Институциональная экономика_горст


Национальный Исследовательский Университет

Высшая Школа Экономики

Факультет Бизнес-информатики

Реферат по дисциплине «Институциональная экономика»

на тему:

«Влияние стадного чувства на принятие решения»

Выполнил: студент 3 курса Бизнес информатики

Ведерников И.А.

Преподаватель: Горст М.Ю

Москва 2014

Оглавление.

«Влияние стадного чувства на принятие решения»1

Введение.3

Рациональные теории стадного поведения.5

Рациональное нестратегическое стадное поведение. Модель информационных каскадов.5

Стадное поведение управляющих и инвесторов. Забота управляющих о собственной репутации.8

Заключение.12

Список использованной литературы.13

Введение.

Невозможно представить современного человека вне общества, которое безусловно, оказывает сильное влияние на него. Мы можем наблюдать это в разнообразных сферах нашей жизни, среди которых “принятие решений”. Боясь общественного осуждения человек практически всегда старается встроить свою жизнь в рамки общества. Данный реферат будет посвящен именно этому эффекту.

В наши дни экономическая теория очень часто не учитывает влияние действий одних агентов на поведение других, в качестве упрощения принимается, что они действуют независимо друг от друга. Эмпирический опыт показывает, что такой подход не позволяет получить объективную оценку. Развитие областей экономической науки позволило не только частично объяснить, но формализовать стадное поведение. Теория стадного поведения утверждает, что индивиды настолько подвержены влиянию других людей при принятии решений, что очень часто упускают из виду собственную информацию и ориентируются только на действия других агентов.

Наибольшую популярность данный вопрос приобрел после кризисов последней декады, такие как: “доткомовский пузырь” и финансовый кризис 2008 года. Их объединяет наличие финансовых пузырей, которые как раз и можно объяснить с помощью теории стадного поведения, суть которой заключается в копировании агентами поведения друг друга. В случае упомянутых кризисов решения многих игроков были неправильными и одинаковыми. Но не стоит путать стадное поведение, с поведением людей, принимающих одинаковые решения, основываясь только на собственной информации. Например, если инвестор А решает инвестировать в проект с высоким NPV, а инвестор В принимает аналогичное решение, потому что так поступил А, то это стадное поведение. Если же В инвестирует в тот же проект, что и А, не принимая во внимание поведение А, то это не будет являться стадным поведением. Исследования в области стадного поведения особенно актуальны и для России, так как склонность копировать экономические решения западных стран характерна не только для населения, но и для всей российской экономики.

Существуют два типа теорий о стадном поведении: рациональные и нерациональные. Нерациональные теории принимают во внимание исключительно психологические мотивы людей, копирующих поведение друг друга. С другой стороны существуют рациональные теории, где стадное поведение является осознанным рациональным выбором агента, анализирующего всю доступную ему информацию. Здесь, например, решение копировать поведение других может быть объяснено дороговизной получения информации, или неумением правильно ее анализировать.

Рациональные теории также подразделяются на стратегические и нестратегические. В первой группе на выгоду агента влияет лишь принятое им решение. Во второй – существуют дополнительные аспекты, определяющие правильность принятого решения.



Рациональные теории стадного поведения.

Рациональное нестратегическое стадное поведение. Модель информационных каскадов.

Информационные каскады – это ситуация, «в которой для индивида, наблюдавшего действия предшественников, оптимальным будет следование их поведению, независимо от своей собственной информации». Здесь к стадному поведению приводит информация, полученная одним индивидом от действий других индивидов. Авторы базовой модели предлагают рассмотреть ситуацию, где агенты последовательно решают, следовать ли стадному поведению или нет.

Затраты на принятие решения (с) равны 0,5; выигрыш агента (i) равен 1 или 0, в зависимости от правильности решения. Все агенты обладают одинаковой информацией относительно успеха принятия решения, которая верна с вероятностью Р, где P1=P2=…=Pn для n агентов. Авторы модели используют предпосылку о том, что вероятность получения положительного сигнала больше 50% (P>1/2), а неправильного – (1-P).В случае, если выигрыш агента равен -1, то положительный сигнал он наблюдает с вероятностью 1-P. Существует две различные ситуации: 1) агенты могут наблюдать только действия других агентов, 2) Они могут наблюдать и сигналы, и действия всех агентов, которые действовали до них. Для агента наиболее удачным является второй случай, так как он может накапливать информацию и с большей вероятностью принимать правильные решения.

Авторы модели , что в первом случае формируется информационный каскад. Необходимое условие его формирования: Na-2≥Nb, где Na – количество человек принявших решение А, Nb – количество человек принявших решение B. Иными словами необходимо, чтобы количество человек принявших одно решение, было больше количества принявших второе как минимум на два человека. Главное свойство такого каскада заключается в том, что люди перестают ориентироваться на собственные сигналы, а действуют также, как большинство. В результате их действия становятся неинформативными, так как не отражают их сигналы, т.е. сводят положительный внешний эффект своей информации к нулю.

