<![CDATA[
أساسيات المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة
يختلف نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة عن نموذج المنفعة المتوقعة التقليدي في كيفية تعامله مع الاحتمالات. فبدلاً من استخدام الاحتمالات المباشرة، يعتمد النموذج على “أوزان القرار” التي تعكس الطريقة التي يقيّم بها الأفراد الاحتمالات. هذه الأوزان ليست بالضرورة مساوية للاحتمالات الفعلية؛ بل قد تعكس تحيزات معرفية مثل التأثير المعروف باسم “تأثير الاحتمال” (Probability weighting)، حيث يبالغ الأفراد في تقدير الاحتمالات الصغيرة ويقللون من تقدير الاحتمالات الكبيرة.
في جوهرها، يحلل نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة كيفية قيام الأفراد بـترتيب النتائج المحتملة بناءً على قيمتها، ثم يقومون بـوزن المنفعة المترتبة على كل نتيجة بناءً على رتبتها و”وزن القرار” المرتبط بها. هذه العملية تسمح للنموذج بدمج مجموعة واسعة من السلوكيات التي لا يمكن تفسيرها بسهولة بواسطة نموذج المنفعة المتوقعة الكلاسيكي، مثل: تجنب المخاطرة في سياق المكاسب المحتملة والسعي وراء المخاطرة في سياق الخسائر المحتملة.
المبادئ الأساسية
لفهم نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة بشكل كامل، من الضروري استيعاب بعض المبادئ الأساسية:
- دالة المنفعة (Utility Function): تمثل تفضيلات الفرد فيما يتعلق بالنتائج المختلفة. على غرار نموذج المنفعة المتوقعة التقليدي، تفترض دالة المنفعة أن الأفراد يسعون إلى تعظيم منفعتهم. ومع ذلك، قد تختلف شكل دالة المنفعة في نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة، مما يعكس حساسية الأفراد للمكاسب والخسائر.
- دالة وزن القرار (Decision Weighting Function): هذه الدالة هي جوهر نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة. تحدد هذه الدالة كيفية ترجمة الأفراد للاحتمالات الموضوعية إلى أوزان قرار. غالبًا ما تفترض هذه الدالة أن الأفراد يبالغون في تقدير الاحتمالات الصغيرة (مثل الفوز بجائزة يانصيب) ويقللون من تقدير الاحتمالات الكبيرة (مثل الفشل في مشروع).
- رتبة النتائج (Rank of Outcomes): يلعب ترتيب النتائج دورًا حاسمًا في نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة. يتم ترتيب النتائج المحتملة من الأسوأ إلى الأفضل، ويتم تطبيق أوزان القرار على النتائج بناءً على رتبها.
كيفية عمل النموذج
يعمل نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة من خلال سلسلة من الخطوات:
- تحديد النتائج المحتملة والاحتمالات: تحديد جميع النتائج المحتملة لقرار معين، جنبًا إلى جنب مع احتمالات وقوع كل نتيجة.
- ترتيب النتائج: ترتيب النتائج من الأسوأ إلى الأفضل بناءً على تفضيلات الفرد.
- تطبيق دالة وزن القرار: تطبيق دالة وزن القرار على الاحتمالات التراكمية للنتائج. هذا يعني حساب وزن القرار لكل نتيجة بناءً على رتبتها.
- تطبيق دالة المنفعة: تحديد المنفعة المترتبة على كل نتيجة باستخدام دالة المنفعة للفرد.
- حساب المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة: حساب المنفعة المتوقعة الإجمالية عن طريق ضرب وزن القرار لكل نتيجة في منفعتها، ثم جمع هذه القيم.
- اتخاذ القرار: اختيار الخيار الذي ينتج عنه أعلى قيمة للمنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة.
على سبيل المثال، لنفترض أن شخصًا ما يفكر في شراء تذكرة يانصيب. النتائج المحتملة هي الفوز بجائزة كبرى (بمنفعة عالية) أو عدم الفوز بأي شيء (بمنفعة منخفضة). سيقوم هذا الشخص بترتيب هذه النتائج، وتقدير احتمالات الفوز والخسارة، ثم تطبيق دالة وزن القرار ودالة المنفعة لتحديد ما إذا كان شراء التذكرة هو القرار الأفضل.
تطبيقات نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة
يمتلك نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة تطبيقات واسعة في مجالات مختلفة:
- الاقتصاد السلوكي: يُستخدم النموذج لشرح مجموعة واسعة من السلوكيات الاقتصادية التي لا يمكن تفسيرها بالنماذج التقليدية، مثل سلوك المستهلك، وقرارات الاستثمار، والمفاوضات.
