном
обществе? Кто больше всех подвержен риску заболеть? Какая
изпрограмм принесет больше пользы? Ночто вы выберете, если
другой информации нет? Большинство людей выбирают план А.
Давайте обсудим, как здесь можно рассуждать. Одно изпростых правил принятия решений — выбирать альтернативу снаибольшим математическим ожиданием выигрыша. Как хорошо

видно, математическое ожидание вобеих программах одинаковое: план Асохранит жизней, план Б дает вероятность
в⅓ спасения жизней, то есть всреднем теже жизней.
Похоже, что решения, принятые наоснове математического
ожидания, всовокупности будут оптимальными. Нопредставьте
себе следующие сценарии:
. :
. —
;
. -
, ,— .
. ?
. , .
, -
. -
, ,— -
.
. -
, . ., :
. ?
. ?
Большинство вобоих случаях выбер ут вариант А. Как показывают эти примеры, мы невсегда готовы выбрать сценарий
снаилучшим математическим ожиданием. Чтобы объяснить,
почему люди отступают отправила математического ожидания, Даниил Бернулли ( Daniel Bernoulli, /) предложил
заменить критерий ожидаемой денежной выгоды накритерий
ожидаемой полезности. Теория ожидаемой полезности предполагает, что любой уровень дохода связан сопределенной
К

степенью удовлетворения, или полезност ью. Ожидаемая полезность недетерминированного варианта считается как взвешенная сумма полезности возможных исходов, умноженн ая
насоответствующие вероятности. Подход кпринятию решений наоснове математического ожидания будет трактовать
млн как вдвое более ценный исход, чем , нополезность млн необязательно вдва раза выше, чем полезность
. Большинство неполучат такого преимущества отвторых , как отпервых.
Причина этого кроется в«убывающей предельной полезности»: чем больше какого-то ресурса мы получаем, тем меньше
удовольствия откаждой новой порции. Кпримеру, выиграть
приятно, выиграть млн еще приятнее — ноневдвое
приятнее, чем . Второй кусок пиццы вкусный, нонетакой вкусный, как первый. Втерминах полезности получить
для большинства людей намного ценнее, чем иметь
%-ный шанс на млн .
Решения, несоответствующие принципу наивысшего математического ожидания, также можно рассмотреть втерминах риска. Предпочитая гарантированные миллиону,
свероятностью % мы делаем выбор сцелью избежать риска,
тоесть жертвуем частью ожидаемого дохода ради уменьшения риска. Взадаче про крупный выигрыш осторожным выбором будет млн — ожидаемая материальная выгода меньше,
номеньше ириск. Напротив, решение пойти в суд — это рискованная стратегия, так как она предполагает меньшую ожидаемую ценность иболее серьезный риск. Новажно понимать,
что ожидаемая полезность неравносильна арифметическому
среднему возможных исходов. Правило, основанное наожидаемой полезности, отклоняется отлогики ожидаемой ценности,
нопредставляет собой рабочую инепротиворечивую структуру,
следование ему ученые считают рациональным поведением.
Рассмотрим теперь вторую версию задачи Канемана иТверски обазиатской болезни.
Э

. , , . .
:
. , ;
. , ⅓ -
, .
Какую издвух программ выбы выбрали?
Внимательное изучение наборов программ взадачах и
приводит квыводу, что они абсолютно одинаковые. Спасти
человек, следуя плану А,это тоже самое, что погубить (план
В), тоже верно идля программ Б иГ. Нотесты показали, что большинство выбирает план Авзадаче иплан Г взадаче ( Tversky
& Kahneman, ). Хотя оба набора программ объективно неотличаются друг отдруга, стоит изменить описание сточки зрения
потерянных жизней, анеспасенных, иэтого оказывается достаточно, чтобы предпочитаемая тактика сменилась состорожной
нарискованную.
Люди оценивают риск, относящийся квозможной выгоде
(например, спасению жизней — варианты АиБ), не так, как
риск, касающийся возможных потерь (летальных исходов —
варианты ВиГ). Теория, предложенная Канеманом иТверски
( Kahneman & Tversky, ), говорит отом, что даже различия
ввосприятии, происходящие от«фрейминга» (формулировки)
вариантов — вданном 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.
Вслучае задач и основное манипулятивное воздействие
достигается засчет неявного ориентира, относительно которого взвешиваются альтернативы. Обе задачи, посуществу,
К

