Современный этап развития теории принятия решений в экономике | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 21 декабря, печатный экземпляр отправим 25 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №37 (536) сентябрь 2024 г.

Дата публикации: 17.09.2024

Статья просмотрена: 8 раз

Библиографическое описание:

Байыйев, Ы. Х. Современный этап развития теории принятия решений в экономике / Ы. Х. Байыйев, Т. А. Недиров. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 37 (536). — С. 41-43. — URL: https://moluch.ru/archive/536/117682/ (дата обращения: 11.12.2024).



Введение

Теория принятия решений в экономике представляет собой одну из ключевых дисциплин, которая изучает механизмы выбора в условиях неопределенности и ограниченности ресурсов. На протяжении последних десятилетий этот раздел экономической науки претерпел значительные изменения под влиянием новых технологий, возросшей сложности глобальной экономики и развития поведенческой экономики. Современный этап развития теории принятия решений в экономике характеризуется активной интеграцией математических моделей, поведенческих факторов и данных больших объемов (Big Data). В статье рассмотрены ключевые тенденции и направления, которые определяют современную теорию принятия решений.

Историческая ретроспектива

Теория принятия решений как научная дисциплина формировалась на основе работ Джона фон Неймана и Оскара Моргенштерна, которые в 1944 году предложили теорию игр и ожидаемой полезности. Эти концепции легли в основу классической экономической теории рационального выбора, где предполагалось, что субъекты стремятся максимизировать свою полезность, обладая полной информацией и принимая решения в условиях определенности. Однако реальная экономическая среда гораздо более сложна, и с середины XX века внимание экономистов стало смещаться в сторону изучения ограниченной рациональности (Герберт Саймон) и рисков.

Развитие поведенческой экономики

Современный этап развития теории принятия решений во многом связан с работами в области поведенческой экономики. Даниэль Канеман и Амос Тверски в своих исследованиях показали, что экономические субъекты нередко действуют иррационально, подвержены когнитивным искажениям и принимают решения, основываясь на эвристиках. Это привело к пересмотру классических моделей и внесению в них поведенческих факторов.

Принципиальное значение приобрела концепция ограниченной рациональности, которая предполагает, что индивиды не всегда обладают всей необходимой информацией и часто вынуждены принимать решения в условиях неопределенности. Современные исследования продолжают развивать эти идеи, предлагая более сложные модели, которые учитывают эмоциональные и когнитивные аспекты принятия решений.

Использование математических моделей и больших данных

Одной из ключевых особенностей современного этапа развития теории принятия решений является активное использование математических моделей и методов машинного обучения. Эти инструменты позволяют анализировать большие объемы данных, что особенно актуально в условиях цифровизации экономики. Big Data предоставляет возможность анализа поведения как отдельных потребителей, так и целых рынков, что позволяет вырабатывать более точные прогнозы и принимать обоснованные решения на основе статистических данных.

Использование математических методов, таких как стохастическое моделирование и теория игр, позволяет более точно моделировать неопределенность и риски. Эти методы дают возможность экономическим агентам принимать решения, основываясь на вероятностных оценках и сценариях развития событий.

Повышение значимости устойчивого развития и ESG-факторов

Современные экономические теории принятия решений все чаще включают в себя учет социальных, экологических и управленческих (ESG) факторов. Это связано с возросшей важностью вопросов устойчивого развития и ответственного ведения бизнеса. Сегодняшние компании не могут игнорировать эти факторы при принятии стратегических решений. Интеграция ESG-факторов в процесс принятия решений требует разработки новых моделей, учитывающих долгосрочные социальные и экологические последствия.

Влияние цифровизации и искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и блокчейн оказывают значительное влияние на теорию принятия решений. ИИ способен обрабатывать большие объемы информации и предлагать оптимальные решения в реальном времени. В свою очередь, блокчейн обеспечивает прозрачность и защиту данных, что играет важную роль в принятии решений, связанных с финансовыми операциями и контрактами.

Новые направления исследований в теории принятия решений

Одним из важнейших направлений исследований в современной теории принятия решений является адаптивное обучение и евристические методы. Экономические агенты не всегда могут оценить последствия своих решений мгновенно, особенно в сложных и динамичных экономических системах. В таких условиях адаптивные модели становятся важным инструментом для моделирования и предсказания поведения агентов на рынках.

Адаптивные модели принятия решений

Адаптивные модели базируются на идее, что экономические агенты со временем учатся и совершенствуют свои стратегии принятия решений на основе опыта и наблюдений за изменениями окружающей среды. Так, модели подкрепляющего обучения и алгоритмов генетического программирования активно используются в экономике для моделирования поведения в условиях неопределенности. Эти подходы находят практическое применение в анализе финансовых рынков, планировании производства и управлении рисками.

Например, модели искусственных нейронных сетей применяются для прогнозирования поведения фондовых рынков на основе исторических данных. Такие модели могут адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и корректировать свои предсказания по мере поступления новой информации.

Интерактивные модели принятия решений

В условиях глобализации и усложнения экономических взаимодействий внимание ученых также привлекают интерактивные модели принятия решений, такие как многокритериальные методы и теория игр. Эти модели учитывают конкуренцию и сотрудничество между различными экономическими субъектами, что важно для понимания поведения фирм и государств в условиях глобальных рынков.

Модели кооперативных игр находят применение при разработке стратегий с учетом интересов нескольких участников, например, при разработке международных торговых соглашений или в сфере устойчивого развития. Такие модели позволяют учитывать интересы всех заинтересованных сторон, что делает их более устойчивыми и справедливыми.

Заключение

Современный этап развития теории принятия решений в экономике характеризуется интеграцией классических подходов с новыми данными и технологиями. Поведенческая экономика, математические модели, использование больших данных и учет ESG-факторов позволяют создавать более точные и гибкие системы принятия решений. В условиях цифровой трансформации глобальной экономики данные аспекты продолжают играть все более важную роль, что требует дальнейших исследований и разработки новых инструментов для анализа.

Литература:

  1. Von Neumann, J., & Morgenstern, O. (1944). Theory of Games and Economic Behavior.
  2. Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk.
  3. Simon, H. A. (1955). A Behavioral Model of Rational Choice.
Основные термины (генерируются автоматически): модель, поведенческая экономика, современный этап развития теории принятия решений, теория принятия решений, решение, теория игр, условие неопределенности, устойчивое развитие, глобальная экономика, искусственный интеллект.


Задать вопрос