График 1 показывает зависимость вероятности формирования каскада от количества индивидов принявших одинаковое решение. Пунктиром обозначен тренд, сплошными линиями – реальная вероятность, т.к. количество людей дискретно и меняется после принятия решений четными агентами. Здесь используется предпосылка о том, что вероятности удачи и неудачи равны, а вероятность правильности сигнала 51%. Как видно из графика, если хотя бы два человека приняли одинаковые решения, то каскад формируется с вероятностью 75,01%.Что это значит на практике? Рассмотрим простейший пример: студент на экзамене, у которого есть возможность списать. Если он не уверен в правильности собственного ответа на тест, он может подсмотреть ответ соседа справа и слева. Если ответ одного из соседей отличается от его ответа, он, скорее всего, исправит свой вариант ответа. Если оба соседа ответили одинаково, он почти наверняка ответит так же, как они. Отсюда можно сделать вывод, что по ответу, данному первым студентом, невозможно выяснить, знает ли он правильный ответ на вопрос.

Стадное поведение в экономикеГрафик 2 показывает вероятность формирования правильного каскада при условии, что правильность сигналов индивидов 51% и вероятности удачи-неудачи равны. При этих условиях вероятность правильного каскада 51,3%. Т.е. выигрыш от стадного поведения составляет 0,3%. Соответственно вероятность правильного каскада составляет 51,3*75,01=38,505%. Что говорит о том, что возможность попасть в неправильный каскад весьма высока.

Изменение начальных условий ведет к изменению скорости формирования каскада (например, введение издержек получения информации). Появление же лидера, с более правильным сигналом, приведет к возможности изменения каскада на противоположный, если лидер предпочитает следовать своему сигналу.

Стадное поведение управляющих и инвесторов. Забота управляющих о собственной репутации.

В отличие от модели информационных каскадов, изучение поведения управляющих учитывает проблему принципала-агента. На это обратил внимание еще Дж. Кейнс, говоря о том, что забота управляющих о собственной репутации будет заставлять их действовать исходя не из собственной информации, а из общего тренда. «Мирская мудрость учит, что для поддержания репутации лучше терпеть неудачи на проторенных путях, чем добиваться успеха каким-либо способом, не входящим в разряд общепринятых». В работе Шарфштейна и Штейна рассмотрены механизмы оценки действий управляющих, которые вынуждены копировать действия друг друга копирующих с целью сохранить собственную репутацию, что приводит к отклонению реального поведения управляющих от оптимального с точки зрения акционеров.

Рассмотрим предпосылки модели Шарфтейна и Штейна.

Имеется некий инвестиционный проект, и менеджеру необходимо определить, является ли он доходным или нет, и принять решение о его финансировании. Принятие проекта какой-либо компанией не приводит к изменению необходимого размера инвестиций, а также не создает внешних эффектов, то есть не только стоимость, но и прибыль проекта для других компаний не меняется. Как и в модели информационных каскадов, несколько агентов последовательно принимают решения, основываясь на своих собственных сигналах и наблюдениях о действиях предшественников. Однако менеджеры могут быть «умными» или «глупыми». Различие зависит от качества индивидуальной информации, которой располагают инвесторы: сигналы «глупых» менеджеров – это неинформативный шум, который обладает двумя характерными чертами. Во-первых, он никак не связан с тем, является ли инвестиционный проект на самом деле успешным или нет. Во-вторых, сигналы «глупых» управляющих абсолютно не зависимы между собой. Все «умные менеджеры получают одинаковые сигналы (т.е. их сигналы коррелируются между собой). Из-за существования этой корреляции и возникает ситуация, в которой управляющий оценивается выше, если его действия такие же, как и действия остальных менеджеров, так как это должно свидетельствовать о том, что он получил тот же сигнал, что и остальные.

В экономике имеются только две компании под руководством двух управляющих, которые не знают о своих способностях и могут быть «умным» с вероятностью θ, или «глупыми» с вероятностью (1-θ).

Игра состоит из трех периодов:

I – менеджер А принимает решение;

II – менеджер В принимает решение, имея возможность наблюдать, что выбрал А;

III – становится известна доходность проекта1: проект или прибылен (xH>0) с вероятностью α, или убыточен ( xL<0 ) с вероятностью (1-α).

Сигналы «умных» менеджеров информативны, а это значит, что для них вероятность получить положительный сигнал (SG) выше, когда проект прибылен.