одинаковы. Задача сформулирована втерминах спасения жизней, анеявная точка отсчета — смерть человек. Когда речь
идет оположительном итоге, мы обычно стараемся избегать риска — вот почему мы выбираем гарантированные млн вигре
сбольшими ставками.
Напротив, задача описана втерминах потерь. Неявная
точка отсчета вней — это наилучший исход при полном отсутствии смертей отазиатской болезни. Многие изнас, делая
выбор, касающийся возможных потерь, готовы пойти нариск.
Многие пошлибы всуд, несмотря наболее низкое математическое ожидание потерь вварианте ссоглашением. Ключевой вывод Канемана иТверски втом, что можно переформулировать
задачу ипредсказуемо получить иные результаты.
Обычно, принимая решение, человек оценивает исходы относительно некой нейтральной точки отсчета. Отположения этой
точки отсчета зависит, будетли решение проблемы видеться впозитивном или негативном ключе ичто предпочтет человек —
уйти отриска или рискнуть. Задача про азиатскую болезнь как
раз идемонстрирует эффект точки отсчета. Воптимистичном
ключе неявный вопрос звучит так: как много жизней удастся спасти изпотенциальных смертей — иточкой отсчета является
потеря жизней. Внегативно 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 вэтой задаче? Это потенциальная
прибыль (то, что вы заработаете относительно цены в ) или
потенциальный убыток (то, насколько стоимость упадет сизначальных )? Если вы примете за акцию как ориентир,
товам захочется избежать риска ивы, скорее всего, согласитесь
нагарантированную «прибыль», продав позицию сейчас. Если
вы отталкиваетесь от заакцию, вам, скорее всего, захочется
рискнуть ипридержать акции.
Те,кто принимает решения рационально, недолжны реагировать наперефразирование вопроса, но,как мы убедились,
сама постановка задачи может существенно влиять нанаш выбор. Впоследнее время явление фрейминга было глубоко изучено. Исследователям удалось глубже проникнуть всуть ошибок
инепоследовательности людей при принятии решений. Концепция фрейминга нашла отклик втаких областях, как теория принятия решений, психология, маркетинг, юриспруденция, медицина, финансы, корпоративная культура, экономика.
Цель этой главы — разбор концепции фрейминга вшироком смысле. Мы исследуем, как наши предпочтения меняются
напротивоположные вследующих ситуациях:
. Как фрейминг может заставить нас прийти кряду неже-
лательных решений.
. Как чувство «мнимой определенности» влияет насуждения.
. Как фрейминг побуждает нас покупать лишние страховки.
. Как мы оцениваем успешность сделки.
. Как право собственности меняет точку отсчета.
. Как психологические факторы влияют нанаши формули-
ровки проблем ирешений.
. Естьли разница ввосприятии понятий «компенсация»
и«бонус».
. Как меняются предпочтения, когда мы рассматриваем ва-
рианты поотдельности или всовокупности.
К

Фрейминг ииррациональность
совокупностирешений
Тверски иКанеман ( Tversky & Kahneman, ) попросили
человек ответить наследующие вопросы.
. , . , , .
Дилемма А
:
. .
. -
.
Дилемма Б
:
. .
. -
.
Вдилемме А% участников выбрали вариант Аитолько
% отметили вариант Б. Вдилемме Б % респондентов предпочли вариант Г итолько % — вариант В. Большинству приглянулась возможность «гарантированно получить » вдилемме А — из-за нашей склонности избегать риска вотношении
прибыли иоптимистичной формулировки вопроса. Напротив,
большинство решило, что лучше иметь «%-ную вероятность
потерять » вдилемме Б — мы готовы рискнуть, когда дело
касается потерь инегативно сформулированной проблемы. Объединяя результаты подвум дилеммам, получим, что % участников выбрали АиГ итолько % — Б иВ.
Рассмотрим теперь следующую задачу, предложенную Тверски иКанеманом человекам, которые нерешали задачу .
Э

