Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Рынок капитала 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 [ 74 ] 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86

предпочтительнее использовать вероятность. Это имеет следствием кажущуюся иррациональность поведения.

Существует три основных категории эвристик. Эвристика доступности оценивает вероятности на основании того как примеры возникают в памяти. Мы используем репрезентативную эвристику для принятия решений, основанных на подобии типическим ситуациям, с которыми мы сталкивались в прошлом. Люди также используют для принятия решений закрепление и приспособление. Это означает, что мы часто выбираем точку отсчета и согласовываем наше решение с текущей информацией.

Каждая из этих эвристик имеет прямое отношение к теории нечетких множеств. На самом деле мы увидим, что смешение нечетких функций принадлежности с вероятностью было преодолено Кахнеманом, Тверски и их последователями. Многие примеры иррационального поведения, найденные бихевиористами, демонстрируют различие между использованием теории вероятностей и теорией нечетких множеств. В последующих разделах показаны смещения, которые являются следствием использования эвристик в принятии решений. Эти примеры взяты из работ Базрмана (Baserman, 1994) и Кахнемана и Тверски (1973). Мы обсудим их здесь в контексте нечетких множеств и рыночной неэффективности.

СМЕЩЕНИЕ, ОБУСЛОВЛЕННОЕ ДОСТУПНОСТЬЮ ЭВРИСТИКИ

Легкое вспоминание

Индивиды склонны присваивать большую вероятность знакомым событиям. Например Руссо и Шумейкер (Russo, Shoemaker, 1989) нашли, что большинство людей думают, будто большее количество смертей происходит от автомобильных аварий, чем от рака желудка, хотя все наоборот и в пропорции два к одному. Столь неверное суждение связано с тем, что автокатастрофы гораздо чаще упоминаются в средствах массовой информации, чем рак желудка. Подобно этому инвесторы на рынке более склонны думать, что известные им большие компании менее рискованны, чем компании малые, хотя это совсем не обязательно, как, например, считают держатели аК ций Ванг Лабе. Кроме того, инвесторы более осторожны н рынке после большой коррекции (обратного движения ценЫ



Нечувствительность к базовой норме

Предположим, что перед вами выстроились по росту десять индивидов. Вам сказали, что восемь из десяти - водители грузовиков и двое - бухгалтеры. Вас попросили угадать занятие одного из них, человека крупного, который одет в костюм и носит очки. Большинство людей догадались бы, что это бухгалтер, несмотря на тот факт, что шансы составляют 4 против 5. Мало того, они предположили бы, что это бухгалтер, полностью игнорируя ситуацию вероятности. Кахнеман и Тверски (1972,1973) нашли, что мы принимаем решения, основываясь на соображениях вероятности в тех случаях, когда отсутствует описательная информация.

Конечно, такое отклонение от рационального поведения происходит оттого, что мы принимаем решение скорее на основании нечеткого множества, чем исходя из вероятностной Оценки. Солидный человек, одетый в костюм, больше похож на множество бухгалтеров, чем на множество водителей грузовиков, поэтому мы присваиваем ему более высокую функцию принадлежности к нечеткому множеству бухгалтеров, чем к множеству водителей грузовиков. Мало того, мы бу- Чем устанавливать Bejm4HHy членства как вероятность то-о, что он бухгалтер. Кахнеман и Тверски (1974) установили. Что люди устанавливают профессии, одновременно пользуюсь вероятностью и подобием . Это не означает корректность

JJpuM. перев.), чем после длительного подъема, хотя вероят-дость коррекции увеличивается по мере того, как проходит время со дня предыдущей коррекции.

СМЕЩЕНИЯ, ОБУСЛОВЛЕННЫЕ РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬЮ ЭВРИСТИКИ

Как вы могли бы ожидать, репрезентативная эвристика имеет наиболее прямое отношение к нечетким множествам. Это эвристика, которая основана прежде всего на подобии. К тому же, большинство смехцений, найденных бихевиористами, отразилш различия между теорией нечетких множеств и вероятностью. Однако существует необходимость дальнейшего обсуждения вопроса о том, что является более рациональным .



способа принятия решения, тем не менее, это то, что стоит за человеческим поведением.

Встает вопрос: почему мы так делаем? Почему мы игнорируем вероятности, даже тогда, когда мы знаем о них заранее, в случаях когда нам доступна описателы1ая информация. Причина связана с инстинктом выживания. Предположим нас спросили, какова вероятность того, что опасное животное неожиданно окажется во дворе вашего дома? Для большинства из нас такая вероятность очень низка. Однако предположим, что вы находите там большое животное, с большими зубами, оно рычит? Что бы вы сказали о вероятности того, что это животное опасно? Большинство сказали бы, что эта вероятность очень высока, даже если мы считали, что вероятность обнаружить здесь опасное животное очень мала. Теперь же мы скажем, что эта вероятность высока еш,е потому, что это животное, судя по его описанию, имеет высокую функцию принадлежности к нечеткому множеству опасных животных. В этом случае знание функции плотности вероятности не поможет нам избежать вреда. Во многих случаях это похоже на старую шутку, относительно того, что экономист не поднял бы на улице пятидолларовую банкноту, потому что он знает, что на эффективном рьшке кто-то другой уже поднял бы ее.

Эвристики, использованные в этих двух примерах, являются оптимальными для принятия решений. Но мы ошибемся, если используем этот метод в неподходяш;их случаях.

Нечувствительность к величине выборки

Оценивая вероятности, люди, кажется, редко принимают во внимание смеш,ения, связанные с малым объемом выборки. Если выборка берется из некоторой популяции, то люди предполагают, что статистическая структура популяции в целом будет отражаться и в этой выборке. Девяноста пяти опрашиваемым были представлены данные о количестве рождений в двух больницах: в большей из больниц было 45 рождений в день, в меньшей -15. Их спросили: в какой больнице на протяжении года будет зафиксировано большее количество дней, когда будут рождаться по меньшей мере 60% мальчиков. Двадцать один человек указали на большую больницу. Такое у количество испытуемых - на меньшую. Тридцать три человека сказали - поровну. Конечно, такая вероятность была боль ше в малой больнице ввиду смеш,ения, связанного с

малостью



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 [ 74 ] 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86