Читайте также:
|
|
(Статья в оппозиционной газете «Вечерний наблюдатель», выходящей в столице Монтландии - Олоне.)
Г-н Карлос, известный мультимиллионер и валютный спекулянт, снова в центре внимания средств массовой информации. На этот раз он открывает некую фантастическую школу президентов, лидеров партий и министров, так называемый Университет Власти. По замыслу автора проекта, молодые люди смогут пройти курс всех современных наук и научатся принимать мудрые государственные решения. На наш взгляд, идея эта не только невыполнима, но и абсурдна.
Необходимые для политического лидера интуицию, умение быстро оценивать ситуацию и принимать верные решения невозможно приобрести, сидя за партой. Старая как мир истина об озарении в судьбоносные минуты сильного и всеведущего Отца нации, о божественной интуиции, необъяснимой, с точки зрения науки, - эта истина неведома г-ну Карлосу.
Напротив, он, видимо, уверен, что решения, принятые по интуиции, без использования современных технологий управления, таят в себе реальную опасность и чреваты роковыми ошибками. Он считает, что только человек образованный и свободно владеющий научными методами управления, способный просчитывать все последствия своих решений, только такая личность может привести народы к благоденствию.
Несмотря на амбициозность очередного проекта, увидим в нем и пользу: вложение средств в еще одно учебное заведение нашей страны, особенно если предметом обучения в нем будут такие устоявшиеся науки, как экономика, политология и др.
Что касается студентов Университета Власти, - это самоуверенная и развязная молодежь, для которой не существует общепризнанных авторитетов. Среди них обращает на себя внимание молодой человек с интересной биографией: это бедный эмигрант из соседней Свапландии, племянник нынешнего Короля. Юноша был выдворен с родины десять лет назад в связи с участием в политической оппозиции. Кажется, молодой человек не лишен способностей. Может быть, его не следовало бы принимать в Университет Власти: ведь истории известны и образованные тираны, И кто сегодня знает, что будет с этой дремучей страной, от которой мы, к счастью, отгорожены электронным коридором...
(Продолжение следует)
Лекция 2. Аксиоматические теории рационального поведения
1. Рациональный выбор в экономике
Задача выбора является одной из центральных в экономике [1, 2]. Два основных действующих лица в экономике — покупатель и производитель — постоянно вовлечены в процессы выбора. Потребитель решает, что покупать и за какую цену. Производитель решает, во что вкладывать капитал, какие товары следует производить.
Одно из основных допущений экономической теории состоит в том, что человек делает рациональный выбор. Рациональный выбор означает предположение, что решение человека является результатом упорядоченного процесса мышления. Слово «упорядоченный» определяется экономистами в строгой математической форме. Вводится ряд предположений о поведении человека, которые называются аксиомами рационального поведения [1].
При условии, что эти аксиомы справедливы, доказывается теорема о существовании некой функции, устанавливающей человеческий выбор, — функции полезности. Полезностью называют величину, которую в процессе выбора максимизирует личность с рациональным экономическим мышлением. Можно сказать, что полезность — это воображаемая мера психологической и потребительской ценности различных благ.
С содержательной точки зрения делается предположение, что человек как бы взвешивает на некоторых «внутренних весах» различные альтернативы и выбирает из них ту, полезность которой больше.
Задачи принятия решений с рассмотрением полезностей и вероятностей событий были первыми, которые привлекли внимание исследователей. Постановка таких задач обычно заключается в следующем: человек выбирает какие-то действия в мире, где на получаемый результат (исход) действия влияют случайные события, неподвластные человеку, но имея некоторые знания о вероятностях этих событий, человек может рассчитать наиболее выгодную совокупность и очередность своих действий.
Отметим, что в данной постановке задачи варианты действий обычно не оцениваются по многим критериям. Таким образом, используется более простое (упрощенное) их описание. Рассматривается не одно, а несколько последовательных действий, что позволяет построить так называемые деревья решений (см. далее).
Человек, который следует аксиомам рационального выбора, называется в экономике рациональным человеком.
