Реферат

Реферат Исследование в области принятия решений и механизмов альтернативных рынков. Д. Канеман

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-28

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 21.9.2024





Федеральное агентство по образованию Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Санкт-Петербургский государственный политехнический университет»
Факультет экономики и менеджмента

Кафедра «Мировая экономика»
Курсовой проект
по дисциплине: Экономические теории нобелевских лауреатов
на тему: Исследование в области принятия решений и механизмов альтернативных рынков. Д. Канеман.
Санкт-Петербург

2010

Оглавление.


Оглавление. 2

Введение. 3

Глава 1. Сущность экономической теории. 4

Глава 2. Использование теории для решения проблем различных уровней сложности. 7

2.1 Репрезентативность. 7

2.2 Нечувствительность к априорной вероятности результата. 8

2.3 Нечувствительность к размеру выборки. 10

2.4 Ошибочные концепции шанса. 11

2.5 Нечувствительность к надежности прогноза. 12

2.6 Иллюзия валидности. 13

2.7 Неправильные представления о регрессии. 14

2.8 Иллюзорная взаимосвязь. 19

2.9 Корректировка и «привязка» (anchoring) 20

Глава 3. Математическое обоснование теории. 27

3.1 Выбор в условиях риска. 27

3.2 Рамочные эффекты при оценке результатов. 31

3.3 Эффекты формулировок. 38

3.4 Трансакция и торговля. 39

3.5 Потери и затраты. 43

Список источников информации. 48


Введение.


 «В нашу эпоху, когда великая тоска по знаменитостям кажется неизбывной, и когда многие убеждены, что экономическая теория обладает секретом того, как функционирует современный мир, обвинения в том, что Нобелевская премия по экономике идет вразрез с намерениями самого Альфреда Нобеля, и что экономическая наука и не наука вовсе, не произведут ни на кого впечатления», — пишет Сильвия Насар, экономический обозреватель газеты «Нью-Йорк Таймс». Но к этим словам так и хочется добавить факт, убеждающий, что легкие сомнения все-таки остаются. На всех медалях нобелевских лауреатов (от физики до литературы) имя лауреата отлито по центру медали. Лишь на медали лауреата премии по экономике имя нанесено помельче и вдоль ободка. Мелочь, но символично.

Нобелевская премия по экономике была  учреждена в 1969 году. На конец 2009 года премией было награждено 64 экономиста.

Объектом исследования в данной работе является экономическая теория, предложенная Д. Канемана А. Тверски – «Теория принятия решений».

Предметом исследования – алгоритм принятия решений

Цель работы – проанализировать содержание теории Канемана и ее применимость к принятию решений различных степеней сложности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
  1. осветить основные положения теории Д. Канемана.
  2. сформулировать основные виды когнитивных искажений, эвристик
  3. определить процедуры необходимые для осуществления рационального выбора
  4. дать математическое обоснование модели.

Глава 1. Сущность экономической теории.


Даниэль Канеман, сегодня имеющий израильское и американское гражданство, родился в Тель-Авиве в 1934 году. Он получил степень бакалавра психологии и математики в Еврейском университете Иерусалима, где он преподавал с 1961 по 1978 год. Далее, с 1978 по 1986 год, был период преподавания в Колумбийском университете. В период 1986-1994 г.г. Канеман занимал должность профессора в Беркли, где получил степень доктора, а также в университете Принстона.

В 2002 году получили совместную премию в области экономики: 68-летний Канеман - профессор психологии Принстонского университета в Нью-Джерси и 75-летний Смит, который работает в университете Джорджа Масона в Ферфаксе, Вирджиния. Из двух упомянутых лауреатов работы Даниэля Канемана более широко известны и в этой статье будет дан обзор именно его идей, многие из которых были рождены в сотрудничестве с ныне уже умершим Амосом Тверски. По работам второго Нобелевского лауреата (Вернона Л. Смита) мы подготовим обзорный материал в последующих статьях.

Канеман удостоен премии за работы по исследованию механизмов принятия решений индивидуумом в ситуациях, связанных с неопределенностью и риском. Он смог показать, что эти решения не всегда соответствуют постулатам традиционной экономической теории, которая с неохотой допускает инкорпорирование в собственные рамки психологических и иррациональных моментов.

Kанеман и Тверски известны как разработчики альтернативной модели, известной как "теория перспектив". Модель может быть использована для объяснения поведенческих реакций, которые отклоняются от традиционной теории. Традиционная теория утверждает, что люди принимают решения на рациональных основаниях. Но в действительности, по утверждению Канемана, люди нерациональны при оценке вероятностей возможных альтернатив, т.к. принимают решения на основании ограниченного объема информации, которая еще и не всегда достоверна.

Нерационален покупатель, который тратит несоразмерные суммы на проезд в другой конец города, чтобы совершить незначительную покупку с незначительной скидкой. При этом он совершенно не принимает в расчет несоразмерность сумм выигрыша и скидки.

"Калькулятор блага", философ-утилитарист Иеремия Бентам утверждал, что человек непрерывно пытается вычислить наиболее выгодный для себя тип поведения, подсчитывая все последствия в виде плюсов и минусов. До сегодняшнего дня это не более чем гипотеза или, если угодно, некоторая теоретическая модель, которая иногда полезна. Но в действительности - рационален ли человек в процессе экономического выбора?

Как в 1951 году резюмировал состояние дел К.Эрроу, на этом поле предпринимались серьезные усилия и наблюдалось сильное замешательство. Недостаточно исследованными оставались понятия "неопределенность" и "риск" в рамках теории принятия экономических решений. Каким образом должны принимать решения субъекты рыночных отношений при столкновении со случайностью? При отсутствии аксиоматизированной теории все попытки учета риска и неопределенности были эвристическими. Достаточно долго пребывали в забвении идеи Д. Бернулли (1738) в отношении модели ожидаемой полезности, которая приравнивалась к сумме частных полезностей, умноженных на их вероятности. Готовность индивидуума в некоторых ситуациях платить за риск была "иррациональна". Риск не помещался в рамки рациональной экономической теории, которая требовала наличия рациональности от участников рынка.

Джон фон Неймана и Оскар Моргенштерн (1944) привнесли рациональное обоснование в правила принятия рискованных решений на основании аксиоматического подхода. Абстрактность теории привела к отторжению этих идей большинством экономистов того времени. Пересмотр теории и новая ее аксиоматизация (Дж.Маршак в 1950, П.Самуэльсон в 1952) улучшили ситуацию. Принцип "калькуляции блага" трансформировался в принцип "максимизации ожидаемой полезности".

Но история делает следующий виток. Спираль раскручивается. Аксиоматический рационализм опровергается и за достижения в этой области присуждается Нобелевская премия. Согласно "теории перспектив", в процессе принятия экономических решений, индивидуумы в любом случае ошибаются. Более того, они ошибаются почти одинаково, и эта регулярность дает возможность прогнозировать и классифицировать человеческие ошибки.

Актуальность и эмоциональность информации

Питер Бернстайн приводит пример нерационального поведения известного советского профессора статистики, который отказывался во время бомбардировок Москвы в 1941 году спускаться в бомбоубежище ("…в Москве семь миллионов жителей. Почему я должен ожидать, что попадут именно в меня?"), но это поведение в одночасье претерпело резкую перемену, когда произошло эмоционально окрашенное событие ("Подумать только! В Москве семь миллионов жителей и один слон. Прошлой ночью они убили слона!").

Широко известен один из экспериментов Канемана и Тверски, иллюстрирующий влияние на наши суждения актуальности или доступности информации. В ходе эксперимента они задавали испытуемым вопрос: "Буква k в слове чаще стоит на первом или третьем месте?" Большинство респондентов отвечает "на первом", хотя на самом деле в английском языке буква k в три раза чаще встречается в словах именно на третьем месте. Однако множество слов, которые начинаются на k, является актуальным. Они просто быстрее вспоминаются и это поощряет человека принимать эвристические решения ("доступность эвристики"). И это опять иллюстрирует систематическое пренебрежение рациональностью.

Психологам хорошо известна данная закономерность: более вероятными мы считаем те события, которые легче извлекаются из памяти. Обычно это недавние (актуальные) или яркие, эмоционально окрашенные, события. Лучше запоминается то, что произошло с нами самими или в ближнем круге знакомых. Поэтому человек, лично знающий кого-то, пострадавшего от ограбления, обычно выше оценивает вероятность стать жертвой преступления, даже если ему точно известна соответствующая статистика.

Все перечисленные эксперименты заставляют нас сомневаться в том, что люди принимают экономические решения на основании каких-либо рациональных суждений. Конечно же, психологам и раньше было известно, что на решение индивидуума влияет не столько ожидание собственной выгоды, сколько его эмоции, стереотипы и предрассудки. Экономистам пришлось в этом убеждаться и, на основании этих новых данных, производить ревизию тех неявных упрощений и допущений, которые присутствуют в любых экономических моделях.


 

Глава 2. Использование теории для решения проблем различных уровней сложности.


Многие решения основаны на убеждениях о вероятности неопределенных событий, таких как, например, результат выборов, вина ответчика в суде или будущий курса доллара. Эти убеждения обычно выражаются в заявле­ниях типа " я думаю, что..."," вероятность такова...", "маловероятно, что..." и т.д. Иногда убеждения относительно неопределенных событий выраже­ны в численной форме как шансы или субъективные вероятности. Что оп­ределяет такие убеждения? Как люди оценивают вероятность неопределен­ного события или значения неопределенной величины? Этот раздел пока­зывает, что люди полагаются на ограниченное число эвристических прин­ципов, которые сводят сложные задачи оценки вероятностей и прогнозиро­вания значений величин до более простых операций суждения. Вообще, эти эвристики весьма полезны, но иногда они ведут к серьезным и системати­ческим ошибкам.

Субъективная оценка вероятности похожа на субъективную оценку фи­зических величин, таких как расстояние или размер. Все эти оценки осно­ваны на данных ограниченной достоверности, которые обработаны соглас­но правилам эвристики. Например, предположительное расстояние до объекта частично определяется его четкостью. Чем резче объект, тем ближе он кажется. Это правило имеет некоторое обоснование, потому что на любой местности более удаленные объекты кажутся менее четкими, чем более близ­кие объекты. Однако постоянное следование этому правилу ведет к систе­матическим ошибкам в оценке расстояния. Характерно, что при плохой видимости расстояния часто переоцениваются, потому что контуры объек­тов размыты. С другой стороны, расстояния часто недооцениваются, когда видимость хорошая, потому что объекты кажутся более четкими. Таким образом, использование четкости в качестве показателя расстояния ведет к распространенным предубеждениям. Такие предубеждения также можно обнаружить в интуитивной оценке вероятности. В этой части работы описываются три вида эвристик, которые используются для оценки вероятности и про­гнозирования значений величин. Приводятся предубеждения, к которым ведут эти эвристики, а также обсуждается практическое и теоретическое значение этих наблюдений.

2.1 Репрезентативность


Большинство вопросов о вероятности принадлежат к одному из следующих типов: Какова вероятность того, что объект А принадлежит классу В? Како­ва вероятность, что причиной события А является процесс В? Какова веро­ятность, что процесс В приведет к событию А? Отвечая на такие вопросы, люди обычно полагаются на эвристику репрезентативности, в которой ве­роятность определяется степенью, в которой А репрезентативно по отноше­нию к В, то есть степенью, в которой А похоже на В. Например, когда А в высокой мере репрезентативно В, вероятность того, что событие А происхо­дит из В, оценивается как высокая. С другой стороны, если А не похоже на В, то вероятность оценивается как низкая.

Для иллюстрации суждения репрезентативности, рассмотрим описание человека его бывшим соседом: "Стив очень замкнутый и застенчивый, всегда готов мне помочь, но слишком мало интересуется другими людьми и реаль­ностью вообще. Он очень кроткий и опрятный, любит порядок и систематизированность, а также склонен к детализации." Как люди оценивают вероят­ность того, кто Стив по профессии (например, фермер, продавец, пилот само­лета, библиотекарь или врач)? Каким образом люди располагают эти профес­сии от наиболее до наименее вероятной? В эвристике репрезентативности, ве­роятность того, что Стив - библиотекарь, например, определяется степенью, в которой он репрезентативен библиотекарю, или соответствует стереотипу библиотекаря. Действительно, исследование подобных проблем показало, что люди распределяют профессии точно таким же образом [1]. Этот подход к оценке вероятности приводит к серьезным ошибкам, потому что на подобие или репрезентативность не оказывают влияние отдель­ные факторы, которые должны влиять на оценку вероятности.

2.2 Нечувствительность к априорной вероятности результата


Одним из факторов, которые не оказывают влияния на репрезентатив­ность, но значительно влияют на вероятность — является предшествующая вероятность, или частота базовых значений результатов (исходов). В слу­чае Стива, например, тот факт, что среди населения намного больше ферме­ров, чем библиотекарей, обязательно принимается в расчет при любой ра­зумной оценке вероятности того, что Стив скорее является библиотекарем, чем фермером. Принятие во внимание частоты базовых значений, однако, в действительности не влияет на соответствие Стива стереотипу библиотекарей и фермеров.

