Оптимальные модели ограниченной рациональности

56 Обратимся теперь к моделированию определенных типов эконо­мически значимых ошибок в терминах оптимизационных моделей, основанных на взаимном притяжении реалистичности с точки зрения психологии и методологических преимуществ.

56 Экономисты интуитивно считают верным моделировать ограниченную рациональность как сложность и невнимательность. Часто идея состоит в том, что с когнитивной точки зрения люди скупы и раз­умно решают не определять в точности все правильные решения всех задач, с которыми сталкиваются10.

10 Я полагаю, что экономистов притягивали объяснения ограниченной рациональности с точки зрения сложности по нескольким причинам. Первая и самая важная — реалистичность: такая причина интуитивно ясна и, действительно, многие наши ограничения обусловлены невозможностью учесть все или полностью максимизировать что-то, когда мы все же уделяем этому внимание. Но, по-видимому, эта идея привлекательна еще и благодаря своему родству с компьютерными науками и математикой, а не с психологией, и здесь можно вывести пред­посылки из базовых принципов, а не из эмпирических данных.

56 Эта интуиция часто совершенно верна. Но одним из главных уроков в некоторых областях психологии стало то, сколько ошибок просто нельзя ни в каком отношении осмыс­ленно концептуализировать таким образом.

56 Нелегко понять, насколько внимание к рискам небольшого масштаба отражает рациональную максимизацию предпочтений для модели «полезности новостей» (news-utility preferences) или ошибки.

56 Но данные показывают, что, например, неприятие небольших рисков не просто ошибка, но ошиб­ка, требующая немалых усилий: потребители выиграли бы, просто никогда не покупая мелкую страховку и не продлевая гарантийные сроки на купленные товары, — кроме того, они не проводили бы столько времени в магазине.

56 Среди многочисленных ошибок, которые делают мелкие инвесто­ры, особенно затратной может быть неспособность видеть невероятно

57 сложные арбитражные возможности в реальном времени.

57 Верно ли, имеет ли значение, что арбитражные возможности остаются неисполь­зованными теми, кто их не видит — гораздо более распространенная ошибка в том, что агенты склонны видеть некие закономерности там, где их нет. Исследования иллюзорной корреляции (см., например: Chapman, Chapman, 1969; Hamilton, Gifford, 1976), ошибки азартного игрока (см., например: Bar-Hillel, Wagenaar, 1991), ошибки «горячей руки» (hot-hand fallacy, см., например: Gilovich et al., 1985) посвящены в основном склонности видеть воображаемые закономерности.

57 Знакомая задача — предсказать, насколько вероятно, что при следующем подбрасывании монеты выпадет решка, — к счастью, очень проста11.

57 Но у людей гораздо более сложные представления: они считают, что прогнозы, осуществляемые после ОРОООО, ОРРОРО или РОРОРО, должны быть разными12.

11 Эта вероятность равна 0,5.

12 Если идти от первой последовательности к третьей, то агенты склонны приписывать все меньшую вероятность выпадению решки.

57 И участники рынка, как выясняется, не задают себе очень простой вопрос: кто на рынке торгует со мной и почему? Они, кроме того, не приходят к почти неизбежному и призванному полностью изменить их видение ответу: что этот кто-то сам пытается заработать на разных представлениях по поводу некоего актива.

57 Логика осознания того, что в будущем ты столкнешься с такой же задачей самоконтроля, что и сегодня, не менее сложна, чем убеж­денность в том, что начиная с завтрашнего дня ты будешь жить по-другому, — просто менее убедительна психологически. Логика того, что ты потребуешь еды, когда будешь голоден, или, если у тебя наркотическая зависимость, будешь требовать наркотиков, когда давно не было дозы, — когнитивно доступна всем как знакомый факт жизни; но она не привлекает наше внимание в моменты принятия решения, когда мы сыты или получили наркотик.

57 Не все ошибки обусловлены недостатком усилий по их преодолению или интеллектуальной/психической леностью. Люди могут не тратить больших усилий на предсказание того, какая выпадет монета, но могут потратить кучу времени, пытаясь распознать закономерности в движении цен на фондовом рынке, которые, если иметь в виду любые правдоподобные источники заработка, лучше всего аппроксимируются с помощью модели случайного блуждания.

57 Верное объяснение неправильного поведения могло бы заменить витиеватые, замысловатые истории, занимающие много времени; тысячу различных причин, почему ты не сел на диету или не начал работать над диссертацией за последние тысячу дней, можно было бы заменить более простым верным ответом: у тебя не хватило силы воли.

57 Или, например, ты скорее станешь думать, что сегодня, выйдя вечером из дома, не будешь выпивать, заниматься небезопасным сексом или

58 курить, нежели примешь столь же простую (и более правдоподобную) гипотезу, что ты, вероятно, будешь делать то же, что делаешь обычно13.

