Decision making under different levels of certainty

When scientists study decision making they make an important assumption. They expect that the decision maker wants to maximize their (lifetime) utility.

Making a decision means choosing and performing an action from a set of possible alternatives, for example selecting a specific laptop to buy from a set of all the laptops that are available at your location.

Decisions under certainty

In some cases the utility of our decision depends only on our choice. There are no uncertain external factors that would have an effect on how we enjoy (or regret) the consequences of our choice. This means we make a decision under certainty.

Given that we can somehow express the utility of each possible action, the decision process is quite easy: we simply select the option giving us the maximum utility. We could express this rule mathematically as:

a^*\ =\ arg\ max\ u(a_i)

Where u(a) is the utility of action A. One option how to calculate the utility of an action is to use some of multiple-criteria decision making methods.

Let’s say we want to select the best laptop from a set of 5 alternatives. We calulated following utility values:

LaptopZenBookMacBookSurfaceXPSThinkPad
Utility0.340.210.150.180.12

Using the rule above we simply select the alternative with highest utility, in this case the ZenBook.

Decisions under risk

Let’s say we have an opportunity to invest into a project. As is typical for investment projects, we have no idea whether this particular is going be successful or not. We know that 3 situations can occur: the project will be highly successful, mildly successful or a failure. If the project is highly successful we will get a 30% return on our investment. In case of a mild success the rate of return will be 10%. If the project fails, we will be able to resell some assets the company bought to implement the project but we will still occur a 15% loss. The probability of high success is 30%, the probability of mild success is 45% and the probability of failure is 25%. Should we invest in such project?

As in the example above, in many situations the utility of our decision depends not only on the alternative we choose, but also on some future state of nature that is currently unknown and we can’t predict it with certainty. Given that we know the probabilities with which these states will occur, we make decisions under risk.

If we are dealing with a finite set of alternatives and states of nature, we can capture the situation using a decision matrix. Using the information from our example we get the following matrix:

High successMild successFailure
Probability30%45%25%
Invest3010-15
Not invest000
Example of a decision matrix

The rows of the decision matrix represent possible courses of action. The columns are the possible future states of nature. Each element of the matrix then expresses the utility we would gain if we chose the given action and the given state of nature occurs. In addition, I augmented this matrix with a row containing the probabilities that a given state of nature will occur.

How to decide whether to invest or not? The most basic rule is based on the concept called expected utility. Expected utility of each alternative is calculated as the weighted average of utilities over all states of nature using their probabilities as weights:

E(a) = \sum_{i=1}^{N_S} p_i u(a,s_i)

For our example we get the following values of expected utility:

Alternative – aExpected utility – E(a)
Invest0.3*0.3 + 0.45*0.1 + 0.25*(-0.15) = 0.0975 = 9.75%
Not invest0

The expected utility tells us that “on average” we would make a profit of 9.75% if we invested and we would make a profit of 0% if I we chose not to.

Ako vypadali prijímačky na doktorské štúdium v Helsinkách


V jednom z predchádzajúcich článkov som opísal moje dojmy z takmer polročného štúdia vo Fínsku. Už na konci tohto pobytu som začal vážne uvažovať o možnosti návratu. Dlhší čas sa pritom vo mne formovala myšlienka pokračovať vo vysokoškolskom štúdiu ďalej ako doktorand. Povedal som si teda, že znova skúsim šťastie v krajine tisícich jazier. Ako to celé prebiehalo?

Continue reading “Ako vypadali prijímačky na doktorské štúdium v Helsinkách”

Moje štúdium na VŠB (Systémové inžinierstvo a Informatika)

Nie raz sa ma známi pýtali, prečo som sa rozhodol po skončení bakalárskeho štúdia na Fakulte informačných technológií VUT prejsť do Ostravy na VŠB, a k tomu ešte na Ekonomickú fakultu. Pre mnohých to na prvý pohľad môže pôsobiť ako zlá voľba. Pokúsim sa teda na začiatok objasniť dôvody, prečo som dospel k uskutočneniu tejto zmeny.

Po bakalárskych štátniciach som bol po psychickej stránke veľmi vyčerpaný. Nemal som motiváciu pokračovať v štúdiu ďalej. Miesto toho som sa rozhodol na nejaký čas vstúpiť na pracovný trh a ako tak si skúsiť život „normálneho“ človeka. Doma z toho úplne nadšení neboli. Vedeli, že mám na to pokračovať ďalej.

Continue reading “Moje štúdium na VŠB (Systémové inžinierstvo a Informatika)”

Erasmus vo Fínsku

Fínska vlajka

Severské krajiny sa dlhodobo umiestňujú na popredných miestach v mnohých rebríčkoch: životnej úrovne, vnímania korupcie či kvality životného prostredia. Dlho som bol zvedavý, ako je možné, že sa im tak darí. Špeciálne ma zaujalo Fínsko, ktoré má okrem iného reputáciu krajiny s jedným z najlepších vzdelávacích systémov na svete. Preto som sa rozhodol využiť príležitosť a vďaka programu Erasmus+ som strávil semester na Tampere University of Technology.