Эти эвристики высоко экономичны и обычно эффективны, но они приводят к систематическим ошибкам в прогнозе. Лучшее понимание этих эвристик и отклонений, к которым они приводят, могло внести вклад в оцен­ку и .

Если люди оценивают вероятность посредством репрезен­тативности, следовательно, предшествующими вероятностями они будут пренебрегать. Эта гипотеза была проверена в эксперименте, в котором из­менялись предшествующие вероятности [2]. Испытуемым показывали краткие описания нескольких людей, выбранных наугад из группы 100 специалистов - инженеров и адвокатов. Тестируемых просили оценить, для каждого описания, вероятность того, что оно принад­лежит скорее инженеру, чем адвокату. В одном экспериментальном случае, испытуемым сообщалось, что группа, описания из которой были даны, со­стоит из 70 инженеров и 30 адвокатов. В другом случае испытуемым сооб­щалось, что группа состоит из 30 инженеров и 70 адвокатов. Шансы того, что каждое отдельное описание принадлежит скорее инженеру, чем адво­кату, должна быть выше в первом случае, где большинство инженеров, чем во втором, где большинство адвокатов. Это можно показать, применяя пра­вило Байеса заключающееся в том, что пропорция этих шансов должна быть (0.7/0.3)2, или 5.44, для каждого описания. Грубо нарушая правило Байе­са, испытуемые в обоих случаях, продемонстрировали, в сущности, одина­ковые оценки вероятности. Очевидно, участники эксперимента оценили ве­роятность того, что конкретное описание принадлежит скорее инженеру, чем адвокату как степень, в которой это описание было репрезентативно этим двум стереотипам, мало учитывая, если учитывая вообще, предшествую­щие вероятности этих категорий.

Испытуемые правильно использовали предшествующие вероятности, когда они не обладали иной информацией. В отсутствии краткого описания личности, они оценивали вероятность того, что неизвестный человек явля­ется инженером, как 0.7 и 0.3, соответственно, в обоих случаях, при обоих условиях частоты базовых значений. Однако предшествующие вероятнос­ти полностью игнорировались, когда было представлено описание, даже если оно было полностью неинформативно. Реакции на нижеизложенное описа­ние иллюстрируют это явление:

Дик - 30-летний мужчина. Женат, еще не имеет детей. Очень способный и мотивиро­ванный сотрудник, подает большие надежды. Пользуется признанием коллег.

Это описание было задумано таким образом, чтобы не предоставить инфор­мации о том, является ли Дик инженером или адвокатом. Следовательно, вероятность того, что Дик является инженером, должна равняться пропор­ции инженеров в группе, как если бы не было дано описания вовсе. Испыту­емые, однако, оценили вероятность того, что Дик является инженером, как 5 независимо от того, какая дана пропорция инженеров в группе (7 к 3 или 3 к 7). Очевидно, что люди реагируют по-разному в ситуациях, когда описа­ние отсутствует и когда дано бесполезное описание. В случае, когда описа­ния отсутствуют, предшествующие вероятности используются должным образом; и предшествующие вероятности игнорируются, когда дается бес­полезное описание (Kahneman и Tversky, 1973, 4).

2.3 Нечувствительность к размеру выборки


Чтобы оценивать вероятность получения конкретного результата в выбор­ке, отобранной из указанной совокупности, люди обычно применяют эври­стику репрезентативности. То есть они оценивают вероятность результата в выборке, например, то, что средняя высота в случайной выборке из десяти человек будет б футов (180 сантиметров), в степени в какой этот результат подобен соответствующему параметру (то есть средней высоте людей среди всего населения). Подобие статистики в выборке типичному параметру у всего населения не зависит от размера выборки. Следовательно, если веро­ятность рассчитывается с помощью репрезентативности, то статистическая вероятность в выборке будет по существу независима от размера выборки. Действительно, когда тестируемые оценивали распределение средней вы­соты для выборок различных размеров, они производили идентичные рас­пределения. Например, вероятность получения средней высоты более чем 6 футов (180 см) бы л а оценена подобной для выборок 1. ООО, 100 и 10 человек [1]. Кроме того, испытуемые не сумели оце­нить роль размера выборки даже, когда это было подчеркнуто в формули­ровке проблемы. Приведем пример, подтверждающий это.

Некоторый город обслуживается двумя больницами. В большей по размеру больнице рождаются приблизительно 45 младенцев каждый день, а в меньшей больнице, при­близительно 15 младенцев каждый день. Как Вы знаете, приблизительно 50% от всех младенцев - мальчики. Однако точный процент меняется со дня на день. Иногда он может быть выше, чем 50%, иногда ниже.

В течение одного года, каждая больница делала учет тех дней, когда больше чем 60% рожденных младенцев были мальчиками. Какая больница, по вашему мнению, сдела­ла учет большего количества таких дней?

Большая по размеру больница (21)

Меньшая больница (21)

Примерно поровну (то есть в пределах разницы в 5%) (53)

Числа в круглых скобках указывают количество отвечавших студентов пос­ледних курсов.

Большинство тестируемых оценивало вероятность того, что будет более 60% мальчиков в равной степени и в маленькой, и в большой больнице, воз­можно, потому что эти события описаны одинаковой статистикой и, таким образом, одинаково репрезентативны по отношению ко всему населению. Напротив, согласно теории выборок, ожидаемое число дней, в которые боль­ше чем 60% рожденных младенцев являются мальчиками, намного выше в маленькой больнице, чем в большой, потому что для большой выборки менее вероятно, отклонение от 50%. Это фундаментальное понятие статистики, оче­видно, не является частью интуиции людей.

Подобная нечувствительность к размеру выборки была зафиксирована в оценках апостериорной (posteriori) вероятности, то есть вероятности, что выборка была отобрана скорее из одной совокупности, чем из другой. Рас­смотрим следующий пример:

Вообразите корзину, наполненную шарами, из которых 2/3 одного цвета и 1/3 другого. Один человек вынимает из корзины 5 шаров и обнаруживает, что 4 из них красные, а 1 -белый. Другой человек вынимает 20 шаров и обнаруживает, что 12 из них красные, а 8 -белые. Который из этих двух людей должен с большей уверенностью сказать, что в кор­зине скорее 2/3 красных шаров и 1/3 белых шаров, чем наоборот? Каковы шансы у каждого из этих людей?

В этом примере, правильным ответом является оценка последующих шансов как 8 к 1 для выборки 4:1 и 16 к 1 для выборки 12:8, при условии, что предшествующие вероятности равны. Однако большинство людей ду­мает, что первая выборка обеспечивает намного более серьезное подтверж­дение для гипотезы, что корзина наполнена в основном красными шарами, потому что процентное отношение красных шаров в первой выборке боль­ше, чем во второй. Это снова показывает, что интуитивные оценки превали­руют за счет пропорции выборки, а не ее размера, который играет решаю­щую роль в определении реальных последующих шансов. (Kahneman и Tversky, 1972b). Кроме того, интуитивные оценки последующих шансов (posterior odds) гораздо менее радикальны, чем правильные значения. В проблемах этого типа неоднократно наблюдалась недооценка влияния оче­видного (W. Edwards, 1968, 25; Slovic и Lichtenstein, 1971). Этот феномен назван « консерватизмом ».

2.4 Ошибочные концепции шанса


Люди полагают, что последовательность событий, организованная как слу­чайный процесс представляет существенную характеристику этого процес­са даже, когда последовательность короткая. Например, относительно вы­пад ения монеты «орлом» или «решкой», люди считают, что последователь­ность О-Р-О-Р-Р-О, более вероятна, чем последовательность О-О-О-Р-Р-Р, которая не кажется случайной, а также более вероятна, чем последователь­ность О-О-О-О-Р-О, которая не отражает равнозначность сторон монеты [2]. Таким образом, люди ожидают, что суще­ственные характеристики процесса будут представлены, не только глобаль­но, т.е. в полной последовательности, но также и локально - в каждой из ее частей. Однако локально репрезентативная последовательность системати­чески отклоняется от ожидания шансов, на которые рассчитывали: в ней слишком много чередований и слишком мало повторений. Другое послед­ствие убеждения по поводу репрезентативности — хорошо известная ошиб­ка игрока в казино. Видя, что красные слишком долго выпадают на колесе рулетки, например большинство людей, ошибочно полагает, что, скорее всего, теперь должно выпасть черное, потому что выпадение черного завер­шит более репрезентативную последовательность, чем выпадение еще од­ного красного. Шанс обычно рассматривается как саморегулирующийся процесс, в котором отклонение в одном направлении приводит к отклонению в противоположном направлении с целью восстановления равновесия На самом деле отклонения не исправляются, а просто «растворяются» п< мере протекания случайного процесса.

Неправильные представления о шансе характерны не только для неопытных тестируемых. Изучение интуиции в статистических предположениях j опытных психологов-теоретиков (Tversky иKahneman, 1971, 2)показало устойчивое верование в то, что можно назвать законом малых чисел, согласие которому даже маленькие выборки являются высоко репрезентативными отношению к совокупностям, из которых они отобраны. Результаты этих ис­следователей отразили ожидание того, что гипотеза, достоверная относительно всей совокупности, будет представлена как статистически значимый резуль­тат в выборке, причем размер выборки не имеет значения. Как следствие, специалисты слишком верят в результаты, полученные на маленьких выбор­ках, и слишком переоценивают повторяемость этих результатов. При прове­дении исследования, это предубеждение ведет к отбору выборок неадекват­ного размера и к преувеличенной интерпретации результатов.

2.5 Нечувствительность к надежности прогноза


Люди иногда вынуждены делать числовые предсказания, такие как буду­щий курс акции, спрос на товар или результат футбольной игры. Такие пред­сказания основываются на репрезентативности. Например, предположим, некто получил описание компании, и его просят предсказать ее будущую прибыль. Если описание компании очень благоприятно, то по этому описа­нию наиболее репрезентативной будет казаться очень высокая прибыль; если описание посредственно - то наиболее репрезентативным будет казаться за­урядное развитие событий. То, насколько описание является благоприят­ным, не зависит от достоверности этого описания или степени, в которой оно позволяет проводить точное прогнозирование.

Следовательно, если люди делают прогноз, исходя исключительно из благоприятности описания, их предсказания будут нечувствительны к на­дежности описания и к ожидаемой точности предсказания.

Этот способ делать суждения нарушает нормативную статистическую теорию, в которой экстремум и диапазон предсказаний зависит от предска­зуемости. Когда предсказуемость равна нулю, во всех случаях должно быть сделано одно и то же предсказание. Например, если описания компаний не содержат информации относительно прибыли, тогда для всех компаний должна быть спрогнозирована одна и та же величина (в размере среднего значения прибыли). Если прогнозируемость идеальна, конечно, предсказы­ваемые величины будут соответствовать фактическим величинам, и диапа­зон прогнозов будет равняться диапазону результатов. Вообще, чем выше предсказуемость, тем шире диапазон предсказанных величин.

Некоторые исследования численного прогнозирования показали, что интуитивные предсказания нарушают это правило, и что испытуемые мало учитывают, если учитывают вообще, соображения прогнозируемости [1]. В одном из этих исследований, испытуемым было предоставлено несколько абзацев текста, каждый из которых описы­вал работу преподавателя ВУЗа в течение отдельно взятого практического занятия. Некоторых тестируемых попросили оценить качество урока, опи­санного в тексте с помощью процентной шкалы, относительно указанной совокупности. Других тестируемых просили спрогнозировать, также ис­пользуя процентную шкалу, положение каждого преподавателя ВУЗа че­рез 5 лет после этого практического занятия. Суждения, сделанные при обо­их условиях были идентичными. То есть предсказание отдаленного во вре­мени критерия (успех преподавателя через 5 лет) было идентично оценке информации, на основе которой это предсказание было сделано (качество практического занятия). Студенты, которые предположили это, несомнен­но, знали о том, насколько ограничена прогнозируемость компетентности преподавателя, основанная на единственном пробном уроке, проведенного 5 годами ранее; однако их прогнозы были столь же крайними, сколь и их оценки.

2.6 Иллюзия валидности


Как мы уже говорили, люди часто делгют прогнозы, выбирая исход (напри­мер, профессию), который является наиболее репрезентативным по отно­шению к входным данным (например, описание человека). То, насколько они уверены в своем прогнозе, зависит, прежде всего, от степени репрезен­тативности (то есть качества соответствия выбора входным данным) безот­носительно факторов, которые ограничивают точность их прогноза. Таким образом, люди вполне уверены в прогнозе, что человек является библиоте­карем, когда дано описание его личности, которое соответствует стереотипу библиотекаря, даже если оно скудно, ненадежно или устарело. Необосно­ванная уверенность, которая является следствием удачного совпадения предсказываемого результата и входных данных, может называться иллю­зией валидности. Эта иллюзия сохраняется даже тогда, когда испытуемый знает факторы, которые ограничивают точность его прогнозов. Вполне рас­пространенным является высказывание, что психологи, которые проводят выборочные интервью, часто обладают значительной уверенностью по по­воду своих прогнозов, даже если они знакомы с обширной литературой, ко­торая показывает что в выборочных интервью высока вероятность ошибок. Продолжительная уверенность в правильности результатов клинического выборочного интервью, несмотря на повторные свидетельства его неадек­ватности, является достаточным свидетельством силы этого эффекта.

