теория принятия решений

единица человечества общество социальная группа племя род семья союз племен

Decision theory

Теория принятия решений (или теория выбора, которую не следует путать с теорией рационального выбора - Rational choice theory) - это исследование выбора агента.[1] Теория принятия решений может быть разделена на две ветви: (1) (normative) нормативная теория принятия решений, которая анализирует результаты решений или определяет optimal decisions (оптимальные решения) с учетом ограничений и допущений, и (2) описательная теория принятия решений, которая анализирует, как агенты на самом деле принимают решения, которые они делают.

Теория принятия решений тесно связана с областью теории игр (game theory)[2) и является междисциплинарной темой, изучаемой экономистами, статистиками, исследователями данных, психологами, биологами, политическими и другими социологами, философами[4] и компьютерщиками.

Эмпирическое применение этой богатой теории обычно осуществляется с помощью статистических и эконометрических методов.

Содержание

1 нормативный и описательный

2 типа решений

• 2.1 выбор в условиях неопределенности
• 2.2 межвременной выбор
• 2.3 взаимодействие лиц, принимающих решения
• 2.4 сложные решения

3 эвристика

4 альтернативы

• 4.1 теория вероятностей
• 4.2 альтернативы теории вероятностей
• 4.3 нелепое заблуждение

5 см. также

6 ссылок

7 дальнейшее чтение

Нормативная и описательная теории принятия решений

Нормативная теория принятия решений связана с идентификацией оптимальных решений, где оптимальность часто определяется путем рассмотрения идеального лица, принимающего решения, которое способно вычислять с идеальной точностью и в некотором смысле полностью rational (рационально). Практическое применение этого предписывающего подхода (как люди должны принимать решения) называется анализом решений и направлено на поиск инструментов, методологий и программного обеспечения ((decision support systems - систем поддержки принятия решений), которые помогут людям принимать лучшие решения.[5][6]

Напротив, positive (позитивная) или описательная теория принятия решений связана с описанием наблюдаемого поведения, часто исходя из предположения, что агенты, принимающие решения, ведут себя в соответствии с некоторыми согласованными правилами. Эти правила могут, например, есть процессуальные рамки (например, Amos Tversky's ликвидацией по аспектам модели) или аксиоматические основы (axiomatic framework, например, стохастической транзитивности аксиом), примиряя Von Neumann-Morgenstern axioms (аксиому фон Неймана-Моргенштерна) с behavioral violations of the expected utility hypothesis (поведенческими нарушениями гипотезы ожидаемой полезности), или они могут выдать функциональной формы непоследовательного служебные функции (например, Laibson по квазигиперболическое дисконтирование).[5][6]

Предписания или предсказания о поведении, которые дает теория позитивных решений, позволяют проводить дальнейшие проверки того типа принятия решений, который имеет место на практике. В последние десятилетия также возрос интерес к "поведенческой теории принятия решений", способствующей переоценке того, что необходимо для принятия полезных решений.[7][8]

Типы решений

Выбор в условиях неопределенности

Дополнительная информация: Expected utility hypothesis (гипотеза ожидаемой полезности)

Область выбора в условиях неопределенности представляет собой сущность теории принятия решений. Известная с XVII века (Blaise Pascal - Блез Паскаль - ссылался на нее в своем знаменитом пари, которое содержится в его "Пенсе", опубликованном в 1670 году) идея Expected_value(ожидаемой ценности) дело в том, что, столкнувшись с рядом действий, каждое из которых может привести к более чем одному возможному результату с различными вероятностями, рациональная процедура заключается в том, чтобы идентифицировать все возможные результаты, определить их значения (положительные или отрицательные) и вероятности, которые будут вытекать из каждого курса действий, и умножить эти два, чтобы дать "ожидаемое значение", или среднее ожидание результата; действие, которое должно быть выбрано, должно быть тем, которое дает наибольшее общее ожидаемое значение. В 1738 году Daniel Bernoulli (Даниэль Бернулли) опубликовал влиятельную статью под названием Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk (Изложение новой теории измерения риска), в которой он использует парадокс Санкт-Петербурга, чтобы показать, что теория ожидаемой стоимости должна быть нормативно неправильной. Он приводит пример, когда голландский купец пытается решить, стоит ли страховать груз, отправляемый зимой из Амстердама в Санкт-Петербург. В своем решении он определяет функцию полезности и вычисляет ожидаемую полезность, а не ожидаемую финансовую ценность.[9]

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ПАРАДОКС И ЕГО ЗНАЧЕНИЕ ДЛЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ Вестник СПбГУ. Сер. 5. 2013. Вып. 3, автор А. А. Кудрявцев

Санкт-Петербургский парадокс — математическая задача из области [u]теории вероятностей с искусственными условиями[/u], которой в сентябре 2013 г. исполняется 300 лет. Она явилась, как это признается сейчас в экономической литературе, предтечей теорий ожидаемой полезности. Ученые, обсуждавшие решение данной задачи, долгое время не осознавали наличия экономической проблематики. Для них речь шла, скорее, о математическом казусе и о попытке найти всеобщий принцип (правило) принятия рациональных решений в условиях неопределенности. Вместе с тем этот парадокс сыграл важную (хотя и косвенную) роль в развитии экономической теории, а также практики финансовых спекуляций. К сожалению, указанная роль часто недооценивается. В настоящей статье сделана попытка преодолеть указанный недостаток.

... В контекст экономической теории Санкт-Петербургский парадокс был введен в начале XX в. математиком К. Менгером, который переместил акцент с поиска «честной цены» некой азартной игры на нахождение адекватной дескриптивной модели поведения в условиях неопределенности.

Влияние данной задачи на экономическую теорию прослеживается, например, для таких идей, как принцип убывающей предельной полезности, использование ожидаемой полезности в качестве критерия принятия решения в условиях неопределенности, а также основ микроэкономики страхования и управления рисками. Важную роль она сыграла и при создании теории игр.

В XX веке интерес вновь возродила статья Abraham Wald's (Абрахама Вальда) 1939 года [10], указывающая, что две центральные процедуры статистической теории, основанной на выборке-распределении, а именно проверка гипотез и оценка параметров, являются частными случаями общей проблемы решения. Статья Вальда обновила и синтезировала многие понятия статистической теории, включая функции потерь, функции риска, допустимые правила принятия решений, предшествующие распределения, байесовские процедуры минимаксные процедуры. Сама фраза "теория принятия решений" была использована в 1950 году E._L._Lehmann (Э. Л. Леманом)[11]

Возрождение субъективной теории вероятностей, начиная с работ Frank Ramsey (Фрэнка Рэмси), Bruno de Finetti (Бруно де Финетти), Leonard Savage (Леонарда Сэвиджа) и других, расширило сферу применения теории ожидаемой полезности до ситуаций, в которых могут быть использованы субъективные вероятности. В свое время теория von Neumann and Morgenstern's theory of expected utility (ожидаемой полезности фон Неймана и Моргенштерна)[12] доказала, что максимизация ожидаемой полезности вытекает из основных постулатов о рациональном поведении.

Работы Maurice Allais (Мориса Аллэ) и Daniel Ellsberg (Даниэля Эллсберга) показали, что человеческое поведение имеет систематические и иногда важные отклонения от максимизации ожидаемой полезности.[13] Теория перспектив Daniel Kahneman (Даниэля Канемана) и Amos Tversky (Амоса Тверски) возобновила эмпирическое исследование экономического поведения с меньшим акцентом на предпосылках рациональности. Он описывает способ, с помощью которого люди принимают решения, когда все результаты несут в себе риск.[14] Канеман и Тверски обнаружили три закономерности - в реальном человеческом принятии решений "потери вырисовываются больше, чем выгоды"; люди больше фокусируются на изменениях в своих состояниях полезности они сосредотачиваются на абсолютных полезностях; и оценка субъективных вероятностей сильно искажается anchoring (якорением).

Межвременной выбор

Основная статья: Intertemporal choice (межвременной выбор)

Межвременной выбор связан с тем видом выбора, при котором различные действия приводят к результатам, которые реализуются на разных стадиях во времени.[15] это также описывается как принятие решений о затратах и выгодах, поскольку оно включает в себя выбор между вознаграждениями, которые варьируются в зависимости от величины и времени прибытия.[16] Если кто-то получил неожиданную прибыль в несколько тысяч долларов, он мог потратить ее на дорогостоящий отпуск, доставляя им немедленное удовольствие, или же он мог инвестировать ее в пенсионную систему, давая им доход в какой-то момент в будущем. Что же лучше всего сделать? Ответ частично зависит от таких факторов, как ожидаемые процентные ставки и инфляция, ожидаемая продолжительность жизни человека и их доверие к пенсионной индустрии. Однако даже при учете всех этих факторов человеческое поведение снова сильно отклоняется от предсказаний теории предписывающих решений, что приводит к альтернативным моделям, в которых, например, объективные процентные ставки заменяются субъективными ставками дисконтирования.