2. Аксиомы рационального поведения
В [1] вводится шесть аксиом и доказывается существование функции полезности. Дадим содержательное представление этих аксиом. Обозначим через х, у, z различные исходы (результаты) процесса выбора, а через р, q-вероятности тех или иных исходов. Введем определение лотереи. Лотереей называется игра с двумя исходами: исходом х, получаемым с вероятностью р, и исходом у, получаемым с вероятностью 1-р (рис. 2.1).
Рис.2.1. Представление лотереи
Примером лотереи является подбрасывание монеты. При этом, как известно, с вероятностью р=0,5 выпадает орел или решка. Пусть х=$10 и у= -$10 (т. е. мы получаем $10 при выпадении орла и платим столько же при выпадении решки). Ожидаемая (или средняя) цена лотереи определяется по формуле рх+(1—р)у.
Приведем аксиомы рационального выбора.
Аксиома 1. Исходы х, у, z принадлежат множеству А исходов.
Аксиома 2. Пусть Р означает строгое предпочтение (похожее на отношение > в математике); R — нестрогое предпочтение (похожее на отношение >); I — безразличие (похожее на отношение =). Ясно, что R включает Р и I.
Аксиома 2 требует выполнения двух условий:
1) связности: либо xRy, либо yRx, либо то и другое вместе;
2) транзитивности: из xRy и yRz следует xRz.
Аксиома 3. Две представленные на рис. 2.2 лотереи находятся в отношении безразличия.
Справедливость этой аксиомы очевидна. Она записывается в стандартном виде как ((х, р, y)q, y)I (x, pq, у). Здесь слева
представлена сложная лотерея, где с вероятностью q получаем простую лотерею, в которой с вероятностью р получаем исход х или с вероятностью (1—р) — исход у), и с вероятностью (1—q) — исход у.
Аксиома 4. Если xIy, то (х, р, z) I (у, р, z).
Аксиома 5. Если хРу, то хР(х, р, у)Ру.
Аксиома 6. Если xPyPz, то существует вероятность р, такая, что уI(х, р, z).
Рис. 2.2. Две лотереи, находящиеся в отношении безразличия
Все приведенные выше аксиомы достаточно просты для понимания и кажутся очевидными.
В предположении, что они выполняются, была доказана следующая теорема [1]: если аксиомы 1-6 удовлетворяются, то существует числовая функция полезности U, определенная на А (множество исходов) и такая, что:
1) xRy тогда и только тогда, когда U(x) > U(y).
2) U(x, р, у) = pU(x)+(l-p)U(y).
Функция U(x) - единственная с точностью до линейного преобразования (например, если U(x) > U(y), то и a+U(x) > > a+U(y), где а — целое положительное число).
3. Задачи с вазами
Теория полезности экспериментально исследовалась в так называемых задачах с вазами (или урнами). Ваза - это непрозрачный сосуд, в котором находится определенное (известное лишь организатору эксперимента) количество шаров различного цвета. Задачи с вазами типичны для группы наиболее простых задач принятия решений — задач статистического типа. Для решения этих задач надо знать элементарные начала теории вероятностей [4]. Человек делает выбор в этих задачах, основываясь на расчетах. Варианты действий выражены в наиболее простом виде.
Типовая задача для испытуемого может быть представлена следующим образом [3]. Перед испытуемым ставится ваза, которая может быть вазой 1-го или 2-го типа. Дается следующая информация: сколько имеется у экспериментатора ваз 1-го и 2-го типов; сколько черных и красных шаров в вазах 1-го и 2-го типов; какие выигрыши ожидают испытуемого, если он угадает, какого типа ваза; какие проигрыши ожидают его, если он ошибется. После получения такой информации испытуемый должен сделать выбор: назвать, к какому типу принадлежит поставленная перед ним ваза.
Пусть, например, экспериментатор случайно выбирает вазу для испытуемого из множества, содержащего 700 ваз 1-го типа и 300 ваз 2-го типа. Если перед испытуемым находится ваза 1-го типа и он угадает это, то получит выигрыш 350 денежных единиц (д.е.), если не угадает, его проигрыш составит 50 д.е. Если перед ним ваза 2-го типа и он это угадает, то получит выигрыш 500 д.е., если не угадает, его проигрыш составит 100 д.е. Примем, что полезность для испытуемого равна качеству денежных единиц. Испытуемый может предпринять одно из следующих действий: di - сказать, что ваза 1-го типа; d2 -сказать, что ваза 2-го типа.