Внутренняя согласованность образца входных данных является основным показателем степени уверенности в прогнозе, основанном на этих входных данных. Например, люди выражают больше уверенности в прогнозе средне­

го балла успеваемости студента, чей табель за первый год обучения состоит полностью из В (4 балла), чем в прогнозе среднего балла студента, в чьем табе­ле за первый год обучения много оценок, как А (5 баллов), так и С (3 балла). Высоко согласованные образцы наиболее часто наблюдаются, когда входные переменные очень избыточны или взаимосвязаны. Следовательно, люди склонны быть уверенными в прогнозах, основанных на избыточных входных переменных. Однако элементарное правило в статистике корреляции, утвер­ждает, что, если у нас есть входные переменные определенной валидности, прогноз, основанный на нескольких таких входных данных, может дости­гать более высокой точности, когда переменные независимы друг от друга, чем если они являются избыточными или взаимосвязанными. Таким обра­зом, избыточность входных данных уменьшает точность, даже если она уве­личивает уверенность, таким образом, люди часто уверены в прогнозах, ко­торые, скорее всего, будут ошибочными [2].

2.7 Неправильные представления о регрессии


Предположим, что большая группа детей была протестирована с помощью двух подобных версий теста на способности. Если некто отберет десять де­тей из числа тех, кто справился лучше всех с одной из этих двух версий, он обычно будет разочарован выполнением ими второй версии теста. И напро­тив, если некто отберет десять детей из числа тех, кто хуже всех справился с первой версией теста, то в среднем он обнаружит, что с другой версией они справились несколько лучше. Обобщая, рассмотрим две переменные X и Y, которые имеют одинаковое распределение. Если выбрать людей, чьи сред­ние X оценки отклоняются от среднего X на к единиц, тогда среднее от их Y шкалы будет обычно отклоняться от среднего Y меньше чем на к единиц. Эти наблюдения иллюстрируют общее явление известное как регресс к сред­нему, которое было открыто Гальтоном более чем 100 лет назад.

В обычной жизни все мы сталкиваемся с большим количеством случаев регресса к среднему, сравнивая, например, рост отцов и сыновей, уровень интеллекта мужей и жен, или результаты сдачи экзаменов, следующих один за другим. Тем не менее, у людей отсутствуют предположения по этому по­воду. Во-первых, они не ожидают регрессии во многих контекстах, где она должна произойти. Во-вторых, когда они признают возникновение регрес­сии, они часто изобретают неверные объяснения причин. [2] Мы полагаем, что явление регресса остается неуловимым, потому что оно несовместимо с мнением о том, что прогнозируемый резуль­тат должен быть максимально репрезентативен по отношению к входным данным, и, следовательно, значение переменной результата должно быть настолько же крайним, как и значение входной переменной.

Неспособность признать смысл регрессии может иметь пагубные послед­ствия, как было проиллюстрировано в следующих наблюдениях [2]. При обсуждении учебных полетов, опытные инструкто­ры отметили, что похвала за исключительно мягкое приземление обычно при следующей попытке сопровождается более неудачным приземлением, в то время как резкая критика после жесткого приземления обычно сопровожда­ется улучшением результатов при следующей попытке. Инструкторы сдела­ли вывод, что словесные поощрения вредны для обучения, в то время как вы­говоры приносят пользу, вопреки принятой психологической доктрине. Это заключение несостоятельно из-за присутствия регресса к среднему. Как и в других случаях, когда экзамены следуют один за другим, улучшение обычно следует за плохим выполнением работы, а ухудшение - за отлично проделан­ной работой, даже если преподаватель или инструктор никак не реагирует на достижения учащегося при первой попытке. Поскольку инструкторы похва­лили своих учеников после хороших приземлений и поругали их после пло­хих, они пришли к ошибочному и потенциально вредному заключению, что наказание является более эффективным, чем награда.

Таким образом, неспособность понимать эффект регрессии ведет, к тому, что эффективность наказания оценивается слишком высоко, а эффектив­ность награды недооценивается. В социальном взаимодействии, также, как и в обучении, награда обычно применяется, когда работа выполнена хоро­шо, и наказание, когда работа выполнена плохо. Следуя только закону рег­рессии, поведение, вероятней всего, улучшится после наказания и, скорее всего, ухудшится после награды. Следовательно, выходит так, что, по чис­той случайности, людей поощряют за то, что они наказывают других, и на­казывают за их поощрение. Люди, в целом, не знают об этом обстоятель­стве. Фактически, неуловимая роль регрессии в определении очевидных последствий награды и наказания, кажется, ускользнула от внимания уче­ных, работающих в этой области.

Доступность

Бывают ситуации, в которых люди оценивают частоту класса или вероят­ность событий на основе легкости, с которой они вспоминают примеры слу­чаев или события. Например, можно оценивать вероятность риска сердеч­ного приступа среди людей средних лет, вспоминая такие случаи среди сво­их знакомых. Похожим образом некто может оценивать вероятность того, что некоторое бизнес-предприятие потерпит неудачу, представляя себе раз­личные трудности, с которыми оно могло бы столкнуться. Эта эвристика оценки называется доступностью. Доступность очень полезна для оценки частоты или вероятности событий, потому что события, принадлежащие большим классам, обычно вспоминаются и быстрее, чем случаи менее час­тых классов. Однако на доступность воздействуют и другие факторы, кроме частоты и вероятности. Следовательно, уверенность относительно доступ­ности ведет к вполне прогнозируемым предубеждениям, некоторые из ко­торых проиллюстрированы ниже.

Предубеждения, обусловленные степенью восстанавливаемости событий в памяти

Когда размер класса оценивается на основе доступности его элементов, класс, элементы которого легко восстанавливаются в памяти, будет казаться бо­лее многочисленным, чем класс такого же размера, но элементы которого, менее доступны и хуже вспоминаются. При простой демонстрации этого эф­фекта, испытуемым зачитали список известных людей обоих полов, и за­тем попросили оценить, было ли в списке больше мужских имен, чем женс­ких. Различные списки были предоставлены разным группам тестируемых. В некоторых из списков мужчины были более известны, чем женщины, а в других, женщины были более известны, чем мужчины. В каждом из спис­ков, испытуемые ошибочно считали, что класс (в данном случае пол), в ко­тором были более известные люди, был более многочисленным [2].

В дополнение к узнаваемости, имеются другие факторы, такие как яр­кость, которая влияет на восстанавливаемость событий в памяти. Напри­мер, если человек наблюдал воочию пожар в здании, то он будет считать возникновение таких несчастных случаев, наверное, более субъективно ве­роятным, чем, если бы, он прочитал об этом пожаре в местной газете. Кроме того, недавние происшествия, вероятно, будут вспоминаться несколько про­ще, чем более ранние. Часто бывает, что субъективная оценка вероятности возникновения дорожных происшествий временно повышается, когда че­ловек видит около дороги перевернутый автомобиль.

Предубеждения, обусловленные эффективностью направления поиска

Предположим, из английского текста наугад выбрано слово (из трех букв или больше). Что является более вероятным, то, что слово начинается с бук­вы г или что г является третьей буквой? Люди подходят к решению этой проблемы, вспоминая слова, которые начинаются с г (road - дорога), и сло­ва, которые имеют г в третьей позиции (саг - автомобиль), и оценивают от­носительную частоту, основываясь на легкости, с которой слова этих двух типов приходят на ум. Поскольку гораздо легче искать слова по первой бук­ве, чем по третьей, большинство людей считают, что больше слов, которые начинаются с этой согласной, чем слов, в которых тот же самый согласный появляется в третьей позиции. Они делают такой вывод даже для таких со­гласных, как г или к,

Различные задачи требуют различных направлений поиска. Например," предположим, Вас попросили оценить частоту, с которой слова с абстракт­ным значением (мысль, любовь) и конкретным значением (дверь, вода) по­являются в письменном английском языке. Естественный способ ответить на этот вопрос - найти контексты, в которых эти слова могли бы появлять­ся. Кажется, легче вспомнить контексты, в которых может быть упомянуто абстрактное значение (любовь в женских романах), чем вспомнить контек­сты, в которых упоминается слово с конкретным значением (например, дверь). Если частота слов определяется на основании доступности контек­стов, в которых они появляются, слова с абстрактным значением, будут оценены как относительно более многочисленные, чем слова с конкретным значением. Этот стереотип наблюдался в недавнем исследовании (Galbraith и Underwood, 1973), которое показало, что частота возникновения слов с абстрактным значением была намного выше частоты слов с конкретным значением, в то время как их объективная частота равна. Оценивалось так­же, что абстрактные слова появлялись в намного большем разнообразии контекстов, чем слова с конкретным значением.

Предубеждения, обусловленные способностью к представлению образов

Иногда нужно оценить частоту класса, элементы которого не хранятся в памяти, а могут быть созданы согласно определенному правилу. В таких ситуациях, обычно воспроизводятся некоторые элементы, а частота или вероятность оценивается той легкостью, с которой могут быть построены соответствующие элементы. Однако легкость воспроизведения соответству­ющих элементов не всегда отражает их фактическую частоту, и этот способ оценки приводит к предубеждениям. Для иллюстрации этого рассмотрим группу из 10 человек, которые формируют комитеты, состоящие из k чле­нов, причем 2 < k < 8. Сколько различных комитетов, состоящих из k чле­нов может быть сформировано? Правильный ответ на эту проблему дается биноминальным коэффициентом (k10), который достигает максимума, рав­ного 252 для k = 5. Ясно, что число комитетов, состоящих из k членов, рав­няется числу комитетов, состоящих из (10 - ft) членов, потому что для любо­го комитета, состоящего из k членов, существует единственно возможная группа, состоящая из (10 - k) человек, не являющихся членами комитета.

Одним из способов ответить без вычисления - это мысленно создать ко­митеты, состоящие из k членов, и оценить их количество, используя лег­кость, с которой они приходят на ум. Комитеты, состоящие из небольшого количества членов, например, 2, более доступны, чем комитеты, состоящие из большого количества членов, например, 8. Самая простая схема созда­ния комитетов - разделение группы на непересекающиеся множества. Сра­зу видно, что легче создать пять непересекающихся комитетов по 2 члена в каждом, в то время как невозможно сгенерировать и двух непересекающих­ся комитетов по 8 членов. Следовательно, если частота оценивается за счет способности представить это, или доступностью к мысленному воспроизве­дению, будет казаться, что маленьких комитетов больше, чем больших, в отличие от правильной параболической функции. Действительно, когда тестируемых-неспециалистов просили оценить число различных комитетов разных размеров, их оценки представляли собой монотонно-убывающую функцию от размера комитета [1]. Например, средняя оценка числа комитетов, состоящих из 2 членов, была 70, в то вре­мя как оценка для комитетов, состоящих из 8 членов — 20 (правильный ответ - 45 в обоих случаях).

Способность представлять образы играет важную роль в оценке вероят­ностей возникновения реальных жизненных ситуаций. Риск, с которым связана опасная экспедиция, например, оценивается, посредством мыслен­ного воспроизведения непредвиденных обстоятельств, для преодоления ко­торых у экспедиции нет достаточного оборудования. Если многие из таких трудностей ярко изображаются, экспедиция может показаться чрезвычай­но опасной, хотя легкость, с которой воображаются бедствия, вовсе не обя­зательно отражает их фактическую вероятность. Наоборот, если возмож­ную опасность трудно вообразить, или она просто не приходит на ум, риск, связанный с каким-либо событием, может быть чрезвычайно недооценен.

2.8 Иллюзорная взаимосвязь


Чепмен и Чепмен (Chapman and Chapman, 1969) описали интересное преду­беждение в оценке частоты, с которой два события произойдут одновремен­но. Они предоставили испытуемым-неспециалистам информацию относи­тельно нескольких гипотетических пациентов с психическими расстрой­ствами. Данные по каждому пациенту включали клинический диагноз и рисунки пациента. Позже испытуемые оценили частоту, с которой каждый диагноз (такой как паранойя или мания преследования) сопровождался раз­личными особенностями рисунка (специфической формой глаз). Испытуе­мые заметно переоценили частоту совместного появления двух естествен­ных событий, таких как мания преследования и специфическая форма глаз. Это явление получило название иллюзорная корреляция. В ошибочных оценках представленных данных, испытуемые «заново открыли» многое из уже известных, но необоснованных, клинических знаний относительно ин­терпретации рисуночного теста. Иллюзорный эффект корреляции был чрез­вычайно стойкий по отношению к противоречащим данным. Он сохранил­ся даже, когда взаимосвязь между признаком и диагнозом была фактичес­ки негативной, что не позволило испытуемым определить действительные отношения между ними.