. :
. - - —
.
. - - —
.
Разумеется, все участников выбрали вариант Е — он
вовсех отношениях лучше, чем Д. Новот что интересно. Если
объединить варианты АиГ (наиболее популярные) иззадачи
, тополучится вариант Д:
(–,) (–).
Еслиже вы скомбинируете Б иВ, тополучится Е:
, (–) (–).
Комбинация двух непопулярных вариантов выгоднее двух
популярных! Выходит, что разбиение вопроса надве части привело кпротивоположному 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 ивместе. Приведенный пример говорит отом, что манера компаний решать вопросы один задругим
потенциально может приводить кнерациональному результату.
Менеджеры могут последовательно принимать решения, которые кажутся оптимальными поотдельности, ноневсовокупности. Например, отделы продаж работают нарост выручки,
акредитные отделы занимаются минимизацией рисков ипотерь. Чтобы выработать целостную стратегию действий вусловиях неопределенности, люди иорганизации должны знать оявлении фрейминга иразрабатывать процедуры для выявления
ипринятия решений, касающихся связанных сриском ситуаций.
К

Выбирая консервативные варианты действий водних случаях ипроявляя себя агрессивно вдругих, мы рискуем воспитать всебе манеру принимать неоптимальные решения, такие
как АиГ ввышеприведенном примере. Чтобы преодолеть свойство интуиции подстраивать отношение криску под формулировку проблемы, Канеман иЛовалло ( Kahneman & Lovallo, ;
см.также Rabin & Thaler, ) предлагают следовать тактике
математического ожидания для большинства задач, считая ее
вобщем случае более выгодной.
Однажды нобелевский лауреат Пола Самуэльсон ( Samuelson,
) предложил коллеге пари сподбрасыванием монеты.
Еслибы коллега выиграл, тополучилбы , авслучае проигрыша осталсябы должен — положительное математическое ожидание сэлементом риска. Сотрудник, н есклонный
криску, отказался отодиночного пари, носказал, что будет
рад сыграть раз сто! Он понимал, что математическое ожидание вэтом случае положительно ичто замного повторений
опыта ставки неизбежно сыграют вего пользу, одно подбрасывание оставляло ему % шансов пожалеть озаключении
пари. Без сомнения, он стоял перед похожим выбором много
раз вжизни — будь тоинвестиции вакции, облигации или валютный рынок. Вдолгосрочной перспективе ему былобы выгоднее следовать замаксимальным математическим ожиданием
вкаждом отдельном случае — аналогично ста подбрасываниям
монеты вигре Самуэльсона. Боязнь рисковать заставляет нас
отказываться откаждой конкретной возможности что-то выиграть — новсовокупности проиграть порезультатам многих
рискованных предприятий сположительным математическим
ожиданием, встречающихся вжизни, практически невероятно,
зато вполне возможно ощутимо выиграть.
Вреальной жизни неоставаться нейтральным криску стоит
вкритически важных ситуациях, таких как согласие наработу,
покупка жилья, корпоративные поглощения, тщательно изучив
задачу сразных сторон (иначе говоря, вразличных «фреймах»).
Э

Тем неменее многие изнас стараются нерисковать водних
обстоятельствах, нобыть менее осторожными вдругих, накапливая неоптимальный ряд решений. Кроме исключительных
случаев, простая иэффективная тактика математического ожидания — хороший фундамент для принятия решения.
Нам нравится определенность — даже мнимая
Наверняка вы слышали о«русской рулетке» — довольно противной игре, вкоторой игроки поочереди приставляют квиску
револьвер содним патроном. Сама мысль отакой игре заставляет содрогнуться!
Ачто, если вас заставят играть вэту игру, ноувас будет возможность заплатить зато, чтобы вынуть патрон иснизить шансы
смертельного исхода содной шестой (около %) донуля? Скорее всего, вы, как ибольшинство людей, будете готовы заплатить немалую сумму, чтобы обезопасить себя отпули.
Теперь представьте еще более жуткую версию «русской рулетки», вкоторой вревольвер заряжают два патрона. Сколько
вы готовы заплатить зато, чтобы убрать изревольвера один патрон, снизив свои шансы погибнуть на% (с / до /)? Большинство считают это менее существенным изменением — то
есть нетаким ценным, как гарантированная безопасность вместо %-ной вероятности погибнуть. Иэто несмотря нато, что
вобоих случаях вероятность гибели снижается наодну итуже
величину.
Канеман иТверски ( Kahneman & Tversky, ) первыми описали склонность людей недооценивать события высокой вероятности (например, %, что вы сможете выжить, играя в«русскую рулетку», ирассказать освоем приключении), ноадекватно
оценивать неизбежные события (например, гарантию безопасности втойже игре). Если что-то произойдет свероятностью
или , мы точно понимаем, что это значит. Однако, если вероятность события достаточно высокая (скажем, %), мы склонны
К
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