Условия задачи можно представить в табл. 2.1.
Таблица 2.1.
Представление задачи с вазами
Тип вазы | Вероятность выбора вазы данного типа | Действия и выигрыши | |
d1 | d2 | ||
0,7 | -100 | ||
0,3 | -50 |
Что же делать человеку? Теория полезности отвечает: оценить среднюю (ожидаемую) полезность каждого из действий и выбрать действие с максимальной ожидаемой полезностью. В соответствии с этой рекомендацией мы можем определить среднее значение выигрыша для каждого из действий:
U(d1) = 0,7 x 350 - 0,3 x 50 = 230 д.е;
U(d2) = 0,3 x 500 - 0,7 x 100 = 80 д.е.
Следовательно, разумный человек выберет действие d1, а не действие d2.
Из этого примера следует общий рецепт действий для рационального человека: определить исходы, помножить их на соответствующие вероятности, получить ожидаемую полезность и выбрать действие с наибольшей полезностью.
Задачи с вазами помогут нам познакомиться с построением деревьев решений и принятием решений с их помощью.
4. Деревья решений
Приведенная выше табл. 2.1 может быть представлена в виде дерева решений (рис. 2.3). На этом дереве квадратик означает место, где решение принимает человек, а светлый кружок — место, где все решает случай. На ветвях дерева написаны уже знакомые нам значения вероятностей, а справа у конечных ветвей — значения исходов (результаты).
Рис. 2.3. Дерево решений
Для чего нужно дерево решений? Мы можем использовать его для представления своих возможных действий и для нахождения последовательности правильных решений, ведущих к максимальной ожидаемой полезности. Чтобы показать это, усложним задачу. Пусть в вазе 1-го типа содержится 6 красных и 4 черных шара. В вазе второго типа содержится 3 красных и 7 черных шаров. Предоставим человеку, выбирающему между действиями d1 и d2, дополнительные возможности. Пусть он может до своего ответа вытащить за определенную плату один шар из вазы, причем после вытаскивания шар кладется обратно в вазу. Плата за вытаскивание одного шара равна 60 д. е.
Дерево решений с двумя его основными ветвями представлено на рис. 2.4. Вот теперь вопрос о том, какое решение следует принимать, стал сложнее: необходимо решить, стоит ли вынимать шар и какой ответ дать после вытаскивания красного или черного шара. При принятии этих решений нам окажет существенную помощь известный в теории вероятностей [4] (и в теории статистических решений) способ подсчета изменения вероятностей событий после получения дополнительной информации.
Вернемся к описанию задачи. Вероятность вытащить красный шар из вазы 1-го типа pK(B1)=0,6, а из вазы 2-го типа Рк(В2)=0,3. Зная все условные вероятности (зависящие от условия), а также вероятности p1 и Р2 выбора ваз 1-го и 2-го типа (см. табл. 2.1), мы можем поставить следующие вопросы.
Рис. 2.4. Дерево решении
Первый вопрос: каковы вероятности вытащить красный и черный шары? Для ответа на этот вопрос произведем простые вычисления. Вероятность вытащить красный шар: рк(В1)=0,7 x 0,6 = 0,42, если ваза окажется 1-го типа, рк(В2)=0,3 x 0,3 = 0,09, если ваза окажется 2-го типа. Следовательно, вероятность вытащить красный шар в общем случае рк = 0,51. Аналогичным образом можно посчитать, что вероятность вытащить черный шар рч=0,49.
Второй вопрос более сложный. Пусть вытащенный шар оказался красным (черным). Какое действие следует выбрать: d1 или d2? Для ответа на этот вопрос нужно знать вероятности принадлежности ваз к 1-му и 2-му типам после получения дополнительной информации. Эти вероятности позволяет определить знаменитая формула Байеса [4].
Например, мы вытащили красный шар. Какова после этого вероятность того, что перед нами стоит ваза 1-го типа?