Доступность является естественным объяснением эффекта иллюзорной корреляции. Оценка того, насколько часто два явления взаимосвязаны и происходят одновременно, может быть основано на силе ассоциативной свя­зи между ними. Когда ассоциация сильна, можно, скорее всего, прийти к выводу, что события часто происходили одновременно. Следовательно, если ассоциация между событиями крепкая, то, по оценке людей, они будут час­то происходить одновременно. Согласно этой точке зрения, иллюзорная кор­реляция между диагнозом мании преследования и специфической формой глаз на рисунке, к примеру, появляется из-за того, что мания преследова­ния скорее ассоциируется с глазами, чем с любой другой частью тела.

Продолжительный жизненный опыт научил нас, что, в общем, элементы больших классов вспоминаются лучше и быстрее, чем элементы менее час­тотных классов; что более вероятные события легче вообразить, чем малове­роятные; и что ассоциативные связи между событиями укрепляются, когда события часто происходят одновременно. В результате, человек получает в свое распоряжение процедуру (эвристику доступности) для оценки размера класса, вероятность события, или частота, с которой могут одновременно про­исходить события, оцениваются той легкостью, с которой могут быть выпол­нены соответствующие ментальные процессы вспоминания, воспроизведения или ассоциации. Однако, как показали предшествующие примеры, эти про­цедуры оценивания систематически приводят к ошибкам.

2.9 Корректировка и «привязка» (anchoring)


Во многих ситуациях, люди делают оценки, отталкиваясь от начальной ве­личины, которая специально подобрана таким образом, чтобы получить окончательный ответ. Начальная величина или отправная точка, может быть получена посредством формулировки проблемы, или она может быть частично результатом вычисления. В любом случае, такой «прикидки» обычно недостаточно [2]. То есть, различные от­правные точки приводят к различным оценкам, которые смещены к этим отправным точкам. Мы называем этот феномен «привязкой» (anchoring).

Недостаточная «корректировка»

Для демонстрации эффекта «привязки», тестируемых просили оценить раз­личные величины, выраженные в процентах (например, процент Африкан­ских стран в Организации Объединенных Наций). Каждой величине с по­мощью случайного выбора в присутствии тестируемых, был присвоен но­мер от 0 до 100. Тестируемых вначале попросили указать, больше или мень­ше этот номер, чем значение самой величины, и затем оценить значение этой величины, двигаясь в большую или меньшую сторону относительно его но­мера. Различным группам тестируемых предлагались различные номера для каждой величины, и эти произвольные номера имели значительное влия­ние на оценки тестируемых. Например, средние оценки процента Африкан­ских стран в Организации Объединенных Наций были 25 и 45 для групп, которые получили 10 и 65 в качестве отправных точек соответственно. Де­нежные вознаграждения за точность не уменьшали эффект «привязки».

« Привязка» происходит не только, когда испытуемым задана отправная точка, но также когда испытуемый основывает свою оценку на результате некоторого неполного вычисления. Изучение интуитивной числовой оцен­ки иллюстрирует этот эффект. Две группы студентов средней школы оце­нивали, в течение 5 секунд, значение числового выражения, которое было написано на доске. Одна группа оценивала значение выражения

8x7x6x5x4x3x2x1,

в то время как другая группа оценивала значение выражения

1x2x3x4x5x6x7x8.

Для быстрого ответа на такие вопросы, люди могут произвести несколько шагов вычисления и оценить значение выражения с помощью экстраполя­ции или «корректировки». Поскольку «корректировки» обычно недоста­точно, эта процедура должна вести к недооценке значения. Более того, так как результат первых немногих шагов умножения (выполненный слева на­право) выше в убывающей последовательности, чем в возрастающей, пер­вое упомянутое выражение должно быть оценено больше последнего. Оба предсказания были подтверждены. Средняя оценка для возрастающей последовательности была 512, в то время как средняя оценка для убываю­щей последовательности была 2. 250. Правильный ответ - 40. 320 для обеих последовательностей.

Предубеждения в оценке конъюнктивных и дизъюнктивных собы­тий

В недавнем исследовании Бар-Хиллел (Bar-Hillel, 1973) [1] тестируемым дава­ли возможность сделать ставку на одно из двух событий. Использовались три типа событий: (i) простое событие, как, например, вытягивание красно­го шара из мешка, содержащего 50% красных и 50% белых шаров; (ii) свя­занное событие, как, например, вытянуть красный шар семь раз подряд из мешка (с возвращением шаров), содержащего 90% красных шаров и 10% белых; и (ш) несвязанное событие, как, например, вытянуть красный шар, по крайней мере, 1 раз в семи последовательных попытках (с возвращением шаров) из мешка, содержащего 10% красных шаров и 90% белых. В этой проблеме, существенное большинство тестируемых предпочло сделать став­ку на связанное событие (вероятность которого - 0.48), а не на простое (веро­ятность которого - 0.50). Испытуемые также предпочитали, ставить скорее на простое событие, чем на дизъюнктивное, которое имеет вероятность 0.52. Таким образом, большинство тестируемых сделало ставку на менее вероят­ное событие при обоих сравнениях. Эти решения тестируемых иллюстри­руют общий вывод: изучение решений в азартных играх и оценки вероят­ности указывают, что люди имеют тенденцию оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных событий (Cohen, Chesnick и Haran, 1972,24) [1] и склонны недооценивать вероятность дизъюнктивных событий. Эти стерео­типы полностью объясняются эффектом «привязки». Установленная веро­ятность элементарного события (успех в любой стадии) обеспечивает есте­ственную отправную точку для оценки вероятностей как конъюнктивных, так и дизъюнктивных событий. Так как «корректировки» от отправной точ­ки обычно недостаточно, заключительные оценки остаются слишком при­ближенными к вероятностям элементарных событий в обоих случаях. Об­ратите внимание, что полная вероятность конъюнктивных событий ниже, чем вероятность каждого элементарного события, в то время как полная вероятность несвязанного события выше, чем вероятность каждого элемен­тарного события. Следствием «привязки» является то, что полная вероят­ность будет завышена для конъюнктивных событий и занижена - для дизъ­юнктивных.

Предубеждения в оценке сложных событий особенно существенны в кон­тексте планирования. Успешное завершение бизнес-предприятия, напри­мер, разработка нового продукта, обычно носит комплексный характер: чтобы предприятие преуспевало, каждое событие из ряда должно произой­ти. Даже, если каждое из этих событий весьма вероятно, полная вероятность успеха может быть довольно низкой, если количество событий большое. Общая тенденция оценивать слишком высоко вероятность конъюнктивных событий ведет к необоснованному оптимизму в оценке вероятности, что план будет удачным, или что проект будет закончен вовремя. Наоборот, с дизъ­юнктивными структурами событий обычно сталкиваются при оценке рис­ка. Сложная система, такая как ядерный реактор или тело человека, повре­дится, если любой из его необходимых компонентов выйдет из строя. Даже, когда вероятность сбоя в каждом компоненте небольшая, вероятность отка­за всей системы может быть высока, если в нее вовлечено много компонен­тов. Из-за предубеждения «привязки», люди имеют тенденцию недооцени­вать вероятность отказа в сложных системах. Таким образом, предубежде­ние привязки может иногда зависеть от структуры события. Структура со­бытия или явления похожая на цепочку звеньев ведет к переоценке вероят­ности этого события, структура события похожая на воронку, состоящая из дизъюнктивных звеньев, ведет к недооценке вероятности события.

«Привязка» при оценке распределения субъективной вероятности

При анализе принятия решений, от экспертов часто требуется выразить свое мнение относительно какой-либо величины, например, среднего значения индекса Доу-Джонса (Dow-Jones) в отдельно взятый день, в виде распреде­ления вероятности. Такое распределение обычно строится путем выбора значений для величины, которые соответствуют его процентной шкале рас­пределения вероятности. Например, эксперта можно попросить выбрать число, Х90 так, чтобы субъективная вероятность того, что это число будет выше, чем значение среднего числа Доу-Джонса, была 0.90. То есть, он дол­жен выбрать значение Х90, так чтобы в 9 случаях к 1 среднее значение ин­декса Доу-Джонса не превышало это число. Распределение субъективной вероятности значения среднего числа Доу-Джонса может быть построено из нескольких таких оценок, выраженных с помощью различных процент­ных шкал.

Путем накопления таких субъективных распределений вероятности для различных величин, можно проверить правильность оценок эксперта. Экс­перт считается калиброванным (см. гл. 22) должным образом в определен­ном наборе проблем, если только 2 процента правильных значений оценен­ных величин будут ниже заданных значений Х2. Например, правильные зна­чения должны быть ниже Х01 для 1% величин и быть выше Х99, для 1% величин. Таким образом, истинные значения должны строго попадать в ин­тервал между Х01 и Х99 в 98% задач.

Несколько исследователей (Alpert и Raiffa, 1969, 21; Stael von Holstein, 1971b; Winkler, 1967) [1] проанализировали нарушения в оценке вероятности для многих количественных величин для большого числа экспертов. Эти распределения указали на обширные и систематические отклонения от над­лежащих оценок. В большинстве исследований, фактические значения оце­ненных величин или меньше Х0 или больше, чем Х99 приблизительно для 30% задач. То есть, испытуемые устанавливают слишком узкие строгие интервалы, которые отражают их уверенность, чем их знания относитель­но оцененных величин. Это предубеждение характерно как для подготов­ленных, так и для простых тестируемых, и этот эффект не устраняется пу­тем введения правил оценки, которые обеспечивают стимулы для внешней оценки. Этот эффект, по крайней мере, частично, относится к «привязке».

Чтобы выбрать Х90 как значение среднего числа Доу-Джонса, например, естественно начать с размышления о лучшей оценке индекса Доу-Джонса и «скорректировать» верхние значения. Если эта «корректировка» -как и боль­шинство других - является недостаточной, то Х - не будет достаточно экстре­мальным. Подобный эффект фиксирования произойдет в выборе Х10, кото­рый предположительно получен путем корректировки чьей-либо лучшей оценки в сторону понижения. Следовательно, достоверный интервал между Х10 и Х90 будет слишком узкий, и оцененное распределение вероятности бу­дет слишком жестким. В подтверждение этой интерпретации можно пока­зать, что субъективные вероятности систематически меняются посредством процедуры, в которой чья-либо лучшая оценка не служит «привязкой».

Распределения субъективной вероятности для данной величины (сред­нее число Доу-Джонса) могут быть получены двумя различными способа­ми: (i), попросить испытуемого выбрать значение числа Доу-Джонса, кото­рое соответствует распределению вероятности выраженной с помощью про­центной шкалы и (ii), попросить испытуемого оценить вероятности того, что истинное значение числа Доу-Джонса превысит некоторые указанные ве­личины. Эти две процедуры формально эквивалентны и должны приводить в результате к идентичным распределениям. Однако они предлагают раз­личные способы корректировки от различных « привязок ». В процедуре (i), естественная отправная точка - лучшая оценка качества. В процедуре (и), с другой стороны, тестируемый может «привязаться» к величине, установ­ленной в вопросе. В противоположность этому, он может «привязаться» к равным шансам, или к шансам 50 на 50, которые являются естественной отправной точкой при оценке вероятности. В любом случае, процедура (ii) должна завершаться менее крайними оценками, чем процедура (i).

Чтобы противопоставлять эти две процедуры, группе тестируемых был предоставлен набор 24 количественных измерений (как, например, рассто­яние по воздуху от Нью-Дели до Пекина), которые оценивали или X 0 или Х90 для каждой задачи. Другая группа тестируемых получила средние оцен­ки первой группы для каждой из этих 24 величин. Их попросили оценить шансы того, что каждая из данных величин превысила истинное значение соответствующей величины. В отсутствии какого-либо предубеждения вто­рая группа должна восстановить вероятность, указанную первой группой, то есть 9:1. Однако если равные шансы или заданная величина служат «при­вязкой» , вероятность, указанная второй группой должна быть менее экст­ремальной, то есть ближе к 1:1. В действительности, средняя вероятность, указанная этой группой, во всех задачах, была 3:1. Когда суждения из этих двух групп были проверены, обнаружилось, что испытуемые в первой груп­пе были слишком экстремальны в оценках в соответствии с более ранними исследованиями. События, вероятность которых, они определили как 0.10, фактически произошли в 24% случаев. Напротив, тестируемые во второй группе были слишком консервативны. События, вероятность которых, они определили как 0.34, фактически произошли в 26% случаев. Эти результа­ты иллюстрируют то, как степень правильности оценки зависит от проце­дуры оценки.
Вывод.

В этой части работы рассматривались когнитивные стереотипы, которые воз­никают как результат уверенности в эвристиках оценивания. Эти стереоти­пы не характерны для эффектов мотивации, таких как принятие желаемо­го за действительное или искажения суждений из-за одобрения и порица­ния. Действительно, как уже сообщалось ранее, некоторые серьезные ошиб­ки в оценивании происходили, несмотря на тот факт, что тестируемых по­ощряли за точность и вознаграждали за правильные ответы [1].

Уверенность в эвристиках и распространенность стереотипов свойствен­на не только обывателям. Опытные исследователи также склонны к тем же самым предубеждениям - когда они думают интуитивно. Например, тен­денция предсказывать результат, который наиболее репрезентативен по от­ношению к данным, без достаточного внимания к априорной вероятности наступления такого результата, наблюдались в интуитивных суждениях людей, которые обладали обширными познаниями в статистике (Kahneman

и Tversky, 1973,4; Tversky и Kalineman, 1971,2). Хотя те, кто имеют позна­ния в статистике и избегают элементарных ошибок, как, например, ошиб­ки игрока в казино, в интуитивных суждениях для более запутанных и ме­нее понятных задач делают подобные ошибки.

Не удивительно, что полезные разновидности эвристики, такие как реп­резентативность и доступность сохраняются, даже при том, что они иногда ведут к ошибкам в прогнозах или оценках. Что возможно и является удиви­тельным, так это неспособность людей вывести из длительного жизненного опыта такие фундаментальные статистические правила как регресс к сред­нему или эффект размера выборки при анализе изменчивости внутри вы­борки. Хотя все мы в течение жизни встречаемся с многочисленными ситу­ациями, к которым эти правила могут быть применимы, очень немногие самостоятельно открывают принципы отбора выборки и регресса на своем опыте. Статистические принципы не познаются на основе каждодневного опыта, потому что соответствующие примеры не закодированы нужным образом. Например, люди не обнаруживают, что средняя длина слова в стро­ках следующих друг за другом в тексте, отличается больше чем на следую­щих друг за другом страницах, потому что они просто не обращают внима­ния на среднюю длину слова в отдельных строках или страницах. Таким образом, люди не изучают отношение между размером выборки и изменчи­востью внутри выборки, хотя данных для такого вывода предостаточно.

Недостаток соответствующей кодировки также объясняет, почему люди обычно не обнаруживают стереотипы в своих суждениях о вероятности. Человек мог бы узнать, правильны ли его оценки, подсчитывая число собы­тий, которые действительно происходят из тех, которые он считает равно­вероятными. Однако для людей не естественно группировать события по признаку их вероятности. При отсутствии такой группировки человек не может обнаружить, например, что только 50% предсказаний, вероятность которых он оценил как 0.9 или выше фактически сбылись.

Эмпирический анализ когнитивных стереотипов имеет значение для тео­ретической и прикладной роли оценки вероятностей. Современная теория принятия решений (de Finetti, 1968; Savage, 1954) рассматривает субъек­тивную вероятность как количественное мнение идеализированного чело­века. Определенно, субъективная вероятность данного события определя­ется набором шансов относительно этого события, из которых человеку пред­лагается выбрать. Может быть получено внутренне последовательное или целостное измерение субъективной вероятности, если выборы человека сре­ди предложенных шансов подчиняются некоторым принципам, то есть ак­сиомам теории. Полученная вероятность субъективна в том смысле, что различные люди могут иметь различные оценки вероятности одного и того же события. Главный вклад этого подхода состоит в том, что он обеспечивает строгую субъективную интерпретацию вероятности, которая является применимой к уникальным событиям и является частью общей теории ра­ционального принятия решений.

Возможно, стоит отметить, что, в то время как субъективные вероятнос­ти могут иногда выводиться из выбора шансов, они обычно не формируют­ся этим способом. Человек делает ставку скорее на команду А, чем на ко­манду В, потому что верит, что команда А, вероятнее всего, победит; он не выводит свое мнение как результат предпочтений тех или иных шансов. Таким образом, в действительности, субъективные вероятности определя­ют предпочтения в шансах, но не выводятся из них, в отличие от аксиома­тической теории рационального принятия решений (Savage, 1954).

Субъективный характер вероятности привел многих ученых к мнению, что целостность, или внутренняя последовательность - единственный име­ющий силу критерий, в соответствии с которым должны быть оценены ве­роятности. С точки зрения формальной теории субъективной вероятности, любой набор внутренне последовательных вероятностных оценок столь же хорош как любой другой. Этот критерий не вполне удовлетворителен, пото­му что внутренне последовательный набор субъективных вероятностей мо­жет быть несовместим с другими мнениями, которых придерживается че­ловек. Рассмотрите человека, чьи субъективные вероятности для всех воз­можных результатов подбрасывания монеты отражают ошибку игрока в казино. То есть его оценка вероятности появления «решки» при каждом конкретном подбрасывании увеличивается с числом последовательно вы­павших «орлов», которые предшествовали этому подбрасыванию. Сужде­ния такого человека могут быть внутренне последовательными и поэтому приемлемыми как адекватные субъективные вероятности согласно крите­рию формальной теории. Эти вероятности, однако, являются несовмести­мыми с общепринятым мнением, что у монеты "нет памяти" и поэтому она не способна производить последовательные зависимости. Чтобы оцененные вероятности, считались адекватными, или рациональными, внутренней последовательности недостаточно. Суждения должны быть совместимы со всеми прочими взглядами этого человека. К сожалению, не может быть про­стой формальной процедуры для оценки совместимости набора вероятност­ных оценок с полной системой взглядов субъекта. Рациональный эксперт будет, однако, бороться за совместимость, даже при том, что внутреннюю последовательность более легко достичь и оценить. В частности он будет пытаться делать свои вероятностные суждения совместимыми с его знани­ями относительно предмета, законов вероятности и своей собственной эври­стики оценки и предубеждений.

Глава 3. Математическое обоснование теории




Принятие решений является, возможно, одним из основных видов деятельности, характерных для живых существ. Поэтому попытка понять, объяснить и предсказать поведение делающего выбор индивида стала главной задачей поведенческих и социальных наук. Действительно, экономическая теория, психология, социология и политические науки имеют дело с решениями, принимаемыми покупателями, пациентами, избирателями и государственными деятелями. При изучении решений возникают как нормативные вопросы, так и задачи описания процессов. Нормативный анализ используется при исследовании природы рациональности и логики процесса принятия решений. Описательный анализ, напротив, рассматривает человеческие убеждения и предпочтения таковыми, какие они есть в реальности, а не какими они должны быть. Конфликт между нормативным и описательным взглядами определяет многое в исследованиях решений и выбора.

При анализе принятия решений обычно различают рискованный выбор и выбор при отсутствии риска. Традиционным примером решения, принятого в условиях риска, служит согласие участвовать в игре на деньги, в которой результаты получаются с определёнными степенями вероятности. Типичным решением, принимаемым в отсутствие риска, является оценка приемлемости сделки, в которой товар или услуга обмениваются на деньги или труд. В первой части данной статьи мы представим анализ когнитивных и психофизических факторов, определяющих ценность рискованных перспектив, во второй - распространим этот анализ на трансакции и торговлю.

3.1 Выбор в условиях риска.


Принятие решений, как правило, осложнено наличием неопределённости и риска. Обычно мы не можем с высокой точностью предсказать погоду на завтра, результаты лечения или стоимость фьючерсного золотого контракта. Следовательно, решения о том, делать ли операцию, брать ли зонт, покупать ли золото, должны быть приняты без достоверного знания их результатов. Поэтому естественно, что изучение процесса принятия решений фокусировалось на анализе выбора между достаточно простыми игровыми ситуациями с определенными вероятностями денежных выигрышей - в надежде, что анализ этих несложных проблем позволит выявить общие теоретические подходы к риску и ценности.

Мы представим подход к анализу выбора в условиях риска, который выводит многие гипотезы, исходя из психофизического анализа ценности и вероятности. Психофизика - это наука о взаимоотношениях между физическими величинами, такими, как длина или деньги, и их психологическими эквивалентами - воспринимаемой длиной или полезностью.

Психофизический подход к процессу принятия решений восходит к выдающемуся эссе Даниэля Бернулли, опубликованному в 1738 году [2], в котором он пытается объяснить, почему люди в основном не склонны к риску и почему неприятие риска снижается с увеличением богатства. Чтобы проиллюстрировать несклонность к риску и анализ Бернулли, рассмотрим выбор между проектом, в котором игрок выигрывает $1000 с вероятностью 85% (и с вероятностью в 15% не выигрывает ничего), и альтернативой получения $800 наверняка. Подавляющее большинство людей предпочитают уверенность игре, хотя она имеет более высокий (в математическом выражении) ожидаемый результат. Ожидаемый денежный выигрыш в нашем примере составляет:

0.85*$1000 + 0.15*$0 = $850, который превосходит гарантированный результат в $800. Предпочтение гарантированного выигрыша служит примером проявления несклонности к риску. Вообще говоря, предпочтение гарантированного результата участию в игре с большим или таким же ожидаемым выигрышем называется несклонностью к риску, а отказ от гарантированного результата в пользу игры с равным или даже более низким ожидаемым выигрышем - склонностью к риску.



Рис. 3.1. Гипотетическая функция ценности.

Бернулли полагал, что люди оценивают возможные варианты исходов игры не на основе ожидаемого денежного результата, а на основе ожидаемой субъективной ценности этих результатов. Субъективная ценность игры есть, опять таки, средневзвешенная величина, но в данном случае это субъективная ценность каждого результата, которая оценивается на основе их вероятностей. Чтобы объяснить несклонность к риску в рамках данной системы взглядов, Бернулли предлагал рассматривать субъективную ценность, или полезность, как вогнутую функцию денежного дохода. Такая функция предполагает, что различие полезностей, например, между выигрышами $200 и $100 намного больше, чем разница полезностей между выигрышами $1200 и $1100. Из вогнутости следует, что субъективная ценность, приписываемая выигрышу в $800, больше стоимости ожидаемого с вероятностью 80% выигрыша в $1000. Следовательно, вогнутость функции полезности обусловливает несклонность к риску - предпочтение гарантированного выигрыша в $800 над вероятностью в 80% выиграть $1000, хотя оба варианта характеризуются одинаковыми ожиданиями.

В теории решений принято описывать результаты в терминах общего богатства. Например, предложение держать пари на $20 на результат подбрасывания монеты представляется как выбор между наличным богатством W индивида и равными шансами получить как W + $20, так и W - $20. Данная ситуация кажется нереалистичной с психологической точки зрения: люди обычно рассматривают сравнительно небольшие результаты не в терминах состояния богатства, а в терминах выигрышей, потерь и нейтральных результатов (таких как поддержание "статус кво"). Если, как следует из нашего предположения, эффективные значения субъективной ценности выражаются в изменениях богатства, а не в его максимальных значениях, то психофизический анализ следует применять к анализу выигрышей и потерь, а не к общей стоимости капитала. Это предположение играет центральную роль в объяснении выбора в условиях риска, которое мы называем теорией ожидаемой ценности (prospect theory) [1]. Самонаблюдение, равно как и психофизическое измерение, предполагают, что субъективная ценность есть вогнутая функция от размера выигрыша. Подобное обобщение в равной степени применимо и к потерям. Разница в субъективной ценности между потерями в $200 и $100 проявляется сильнее, нежели разница в субъективной ценности между потерями в $1200 и $1100, Когда функции ценности для выигрышей и для потерь объединены вместе, мы получаем S-об-разную функцию наподобие той, что представлена на рис. 1.

Функция ценности, изображенная на рис. 1, представляет собой функцию, (а) определенную в области выигрышей и потерь, а не общего богатства, (б) вогнутую в области выигрышей и выпуклую в области потерь, (в) значительно более крутую для потерь, чем для выигрышей. Последнее качество, которое мы назовем несклонностью к риску, означает, что нежелательность потери $Х больше, чем привлекательность выигрыша $Х Несклонность к риску объясняет нежелание людей держать пари на исход подбрасывания монеты при равных ставках: привлекательность возможного выигрыша оказывается недостаточной, чтобы компенсировать неприятие возможных потерь. Так, большинство опрошенных студентов отказывались поставить $10 на орел или решку, если им обещали выигрыш менее $30.

Предположение о несклонности к риску сыграло центральную роль в экономической теории. Однако, так же как вогнутость функции ценности в области выигрышей влечет за собой несклонность к риску, выпуклость функции ценности в области потерь - склонность к нему. Действительно, склонность к риску - это устойчивый эффект, особенно когда вероятность потерь значительна. Рассмотрим, к примеру, ситуацию, в которой индивид вынужден выбирать между вариантом потерять $1000 с вероятностью 85% (и с вероятностью 15% не потерять ничего) и вариантом потерять $800 наверняка. Большинство людей в данном случае демонстрируют предпочтение игры, а не неизбежной потери. Это выбор, подтверждающий склонность к риску, так как ожидание проигрыша ($850) являет собой худшую альтернатив; ожиданиям гарантированных потерь (-$800),. Склонность к риску в области потерь была подтверждена некоторыми исследователями [1]. Она также наблюдалась в экспериментах с неденежными результатами, где определялось время, в течении которого испытуемый терпев боль [5] и угрозу потери человеческих жизней [1]. Но правильно ли быть несклонным к риску в области выигрышей и склонным к риску в области потерь? Эти предпочтения соответствуют сильным интуитивным представлениям о субъективной ценности выигрышей и потерь и предположению о том, что люди имеют право на их собственные оценки. Тем не менее, мы можем видеть, что S-образная функция ценности имеет некоторые нормативно недопустимые следствия.