13 Относительно этой логики необходимо сделать две важные оговорки. Во-первых, не­сколько сбивает с толку оценка с точки зрения того, насколько прост ответ. Ответ может быть простым, но при этом его трудно найти. Однако многие из этих ошибок, видимо, не восприимчивы к простому сообщению правильного ответа со стороны заслуживающего доверия человека, — такое возможно, только если заблуждающийся интуитивно убежден в обратном. Во-вторых, мы должны иметь в виду, что простота верного ответа в ситуациях определенного типа не требует от агентов трудоемкой и отнимающей много времени работы по выяснению того, в какой ситуации они находятся. Быть может, то, что мы не должны экстраполировать наши текущие предпочтения в случае, когда знаем, что они изменятся, опровергает тот факт, что в среднем наши будущие предпочтения тождественны текущим — просто предполагать, что изменений не будет, может стать простым эмпирическим правилом. Здесь, кажется, тоже много неясностей. «Игнорировать голод сейчас» не только кажется более простым эмпирическим правилом, чем «экстраполировать нынешний голод», — видимо, разработка подобных усовершенствованных правил почти всегда используется в сопоставимых жизненных ситуациях, когда мы сталкиваемся с простым выбором и не учитываем, какое влияние оказывают на нас наши текущие желания.

58 Такие ошибки, требующие усилий, особенно разительно контрастируют с метафорой ограниченной рациональности, когда они сопряжены со специальными действиями и тщательным планированием. Если мы активно записываемся в спортзалы, составляем другие долгосрочные планы разнообразных благородных начинаний и делаем это иррацио­нально (DellaVigna, Malmendier, 2006), то выясняется, что речь идет как раз об оптимизации — только о неправильной.

58 Как говорилось выше, один важный класс ошибок, построенных на оптимизации, можно концептуализировать как очень близкий к максимизации полезности: во всех ситуациях, из раза в раз, агенты ставят довольно четкие цели и движутся к ним вполне оптимальным образом. Мы можем смоделировать агента, занятого традиционной оптимизацией при наличии ограничений в каждый момент времени. Но мы определяем, какую в точности ошибку совершает агент, какую функцию он максимизирует или из какого множества он выбирает.

58 Назовем три основных класса таких ошибок квазимаксимизации: изолированное принятие решений; смещение в сторону текущего момента; проекция в предсказании будущей полезности.

58 При изоли­рованном принятии решений агенты максимизируют свои истинные функции полезности для каждого множества выбора, но не учитывают другие множества. Смещение в сторону текущего момента означает, что в каждый момент агент максимизирует полную межвременную полез­ность, но в каждый момент склонен придавать слишком большой вес текущей полезности (и может неверно предсказать склонность к такому поведению в будущем).

58 Под проекцией имеется в виду ситуация, когда в силу текущих предпочтений или приоритетов люди (активно или пассивно) ошибаются в предсказании своей полезности в зависимости от будущих ситуаций.

58 Формально все эти ошибки можно описать следующим образом: в зависимости от контекста человек выбирает из определенного множества и максимизирует некую цель — max^xv(jc).

58 Но можно избрать в качестве приоритета неверное множество выбора (изолированное принятие решений), придать слишком большой вес краткосрочной полезности (смещение в сторону текущего момента) или неверно предсказать будущую полезность (проекция).

59 Наиболее известные из этих ошибок квазимаксимизации — смещение в сторону текущего момента и наивность (Laibson, 1997; O\'Donoghue, Rabin, 1999; 2001).

59 Изменяющиеся вкусы/предпочтения — это характери­стики полезности, а не признак иррациональности. Ошибка состоит в том, что люди систематически недооценивают (даже совершенно предсказуемое) изменение своих вкусов и, следовательно, неверно проецируют свои текущие предпочтения на будущее. Предпосылка с точки зрения теории рационального выбора сводится к тому, что агенты максимизируют полезность, которую можно представить (без дисконтирования) как

Это означает, что в каждый момент времени у агентов есть впол­не определенная функция полезности от их действий и они макси­мизируют свое долгосрочное благополучие (happiness). Проекция помогает объяснить неверные предсказания потребности в еде (Read, van Leeuwen, 1998) и наркотиках (Badger et al., 2007), недооценку формирования долгосрочных привычек (Levy, 2010; Acland, Levy, 2011), логику покупок одежды по каталогу (Conlin et al., 2007), а также спрос на бассейны и крыши для кабриолетов в зависимости от временных колебаний погоды (Busse et al., 2012).

59 Существует класс моделей, описывающих ошибки агентов в статистических рассуждениях. Эти модели полностью соответствуют неоклассическому анализу оптимизации предпочтений, просто осно­вываясь на систематическом непонимании статистики.

59 В этих квази­байесовских моделях агенты максимизируют ожидаемую полезность (или любую другую подходящую функцию полезности), но формируют свои ожидания, исходя из неверных моделей реальности.

59

61 Многие ошибки можно моделировать так, что агенты осуществляют предположительно верную байесовскую корректировку, но при этом либо с ошибками наблюдают, либо неправильно понимают, как эмпи­рические данные соотносятся с гипотезами.