Приведем все обозначения вероятностей:
pk(b1) - вероятность вытащить красный шар из вазы 1-го типа;
Рч(B1) - вероятность вытащить черный шар из вазы 1-го типа;
Рк(В2) - вероятность вытащить красный шар из вазы 2-го типа;
Рч(В2) - вероятность вытащить черный шар из вазы 2-го типа;
p(B1) — вероятность того, что ваза окажется 1-го типа;
р(В2) — вероятность того, что ваза окажется 2-го типа;
p(b1/k) - вероятность того, что ваза окажется 1-го типа после вытаскивания красного шара;
р(в1/ч) ~ вероятность того, что ваза окажется 1-го типа после вытаскивания черного шара;
Р(В2/К) — вероятность того, что ваза окажется 2-го типа после вытаскивания красного шара;
Р(В2/ч) - вероятность того, что ваза окажется 2-го типа после вытаскивания черного шара.
Формула Байеса позволяет оценить p(Bi/K) и p(Bi/Ч), где 1=1, 2, используя все прочие вероятности. Например:
Для нашей задачи: p(B1/K)=0,82; p(B1/Ч)=0,57; p(B2/K)=0,18; р(В2/Ч)=0,43.
Теперь мы имеем всю информацию, необходимую для принятия решений.
На рис. 2.4 показаны две основные ветви дерева решений, причем верхняя просто повторяет дерево решений на рис. 2.3. Квадратик 1 слева соответствует первому решению — вытаскивать шар или нет. Случаю отказа от вытаскивания шара соответствует верхняя основная ветвь. Решению вытаскивать шар соответствует нижняя ветвь, начинающаяся со случайного события (кружок). В квадратиках 2, 3, 4 принимаются решения о выборе одной из двух стратегий: d1 или d2.Далее все решает случай (кружки).
Есть три простых правила выбора оптимальной (по критерию максимума ожидаемой полезности) последовательности решений на основе дерева решений:
1) идти от конечных ветвей дерева к его корню;
2) там, где есть случайность (кружок), находится среднее значение;
3) там, где есть этап принятия решений (квадратик), выбирается ветвь с наибольшей ожидаемой полезностью, а другая отсекается двумя черточками.
Применим эти правила к дереву решений, представленному на рис. 2.4. В результате получим дерево решений, показанное на рис. 2.5.
-60
Рис. 2.5. «Сворачивание» дерева решений
На этом рисунке над кружками указаны средние значения полезности, двумя черточками отсечены ветви с меньшим значением ожидаемой полезности. Наилучший вариант действий: шар не вытаскивать и выбирать действие d1. Этот вариант соответствует самому верхнему пути дерева решений на рис. 2.5. Такая процедура нахождения оптимального пути на деревьях решений получила название «сворачивание» дерева решений.
Деревья решений при заданных числовых значениях вероятностей и исходов позволяют осуществить выбор той стратегии (последовательности действий), при которой достигается наибольший выигрыш, т.е. достигается максимум функции полезности ЛПР.
5. Парадокс Алле
Возникают вопросы: нельзя ли заменить ЛПР автоматом? Сохраняются ли при сворачивании дерева решений какие-то особенности человеческого поведения? Для ответа на эти вопросы приведем известный парадокс Алле [3] (предложенный французским ученым М. Алле), представленный двумя лотереями на рис.2.6.
Рис. 2.6. Парадокс Алле
Обозначим: U(5 млн) = 1; U(l млн) = U; U(0)=0. В левой лотерее есть выбор между действиями А (получить 1 млн) и В (согласиться на лотерею). В экспериментах подавляющее большинство людей предпочитает А. Из этого следует U>0,1x1+0,89xU или U>10/11.
В правой лотерее есть выбор между действиями С и D (две лотереи). Подавляющее большинство людей предпочитает действие С (почти та же вероятность проиграть, но выигрыш больше). Тогда 1x0,1>0,11xU, т.е. U<10/11. Совершая такой выбор, люди действуют не в соответствии с функцией полезности.
Приведем еще один пример. Рассмотрим две лотереи, показанные на рис. 2.7. Легко убедиться в том, что средняя цена лотерей одинакова. Но это не означает, что людям безразлично, какую из них выбрать. Подчеркнем, что свобода выбора остается за ЛПР. Предъявление различным группам людей лотерей показало, что люди предпочитают правую лотерею, где при той же средней цене риск проигрыша исключен.