Решая эту нормативную задачу, из области психологии мы возвращаемся к теории принятия решений. Можно сказать, что современная теория принятия решений восходит к новаторской работе фон Неймана и Моргенштерна [27], которые установили некоторые качественные принципы, или аксиомы, определяющие предпочтения рационального индивида, принимающего решения. Их аксиомы включают транзитивность (если А предпочитается В и В предпочитается С, то А предпочитается С) и замещение (если А предпочитается В, то, при прочих равных условиях, "А и С" предпочитаются "В и С"), а также другие условия более технического характера. Нормативный и описательный статусы аксиом рационального выбора являлись предметом всесторонних дискуссий. В частности, существуют убедительные свидетельства того, что люди часто не подчиняются аксиоме замещения; это обусловливает значительные разногласия по поводу нормативных достоинств этих аксиом (см. например [1]). Тем не менее, в каждом исследовании рационального присутствуют два принципа: доминирования и инвариантности. Принцип доминирования утверждает: если ожидание А, как минимум, не хуже ожидания В в любом аспекте, и лучше ожидания В, как минимум, в одном аспекте, то ожидание А предпочитается ожиданию В. Принцип инвариантности требует, чтобы порядок предпочтений между различными ожиданиями не зависел от способа их описания. В частности, два варианта проблемы выбора, признанные эквивалентными в результате их совместного рассмотрения, должны соответствовать тем же предпочтениям и при рассмотрении по отдельности. Далее мы покажем, что требование инвариантности, каким бы элементарным и очевидным оно ни казалось, обычно не может быть удовлетворено.

3.2 Рамочные эффекты при оценке результатов.


Ожидания характеризуются возможными результатами и вероятностями их получения. Тем не менее, один и тот же выбор может быть обусловлен и описан различными способами [13]. Например, возможные результаты игры могут быть описаны или как выгоды, или как потери - в зависимости от того, оценивается ли позиция по отношению к статус кво или как имущественная характеристика с учетом первоначального богатства. Инвариантность требует, чтобы такие изменения в описании результатов не изменяли порядок предпочтений. В двух следующих примерах показано, каким образом это требование может нарушаться. Общее число респондентов в каждом примере обозначено как N, а процентное соотношение тех, кто выбрал определенный вариант ответа, указано в круглых скобках.

Пример 1 (N = 152 респондента):

Представьте, что Соединенные Штаты готовятся к вспышке необычной азиатской болезни, которая, как ожидается, убьет 600 человек. Были предложены две альтернативные программы борьбы с этой болезнью. Предположим, что точные научные оценки последствий данных программ следующие:

Если будет проводиться программа А, то удастся спасти 200 человек (72% от выборки).

Если же будет проводиться программа В, то с вероятностью 33.3% будут спасены все и с вероятностью 66.6% не выживет никто (28%).

Какую программу предпочли бы вы?

Формулировка проблемы в примере 1 неявно подразумевает как данность, что болезнь может унести 600 человеческих жизней. Результаты программ включают оценку состояния дел и два возможных выигрыша, измеренные числом спасенных жизней. Как и ожидалось, в распределении предпочтений обнаружена несклонность к риску: подавляющее число респондентов предпочло сохранение 200 жизней наверняка, а не 600 жизней с вероятностью 1/3.

Далее рассмотрим другой пример, в котором изложена та же ситуация, но с другим описанием возможных результатов выполнения двух программ.

Пример 2 (N = 155):

Если будет принята программа С, то 400 человек умрет (22%)

Если же будет принята программа D, то с вероятностью 1/3 не погибнет никто, а с вероятностью 2/3 умрут 600 человек (78%).

Легко проверить, что варианты С и D в примере 2 в реальных величинах неотличимы, соответственно, от вариантов А и В в примере 1. Во втором случае предполагается возможность, когда от болезни не умирает никто. Это, очевидно, лучший результат, альтернативы представляют собой потери, измеренные числом умерших от болезни людей. Предполагается, что люди, оценивающие варианты в представленных игровых примерах, демонстрируют склонность к риску, высказываясь в пользу рискового решения (вариант D), а не в пользу гарантированной потери 400 жизней. Действительно, во втором варианте проявляется большая склонность к риску, чем несклонность к нему в первом.

Несостоятельность предположения об инвариантности (Или аксиомы независимости. - Прим. перев.) достаточно распространена и сильна. Она стала общепринятой как для опытных респондентов, так и для новичков, и не исключена, даже когда одни и те же респонденты отвечают на оба вопроса в течение нескольких минут. Они обычно бывают озадачены, когда приходится сравнивать свои собственные противоречивые ответы. Поэтому и после того как они перечитают формулировки проблем в предлагаемых примерах, они все равно предпочитают быть несклонными к риску в случае, когда "жизни спасаются", и при этом быть склонными к риску в случае, когда "жизни теряются"; тем самым респонденты стремятся подчиниться требованию инвариантности и давать последовательные ответы в обоих версиях рассматриваемой проблемы. В их настойчивой убежденности рамочные эффекты в большей степени похожи на иллюзии чувственного восприятия, чем на вычислительные ошибки.

Следующие два примера выявляют предпочтения, которые противоречат аксиоме доминирования рационального выбора.

Пример 3 (N = 86):

Существует выбор между

·              Е. 25% с вероятностью выиграть $240 и 75% с вероятностью потерять $760 (0%)

·              F. 25% с вероятностью выиграть $250 и 75% с вероятностью потерять $750 (100%) Видно, что вариант F доминирует над вариантом Е. Действительно, все респонденты таким образом осуществили свой выбор.

Пример 4 (N = 150):

Представьте, что вы столкнулись с необходимостью принять одновременно два решения. Сначала рассмотрите оба решения, а потом укажите то из них, которое вы предпочитаете.

Решение (i). Сделайте выбор между:

А. гарантированным выигрышем в $240 (84%)

В. 25%-ной вероятностью получить $1000 и 75%-ной вероятностью не получить ничего (16%)

Решение (ii). Сделайте выбор между:

С. гарантированными потерями в $750 (13%)

D. 75%-ной вероятностью потерять $1000 и 25%-ной вероятностью не потерять ничего (87%)

Как и следовало ожидать, исходя из результатов предыдущего анализа, большинство респондентов продемонстрировало несклонность к риску, сделав выбор в пользу гарантированного выигрыша в первом случае; даже большее число респондентов продемонстрировало склонность к риску, сделав выбор во втором случае, когда речь шла о гарантированных потерях. Фактически, 73% респондентов выбрали совместно ответы А и D, тогда как ответы В и С предпочли лишь 3% опрошенных. Подобный паттерн результатов наблюдался и в модифицированной версии эксперимента с заниженными ставками, в которой студенты выбирали, в какой азартной игре они приняли бы участие на самом деле.

Поскольку опрашиваемые рассматривали два решения в примере 4 одновременно, они в действительности выражали предпочтения вариантам А и D по сравнению с вариантами В и С. Однако предпочитаемый набор фактически доминируется отвергнутым. Добавление гарантированного выигрыша в $240 (вариант А) к варианту D определяет 25% вероятности выиграть $240 и 75% вероятности потерять $760. Это есть не что иное, как точно тот же вариант Е в примере 3. Следовательно, рамочные эффекты и S-образная функция ценности объясняют нарушение требования доминирования в случае одновременно принимающихся решений.

Логика этих результатов обескураживает: инвариантность нормативно необходима, интуитивно отвергаема и психологически непредставима Мы полагаем, что на самом деле существую! только два пути, обеспечивающие инвариантность. Первый заключается в том, чтобы разработать процедуру, которая будет трансформировать эквивалентные версии любой проблемы i одну стандартную форму. В этом состоит сущность традиционного пожелания студентам экономических специальностей рассматривать каждую проблему, сопряженную с принятием решений, в терминах общей стоимости, а не в термина выигрышей и потерь [20]. Подобным образом мы можем избежать нарушения инвариантности, наблюдаемого в предыдущих примерах, но в действительности советы легче давать, нежели следовать им. За исключением ситуаций возможного краха, более естественно рассматривать финансовые результаты как выигрыши и потери, а не как характеристики имущественного состояния. Более того, стандартная форма представления ожидаемой результативности рисковых решений требует соединения всех результатов совместно принимаемых решений (см. пример 4), что превышает счетные и интуитивные возможности даже в простых ситуациях. Обеспечение стандартного представления проблемы оказывается куда более сложным в других случаях, таких, как безопасность, здоровье или качество жизни. Следует ли нам давать советы людям о том, как оценивать последствия государственной политики в области здравоохранения (см. примеры 1 и 2) - в показателях общей смертности, смертности от болезней или числа смертей, вызванных рассматриваемой болезнью?

Другой подход, который может гарантировать инвариантность, - это оценка вариантов в показателях страховых, а не психологических последствий. Критерий страховых последствий имеет некоторую привлекательность в контексте человеческих жизней, но он отнюдь не адекватен для задач рационального выбора в финансовых вопросах (что в общем было осознано, как минимум, начиная с Бернулли), и совершенно не применим к результатом, которые едва ли могут быть объективно измерены. Мы заключаем: нельзя ожидать сохранения инвариантности фреймов, а уверенность в определенном выборе не означает, что такой же выбор будет сделан при других условиях. И мы поэтому положительно оцениваем практику предумышленного изменения фреймов в повторяющихся ситуациях принятия решений с целью измерения силы предпочтений [б].

До настоящего времени наше обсуждение имело в основе правило Бернулли, в соответствии с которым ценность или полезность ожидаемого результата получается суммированием полезностей возможных исходов, взвешенных по своим вероятностям. Чтобы проверить это предположение, снова обратимся к психофизической интуиции. Устанавливая ценность статус-кво равной нулю, представим себе денежный приз, скажем, в $300 и установим его ценность равной единице. А теперь допустим, что вам вручили лишь лотерейный билет с единственным призом в $300. Каким образом меняется ценность билета как функция от вероятности выигрыша приза? Не принимая во внимание полезность самой азартной игры, ценность ожидаемых результатов такого рода должна варьироваться от 0 (когда шанс выиграть равен нулю) до 1 (когда выигрыш в $300 гарантирован).

Интуиция предполагает, что ценность билета есть нелинейная функция от вероятности выигрыша, что объясняется правилом ожидаемой полезности. В частности повышение с 0% до 5% имеет больший эффект, чем повышение с 30% до 35%, который, в свою очередь, оказывается меньше чем повышение с 95% до 100%. Эти размышления позволяют сделать предположение о существовании эффекта границы категорий {category-boundary effect), изменения от невозможности к возможности, от возможности к определенности оказывают большее влияние, чем изменения в середине интервала. Эта гипотеза проиллюстрирована с помощью кривой, изображенной на рис. 2, которая представляет удельный вес события как функцию от его зафиксированной численно вероятности. Наиболее существенной особенностью рис. 2 является то, что вес решений находится в регрессионной зависимости от вероятностей. За исключением окрестности конечных точек, увеличение вероятности выигрыша на 0,05 увеличивает ценность проекта на менее, чем на 5% от стоимости всего приза. Далее мы изучим возможности применения этих психофизических гипотез для оценки предпочтений различных возможностей выбора в условиях риска.

 



Рис. 3.2. Гипотетическая весовая функция.

На рис. 3.2 вес решений меньше соответствующих вероятностей на большей части области определения функции. Недооцененность средних и высоких значений вероятностей по сравнению с гарантированным результатом выражается в несклонности к риску в играх с положительным исходом, снижая их привлекательность. Этот же эффект находит свое выражение в склонности к риску в играх с отрицательным исходом. Низкие значения вероятности имеют, однако, большие весовые коэффициенты, а очень малые вероятности либо слишком переоцениваются, либо игнорируются полностью, делая вес решений крайне нестабильным в этой области значений.

Придание большего веса малым значениям вероятностей изменяет описанные выше паттерны: оно повышает ценность общих планов и усиливает неприятие малой вероятности большой потери. Следовательно, люди чаще склонны к риску, имея дело с маловероятными выигрышами, и не склонны к нему в случаях с маловероятными потерями. Таким образом, весовые характеристики решений могут оказаться полезными в объяснении привлекательности как лотерейных билетов, так и политики страхования.

Нелинейность функции весов решений неизбежно приводит к нарушениям инвариантности, что проиллюстрировано в следующих примерах:

Пример 5 (N = 85):

Рассмотрим двухпериодную игру. В первом периоде вероятность закончить игру с нулевым выигрышем равна 75%, а вероятность перейти во второй период равна 25%. Если вы дойдете до него, то будете выбирать между:

А. Заведомым выигрышем в $30 (74%)

В. 80%-ной вероятностью выиграть $45 (26%)

Ваш выбор должен быть сделан до начала игры, то есть до того, как станет известен результат первого периода. Пожалуйста, укажите выбранный вами вариант.

Пример 6 (N=81):

Какой из следующих вариантов вы предпочитаете?

С. Выиграть $30 с вероятностью 25% (42%).