— неверно интерпретированные сигналы. Психо­логические данные, свидетельствующие о «предвзятости подтвержде­ния», описываются с помощью предпосылки о том, что агенты склонны

14 Этот подход впервые применен в: Barberis et al., 1998 и модифицирован в: Rabin, 2002a; Rabin, Vayanos, 2010, чтобы анализировать ложную уверенность в том, что малые выборки воспроизводят истинные пропорции генеральной совокупности. Кроме того, с помощью этого подхода исследовалось ложное представление о том, что большие выборки, наоборот, могут отличаться по строению от пропорций генеральной совокупности (Benjamin et al., 2012).

61 неверно интерпретировать сигналы, считая, что они подтверждают их прежние гипотезы (Rabin, Schrag, 1999). Однажды предположив, что ученик способный, учитель может интерпретировать его запутанные ответы на вопрос как нечто глубокое и утонченное, а не сбивчивое. Можно моделировать и проблемы «наивной памяти», предполагая, что люди забывают какие-то сигналы, но корректируют свои представ­ления так, как если бы отсутствие сигналов содержало информацию (Mullainathan, 2002). Учитель может не запомнить все хорошие ответы, которые ученик давал во время занятий, но может строго оценить его, поскольку считает, что толковый ученик должен дать более удачные ответы, чем те, которые, по его воспоминаниям, он давал.

* * *

61 Положительная черта статьи Харстада и Зельтена и реакции на нее Кроуфорда заключается в попытке соотнести модели ограниченной рациональности с важными экономическими феноменами, например пузырями на фондовом рынке.

61 Хотя я в отличие от них не настолько оптимистичен и не считаю, что упомянутые ими данные лабораторных экспериментов дают нужные строительные элементы для новых мо­делей поведения, порождающего пузыри в реальном мире, акцент на экономических выводах из новых теорий выбора — это важный шаг вперед. Конечно, он сопряжен с издержками, если применять наши модели окажется преждевременным или если экономисты, изучающие реальные эмпирические приложения, не составляют целевую аудито­рию для этих моделей.

61 Однако анализ выводов из новых моделей как часть повседневной работы в приложениях теории и в эмпирической экономике — это крайне важный компонент программы совершенст­вования экономической науки и достижения реалистичности с точки зрения психологии.

61 Во-первых, не должен вызвать разногласий тот факт, что экономисты-исследователи, принадлежащие к мейнстриму, все же являются конечными потребителями, на которых должна быть нацелена эта работа.

61 Во-вторых, такое изучение следствий поможет понять, какой из многочисленных способов повысить реалистичность экономических предпосылок окажется наиболее важным. В-третьих, оно должно помочь прояснить, какие методы следует использовать, чтобы сде­лать модели реалистичнее, и какие типы моделей окажутся наиболее полезными.

61 Еще рано говорить о применении многих оптимизационных моде­лей ограниченной рациональности, но я считаю упрочение связей между эмпирической экономикой и некоторыми из этих моделей хоро­шим знаком (по сравнению с моделями ограниченной рациональности) как в смысле их применимости, так и в смысле скорости усовершен­ствования самих моделей15.

15 Блестящее исследование способности обоих типов моделей порождать новые идеи в изуче­нии экономических институтов и результатов экономической деятельности см. в: Spiegler, 2011.

61 Было бы недальновидно с уверенностью

62 высказываться против потенциальных новаций, связанных с исследовательской тематикой, породившей столь оживленный интерес среди экономистов-теоретиков. И это было бы плохим эмпирическим анализом, поскольку модели ограниченной рациональности уже способствовали появлению новых идей. Но мне кажется, что по мере развития экономических выводов, теоретического анализа, сравнительной статики и эмпирических измерений некоторые абстрактные и интуитивно ясные рассуждения, фигурировавшие в нашей дискуссии, обретут более плодотворный вид.

62 Многие новые оптимизационные модели быстро интегрируются в экономический анализ, что позитивно сказывается и на экономической теории, и на моделях. Скажем, на основе моделей смещения в сторону текущего момента (Strotz, 1956; Laibson, 1997) строятся важные приложения к упрощенным моделям сбережений и по­требления. Число работ быстро увеличивалось, и приложений в разных областях экономики слишком много, чтобы можно было все их пере­числить. Такие модели могут помочь в изучении рынка недвижимости и кредитных карт (Angeletos et al., 2001); эффектов опции, заданной по умолчанию, и механизмов стимулирования лояльности — в сфере сбережений; курения, оптимального налогообложения и т.д. Модели изолированного принятия решений в условиях неприятия потерь — начиная с рискованного выбора (см., например: Benartzi, Thaler, 1995) и заканчивая предложением труда (см., например: Camerer et al., 1997; Crawford, Meng, 2011) — положительно повлияют на эмпирические исследования. Анализ некорректных прогнозов будущих предпочте­ний — теперь используемый в контексте выбора одежды, автомобилей и недвижимости (Conlin et al., 2007; Busse et al., 2012) — пока на заре своего становления. Еще мало было сделано для того, чтобы учесть статистические ошибки и построить модели невнимательности и ирра­циональности одних акторов при получении информации от других в стратегическом и рыночном контекстах. Но необходимость учитывать потенциал портативных моделей ошибочных представлений — напри­мер, чтобы адекватнее анализировать представления мелких инвесторов на фондовых рынках, — совершенно очевидна.

Перевод с английского И. Болдырева