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不确定情境下人如何做决策?

2022-04-08 06:33:00

描述性决策研究是行为决策研究的主要代表。所谓行为决策,是指现实世界中的人的实际决策过程,这是一个有别于规范决策范式的复杂的认知过程。沿着这条研究路径曾产生过多位诺贝尔奖获得者,除Kahneman外,这当中司马贺(Herbert A. Simon)确是一位标志性开创人物之一。


一、“有限理性”说

司马贺最早提出有限理性(bounded rationality是在他1955年发表的文章中[1]。他指出,人是有理性的,但理性是有限的,为指导真实人的决策行为,需要用一种符合实际的理性行为,取代经济人那种完全理性的行为。

此后,他又提出了“满意性(satisficing)”原则作为决策判断的标准。所谓“满意性”原则指的是,决策时个体并不考虑所有可能的选项及计算所有可能的结果,相反,仅考虑几个有限的选项,一旦感到满意就会停止搜索,并做出最终决策,这一过程又称“第一满意原则”。这一过程并不严格遵从期望效用最大化原则,实际上,不可能找到、也可能不存在所谓的“最优解”。对于企业组织而言,企业在制订计划和对策时,不能也不适宜只考虑“最大化利润”这一目标,必须统筹兼顾,争取若干个相互矛盾的目标一同实现,这一理论的典型例子有“分享市场”、“适当利润”、“公平价格”和“社会企业”等。

受司马贺及其“有限理性”思想的启发,其后众多的行为决策研究发展丰富了它的内涵,并产生了很多新的理论,而预期理论就是其中最杰出的代表之一。


二、预期理论

预期理论(Prospect Theory)是Kahneman和Tversky于1979首次提出,其后两人在1992年做了进一步的补充和完善。预期理论认为决策过程包括两个阶段,分别是编辑(editing)阶段和评估(evaluation)阶段。

编辑阶段指对事件进行预处理和解析,该过程包括对信息的编码(coding)、合并(coalescing)、分离(splitting)、取消(canceling)等。

编码指个体设定参照点以对结果做收益或损失及其大小的判断;合并指把具有同一结果的概率相结合以简化决策方案并以这种形式进行评价,如把预期(200,0.25; 200,0.30)合并为(200, 0.55);分离是把预期中的无风险因素从风险因素中分离出来,如将(300,0.80; 200,0.20)分离为确定收益200与预期(100,0.80);取消则是把各个结果所共有的因素取消。当然还有很多其它的编辑方式。

正是由于不同的个体采用不同的编辑方式,加上个体的固有认知差异和即时情绪的影响,才导致了对信息不同的理解和评估,也因此造成了差异化或“非理性”决策的产生。

Daniel Kahneman(1934~):

2002年诺贝尔经济学奖获得者

预期理论在决策过程的编辑阶段提出了两个重要函数,即价值函数v(ci)和权重函数p(pi),两者对应于主观期望效用理论的效用和主观概率。同样,个体依据价值函数和权重函数乘积的大小来决策,从这个角度来看,它实际上是规范决策理论的发展。

V=∑p(pi)·v(ci) 

然而,预期理论又不是期望效用理论(或主观期望效用理论)的简单补充,它更深刻真实地描述了现实世界中复杂人的决策过程,其中对价值函数和权重函数的研究就是表现之一。下面是价值函数公式: 

其中x是真实财产数量,a, b是风险态度系数,l是损失规避系数。价值函数曲线在盈利区域成凹状、在亏损区域成凸状的S型,如图。

价值函数v(c)曲线

价值函数曲线包含了以下方面的信息:

①中高概率时,在盈利情况下偏向保守,亏损情况下偏向冒险;而在小概率情况下,面临盈利或收益时也冒险,如买彩票,面临损失时也偏向保守,如买保险;

②损失规避(loss aversion):在亏损区域的线条明显比盈利区域的陡峭,说明人们对损失比对盈利或收益敏感,同样数量财产的损失带来的痛苦比该数量财产收益带来的快乐严重很多; 

③敏感性递减(diminishing sensitivity):在盈利和亏损区域都出现,越远离中心参照点对相同数量财产差额越不敏感的、类似于边际效用递减的现象

④参照依赖(reference dependent):财富的绝对数量不决定人们的决策与判断,而是财富的变化、即相对数量,相对于某个参照点是盈还是亏,以及盈亏的数量,这些影响着人们的心理感受,进而对决策具有决定性作用。通常人们会把现状(status quo)或0作为参照原点,而一旦改变参照点,决策偏好都会随之改变或出现偏好反转。

权重函数的公式是:

其中p是客观概率,r为权重系数。权重函数曲线,如图。


权重函数π(p)曲线

从权重函数及其曲线可以看出:

人们通常会高估小概率事件,即约0.3以下的概率事件,如赌博、买彩票等;但另一方面,人们又容易低估中高概率事件,表现出一种类似中庸的倾向;

②各互补概率事件的决策权重之和小于1,p(p)+ p(1-p)<1,也即次决定性;

③靠近确定事件的边界属于概率评价中的突变范围,决策权重常常被忽视或放大,如Allais悖论所揭示的“接近必然时人们偏好安全”


三、偏差性启发式

Tversky和Kahneman指出,人们在不确定性状态中作判断的3种最重要的偏差性启发式包括:代表性(representativeness)、可得性(availability)以及锚定和调整(anchoring and adjustment)(Tversky & Kahneman, 1974)。

代表性启发式是指,人们倾向于根据样本是否代表或类似总体来判断其出现的概率,代表性越高的样本其判断的概率越高。例如,人们一般认为从A盒子(70个红球、30个白球)中取出4白2红的概率小于从B盒子(70个白球30个红球)中取的概率,这可以看作是代表性启发的作用,4白2红的样本与B盒子中白多红少的构成更类似。

可得性启发式是指,人们倾向于根据客体或事件在知觉或记忆中的可得性程度来评估其相对频率,容易知觉到的或回想起的被判定为更常出现,如人们常觉得首字母为K的英文单词比第三个字母为K的英文单词多,但事实正好相反。

锚定和调整启发式是指,在判断过程中人们最初得到的信息会产生锚定效应,人们会以最初的信息为参照来调整对事件的估计,但评估过程往往不充分。例如,对2组被试分别提出下列2个问题:

①8×7×6×5×4×3×2×1=?

②1×2×3×4×5×6×7×8=?

要求被试在短时间内估计出其乘积,结果发现被试对第一道题的估计的中数是2250,对第二道题的估计的中数是512,两者的差别很大并都远远小于正确答案40320。因为被试起先锚定于两题的最初信息,然后以此为基础做调整,而第一题的最初成绩数显著大于第二题的最初成绩数,所以产生第一题答案显著大于第二题的结果,而两者的最初成绩数都显著小于所有数的成绩,所以也没调整到该结果水平,因此两结果都小于真实答案(Tversky & Kahneman, 1974)。


参考文献:

[1] 原文见Simon H. A. A behavioral model of rational choice. Quarterly Journal of Economics, 1955, 69: 99-118.


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责任编辑:邹义文


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