D. Выиграть $45 с вероятностью 20% (58%).

Поскольку шанс перейти на следующий уровень в проблеме 5 только один из четырех, вариант А дает возможность выиграть $30 с вероятностью .25, а вариант В - с вероятностью равной .25*.80 = .20 выиграть $45.

Примеры 5 и 6, таким образом, идентичны в показателях вероятностей и результатов. Тем не менее, в обоих вариантах предпочтения различны: явное большинство выбирает шанс выиграть меньшее количество в примере 5, несмотря на то, что большинство идет другим путем в примере 6. Нарушение инвариантности было подтверждено в экспериментах как с реальными, так и с гипотетическими денежными вознаграждениями (представленные результаты получены в эксперименте с реальными деньгами), с учетом человеческих жизней в качестве результатов и с условными представлениями процесса выбора случайных вариантов.

Мы считаем провал инвариантности результатом взаимодействия двух факторов: фреймов вероятностных ситуаций и нелинейности весовых значений решений. Точнее, мы предполагаем: в примере 5 люди игнорируют первый период, который приводит к такому же результату вне зависимости от принятого решения, и сосредоточивают свое внимание на том, что произойдет, если они дойдут до второго этапа игры. Тогда, конечно, они получают гарантированный выигрыш в случае, если выбирают вариант А, и с вероятностью 80% - выигрыш при выборе игры. На самом деле, последовательный выбор практически идентичен выбору между гарантированным выигрышем в $30 и вероятностью 85% выиграть $45. Так как гарантия выигрыша имеет больший вес по сравнению с событиями, имеющими среднюю или высокую вероятность (см. рис. 2); вариант, способный привести к выигрышу $30, более заманчив в условиях последовательного выбора. Мы характеризуем это явление как эффект псевдоопределенности (pseudo-certainity effect), потому что событие, которое на самом деле характеризуется неопределенностью, имеет такой же вес, как если бы исход его был определен.

В этой связи следует упомянуть феномен, проявляющий себя в конце цепочки случайных событий. Предположим, вы сомневаетесь, стоит ли покупать страховку от землетрясения, так как страховая премия достаточно высока. Видя ваши сомнения, страховой агент по-дружески делает альтернативное предложение: "За половину" страховой премии можно оформить страховку наслучай, если землетрясение произойдет в нечетный день месяца. Это хорошее предложение, так как за полцены вы защищены на более, чем половину дней". Почему большинство людей определенно считают такой вид вероятностного страхования непривлекательным? Ответ подсказывает рис. 2. В любой точке области низких значение вероятности влияние уменьшения вероятности от р до р/2 на весовые значения решений значительно меньше, чем эффект снижения от р/2 до 0. В этом случае снижение риска наполовину не стоит половины премии.

Негативное отношение к вероятностному страхованию существенно по трем причинам. Во-первых, оно выбивает опору из под классического объяснения страхования в терминах вогнутой функции полезности. Согласно теории ожидаемой полезности, вероятностное страхована должно определенно предпочитаться обычному, когда последнее приемлемо [1]. Во-вторых, вероятностное страхование подразумевает множество мер защиты, таких, как медосмотр, покупка новых шин или установка противоугонной сигнализации. Подобные действия обычно уменьшают вероятность некоторых рисков, не устранят их полностью. В-третьих, приемлемость страхования может регулироваться путем фреймирования связанных рисков. Так, страховой полис и случай потерь от огня, но не от наводнения, мен бы быть оценен или как полная защита от определенного типа риска (огня), или как снижающий общую вероятность потери собственности.

Рис. 2 подсказывает, что люди сильно недооценивают снижение вероятности риска по сравнению с полным его устранением. Поэтому предложенная страховка должна выглядеть более заманчивой, если она подается как полностью устраняющая риск, чем когда предлагается его уменьшение. Действительно, Слович, Фичкофф и Лихтенштейн [2] показали, что условная вакцина, снижающая вероятность заболевания с 20 до 10 процентов, менее привлекательна, если характеризуется как эффективная в половине случаев, чем если она представлена как полностью эффективная против одного из двух оригинальных равновозможных штаммов вируса, вызывающи одинаковые симптомы.

3.3 Эффекты формулировок


До сих пор мы говорили о рамочных эффектах как о способе демонстрации провалов инвариантности. Сейчас мы обратим внимание на процессы контроля фреймов исходов и событий. Пример с охраной здоровья населения иллюстрирует эффект формулировки, где изменение фразы с "жизни сохраняются" на "жизни теряются" заметно меняет предпочтения от несклонности к риску к его предпочтению. Участники эксперимента очевидно восприняли описание результатов так, как это было сформулировано в вопросе, и оценили их, соответственно, как выигрыш или проигрыш. О другом эффекте формулировки сообщили МакНейл, Паукер, Соке и Тверски [16]. Они обнаружили, что предпочтения врачей и пациентов между гипотетическими курсами лечения рака легких заметно отличаются, когда их возможные результаты были представлены в терминах жизни или смерти. В отличие от рентгенотерапии хирургия влечет за собой риск смерти в процессе лечения. Как следствие, хирургический метод стал относительно менее заманчив, когда статистические данные результатов лечения были представлены в показателях смертности, чем в случае использования показателей выживания.

Врачи, да, возможно, и советник президента тоже могли бы повлиять на решения, принятые пациентом или президентом, без искажения или умалчивания информации, опираясь только на фреймирование результатов и последовательность событий. Эффекты формулировок возникают случайно, когда никто не догадывается о воздействии фрейма на конечное решение. Однако они могут быть использованы намеренно для регулирования относительной привлекательности вариантов. Например, Талер [23] заметил, что лоббисты кредитных карточек настаивают на том, чтобы любая разница в ценах между покупкой за наличные или по карточке "метилась" как скидка, а не как доплата. Два ценника представляют различие в ценах: в одном случае как выигрыш, в другом как потерю, неявно исходя из того, какая - заниженная или завышенная - цена была взята в качестве базовой. Так как проигрыш обычно преувеличивается больше, чем выигрыш, покупатели скорее откажутся от скидки, чем согласятся на доплату. Как и следовало ожидать, попытки использовать фреймы наблюдаются и на рынке, и на политической арене.

Оценка результатов подвержена влиянию эффектов формулировок в силу нелинейности функции ценности и склонности человека оценивать разные варианты в соответствии с некой базисной точкой, которая предложена или подразумевается при формулировке проблемы. Полезно заметить также, что в других контекстах люди автоматически трансформируют эквивалентные массивы информации в те же знакомые формы. Исследования процесса обучения языкам показывают, что люди быстро трансформируют многое из того, что они слышат, в абстрактные представления, - поэтому столь трудно различить, что в действительности было сказано, от того, что имелось в виду, предполагалось или подразумевалось [4]. К сожалению, ментальная механика, проделывающая эти операции в тишине и без особых усилий, не способна адекватно решить проблему представления названных выше версий медицинских программ или статистики жизней-смертей в общеприемлемой абстрактной форме.

3.4 Трансакция и торговля.


Наш анализ рамочных эффектов и ценности может быть расширен за счет рассмотрения выбора в ситуациях со многими альтернативами. Такова, например, проблема оценки приемлемости трансакции или торговой сделки. Мы предполагаем, что для оценки какого-либо сложного варианта человек формирует интеллектуальную систему представлений, на основе которых определяются преимущества и недостатки, связанные с тем или иным выбором. Рассчитанная в итоге ценность выбора определяется путем сравнения полученных преимуществ и недостатков с контрольными характеристиками исходного состояния. Таким образом, выбор приемлем, если значение всех преимуществ превышает значение всех недостатков. Этот анализ учитывает психологическую - но не физическую - возможность разделения преимуществ и недостатков. Эта модель не ограничивает способов комбинирования отдельных элементов с целью формирования универсального критерия оценки преимуществ и недостатков, но она накладывает на этот критерий требования соответствовать условиям вогнутости (функции ценности) и несклонности индивида к потерям.

Наша теория рационального выбора многим обязана стимулирующей работе Ричарда Талера [24], в которой показано соответствие наших представлений о процессах рациональных расчетов (mental accounting) поведению потребителя. Следующий пример, составленный по результатам работ Севеджа [18] и Талера [24], знакомит нас с некоторыми правилами, регулирующими процесс реконструкции рациональных представлений и иллюстрирующими обусловленность оценки трансакций вогнутостью функции ценности.

Пример 7:

Предположим, вы собираетесь приобрести куртку за $125 и калькулятор за $15. Продавец калькуляторов сообщил: тот, который вы желаете купить, в другом филиале универсама, расположенном в 20 минутах езды, стоит $10. Поедете ли вы в другой магазин?

Этот пример связан с задачей оценки приемлемости выбора, в ходе которого необходимо сравнить связанные с поездкой неудобства с финансовым выигрышем. Фреймами данного выбора могут быть: минимальный, тематический или объясняющий расчет (comprehensive account). Минимальный расчет включает лишь оценку разницы между двумя возможными вариантами выбора, не уделяя внимания деталям. При минимальном расчете фрейм связанного с поездкой в другой магазин преимущества - это выигрыш $5. Тематический расчет соотносит последствия возможных вариантов выбора с оценочным уровнем, определяемым из контекста, в рамках которого происходит принятие решения. В данном примере соответствующей темой является покупка калькулятора, поэтому фрейм выгоды от путешествия - снижение цены с $15 до $10. Так как потенциальная выгода связана лишь с калькулятором, цена куртки не учитывается в тематическом расчете. Цена куртки, так же как и другие расходы, может быть включена в более общий объясняющий счет, в котором экономия может быть оценена относительно, скажем, месячных трат.

Формулировка задачи в предыдущем примере может показаться нейтральной по отношения к принятию вида расчета - минимального, тематического или объясняющего. Однако можно предположить, что люди спонтанно фреймируют свои решения понятиями тематического расчета, которые в данном контексте играют роль "правильных форм" восприятия и базовых категорий познания. Тематическая постановка вопроса в связи с вогнутостью функции ценности подразумевает, что готовность ехать в другой магазин ради экономии $5 на покупке калькулятора должна обратно зависеть от цены калькулятора и не зависеть от цены куртки. Чтобы проверить это предположение, мы сконструировали другую версию примера, в котором цены двух товаров были взаимозависимы. Цена калькулятора в первом магазине была $125 и $120 в другом филиале, а цена куртки была установлена в $15. Как и предполагалось, соотношения респондентов, которые ответили, что совершат поездку в другой магазин, резко отличались в этих двух примерах. Результаты показали: 68% респондентов (N = 88) желали бы поехать в другой магазин, чтобы сэкономить $5 на калькуляторе стоимостью $15, но только 29% из 93 респондентов были готовы поехать в другой магазин, чтобы сэкономить $5 на калькуляторе стоимостью $125. Эти результаты подтверждают выводы, получаемые в концепции тематического расчета, тогда как в терминах как минимального, так и объясняющего расчета обе версии идентичны.

Важность тематического расчета для описания поведения потребителя подтверждается наблюдением: стандартное отклонение цен на определенный продукт в магазинах среднестатического города в целом пропорционально средней цене данного продукта [18]. С тех пор, как колебания цен определенно зависят от попыток потребителей найти лучшую покупку (find the best buy), покупатели вряд ли согласятся прилагать дополни тельные усилия, чтобы сэкономить $15 на 150 долларовой покупке, чем $5 - на 50-долларовой.

Тематическая организация рационального мышления ведет к тому, что люди чаще оценивают выигрыши и потери в относительных, нежели в абсолютных показателях. Это приводит к большим различиям в относительных расходах на другие вещи, такие, например, как телефонные звонки, сделанные с целью найти удачную покупку или готовность ехать далеко, чтобы ее заполучить. Большинство покупателей обнаружат, что легче принять решение о покупке автомобильной стереосистемы или персидского ковра в контексте решения о покупке автомобиля или дома, чем по отдельности. Эти наблюдения, очевидно, противоречат традиционной рациональной теории поведения потребителя, которая предполагает инвариантность и не признает эффекты, обусловленные типами мысленных расчетов.

Следующие примеры иллюстрируют другой случай оценки, когда учет расходов обусловлю тематической организацией рационального мышления:

Пример 8 (N = 200):

Предположим, что вы решили посмотреть пьесу и заплатили за входной билет $10. Когда вы вошли в театр, то обнаружили: билет потерян Место не было отмечено, и билет не может быть возвращен. Заплатите ли вы $10 за другой билет

Да (46%) Нет (54%)

Пример 9 (N=183)

Предположим, что вы решили посмотреть пьесу, билет на которую стоит $10. Когда вы вошли в театр, то обнаружили: потеряна банкнота в $10. А в этом случае вы заплатите $10 за билет?

Да (88%) Нет (12%)

Различия в ответах респондентов на эти вопросы интригуют. Почему так много людей не готовы тратить $10, потеряв билет, хотя они охотно потратят такое же количество денег, потеряв эквивалентную сумму наличных? Мы объясняли различия тематической организацией рационального мышления. Поход в театр рассматривается как трансакция, в которой стоимость билета обменивается на возможность посмотреть пьесу. Покупка второго билета увеличивает расходы на просмотр до уровня, который многие респонденты находят неприемлемым. Потеря денег, напротив, не учитывается в расходах на театр, это лишь заставляет индивида почувствовать себя несколько стесненным в средствах.