Prostredníctvom tohto článku by som sa chcel s vami podeliť o dojmy, ktoré vo mne štúdium a život vo Fínsku zanechali. Bez predom určeného poradia postupne opisujem skúsenosti, ktoré na mňa zapôsobili najviac.

Continue reading “Erasmus vo Fínsku”

Klam preživších – survivorship bias

Nie som veľkým fanúšikom rôznych motivačných citátov, ktoré tvoria značnú časť obsahu sociálnych sietí. Nejak mi nejde dohlavy, že všetko, čo človek potrebuje, aby dosiahol úspech, je veriť, tvrdo makať či nikdy sa nevzdať.

Možno práve tento môj skepticizmus ma priviedol ku knihe The Antidote: Happiness for People Who Can’t Stand Positive Thinking (voľný preklad – Protijed: Šťastie pre ľudí, ktorí neznášajú pozitívne myslenie) od Olivera Burkemana. Aj keď publikáciu samotnú považujem viac za filozofickú, opisuje aj niekoľko javov, ktoré pozná aj psychológia. Jedným z nich je klam preživších (anglicky survivorship bias).

Continue reading “Klam preživších – survivorship bias”

Princíp nedostatku – prospektová teória v praxi

Nedávno som sa pustil do čítania knihy Influence: The Psychology of Persuasion od Roberta B. Cialdiniho (v slovenčine pod názvom Vplyv: Psychológia presviedčania), ktorá z pohľadu psychológie popisuje nástroje využívané firmami či podomovými predajcami, aby vás presvedčili kúpiť si ich výrobok.

Jedna z kapitol sa venuje tzv. princípu nedostatku. Po prečítaní jej prvých odstavcov som si zrazu uvedomil: veď toto je prospektová teória.

Continue reading “Princíp nedostatku – prospektová teória v praxi”

Hádžeme peniaze do vody: Utopené náklady

Ďalšou z tém behaviorálnej ekonómie, ktorej sa venuje aj Richard Thaler vo svojej knihe Misbehaving, je problematika tzv. utopených nákladov (angl. sunk costs). Sú to náklady, ktoré ste urobili v minulosti a už sa nemôžu nijakým spôsobom vrátiť. Jednoduchý príklad: kúpite si lístok do kina za 7 EUR, no deň pred premietaním filmu sa vám ozvú kamoši, či s nimi nechcete ísť na hory. Podľa rady ekonómov by ste v takomto prípade mali zaplatenú sumu ignorovať. Rozhodovať by malo iba to, ktorú z týchto dvoch činností si užijete viac. Tých 7 EUR je utopených, naspäť ich nezískate, či už sa rozhodnete pre jednu alebo druhú možnosť.

Continue reading “Hádžeme peniaze do vody: Utopené náklady”

Jednoduchá analýza dát: Aké slová najčastejšie používajú politici v Národnej rade?

V tomto článku sa odkloním od predchádzajúcej témy a zameriam sa na oblasť, ktorej sa postupne snažím po profesnej stránke venovať, a síce spracovávanie dát. Na paškál som si vzal vystúpenia našich politikov v Národnej rade, k čomu ma inšpirovala bakalárska práca spolužiačky z vysokej školy, ktorá podobnú úlohu riešila u bratov Čechov.

Článok vysvetľuje postup, akým som získal finálne čísla, nemá za úlohu politikov hodnotiť.

Continue reading “Jednoduchá analýza dát: Aké slová najčastejšie používajú politici v Národnej rade?”

Viac sa bojíme straty ako nás teší zisk

V predchádzajúcom článku som vám povedal niečo málo Endowment effecte, hypotéze tvrdiacu, že  veciam dávame väčšiu hodnotu iba kvôli tomu, že sú naše. Čo ale môže byť príčinou tohto javu? Niektoré zdroje tvrdia, že sa tak deje preto, lebo veci sa stávajú súčasťou našej identity. Samotný autor však ponúka o niečo menej poetické vysvetlenie. Je založené na tzv. Prospektovej teórii, ktorej autormi sú psychológovia Daniel Kahneman a Amos Tversky.

Continue reading “Viac sa bojíme straty ako nás teší zisk”

Pokladáme veci za hodnotnejšie len preto, že ich vlastníme?

Predstavte si že ste si pred pár dňami kúpili nový mobil. Čakáte na autobusovej zastávke. Príde za vami váš známy s tým, že si všimol váš nový mobil a chcel by ho od vás kúpiť. Koľko by vám musel zaplatiť, aby ste ponuku prijali?

A čo tak opačná situácia? Niekto vám ponúkne pár dní používaný telefón, rovnaký model ako v prvom prípade. Vy práve uvažujete o kúpe nového a ponúkaný model sa vám celkom pozdáva. Na nakúp už máte odložených dosť peňazí. Koľko by ste boli ochotní zaplatiť?

Podľa tradičnej ekonomickej teórie by sa sumy z dvoch otázok vyššie veľmi líšiť nemali. Reálne však v nich môže byť  až niekoľkonásobný rozdiel. Jedno z možných vysvetlení ponúka Richard Thaler v knihe Misbehaving, The making of Behavioural Economics. Svoju hypotézu pomenoval Endowment effect. Continue reading “Pokladáme veci za hodnotnejšie len preto, že ich vlastníme?”