Рис. 2.7. Сравнение двух лотерей
Как же можно объяснить такое поведение людей? Может быть, стоит усомниться в существовании функции полезности? Этот вопрос становится еще более существенным для задач принятия решений, в которых нет информации для объективного подсчета вероятностей. В таких задачах (а их гораздо больше, чем формальных задач с вазами) только эксперты могут дать значения вероятностей. Ясно, что эти значения субъективны. Потребовалось формальное обоснование теории полезности с субъективными вероятностями — теории субъективной ожидаемой полезности [5]. Она также построена аксиоматически.
Но и после построения этой теории остаются те же вопросы о причинах парадоксального поведения людей в задачах принятия решений, где в качестве метода выбора использовались деревья решений и максимизация субъективной ожидаемой полезности.
6. Нерациональное поведение. Эвристики и смещения
Значительную часть фундамента экономики как науки составляет теория полезности. И вдруг в 60-е и 70-е годы появились работы, в которых систематически демонстрировалось отклонение поведения людей от рационального. Авторами наиболее известных работ были: Г.Райфа, М.Алле, А.Тверский, П.Словик, Б.Фишхоф, Д.Канеман, С.Лихтенштейн.
Приведем один из наиболее известных примеров нерационального поведения людей - «дилемму генерала» [6]. Генерал потерпел поражение в войне и хочет вывести свои войска (600 чел.) с территории противника. У него есть две возможные дороги, и разведка дала оценки возможных потерь при выборе каждой из них. Данные о дорогах и возможных потерях представлены на рис. 2.8.
Рис. 2.8. Дилемма генерала
Большинство людей, рассматривающих дилемму, показанную на рис. 2.8, выбирают первую дорогу, стараясь избежать лотереи, когда в одном из исходов погибает весь личный состав соединения. Но эта же дилемма была представлена испытуемым в ином виде (рис. 2.9). Теперь уже большинство испытуемых выбирает вторую дорогу, так как на ней с вероятностью р=1/3 можно спасти все соединение. Легко увидеть, что лотереи на рис. 2.8 и 2.9 эквивалентны, но одна из них представлена в виде выигрышей, а другая — в виде потерь.
Рис. 2.9. Иное представление дилеммы генерала
Многочисленные эксперименты продемонстрировали отклонение поведения людей от рационального, определили эвристики, которые используются при принятии решений. Перечислим наиболее известные эвристики [7].
1. Суждение по представительности. Люди часто судят о вероятности того, что объект А принадлежит к классу В только по похожести А на типовой объект класса В. Они почти не учитывают априорные вероятности, влияющие на эту принадлежность. В одном из опытов испытуемым дали краткие описания субъектов из группы в составе 100 человек и попросили определить вероятности того, что рассматриваемый субъект является юристом или инженером при условиях: 1) в группе 70 инженеров и 30 юристов; 2) в группе 30 инженеров и 70 юристов. Ответы были примерно одинаковы. В других экспериментах было показано, что люди ориентируются только на представительность, не учитывая даже размер выборки, по которой выносится суждение.
2. Суждение по встречаемости. Люди часто определяют вероятности событий по тому, как часто они сами сталкивались с этими событиями и насколько важными для них были эти встречи. Так, в одном из опытов испытуемые оценили вероятности нахождения буквы «k» в английских словах на первом и третьем месте. Большинству людей было легче вспомнить слова с буквой «k» на первом месте, и они определили соответствующую вероятность как большую, хотя в действительности справедливо обратное (на третьем месте буква «k» встречается значительно чаще). Тверский и Канеман отмечают, что многие люди, видимо, верят в «закон малых чисел», утверждающий, что малая выборка хорошо характеризует все множество.
3. Суждение по точке отсчета. Если при определении вероятностей используется начальная информация как точка отсчета, то она существенно влияет на результат. Так, при оценках вероятностей событий группам людей давали завышенные и заниженные начальные значения и просили их скорректировать. Средние по группам ответы существенно различались.