Взаимодействие лиц, принимающих решения

Некоторые решения даются с трудом из-за необходимости учитывать, как другие люди в данной ситуации отреагируют на принятое решение. Анализ таких социальных решений чаще трактуется как теория игр, а не теория принятия решений, хотя и использует те же математические методы. С точки зрения теории игр, большинство проблем, рассматриваемых в теории принятия решений, являются играми одного игрока (или один игрок рассматривается как игра против безличной фоновой ситуации). В формирующейся области социально-когнитивной науки инженерные исследования особенно сосредоточены на различных типах распределенного принятия решений в человеческих организациях, в нормальных и ненормальных/чрезвычайных/кризисных ситуациях.[17]

Сложные решения

Другие области теории принятия решений связаны с решениями, которые трудны просто из-за их сложности или сложности организации, которая должна их принимать. Индивиды, принимающие решения, ограничены в ресурсах (то есть во времени и интеллекте) и поэтому необузданно рациональны; таким образом, проблема заключается не только в отклонении между реальным и оптимальным поведением, но и в трудности определения оптимального поведения в первую очередь. Одним из примеров может служить модель экономического роста и использования ресурсов разработанная Римским Клубом чтобы помочь политикам принимать реальные решения в сложных ситуациях. На принятие решений также влияет то, составлены ли варианты вместе или по отдельности; это называется смещением различий.

Эвристика

Основная статья: Heuristics in judgment and decision-making (эвристика в суждениях и принятии решений)

Эвристика в принятии решений - это способность принимать решения, основанные на неоправданном или рутинном мышлении. Хотя эвристическое мышление быстрее, чем пошаговая обработка, оно также с большей вероятностью будет включать ошибки или неточности.[18] Основное применение эвристики в нашей повседневной жизни заключается в том, чтобы уменьшить количество оценочного мышления, которое мы выполняем при принятии простых решений, принимая их вместо этого на основе бессознательных правил и фокусируясь на одних аспектах решения, игнорируя другие.[19] одним из примеров распространенного и ошибочного мыслительного процесса, возникающего в результате эвристического мышления, является Заблуждение игрока - вера в то, что на изолированное случайное событие влияют предыдущие изолированные случайные события. Например, если монета перевернута на решку в течение нескольких оборотов, она все еще имеет такую же вероятность сделать это; однако интуитивно кажется более вероятным, что она скоро покатится орлом. Это происходит потому, что из-за рутинного мышления человек пренебрегает вероятностью и концентрируется на соотношении результатов, то есть он ожидает, что в долгосрочной перспективе соотношение переворотов должно быть вдвое меньше для каждого результата.[21] Другой пример заключается в том, что лица, принимающие решения, могут быть склонны отдавать предпочтение умеренным альтернативам, а не крайним; эффект компромисса действует при убеждении, что наиболее умеренный вариант несет наибольшую выгоду. В сценарии неполной информации, как и в большинстве повседневных решений, умеренный вариант будет выглядеть более привлекательным, чем любой из крайних, независимо от контекста, основываясь только на том факте, что он имеет характеристики, которые можно найти в любом крайнем случае.[22]

Альтернативы

Весьма спорный вопрос заключается в том, можно ли заменить использование вероятности в теории принятия решений другими альтернативами.

Теория вероятностей

Сторонники использования Probability theory (теории вероятностей) указывают на:

• работа Richard Threlkeld Cox (Ричарда Трелкельда Кокса) по обоснованию аксиом вероятности,
• Dutch book (голландская книга) "парадоксы Бруно де Финетти" как иллюстрация теоретических трудностей, которые могут возникнуть в результате отступлений от аксиом вероятности, и
• полные теоремы классов, которые показывают, что все допустимые решающие правила эквивалентны решающему Байесовскому правилу для некоторой функции полезности и некоторого предварительного распределения (или для предела последовательности предыдущих распределений). Таким образом, для каждого правила принятия решения либо правило может быть переформулировано как байесовская процедура (или предел последовательности таких процедур), либо существует правило, которое иногда лучше, но никогда не хуже.

Альтернативы теории вероятностей

Сторонники нечеткой логики, теории вероятности, квантовой познания, Демпстера–Шафера теория, и информация-разрыв теории принятия решений утверждают, что вероятность-только одна из многих альтернатив, и указывают на многие примеры, где нестандартные альтернативы были осуществлены с явным успехом; в частности, вероятностной теории принятия решений является чувствительной к предположениям о вероятности различных событий, а не вероятностные правила, такие как минимакса являются надежными, в том, что они не делали таких предположений.

Нелепое заблуждение

Основная статья: Ludic fallacy (нелепое заблуждение)

Общая критика теории принятия решений, основанные на фиксированный Вселенной возможностей является то, что он считает, что "известные неизвестные", а не "неизвестными неизвестными"[нужная цитация]: она ориентируется на ожидаемые изменения, а не на непредвиденные события, которые некоторые утверждают, есть негабарит влияние и должны быть рассмотрены знаковые события могут быть "вне модели". Эта линия аргументации, называемая нелепым заблуждением, состоит в том, что существуют неизбежные несовершенства в моделировании реального мира с помощью конкретных моделей, и что безоговорочное доверие к моделям ослепляет до их пределов.

See also