Теория правдоподобия

Принятие решений с неизвестными рисками. Объяснение Plausibility Theory (Теория правдоподобия). - Русский

Согласно Collins & Michalski, «что-то правдоподобно, если оно концептуально поддерживается предшествующим знанием». Plausibility Theory (Теория правдоподобия) Wolfgang Spohn (1985-), Collins & Michalski (1989), Lemaire & Fayol (1995), Connell & Keane (когнитивная модель правдоподобности, 2002) обеспечивает новые идеи в процессе принятия решений с неизвестными рисками. Правдоподобие неизбежное и повсеместное явление повседневной жизни. Однако, оно долго игнорировалось в науке о мышлении и рассматривалась только как операционная переменная.

Байесовская статистика (bayesian statistics)

До возникновения теории правдоподобности, распространенной теорией, которая использовалась учеными для объяснения и прогнозирования в процессе принятия решений, была байесовская статистика. Названная по имени Томаса Байеса, министра Великобритании 18 века. Байес разработал правила для оценки вероятности различных событий и их ожидаемых исходов. Байесовская статистика было популяризована в 1960-х Howard Raiffa для применения в бизнес среде. Согласно теореме Байеса, менеджеры принимают решения и должны принимать решения на основе вычисления вероятностей всех возможных исходов ситуации. Измеряя значение каждого исхода вероятностью и суммируя итоги, лицо, принимающее решение, высчитывает «ожидаемые значения» для решения, которое необходимо принять. Если ожидаемое значение положительно, то решение должно быть принято; если отрицательно, то его следует избежать.

Ограничения байесовской статистики

На первый взгляд, может показаться, что это упорядоченный метод работы. Однако, к сожалению, байесовский метод объяснения решений сталкивается, по крайней мере, с 2 явлениями, которые трудно объяснить:

1. Оценка лежащего в основе риска. Люди обычно соглашаются на 50% вероятность заработать 10$ при том, что им пришлось бы выплатить 5$, если не повезет. Но почему, как правило, они не соглашаются на ту же 50% вероятность выигрыша $1.000.000 при потенциальной потере $500.000?
2. Как иметь дело с неизвестными рисками. Эти виды рисков, которые не включают предсказуемых вероятностей, типичны для бизнес ситуаций!   Почему менеджеры предпочитают риски, которые известны, рискам, которые неизвестны?

Теория правдоподобия

С обоими этими явлениями можно иметь дело, если заменить байесовское вычисление «ожидаемого значения» (expected value) на «порог риска» (risk threshold) теории правдоподобия. Как и ее предшественник, Теория правдоподобия оценивает совокупность возможных результатов, но фокусируется на вероятности определения порога - например, общие потери - по отношению к приемлемому риску. Например: решение обычно отвергается, если присутствует риск потерь выше, чем 2%. Очевидно, правдоподобие может разрешить оба недостатка байесовского мышления: тенденция менеджеров к избеганию неприемлемых лежащих в основе рисков и тенденция менеджеров к избеганию неизвестных рисков.

Типичными примерами применения теории правдоподобности будут новые правила Basel II для распределения капитала в отрасли финансовых операций.

Теория правдоподобия Специальная группа по интересам

Посетите Специальную группу по интересам

Теория правдоподобия Форум

Добавить ваш комментарий

Теория правдоподобия Образование & Мероприятия

Сравните с Plausibility Theory (Теория правдоподобия):  Real Options (Реальные опционы)  |  Chaos Theory (Теория хаоса)  |  Strategic Risk Management (Стратегическое управление рисками)  |  RAROC  |  Scenario Planning (Планирование сценариев)  |  Analogical Strategic Reasoning (Аналогическое стратегическое рассуждение)  |  Root Cause Analysis (Анализ основной причины)  |  CAPM  |  Dialectical Inquiry (Диалектическое дознание)  |  Theory of Constraints (Теория ограничений)  |  Pyramid Principle (Принцип пирамиды)

Возврат на главную страницу: Процесс принятия решений и Оценка  |  Финансы и Инвестиции  |  Знания и Нематериальные активы  |  Менеджмент программ и проектов  |  Стратегия

Больше: Методы, Модели и Теории Менеджмента