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

выборки (маленькая больница могла бы также установить рекорд по рождениям меньше 40% мальчиков). Очевидно, поскольку обе больницы считались репрезентативными, популя-ционная статистика полагалась применимой в обоих случаях.

Кахнеман и Тверски (1973) замечают, что мы обычно сталкиваемся с вопросами более общими, чем приведенные примеры. Реалистические вопросы могли бы включать такие, как Будет ли спад в ближайшие шесть месяцев? или Какова вероятность того, что Федеральная резервная система поднимет ставки процента? Такие вопросы в действительности не имеют ответов. Кахнеман и Тверски говорят:

Эти проблемы отличаются от обсуждавшихся в этой статье тем, что ввиду их уникального характера на них не могут быть получены готовые ответы в терминах частоты прошлых событий или в терминах правильно построенного процесса выборки .

Другими словами, ответ не зависит от частоты. Как мы видели выше, нечеткая функция принадлежности также не зависит от частоты. Если мы говорим что есть 70% шансов, что спад уже начался , мы в действительности не устанавливаем вероятности, так как нет способа получить выборку такого рода данных. Что мы можем в действительности сказать, так это то, что в настоящих условиях имеется величина функции принадлежности к нечеткому множеству спадов, равная 0.7. Это означает 70% подобия прошлым спадам. Такой способ оценки совершенно рационален при наличии информации. Бихевиористы нашли, что мы применяем похожую оценку даже тогда, когда можем реализовать процесс и точно посчитать вероятности. Это уже иррационально.

Неверное понимание вероятности

Предположим, что перед нами две последовательности, полученных подбрасыванием монеты:

А: ТТТТТТ В: ТННТТТ

Какая из них более правдоподобна? К удивлению, большинство людей выбирают последовательность В, хотя обе мо-Ут случиться с одинаковой вероятностью. Кахнеман и Тверски (1972) верят, что это другая проблема выборки, связанная с верой в то, что случайные процессы имеют склонность



к самокоррекции для восстановления равновесия. Простейшее объяснение использует нечеткие множества. Каждый из нас имеет идеал истинно случайной последовательности событий, которая не должна иметь закономерностей. Последо-вательность В ближе к такому идеалу, следовательно, она более правдоподобна. Это означает, что последовательность В имеет более высокую величину функции принадлежности к нечеткому множеству случайных последовате.льностей, чем последовательность А. Последовательность А имеет большую величину функции принадлежности к нечеткому множеству удачных подбрасываний и, таким образом, имеет меньшую вероятность случиться. Это снова относится к тому обстоятельству, что нечеткие функции принадлежности не зависят от частоты, но имеют общее с неким идеалом, или репрезентативным множеством.

Это, конечно, совершенно ошибочно. Приведенный пример показьшает, что неправильное использование репрезентативной эвристики, или теории нечетких множеств может привести к неверному ответу. Вероятность чисто статистического процесса не должна оцениваться таким путем, но многие из нас делают нечто подобное.

Излишнее доверие

Такого рода смещение отражает избыточное доверие к рыночным прогнозам больше, чем что-либо другое. Мы выяснили, что люди часто предсказывают последствия путем выбора ответа, который кажется наиболее типичным по оценке имеющейся информации. В выборе профессий мы полагаемся на доступную описательную информацию. Если большее количество информации подтверждает этот выбор, мы становимся более доверчивы, даже в том случае, когда новая информация сильно коррелирует с уже имеющимися данными. Однако мы знаем, что модель, основанная на сильно коррелирующих переменных, менее пригодна, чем модель меньших размеров с некоррелированными переменными. Так, рьшочные гуру будут больше доверять данным, которые в действительности уменьшают точность их предсказания.

И снова инвесторы основывают свой приговор на нечетких множествах. Чем больше оказывается в распоряжений подтверждающей информации, тем выше становится значение функции принадлежности. Тем не менее, есть опасность



слишком близко подогнать нечеткую модель, так же как и традиционную.

Ошибка объединения

Ошибка объединения - одна из наиболее знаменитых находок бихевиористов. Она также непосредственно связана с широко известной критикой нечетких множеств.

Группе испытуемых было представлено описание гипотетической женщины по имени Линда, где она была охарактеризована как человек прямой в высказываниях и участница движения студенчества. Опрашиваемым было предложено упорядочить возможные описания Линды по степени правдоподобия. Испытуемые ответили, что Линда меньше похожа на простого банковского служащего, чем на банковского служащего, который принимает активное участие в феминистском движении. Ясно, что банковский служащий-феминист является подмножеством банковских служащих, поэтому, как это может быть, что Линда больше похожа на первого, чем на второго? Ответ простой. Описание, данное Кахнеманом и Тверски, было более типично для феминистки, чем для банковского служащего. Следовательно, Линда имела более высокую нечеткую функцию принадлежности к множеству банковских служащих-феминисток, чем к обыкновенным банковским служащим. Бихевиористы назвали это ошибкой объединения, потому что здесь содержится вероятностное заблуждение. Она полностью согласуется с теорией нечетких множеств.

МакНейл и Фрейбергер (1994) привнесли в теорию не- ких мтюжрстт: слплзющее соотпошппие. Это. фактически, один из немногих случаев, когда соотношение.устанавливается между двумя множествами. Ошерсон и Смит (Osherson, Smith, 1981) критиковали теорию нечетких множеств, изучая Противоречие в понятии нечеткого пересечения. Они обратили внимание на понятие любимая рыба . Любимая рыба это, очевидно, пересечение множества любимых животных и множества рыб. Гуппи также являются любимыми рыбами, и их Величина функции принадлежности к нечеткому множеству любимых рыб должна быть высока. Однако в соответствии с Законом нечеткого пересечения (уравнение (15.3)) оно должно Иметь величину, которая меньше ее величины функции принадлежности к нечеткому множеству любимых животных и К Нечеткому множеству рыб. Очевидно, величина функции



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