4. Сверхдоверие. В экспериментах было показано, что люди чрезмерно доверяют своим суждениям, особенно в случаях, когда они выносят суждение о прошлых событиях. Люди переоценивали свои суждения о вероятностях редких явлении природы, о вероятностях изменений курса акций на бирже и т. д. Они были настолько уверены в своих суждениях, что рисковали определенными суммами денег.
5. Стремление к исключению риска. Многочисленные работы показывают, что как в экспериментах, так и в реальных ситуациях люди стремятся исключить альтернативы, связанные с риском. Они соглашаются на средние (и хуже средних) альтернативы, только чтобы не возникли ситуации, где хотя бы при очень малых вероятностях возможны большие потери.
7. Объяснения отклонений от рационального поведения
Реакция экономистов на результаты психологических исследований была неоднозначной. Приверженцы теории субъективной ожидаемой полезности утверждали, что нерациональность человеческого поведения является кажущейся, так как неправильно сформулирован критерий, который человек стремится оптимизировать. Действительно, если результат выбора известен, то почти всегда можно подобрать критерий, с точки зрения которого этот выбор является оптимальным. Если принять такую точку зрения, то теория субъективной ожидаемой полезности скорее позволяет объяснить выбор, чем предсказать его [8].
Признание нерациональности человеческого поведения привело к поиску его причин. Среди этих причин называют [9]:
1) недостаток информации у ЛПР в процессе выбора;
2) недостаточный опыт ЛПР: он находится в процессе обучения и поэтому меняет свои предпочтения;
3) стремление ЛПР найти решение, оптимальное с точки зрения совокупности критериев (целей), строго упорядоченных по важности, но он не может его найти;
4) различие между объективно требуемым временем для реализации планов и субъективным горизонтом планирования ЛПР.
8. Должны ли экономисты принимать во внимание отклонения поведения людей от рационального?
Возникает вопрос, всегда ли и насколько необходимо учитывать нерациональность поведения людей в задачах экономического выбора?
Одной из важнейших в экономике задач является задача предсказания поведения потребителя по отношению к конкретным группам товаров или услуг. Знание такого поведения позволяет определить спрос на товар (услугу), подсчитать, сколько нужно производить товаров (услуг) и по какой цене их можно продавать.
Экономисты различают наблюдаемые предпочтения и выявляемые предпочтения потребителей. Наблюдаемые предпочтения определяются на основе изучения данных о покупках и продажах. Строятся математические модели, описывающие спрос покупателей на определенные товары (услуги). Такие модели позволяют предсказать поведение покупателей по отношению к данному товару (услуге) или близким к нему [10].
Знание человеческого поведения, человеческих эвристик не дает ничего нового при определении наблюдаемых предпочтений. Действительно, пусть поведение потребителей отличается от рационального — модель опишет такой вид поведения по наблюдаемому выбору. Ее прогностические способности не изменятся. Пусть, например, известно, что выбор отдельным покупателем сорта чая осуществляется нерационально. Но для производителей чая важны лишь данные о спросе на тот или иной сорт чая для большой группы покупателей (жителей города, области и т.д.). Зависимость спроса на чай от его цены определяется для группы в целом, и на нее мало влияет, насколько рациональны люди при покупке чая.
По-иному обстоит дело с выявляемыми предпочтениями, когда требуется предсказать спрос на основе опроса (мнений) потребителей еще до их выбора. Ясно, что результаты психологических исследований имеют непосредственное и весьма важное значение при выявлении предпочтений потребителей. Для получения надежных данных на основе выявляемых предпочтений необходимо строить опросы с учетом человеческих эвристик [10]. Особое значение имеет форма постановки вопросов, возможные влияния точки отсчета, феномен сверхуверенности и т.д.
При анализе решений производителей товаров (и услуг) знание нерационального человеческого поведения также весьма важно. Правда, существует мнение [11], что рынок приучает к рациональности, что значительные отклонения от рациональности могут привести к разорению ЛПР. Однако это не позволяет определить, насколько успешно такое обучение.
Стремление учесть реальное поведение людей и приблизить теорию к жизни привело к появлению теории проспектов, разработанной А. Тверским и Д. Канеманом [12, 13].
