В оставшемся случае, когда Петя предпринял действие, а Маша отказалась от действия (или наоборот), Коля знает, что Петя наблюдал высокий сигнал, а Маша - низкий (или наоборот). Таким образом, Коля оказывается в ситуации, схожей с ситуацией Пети (с которой мы начали наш пример). Поэтому решение Коли основывается на значении его собственного сигнала. Вся ситуация сворачивается и возвращается в начальный момент времени. Поэтому решение Лены оказывается аналогичным решению Маши.

Действия Пети и Маши нивелировали друг друга, так что пятый игрок Кирилл не может извлечь из них никакой полезной информации. А если Коля и Лена оба предпримут одинаковые действия, то Кирилл немедленно окажется в восходящем или нисходящем каскаде.

Правило принятия оптимального решения индивидуумом рассмотрим на следующем примере. Пусть uf - это разница между количеством предпринявших и отказавшихся от действия предшественников. Если d> 1, то индивидуум предпринимает действие независимо от значения своего сигнала. Если d = 1, то индивидуум предпринимает действие, если его сигнал высокий, и подбрасывает монетку, если его сигнал низкий. Если d = О, то индивидуум следует значению своего сигнала. Решения в ситуациях, когда rf=-1ий?<-1, симметричны. С течением времени пропорция действий и отказа от действий изменяется, и вот наступает момент, когда значение d оказывается равным +2, и это порождает восходящий каскад. Если же значение d оказывается равным -2, то рождается нисходящий каскад, и подавляющее большинство индивидуумов (за исключением нескольких первых) неминуемо оказывается втянутым в него.

Итак, важнейшим отличием сценария наблюдаемых действий от сценария наблюдаемых сигналов является то, что в первом сценарии после начала каскада общедоступная информация перестает обновляться из-за того, что индивидуумы игнорируют значения своих частных сигналов. Очевидно, что тип каскада зависит не от количества высоких и низких сигналов, а от их последовательности. Информационные каскады обладают множеством свойств, но для нашего текущего обсуждения сказанного уже более чем достаточно.

Теория каскадов имеет приложения в самых различных областях знаний. Взять хотя бы медицину. Большинство врачей просто физически не в состоянии уследить за всеми научными исследованиями в своей специализации. А раз так, то теория

каскадов предсказывает, что большинство врачей будет стремиться имитировать поведение себе подобных. То есть и среди врачей начнут возникать моды и увлечения на те или иные методы лечения, оборудование и препараты. И эти моды могут оказаться не такими уж и безобидными, как показывают проведенные эмпирические исследования. Наиболее же ярким примером такой моды является популярная в 19 веке практика кровопускания.

К сожалению, медицина не единственная область, где находит применение теория информационных каскадов. Политика, маркетинг, преступность, право - вот лишь некоторые области, подверженные информационным каскадам. Ну и, конечно же, финансы.

В области финансов информационные каскады можно встретить на каждом шагу. Информационные каскады мгновенно объясняют чрезмерную изменчивость цен, наблюдающуюся на современных рынках капиталов. Весь процесс ценообразования на фондовом рынке можно представить себе как одну непрерывную последовательность восходящих и нисходящих информационных каскадов. Отличная альтернатива теории эффективного фондового рынка!

Информационные каскады позволяют получить новую перспективу проблемы выбора бизнес-стратегий компаниями. Если теория каскадов верна , то мы должны наблюдать, что различные компании имитируют производственные решения друг друга.

Классическая теория рационального поведения, напротив, утверждает, что компания должна максимально дифференцировать свои производственные процессы, чтобы снизить кон-куренхщю и увеличить объемы прибыли. Так какая же теория более реалистична?

Вот некоторые данные, которые помогут читателю составить собственное мнение относительно этого вопроса. В 1997 г., предприняв исследование телекоммуникационной индустрии США, Кеннеди обнаружил некоторые любопытные факты 1. Целью исследования являлось изучение решений крупнейших американских телекоммуникационных корпораций, связанных с созданием новых телевизионных шоу в 1960-1989 гг. Логика

См.: Kennedy, R. (1997) Strategy Fads and Strategic Positioning: An Empirical Test for Herd Behavior in Prime-Time Television Programming. Harvard Business School, Division of Research, Working paper.

См.: Gilbert, R., Lieberman, М. (1987) Investment and Coordination in Oligopolistic Industries. Rand Journal of Economics, Vol. 18, pp. 17-33.

дифференциации продукта предполагает, что появление нового мыльного сериала на медицинскую тему на канале ABC снижает выгоды, ожидаемые от создания аналогичных сериалов компаниями NBC и CBS.

В то же время, если компании NBC и верят, что компания ABC обладает информацией об изменившихся вкусах зрителей, то они вполне могут попытаться имитировать ее действия. Знаете, что обнаружилось? Все компании, попавшие в выборку, предпринимали шаги, абсолютно идентичные шагам своих конкурентов (т. е. создавали шоу в тех же категориях, что и конкуренты). Похоже, что как минимум в одной отрасли имитация главенствует над дифференциацией.

Проблема, возникающая в исследованиях, подобных тому, что провел Кеннеди, заключается в возможности существования общих информационных сигналов в отрасли.

Например, в случае с телекоммуникациями этим информационным сигналом могла быть информация об изменившихся вкусах зрителей. Этот информационный сигнал наблюдают все менеджеры телекоммзтсикационных корпораций, но не исследователь. А раз так, то вполне возможно, что наблюдаемое нами одинаковое поведение компаний не является следствием имитации. Кеннеди попытался учесть это соображение в своем анализе и выяснил, что общие сигналы в телекоммуникационной отрасли за рассматриваемый промежуток времени отсутствовали. Естественно, каждая телесеть имела собственную программу исследования вкусов зрителей, но какие-либо важные независимые источники информации (за исключением рейтингов, которыми и пользовался Кеннеди) отсутствовали, как и программы совместного исследования рынка.

Еще одно любопытное исследование было проведено Гилбертом и Либерменом* в 1987 г. Объект исследования - новые продукты в нефтехимической отрасли США. За более чем 20 лет исследовано 24 продукта. Результаты исследования следующие. Крупные корпорации систематически инвестировали в новые продукты еще до появления конкурентов, мелкие же компании проявляли свою инвестиционную активность только после других . Похоже на имитацию действий лидера - информационный каскад, в начале которого стоит крупная компания.