- التمويل: يُستخدم النموذج في تحليل المحافظ الاستثمارية، وتقييم الأصول، وإدارة المخاطر.
- صنع القرار: يمكن استخدام النموذج لتحسين عمليات صنع القرار في مختلف المجالات، بما في ذلك الصحة والسياسة والإدارة.
- التأمين: يساعد النموذج في فهم سلوك الأفراد فيما يتعلق بشراء التأمين، وتقييم المخاطر، وتحديد أقساط التأمين.
- التسويق: يُستخدم النموذج لفهم سلوك المستهلك، وتصميم حملات تسويقية فعالة، وتطوير منتجات جديدة.
مقارنة مع نماذج أخرى
يبرز نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة مقارنة بالنماذج الأخرى في مجال اتخاذ القرار في ظل المخاطرة:
- نموذج المنفعة المتوقعة الكلاسيكي: يفترض هذا النموذج أن الأفراد يتصرفون بشكل عقلاني ويسعون إلى تعظيم منفعتهم بناءً على الاحتمالات الموضوعية. يواجه هذا النموذج صعوبة في تفسير العديد من السلوكيات الملحوظة، مثل تجنب المخاطرة والسعي وراء المخاطرة في سياقات مختلفة.
- نظرية الاحتمالات (Prospect Theory): اقترحها دانيال كانيمان وعاموس تفيرسكي، وهي نموذج سلوكي يصف كيف يتخذ الأفراد قرارات في ظل المخاطرة وعدم اليقين. تركز نظرية الاحتمالات على كيفية إدراك الأفراد للمكاسب والخسائر وتأثير التحيزات المعرفية على قراراتهم. على الرغم من أن نظرية الاحتمالات قدمت رؤى قيمة، إلا أنها لديها بعض القيود من حيث قدرتها على التنبؤ بالسلوك في مواقف معينة. يعتبر نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة بمثابة تطور لنظرية الاحتمالات، حيث يوفر إطارًا رياضيًا أكثر صرامة ويسمح بتضمين تفضيلات أكثر تعقيدًا.
- النماذج السلوكية الأخرى: هناك العديد من النماذج السلوكية الأخرى التي تحاول تفسير سلوك اتخاذ القرار، مثل نماذج التأطير ونماذج الذكاء العاطفي. ومع ذلك، غالبًا ما يكون لدى هذه النماذج قيود في نطاق تطبيقها أو في قدرتها على التنبؤ بالسلوك بدقة.
قيود نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة
على الرغم من مزاياه، فإن نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة له بعض القيود:
- التعقيد: يمكن أن يكون النموذج معقدًا من الناحية الرياضية، مما يجعل من الصعب تطبيقه في بعض الحالات.
- قيود البيانات: يتطلب النموذج بيانات دقيقة حول تفضيلات الأفراد ودوال وزن القرار، والتي قد يكون من الصعب جمعها.
- الافتراضات: يعتمد النموذج على بعض الافتراضات، مثل افتراض أن الأفراد لديهم دوال منفعة محددة ودوال وزن قرار ثابتة، والتي قد لا تكون صحيحة دائمًا.
- قابلية التعميم: قد لا يكون النموذج قابلاً للتعميم على جميع أنواع القرارات، وقد لا يفسر جميع السلوكيات الإنسانية في ظل المخاطرة بشكل كامل.
التطورات الحديثة
شهدت المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة تطورات مستمرة، بما في ذلك:
- نماذج التفضيلات المعتمدة على السياق: تتضمن هذه النماذج كيفية تأثير سياق القرار على تفضيلات الأفراد وأوزان القرار.
- المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة الديناميكية: هذه النماذج تأخذ في الاعتبار كيفية تغير تفضيلات الأفراد بمرور الوقت.
- تطبيقات في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: يتم استخدام نماذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة لتطوير خوارزميات صنع القرار الذكية.
خاتمة
المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة هي نموذج متطور في مجال الاقتصاد السلوكي وصنع القرار، يوفر فهمًا أعمق لكيفية اتخاذ الأفراد للقرارات في ظل المخاطرة وعدم اليقين. من خلال دمج أوزان القرار وتفضيلات المخاطرة، يتجاوز النموذج القيود المفروضة على نموذج المنفعة المتوقعة الكلاسيكي، مما يسمح بتفسير مجموعة واسعة من السلوكيات الإنسانية. على الرغم من بعض القيود، يظل نموذج المنفعة المتوقعة المعتمدة على الرتبة أداة قيمة للباحثين وصناع القرار على حد سواء في فهم السلوك البشري وتحسين عمليات صنع القرار في مختلف المجالات.