培训汇总之管理决策艺术课堂笔记.doc

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1、管理决策艺术――――奚恺元授课时间:5月13日上午从心理学角度研究经济学,是2002年诺贝尔经济学奖得主、心理学家卡尼曼(Kahneman)带给人们的"前景理论"新方向。卡尼曼在诺贝尔奖颁奖仪式的演说中,特地谈到了一位华人学者的研究成果,他就是奚恺元教授。奚教授用心理学来研究经济学、市场学、决策学等学科的问题,是这一领域的权威学者。这门课程是研究心理学在经济学中的应用,是从行为学和心理学的角度挖掘决策的特点,对传统的经济学和金融学冲击很大。人的一生其实要做非常多的决策,小到每天用什么交通工具上班,大到选什么专业,与谁结婚,决策根据其过程可分为两种:第一种称为最优法,第二种被称为得过且过法。最

2、优法的前提是假设人都是理性,而且是无限理性的。举例,公司要招一名员工,根据最优法的原则则应该先找出与这位员工相关的所有信息,并且加以量化,并列出每个信息的权重,最后用标准的数学模型推算出每位应聘者的分数。但是大多数人在大多数时候并非总在作最佳选择,比如选谁结婚,大部分人用的就不是最优法,而是得过且过法,有很多人太草率,有很多人则挑地太久,误了自己。所以结婚的时候说对方是最好的,那是骗人的。根据研究,找对象应该在三分之一时选一个目前最好的。第二种叫做得过且过法,假设人都是正常的。这门课的目的是使人减少几分“正常”,多几分理性。如果人是理性的,那么对一个问题的两种不同的问法的回答应该是一致的,对

3、以下两个问题,分别问两个班的人,“喜欢吃苹果还是喜欢吃桔子”,“喜欢吃桔子还是喜欢吃苹果”,回答的比例不一样,那么两个班中至少有一部分人是不理性的。测试1、健康问题:人们在生活中会遭遇各种凶险,比如开车、吃东西,现在假设每人身上都有一种毛病,人们因这种毛病死亡的概率大约是万分之一,同时有一种药可以除此病根,并且无任何副作用,那么你最多愿意花多少钱买这种药吃?回答有几百到一万不等。好,现在假设你在生活所遭遇的危险没有变,但没有上述那种怪病,同时有个制药公司推出一种新药,在推向市场前,该公司招人做试验,你吃了这种药后,有万分之一的可能会死,但无任何副作用,那么给你多少钱你会愿意去这种试验?所有人

4、的回答都是给多少也不愿意吃。其实前半题是问你愿意变穷多少来去除这种万分之一的可能,后半题是问你需要得到多少才愿意冒这种风险,两道题的得失是一样的。结论:人对同一件东西的得和失的时候的价值是不一样,这就是不理性的表现之一。人们的决策不具有一致性。测试2、半年前你在网上买了1万股某股票,当时该股票每股10元,假设通过该网上交易买卖股票平台无任何手续费,但在注册是一定要填上你的银行帐号,以便一旦交易完成,即刻转帐,有一天你打开电脑看你的股票,发现股票跌了,只有原来一半的价钱,原来10元现在只剩5元,现在问你抛还是不抛,大多数人回答不会,这时,你去接电话暂时离开电脑,你不懂电脑的夫人过来,因为误操作

5、,抛掉了你的股票,你接完电话回到电脑前,非常恼懊,这时你会不会把股票买回来?大多数人回答不会。影响是否抛的因素只能是:家里是否缺钱、有没有更好的投资渠道、股票是否会涨。但这三个因素并没有发生任何变化,但是结论却发生180度的变化。纠正这种误区的方法:首先需要知道这种误区的存在,然后可以用换位法,比如在回答喜欢吃苹果还是桔子的问题前,应先考虑如果换种问法,回答是否一致,以便知道自己是否受了暗示;比如股票的是否抛,可以先假设该股票还能买,我是否还会在该价位买?所以在进行决策时,应该只做一个得失分析,同时要排除得失以外的因素的干扰,至于1如何进行得失分析,可参考第3题,人们通常会去算收益比例,而不

6、是去算绝对收益,这也没有错,但是这道题的分母应该是所化的时间,而不是手表的总价。所以在作决定时不能受得失以外因素的影响,甚至不能受过去的得失的影响,所以在作决策时应特别注意沉没成本偏见。因为过去的已经过去,你现在或以后做得再好,也已经花掉的成本也不会回来了。举例1:协和当时想造一种世界上最快的飞机,叫CONKURT,但经过一段时间的研究试验,发现实际的开发时间和造价比原先想象中要高得多,同时波音造出了747,虽然747速度比不上CONKURT,但要便宜很多,并且有很多航空公司有意向要订购747,这时协和没有放弃CONKURT,就是因为已经花了很多钱,后来的事实证明从经济效益的角度看,CONK

7、URT是一个很失败的产品。举例2:越战。其中第4题,说明也是沉没成本偏见。什么时候抛股票其实与什么时候买是没有关系的。某著名试验:美国股民经常在圣诞节前抛一些股票,经过统计,发现大部人抛的都是已经盈利的股票,同是实验者让一只猩猩来乱敲键盘来决定抛哪只股票,结果还比股民的理想,假设每只股票的涨跌的可能都是一样的,其实从税收的角度是应该抛跌的股票。中国有名有古话,分久必合,合久必分,套用到股市上就是涨久必跌,跌久

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