Довольно интересный эффект наблюдался, когда две версии этого примера предлагались од ним и тем же людям. Желание заменить потерянный билет значительно возрастало, когда этому варианту предшествовала версия о потерянных деньгах. Напротив, готовность купить билет после потери денег не претерпела изменений после предварительного ознакомления с другим вариантом примера. Это сопоставление наводит субъекта на мысль, что имеет смысл считать потерянный билет утраченными деньгами, но не наоборот.

Нормативный статус эффектов, обусловленных типами мысленных расчетов, находится под вопросом. В отличие от приведенных ранее примеров (например, проблема выбора медицинской программы, где обе версии задачи отличаются только формой), уместно такое возражение: альтернативные версии примеров с калькулятором и билетом различаются также и по существу. В частности, экономия $5 при покупке стоимостью $15 может доставить большее удовольствие, чем при покупке большей стоимости; да и повторная оплата билета может раздражать сильнее, чем потеря $10 наличными. Сожаление, раздражение и самоудовлетворение также могут быть обусловлены фреймами [13]. Если второстепенные следствия считаются значимыми, то наблюдаемые предпочтения не нарушают критерия инвариантности и не могут быть исключены как несущественные и неверные. С другой стороны, второстепенные следствия могут изменяться в процессе рефлексии. Удовлетворение от экономии $5 при покупке стоимостью $15 может измениться, если потребитель обнаружит, что он бы не стал предпринимать подобную попытку сэкономить $10 на 200-долларовой покупке. Мы не утверждаем, что решения проблем, имеющих сходные первичные следствия, должны быть одинаковы. Мы полагаем, однако, что систематический обзор альтернативных фреймов является полезным инструментом рефлексии, который поможет лицам, принимающим решения, оценить первостепенные и второстепенные последствия выбора.

3.5 Потери и затраты.


Многие проблемы принятия решений приобретают форму выбора между сохранением статус-кво и принятием альтернативы, которая в каких-то отношениях полезна, а в других - имеет недостатки. Ценностный анализ, применявшийся ранее для одномерных вероятностных исходов, может быть расширен для данного случая с помощью предположения о том, что статус-кво определяет референтные уровни предпочтений для всех характеристик состояния. Преимущества альтернативных вариантов могут быть оценены как выигрыши, а их недостатки - как потери. Так как потери переживаются сильнее, чем выигрыши, лицо, принимающее решение, более тяготеет к сохранению статус-кво.

Для того, чтобы описать нерасположенность людей расставаться с собственностью, являющейся частью их начального запаса, Талер [1] ввел термин "эффект начального запаса" (endowment effect). В том случае, когда отказ от части собственности более неприятен, чем удовольствие от приобретения такой же ценности, цены покупки будут заметно ниже цен продажи. Исходя из этого, самая высокая цена, которую индивид заплатит за актив, будет ниже цены, которую запросит этот же индивид за отказ от актива, однажды приобретенного. Талер рассмотрел несколько примеров проявления эффекта начального запаса в поведении потребителей и предпринимателей. Некоторые исследования показали существенные расхождения между ценами покупки и продажи как в предполагаемых, так и реальных трансакциях [2]. Эти результаты были представлены как вызов традиционной экономической теории, в которой цены покупки и продажи совпадают, если не принимать во внимание трансакционные затраты и эффект богатства. Мы также наблюдали несклонность к обменам в исследованиях ситуаций выбора между гипотетическими вакансиями, которые отличаются недельным жалованием (S) и температурой (Т) на рабочем месте. Опрашиваемых попросили представить, что они занимают определенную позицию (Sl, T1), и им предложено перейти на другую позицию (S2, Т2), которая была лучше по одному показателю и хуже по другому. Мы обнаружили, что большинство субъектов, занимающих позицию (S1, T1), не пожелали сменить ее на (S2, Т2), так же как большинство людей, занимающих вторую позицию, не захотели обменять ее на первую. Очевидно, что одни и те же различия в заработке и условиях работы преувеличиваются больше как недостатки, и недооцениваются как преимущества.

В общем, несклонность к потерям делает стабильность более предпочтительной, чем изменения. Представьте себе двух гедонистически абсолютно идентичных близнецов, которые считают два альтернативных мира равно привлекательными. Вообразите далее, что силой обстоятельств близнецы разделены и помещены в разные миры. Как только они освоятся в своих новых состояниях, оценят их преимущества и недостатки каждый по-своему, они больше не будут для них безразличны: оба предпочтут остаться там, где оказались. Таким образом, нестабильность предпочтений влечет за собой предпочтение стабильности. В дополнение к предпочтению стабильности над изменениями, комбинация приспосабливаемости и несклонности к потерям предохраняет от сожаления и зависти, уменьшая привлекательность упущенных альтернатив и начальных запасов других индивидов.

Несклонность к потерям и, следовательно, эффект начального запаса вряд ли играют значительную роль в повседневных экономических обменных операциях. Владелец магазина, например, не считает средства, выплаченные поставщикам, потерями, также как и деньги, полученные от клиентов, выигрышем. Вместо этого, торговец подсчитывает затраты и доходы за определенный период и оценивает только баланс. Платежи, произведенные потребителями, также не оцениваются как потери, а рассматриваются как альтернативные приобретения. В соответствии с традиционным экономическим анализом деньги рассматриваются как ближайшие заменители товаров и услуг, которые могут быть приобретены с их помощью. Этот способ оценки представляется ясным, когда индивид имеет в виду определенную альтернативу, например: "я могу купить новую камеру или новый тент". В подобном случае человек купит камеру, если ее субъективная ценность превышает ценность сохранения денег, которых она стоит.

Это случаи, в которых недостатки могут быть представлены фреймами в виде затрат или потерь. В частности, выбор между гарантированными потерями и риском больших потерь может быть фреймом страховки. В таких случаях несогласованность в оценке затрат-потерь может вести к нарушению инвариантности. Рассмотрим, например, выбор между гарантированной потерей $50 и 25% вероятностью потерять $200. Слович и другие [22] сообщили, что около 80% людей в их экспериментах проявляют стремление к риску в играх, где альтернативой является гарантированная потеря. Тем не менее, только 35% опрошенных отказываются платить $50 за страховку от 25% вероятности потери $200. Похожие результаты были также получены Шумейкером и Канрейтером [21] и Херши и Шумейкером [II]. Мы предполагаем, что для одной и той же суммы денег в первом случае фреймом являлась невосполнимая потеря, во втором это были затраты на охрану собственности. Модальные предпочтения изменились на противоположные в обоих случаях, так как потери более нежелательны, чем затраты.

Мы наблюдали похожий эффект в области позитивных оценок, что можно проиллюстрировать следующими двумя примерами:
Пример 10:

Согласитесь ли вы участвовать в игре, в которой с вероятностью 10% выпадает выигрыш $95 и с вероятностью 90% - потеря $5?

Пример 11:

Согласны ли вы заплатить $5 за участие в лотерее, в которой с вероятностью 10% выпадает выигрыш $100 и с вероятностью 90% - проигрыш?

В общей сложности, на эти вопросы, разделенные короткой промежуточной задачей, отвечали 132 студента. Для половины из респондентов порядок вопросов был изменен. Несмотря на то, что эти две задачи предлагают, очевидно, два объективно идентичных варианта выбора, 55% респондентов выражают различные предпочтения. В них 42 человека отказались от игры в примере 11, но согласились на эквивалентную лотерею в примера 11. Действенность этих, на первый взгляд, несущественных манипуляций иллюстрирует как проблему нечеткого различия в затратах-потерях, так и мощь рамочного эффект Рассмотрение $5 в качестве платежа делает игру более приемлемой, чем представление этой s суммы как потери.

Из предшествующего анализа можно заключить: субъективное состояние индивида может быть улучшено, если негативный исход будет восприниматься скорее как затраты, нежели как и потери. Возможность подобного психологического манипулирования объясняет такую форму парадоксального поведения как эффект необратимых потерь (dead-loss effect). Талер [24] приводит пример человека, у которого развилась форма болезни, известная нам как “теннисный локоть” (Воспаление суставной капсулы локтевого сустава, вызванное игрой в теннис. - Прим. перев.), вскоре после того, как он заплатил членский взнос в теннисный клуб. Он испытывал жуткую боль, но продолжал играть в теннис, чтобы не пропали eго инвестиции. Предполагая, что человек не может играть, если он не оплатил членский взнос, зададим вопрос: как игра с острым ощущением боли может улучшить положение человека? Подобная игра, мы полагаем, позволяет оценивать членский взнос как затраты. Если же человек вынужден прекратить играть, ему придется признать взнос необратимыми потерями, что может оказаться менее предпочтительным, чем игра с болью.

Концепции полезности и ценности могут использоваться в двух различных контекстах: (a) ценность опыта (experience value), степень удовольствия или боли, удовлетворения или страдания в реальном опыте или результате; (б) ценность решения (decision value), вклад ожидаемой исхода в общую привлекательность или непривлекательность того или иного варианта выбора. Довольно сложно определить различия, так как в теории принятия решений предполагается, что реальная ценность опыта совпадает с ожидаемо ценностью решения. Это предположение является частью концепции идеализированного принимающего решения индивида, который способен с совершенной аккуратностью предсказывать будущие события и в соответствии с этим оценивать варианты выбора. Однако для обычного принимающего решения лица соответствие между ожидаемой и получаемой ценностью далеко от идеального [1]. Некоторые факторы, влияющие на реальное положение вещей, не всегда легко предсказуемы, а некоторые из них не оказывают серьезного влияния на реальный исход.

Большое количество исследований процесса принятия решений контрастирует со сравнительно небольшим числом систематических исследований в психофизике, которые бы могли обнаружить связь гедонистического опыта с объективными состояниями. Фундаментальная проблема гедонистической психофизики - определение уровня приспосабливаемости или стремления, который отделяет позитивные исходы от негативных. Гедонистическая точка отсчета часто определяется как объективное состояние статус-кво, но оно также находится под влиянием ожиданий и условий социального окружения. Объективное улучшение может рассматриваться как потеря, например, когда работник получает меньшее продвижение по службе, чем кто-либо еще в офисе. Опыт удовольствия или боли, обусловленный изменением состояния, также существенно зависит от динамики гедонистической приспосабливаемости. В концепции гедонистического мельничного колеса (treadmill - ассоциируется с монотонным трудом. - Прим. перев.) Брикмана и Кемпбелла [2] предлагается радикальная гипотеза, согласно которой быстрое приспособление ведет к тому, что любые объективные улучшения будут временными. Комплексность и деликатность гедонистического опыта осложняет восприятие реальных последствий того или иного исхода для принимающего решения. Люди, заказавшие обед и будучи зверски голодными, осознают: они допустили большую ошибку после пятой перемены блюд на столе. Обычное несоответствие ценностей решения и опыта создает дополнительные элементы неопределенности во многих задачах принятия решений.

Кроме того, распространенность рамочных эффектов и нарушений инвариантности затрудняет сопоставление ожидаемой и реальной ценности. Фреймы исходов нередко индуцируют ценности, не находящие аналогов в реальном опыте. Например, фреймы исходов противораковой терапии в терминах смертности и выживания едва ли влияют на реальность, хотя это может заметно повлиять на выбор. Однако в других случаях фреймы решений влияют не только на решения, но и на действительность. Например, фрейм расходов как необратимых затрат или как цены страхования, вероятно, может повлиять на реальный исход. В подобных случаях оценка исходов в контексте принимаемых решений поможет не только предугадывать происходящее, но и формировать его.

Список источников информации.


1.        Tversky A., Kahneman D. (1992) Advances in prospect theory: cumulative representation of uncertainty. Journal of Risk and Uncertainty, 5. — 297—232

2.        Kahneman D., Tversky A. (1979) Prospect theory: An analysis of decision under risk. Econometrica, 47. — 313—327.

3.        Г. Тейл. Экономические прогнозы и принятие решений. М.: «Прогресс» 1987.

4.        http://ru.wikipedia.org/Канеман, Дэниэл

5.        http://webscript.princeton.edu/~psych/PsychSite/fac_kahneman.html

6.        http://nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureates/2002/kahneman-lecture.html
  1. http://econom.nsc.ru/eco/Arhiv/ReadStatiy/2002_01/Voronov.htm - Нобелевская премия по экономике в XXI веке


1. Реферат Інформатика 8
2. Диплом Защита прав человека в период вооруженных конфликтов
3. Реферат на тему Animal Farm Book Report Essay Research Paper
4. Реферат Налоговая политика государства 7
5. Реферат Финансовое планирование на предприятиях 2
6. Курсовая на тему Лизинг экономические и правовые аспекты применения в России
7. Реферат Сражение за Амбон
8. Диплом на тему Организация производства хлебобулочных изделий
9. Курсовая на тему Индивидуальное задание на уроках Окружающий мир как средство повышения качества знаний у младших
10. Реферат на тему Святые мученицы Вера Надежда Любовь