P(SG|xH, «умный»)≡pG|xL, «умный»)

Так как для «умные» менеджеры получают одинаковые сигналы, то равны и вероятности получения этих сигналов (pи q).

Для «глупых» менеджеров вероятность получить правильный сигнал не зависит от доходности проекта, поэтому

P(SG|xH, «глупый»)≡p=q≡P(SG|xL, «глупый»)=z

Вероятность получения одинаковых сигналов для «глупых» менеджеров в связи с их некоррелированностью равно z2.

Зависимость z=αp+(1-α)qустанавливает равенство между получением положительных сигналов «умными» и «глупыми» менеджерами, для того, чтобы он не помогал в оценки их способностей.

Получая положительный сигнал, управляющий принимает проект, получая отрицательный – отклоняет:

P(xH|SB)xH+P(xL|SB)xL<0H|SG)xH+P(xL|SG)xL



Так как управляющий А делает первый ход, то он действует согласно этому правилу принятия решения. Менеджер В имеет возможность учитывать поступок А, что дает более точную оценку сигналу. Однако Шарфтейн и Штейн показывают, что, заботясь о своей репутации, В будет придавать крайне малое значение собственному сигналу. Чтобы иметь возможность учесть репутацию, авторы рассматривают две такие игры, причем во второй игре доход менеджеров зависит от их успеха в первой. Важно отметить, что под успехом в модели понимается не правильность принятия решения, а оценка рынком вероятности того, что менеджер является «умным». Это оценка и есть репутация. Таким образом, задачей менеджера нужно считать максимизацию своей зарплаты во второй игре (в первой игре зарплата фиксирована, но во второй игре она должна отражать оценку их деятельности, иначе управляющий уйдет в другую фирму).

Авторы говорят о существовании равновесия через доказательство трех утверждений.

«Не существует равновесия, в котором инвестиционное решение менеджера В зависит от сигнала, который он наблюдает. Следовательно, единственные возможные равновесия те, в которых менеджер В копирует решение А независимо от своего собственного сигнала, или в которых он действует противоположно действию А».

«Существует равновесие, в котором менеджер В всегда копирует поведение менеджера А, инвестируя только тогда, когда А инвестирует»

«Существует равновесие, в котором менеджер А инвестирует тогда и только тогда, когда он получает положительный сигнал, и в котором менеджер В всегда копирует поведение первого агента, независимо от сигнала, который получает В».

Далее авторы показывают, что поведение управляющего В, копирующего поведение А, не только максимизирует его доход во втором периоде, но и приносит положительный внешний эффект для А. Однако они не учитывают этот эффект, так как предполагают, что рынок знает мотивах В.

Если принять, что в экономике действует бесконечное количество фирм и управляющих, то третий, четвертый и так далее агенты будут аналогично Вкопировать поведение А, так как было показано, что действия менеджера В являются неинформативными.

Соответственно, как и в модели информационных каскадов, информация перестает накапливаться, что ведет к потерям общества. Однако есть и различия: вероятность попадания в неправильный каскад увеличивается, так как это теперь зависит только от решения первого менеджера, а вероятность стадного поведения увеличивается, так как уже второй агент перестает учитывать собственный сигнал, а в модели каскадов даже после принятия решения десятым агентом, еще есть вероятность отсутствия стадного поведения.

В этой главе были рассмотрены рациональные модели стадного поведения, где копирование агентами действий друг друга является осмысленным поведением, ориентированным на максимизацию собственной выгоды.

Заключение.

В данном реферате мною были рассмотрены теории стадного поведения, которые позволяют более системно взглянуть на анализ событий различных рынков, в особенности финансового, где сигналы агентов моментально отражаются в рыночных колебаниях.

Эта теория ставит проблему оценки действий управляющих компаний. Безусловно, стоит заметить, что изучать стадное поведение достаточно сложно, так как не всегда можно с полной достоверностью его идентифицировать. Для подтверждения необходимо исследовать сопряженные эффекты: улучшение или ухудшение эффективности, риск быть упрекнутым за наличие собственного мнения – это достаточно трудоемко и не может иметь однозначного толкования. Возможно, имеет смысл развитие системы стимулирования принятия самостоятельных решений, например, стимулирующие контракты или относительная оценка способностей.

Безусловно, данная проблема требует дальнейшего изучения, что позволит в будущем повысить эффективность рынка при отборе персонала, ответственных за принятие решений.



Список использованной литературы.

David S.Scharfstein and Jeremy C. Stein, “Herd Behavior and Investment.” American Economic Review, June 1990

Keynes J. M. The General theory of employment, interest and money. London: Macmillan, 1936

Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of Fads, Fashion, Custom, and Cultural Change as Informational Cascades // Journal of Political Economy. 1992. Vol. 100. №5. Pp. 992-1026




Предыдущий:

Следующий: