|
Нас окружают сложные объекты и ситуации. Мы исследуем качественные аспекты сложных систем, не имея возможности точно измерить их. Деревья, почерк и даже стулья – это все объекты, которые, будучи индивидуальными, имеют еще и общие характеристики. Сложность предполагает, что они отличны в деталях и в то же время подобны концептуально. Следовательно, они локально случайны и детерминированны в своей общности. Подобно треугольнику Серпинского, они к тому же фрактальны. Принятие решения зависит от возможности классифицировать эти сложные объекты в соответствии с их общими характеристиками. Мы видим медведя? Если так, что мы должны делать? Мы находимся на медвежьем рынке? Если это так, что нам делать? Как нам известно, каждый медведь и каждый медвежий рынок отличаются между собой, но если мы знаем их общие характеристики, то можем принять решение: покупать или продавать.
Большая часть исследований по проблемам принятия решений выполнена в двух разных областях: нечеткой логике и поведенческой психологии. В психологии поведения (и ее подмножестве – поведенческих финансах) мы имеем богатые эмпирические данные относительно того, как люди принимают решения, основываясь на правилах большого пальца, именуемых эвристиками. Однако бихевиористы не имеют математической модели, которая позволила бы нам использовать это знание. К тому же, бихевиористы утверждают, что индивиды принимают субоптимальные решения, сравнивая при этом то, что люди в действительности делают, с тем, что они должны были бы делать, основываясь на хорошем байесовском анализе. В лице нечеткой логики мы имеем – какова ирония! – ответвление строгой математики, которая может количественно формулировать правила принятия решений, но одновременно – полное отсутствие эмпирических данных, подтверждающих ее валидность как когнитивной модели. Имеется мало работ, проводящих различие между оптимальными решениями нечеткой логики и оптимальными верятностными решениями. Эти две группы выглядят не связанными друг с другом. Каждая из них также имеет свой подход к понятию рациональности.
В этой главе мы будем изучать обе дисциплины и сравнивать их. В результате этого изучения мы сделаем вывод относительно того, как это сложное поведение может отражаться во фрактальной статистике, которая была описана выше. Мы не можем здесь углубляться в эти темы детально. Тот, кого они заинтересуют, должен обратиться за помощью к источникам, ссылки на которые будут даны по тексту.
|