9. Теория проспектов
Теория проспектов была разработана для того, чтобы учесть реальные черты человеческого поведения в задачах с субъективными вероятностными оценками. Ставилась цель заменить теорию ожидаемой полезности в качестве средства, позволяющего человеку выбирать предпочтительные варианты действий.
Теория проспектов позволяет учесть три поведенческих эффекта:
1) эффект определенности, т.е. тенденцию придавать больший вес детерминированным исходам;
2) эффект отражения, т.е. тенденцию к изменению предпочтений при переходе от выигрышей к потерям;
3) эффект изоляции, т.е. тенденцию к упрощению выбора путем исключения общих компонентов вариантов решений.
Рассмотрим игру (х, р, у, q), где исход х осуществляется с вероятностью р, исход у — с вероятностью q, а нулевой исход — с вероятностью 1-р-q (рис. 2.10). В теории проспектов игра, представленная на рисунке, называется проспектом. Оценивается ценность (а не ожидаемая полезность) этой игры по следующей формуле:
V = V(x) x П(р) + V(у) x П(q),
где V(x), V(y) — ценность исходов х, у соответственно, V(0)=0 и П(р), II(q) — вес (важность) вероятностей р, q соответственно.
Рис. 2.10. Представление проспекта
Мы видим первое отличие теории проспектов: вместо вероятностей используется функция от вероятностей.
Проанализируем другие отличия теории проспектов от теории полезности. Во-первых, полезность в теории полезности определялась как прибавление (может быть, и отрицательное) к первоначальному благосостоянию человека. Ценность же отсчитывается от любого уровня, принятого за исходный. Во-вторых, предполагается (для учета поведенческих аспектов), что функция V(x) ценности — выпуклая для выигрышей и вогнутая для потерь (рис. 2.11), причем ее изменение для потерь будет больше, чем для выигрышей.
Важное различие двух теорий состоит в учете вероятностей исходов. Если в теории полезности вероятность умножается на полезность исхода, то в теории проспектов используется функция вероятности П(р), представленная на рис. 2.12. Эта функция также построена специальным образом для учета поведенческих аспектов. Прежде всего П(р) не подчиняется всем законам теории вероятностей. Отметим следующие свойства П(р):
1) П(0)=0, П(1)=1;
2) П(р)+П(1-р) < 1;
3) при малых вероятностях П(р) > р;
4) отношение П(p)/П(q) ближе к единице при малых вероятностях, чем при больших;
5) П(р) плохо определена у крайних значений.
Рис. 2.11. Функция ценности
Рис. 2.12. Весовая функция вероятности
Теперь мы можем привести последовательность этапов, рекомендуемую при применении теории проспектов для выборе между различными вариантами действий.
1. Осуществляется редактирование проспекта; этап определен достаточно неформально. В него входит следующее:
• выбирается опорная точка;
• одинаковые исходы объединяются, и их вероятности суммируются;
• одинаковые исходы с равными вероятностями в сравниваемых играх удаляются;
•| доминируемые исходы удаляются;
• округляются значения ценностей и вероятностей.
2. Подсчитываются значения ценности для разных вариантов действий по формуле, приведенной выше, после чего выбирается вариант с наибольшей ценностью.
10. Теория проспектов и парадокс Алле
Применим теорию проспектов для анализа парадокса Алле (см. рис.2.6). Из левой лотереи следует
U > 1 x П(0,1) + U x П(0,89)
или
Из правой лотереи следует
П(0,1) > Ux П(0,11)
или
.
Нетрудно убедиться, что из перечисленных выше пяти свойств функции П(р) вытекает возможность выполнения неравенств
,
так как 1- П(0,89)>П(0,11) и 1>П(0,11)+ П(0,89). Следовательно, теория проспектов позволяет избежать парадокса Алле.
11. Новые парадоксы
Означает ли это, что теория проспектов дает возможность разрешить все противоречия между нормативной теорией, предписывающей нормы рационального поведения, и особенностями реального поведения людей? К сожалению, нет. Недостаточно формальный характер описанной выше процедуры редактирования проспекта допускает неоднозначное толкование и применение противоречивых эвристик. Приведем следующий пример [14].
Пусть необходимо сделать выбор между двумя лотереями:
Т = [($100; 0,5); ($51; 0,25)] и W=[($101; 0,5); ($50; 0,3)].
Если мы округлим $101 до $100, то первые части лотереи идентичны, и остается выбор между оставшимися частями. Здесь более естественным представляется округление вероятности до 0,3, и тогда лотерея Т является более предпочтительной ($51 против $50). Если же мы начнем со второй части лотерей, причем округлим как вероятность, так и полезность, то W становится более предпочтительной.
Найдено уже немало примеров, в которых процедуры редактирования проспектов приводят к противоречиям. Несмотря на это, теория проспектов является интересной аксиоматической теорией, стремящейся объединить дескриптивное знание о поведении людей и нормативные правила их рационального поведения.
Выводы
1. Задача принятия решений является одной из центральных в экономике. Предполагается, что лицо, принимающее решение, является рациональным человеком и его решения есть результат упорядоченного процесса мышления. На основе аксиом рациональности доказывается теорема о существовании функции полезности. Осуществляя выбор, рациональный человек максимизирует свою функцию полезности.
2. Наиболее простыми задачами принятия решений являются задачи с вазами. Выбор оптимального решения во многих задачах осуществляется с помощью деревьев решений. Дерево решений представляет все возможные варианты действий ЛПР. Для нахождения оптимального варианта используется метод «сворачивания» дерева.
3. Психологи и экономисты обнаружили ряд парадоксов, демонстрирующих, что поведение людей отличается от рационального. Были найдены многочисленные эвристики, используемые людьми при принятии решений. Нерациональность человека является общепризнанным фактом, который должен учитываться при анализе решений.
Теория проспектов построена с целью разрешения противоречий между наблюдаемым поведением ЛПР и требованиями рациональности. Теория проспектов учитывает многие поведенческие эффекты и позволяет устранить ряд парадоксов, возникающих при применении теории полезности.
Библиографический список
1. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.
2. Самуэльсон П. Экономика. Вводный курс. М.: Прогресс, 1964.
3. Райфа Г. Анализ решений. М.: Наука, 1977.
4. Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я. Элементарное введение в теорию вероятностей. М.: Наука, 1982.
5. Savage L.J. The Foundations of Statistics.N. Y.: Wiley, 1954.
6. McKean K. Decisions, Decisions // Discover. June 1985.
7. Kahneman D., Slovic P., Tversky A. (Eds.) Judgment under uncertainty: Heuristics and Biases. Cambridge: Cambridge University Press, 1982.
8. Фишхоф Б., Гойтейн Б., Шапиро 3. Субъективная ожидаемая полезность: модель принятия решений // Процедуры оценивания многокритериальных объектов: Сб. тр. ВНИИСИ / Под. ред. О. И. Ларичева. М., 1984. № 9.
9. Day R.H. Rational Choice and Economic Behavior // Theory and Decision. 1997. № 1.
10. Garling Т., Axhausen K., Brydsten M. Travel choice and the goal process utility distinction // Applied Cognitive Psychology. 1996. № 10.
11. Russell Т., Taylor R. The Relevance of Quasi-Rational!ty in Competitive Markets. In: D.Bell, H.Raiffa, A. Tversky (Eds.) Decision Making: Descriptive, Normative and Prescriptive Interactions. Cambridge: Cambridge University Press, 1988.
12. Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: an Analysis of Decisions under Risk // Econometrica. 1979. № 47.
13. Currim I. S., R. K. Satin. Prospect versus Utility // Management science. 35. № 1 (1989).
14. Wu. G. Editing and Prospect Theory: Ordinal Independence and Outcome Cancellation // Working Paper of Harvard Business School, 1993.
Контрольное задание
Дайте определения следующих ключевых понятий:
Рациональный выбор
Теория полезности
Лотерея
Задачи с вазами
Действия и выигрыши
Теорема Вайеса
Деревья решений
Сворачивание дерева решений
Парадокс Алле
Эвристики и смещения
Дилемма генерала
Наблюдаемые и выявляемые предпочтения
Теория проспектов
Весовая функция вероятности
Дата добавления: 2015-09-10; просмотров: 94 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |