ecr-journalЭкономическая наука современной РоссииEconomics of Contemporary Russia1609-14422618-8996Regional Public Organization for Assistance to the Development of Institutions of the Department of Economics of the Russian Academy of Sciences10.33293/1609-1442-2024-2(105)-125-139ERFBEMecr-journal-990Research ArticleЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА И ХОЗЯЙСТВЕННАЯ ПРАКТИКАECONOMICAL POLICY AND ECONOMICAL PRACTICEФакторы риска когнитивных искажений при принятии управленческих решенийRisk factors for cognitive biases when making management decisionshttps://orcid.org/0000-0001-9343-3574СлепцоваЮлия АнатольевнаSleptsovaYulia A.

кандидат экономических наук, доцент

Cand. Sc. (Economics)

julia_sleptsova@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-5866-3390КачаловРоман МихайловичKachalovRoman M.

доктор экономических наук, профессор

Doct. Sc. (Economics), Professor

kachalov1ya@ya.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9772-650XШокинЯн ВячеславовичShokinYan V.

доктор экономических наук, профессор

Doct. Sc. (Economics), Professor

yshokin@mail.ruЦентральный экономико-математический институт РАН, Москва; Государственный университет «Дубна», ДубнаРоссияCentral Economic Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences, Moscow; Dubna State University, Dubna, Moscow regionRussian FederationЦентральный экономико-математический институт РАН, МоскваРоссияCentral Economic Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences, MoscowRussian FederationГосударственный университет «Дубна», ДубнаРоссияDubna State University, Dubna, Moscow regionRussian Federation20242807202402125139Copyright © Слепцова Ю.А., Качалов Р.М., Шокин Я.В., 20242024Слепцова Ю.А., Качалов Р.М., Шокин Я.В.Sleptsova Y.A., Kachalov R.M., Shokin Y.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ecr-journal.ru/jour/article/view/990

Принятие решений при резких изменениях внешней среды предприятия может происходить в ситуации ограничений временных интервалов. При недостатке времени на такие решения могут повлиять когнитивные искажения, свойственные руководителю. Цель настоящей работы – ​уточнить влияние когнитивных искажений на субъективное восприятие вероятности наступления тех или иных событий при принятии решений, на анализ и оценку рисков, потребительского поведения и т. п. для дальнейшей разработки и реализации антирисковых управленческих воздействий. Исследование опирается на методологический инструментарий операциональной теории управления уровнем риска, основы поведенческой экономики, разработанные в трудах Д. Канемана и А. Тверски, и так называемую теорию двух систем (Системы 1 и Системы 2). Рассмотрены примеры когнитивных искажений при принятии решений под воздействием Системы 1. Описаны результаты эксперимента, направленные на выявление количественных оценок восприятия вероятности наступления событий по визуальному ряду изображений, предъявленных испытуемым, с включенной Системой 1 и подавленной Системой 2. Дана оценка решениям прогностических задач. Подчеркнуто, что представляется разумным принять во внимание все проблемы, выявленные в ходе эксперимента, и провести новую серию экспериментов с уточненными условиями. Расширение и уточнение научного понимания субъективного восприятия вероятности экономическими агентами может помочь пересмотру многих теорий в области подготовки принятия управленческих решений и потребительского поведения. Предложены рекомендации для внедрения антирисковых управленческих воздействий с включением Системы 2 для минимизации влияния когнитивных искажений на принимаемые решения.

Decision-making in case of sudden changes in the external environment of the enterprise can occur in a situation of time interval restrictions. Cognitive biases inherent in a manager can influence such decisions when there is not enough time. The purpose of this work is to clarify the influence of cognitive biases on the subjective perception of the probability of events occurring when making decisions. Such cognitive biases can also affect risk analysis and assessment, consumer behavior etc. The development of anti-risk control impacts will be implemented with this in mind. The research is based on the methodological tools of the operational theory of risk management, the fundamentals of behavioral economics developed in the works of D. Kahneman and A. Tversky, and the so-called «theory of two systems (Systems 1 and Systems 2)». Individual examples of cognitive biases in decision-making under the influence of System 1 are considered. The results of an experiment to identify quantitative estimates of the perception of the probability of events occurring based on a visual series of images presented to subjects with System 1 turned on and System 2 suppressed are described. The solutions to predictive problems are assessed. It seems reasonable to take into account all the problems identified during the implementation of the experiment. It is planned to conduct a new series of experiments with specified conditions, since expanding and clarifying the understanding of the subjective perception of probability by economic agents can help revise many theories in the field of preparing managerial decision-making and consumer behavior. Recommendations for the introduction of anti-risk control impacts with the inclusion of System 2 to minimize the impact of cognitive distortions on decisions are proposed

феномен рискафакторы рискариски при принятии управленческих решенийкогнитивные искаженияособенности восприятияколичественная оценкаphenomenon of riskrisk factorsrisks in making managerial decisionscognitive biasperception featuresquantitative assessmentReferencesБехманн Г., Горохов В. Г. (2012). Социально-философские и методологические проблемы обращения с технологическими рисками в сов­ременном обществе // Вопросы философии. № 7. С. 120–132.Bekhmann G., Gorohov V. G. (2012). Socio-philosophical and methodological problems of dealing with technological risks in modern society. Voprosy Filosofii, no. 7, pp. 120–132 (in Russian).Брыкалов С.М., Кузнецова Н. А., Трифонов В.Ю. и др. (2021). Оценка эффективности и зрелости системы управления рисками на предприятии // Фундаментальные исследования. № 3. С. 17–26. DOI: 10.17513/fr.42974Brykalov S. M., Kuznetsova N. A., Trifonov V.Yu., Trifonov Yu.V. (2021). Risk management maturity model efficiency assessment. Fundamental Research. no. 3, pp. 17–26 (in Russian). DOI: 10.17513/fr.42974Волочиенко В. А., Фалько С. Г. (2018). Контроллер производства: цели, функции и задачи // Контроллинг. № 70. С. 18–23.Volochienko V. A., Falko S. G. (2018). Production controller: goals, functions and objectives. Controlling, no. 70, pp. 18–23 (in Russian).Голубева С. С., Голубниченко М. В. (2020). Современные подходы к изучению риска // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. № 5. С. 162–165.Golubeva S. S., Golubnickenko M. V. (2020). Modern approaches to studying risk. Mathematical and Computer Modelling in Economics, Insurance and Risk Management, no. 5, pp. 162–165 (in Russian).Епишин В. Е. (2021). Стратегии контроля неопределенности при решении прогностических задач // Экспериментальная психология. Т. 14. № 1. C. 80–94. DOI: 10.17759/ exppsy.2021140102.Epishin V. E. (2021). Uncertainty Control Strategies in Solving of Prognostic Tasks. Experimental Psychology, vol. 14, no. 1, pp. 80–94. DOI: 10.17759/exppsy.2021140102 (in Russian).Канеман Д. (2014). Думай медленно… Решай быстро. Перев. с англ. М.: АСТ. 362 с.Kahneman D. (2014). Thinking, Fast and slow. Transl. from English. Moscow: AST. 362 p. (in Russian).Канеман Д., Тверски А. (2003). Рациональный выбор, ценности и фреймы // Психологический журнал. Т. 24. № 4. С. 31–42.Kahneman D., Tversky A. (2003). The rational choice, values and frames. Psychological Journal, vol. 24, no. 4, pp. 31–42 (in Russian).Качалов Р. М. (2020). Феномен риска как искусственный объект экономических исследований // Проблемы анализа риска. Т. 17. № 1. С. 100–108. DOI: 10.32686/1812-5220-2020-17-1-100-108Kachalov R. M. (2020). Risk phenomenon as an artificial economic science object. Issues of Risk Analysis, no. 17 (1), pp. 100–108 (in Russian). DOI: 10.32686/1812-5220-2020-17-1-100-108Качалов Р. М., Слепцова Ю. А. (2016). Идентификация факторов риска на основе декомпозиции экономического пространства предприятия // Вестник Челябинского государственного университета. Серия «Экономика». № 14 (396). С. 86–94.Kachalov R. M., Sleptsova Y. A. (2016). Identification of risk factors on the basis of decomposition economic area of enterprise. Bulletin of Chelyabinsk State University. Economic Sciences, no. 14 (396), pp. 86–94 (in Russian).Качалов Р. М., Слепцова Ю. А. (2022). Бизнес-экосистемы в кризисных условиях: выявление факторов риска // Российский журнал менеджмента. Т. 20. № 2. С. 155–171. DOI: 10.21638/spbu18.2022.201Kachalov R. M., Sleptsova Yu.A. (2022). Business ecosystems under crisis conditions: Identifying risk factors. Russian Management Journal, vol. 20, no. 2, pp. 155–171(in Russian). DOI: 10.21638/spbu18.2022.201Качалов Р. М., Слепцова Ю. А., Шокин Я. В. (2019). Оценка риска реализации инновационных проектов предприятий с помощью искусственных нейронных сетей // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. Т. 21. № 4. С. 171–181. DOI: https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2019.4.17Kachalov R. M., Sleptsova Yu.A., Shokin Ya.V. (2019). Risk Assessment of Implementing Innovative Projects in Enterprises Using Artificial Neural Networks. Journal of Volgograd State University. Economics, vol. 21, no. 4, pp. 171–181 (in Russian). DOI: https://doi.org/10.15688/ek.jvolsu.2019.4.17Колесникова Т. Н. (2019). Влияние когнитивных искажений на поведение экономических агентов // Промышленность: экономика, управление, технологии. № 1 (75). С. 31–35.Kolesnikova T. N. Impact of cognitive distortions on the behavior of economic agents. Industry: Economics, Management, Technology, no. 1 (75), pp. 31–35 (in Russian).Красильникова М. А., Максимов М. И. (2018). Современные методы формализации принятия решений и экспертных оценок // Инновационная экономика и современный менеджмент. № 4. С. 19–23.Krasilnikova M. A., Maksimov M. I. (2018). Modern methods of formalizations of decision making and expert evaluations. Innovative Economics and Modern Management, no. 4, pp. 19–23 (in Russian).Макаренко Е. А., Борисов А. С. (2019). Влияние нейромаркетинга на технологии продвижения новых продуктов // Актуальные проблемы экономики и управления. № 3. С. 23–32.Makarenko E. A., Borisov A. S. (2019). Influence of neuromarketing on technologies of promoting new product. Current Problems of Economics and Management, no. 3, pp. 23–32 (in Russian).Макеенко М. В., Тихонова М. В. (2021). Применение методов оценки риска инновационных проектов как способ снижения угроз их реализации // Россия: тенденции и перспективы развития. № 16-1. С. 597–602.Makeenko M. V., Tihonova M. V. (2021). Application of risk assessment methods for innovative projects as a way to reduce threats to their implementation. Russia: Trends and Development Prospects, no. 16-1, pp. 597–602 (in Russian).Плетнева Н. А., Кашковский А. В., Евдокимов К. В. (2018). Оценка эффективности распределения рекламного бюджета посредством мультитач-исследований // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. № 4 (71). С. 191–201. DOI: 10.21295/2223-5639-2018-4-191-201Pletneva N. A., Kashkovsky A. V., Evdokimov K. V. (2018). Assessment of advertising budget allocation effectiveness by multitouch research. Herald of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law. № 4 (71). С. 191–201 (in Russian). DOI: 10.21295/2223-5639-2018-4-191-201Ребров А. В., Черкасов А. Ю. (2017). Геймификация и автоматизация KPI: очередная управленческая мода или новые методы стимулирования? // Российский журнал менеджмента. Т. 15. № 3. С. 303–326.Rebrov A.V., Cherkasov A.Y. (2017). Gamification and KPI Automation: Another Managerial Trends or New Stimulation Methods? Russian Management Journal, vol. 15, no. 3, pp. 303–326. DOI: 10.21638/11701/spbu18.2017.303 (in Russian).Смыслова О. Ю., Кузнецова О. В. (2023). Современные методы и инструменты повышения креативности персонала компании // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. Т. 33. № 5. С. 816–826. DOI: 10.35634/2412-9593-2023-33-5-816-826Smy­slova O.Yu., Kuznetsova O. V. (2023). Contemporary methods and tools to improve the creativity of a company’s personnel. Bulletin of Udmurt University. Series Economics and Law, vol. 33, no. 5, pp. 816–826 (in Russian). DOI: 10.35634/2412-9593-2023-33-5-816-826Яковлева Е. А., Виноградов А. Н., Катермина Т. С. (2023). Инструменты системного анализа в управлении сложными динамическими объектами // Системный анализ в проектировании и управлении. Т. 26. № 1. С. 193–205. DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-51Yakovleva E. A., Vinogradov A. N., Katermina T. S. (2023). System analysis tools in complex dynamic objects’ management. System Analysis in Design and Management, vol. 26, no. 1, pp. 193–205 (in Russian). DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-51Acciarini C., Brunetta F., Boccardelli P. (2021). Cognitive biases and decision-making strategies in times of change: a systematic literature review. Management Decision, vol. 59, no. 3, pp. 638–652. DOI: 10.1108/MD‑07-2019-1006Acciarini C., Brunetta F., Boccardelli P. (2021). Cognitive biases and decision-making strategies in times of change: a systematic literature review. Management Decision, vol. 59, no. 3, pp. 638–652. DOI: 10.1108/MD‑07-2019-1006Crawford J., Jabbour M. (2024). The relationship between enterprise risk management and managerial judgement in decision‐making: A systematic literature review. International Journal of Management Reviews, vol. 26, no. 1, pp. 110–136. DOI: 10.1111/ijmr.12337Crawford J., Jabbour M. (2024). The relationship between enterprise risk management and managerial judgement in decision‐making: A systematic literature review. International Journal of Management Reviews, vol. 26, no. 1, pp. 110–136. DOI: 10.1111/ijmr.12337Gallistel C. R., Krishan M., Liu Y., et al. (2014). The perception of probability. Psychological Review, no. 121 (1), pp. 96–123.Gallistel C. R., Krishan M., Liu Y., et al. (2014). The perception of probability. Psychological Review, no. 121 (1), pp. 96–123.Gasparovich E., Uskova E. (2022). Professional Deformation of Staff under the Digital Economy. In: Digitalization of Society, Economics and Management: A Digital Strategy Based on Post-pandemic Developments. Cham: Springer International Publishing, pp. 409–422. DOI: 10.1007/978-3-030-94252-6_31Gasparovich E., Uskova E. (2022). Professional Deformation of Staff under the Digital Economy. In: Digitalization of Society, Economics and Management: A Digital Strategy Based on Post-pandemic Developments. Cham: Springer International Publishing, pp. 409–422. DOI: 10.1007/978-3-030-94252-6_31Godefroid M., Zeuge A., Oschinsky F.M., et al. (2021). Cognitive Biases in IS Research: A Framework Based on a Systematic Literature Review. PACIS, pp. 105.Godefroid M., Zeuge A., Oschinsky F.M., et al. (2021). Cognitive Biases in IS Research: A Framework Based on a Systematic Literature Review. PACIS, pp. 105.Grežo M. (2021). Overconfidence and financial decision-making: a meta-analysis. Review of Behavioral Finance, vol. 13, no. 3, pp. 276–296. DOI: 10.1108/RBF-01-2020-0020Grežo M. (2021). Overconfidence and financial decision-making: a meta-analysis. Review of Behavioral Finance, vol. 13, no. 3, pp. 276–296. DOI: 10.1108/RBF-01-2020-0020Hunziker S. (2021). Countering Biases in Risk Analysis. Enterprise Risk Management: Modern Approaches to Balancing Risk and Reward. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, pp. 17–51. DOI: 10.1007/978-3-658-33523-6_6Hunziker S. (2021). Countering Biases in Risk Analysis. Enterprise Risk Management: Modern Approaches to Balancing Risk and Reward. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, pp. 17–51. DOI: 10.1007/978-3-658-33523-6_6Matute H., Blanco F. (2014). Reducing the illusion of control when an action is followed by an undesired outcome. Psychonomic Bulletin & Review, vol. 21, pp. 1087–1093. DOI: 10.3758/s13423-014-0584-7Matute H., Blanco F. (2014). Reducing the illusion of control when an action is followed by an undesired outcome. Psychonomic Bulletin & Review, vol. 21, pp. 1087–1093. DOI: 10.3758/s13423-014-0584-7Tversky A., Kahneman D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty. Science, no. 185 (4157), pp. 1124–1131.Tversky A., Kahneman D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases: Biases in judgments reveal some heuristics of thinking under uncertainty. Science, no. 185 (4157), pp. 1124–1131.Tyszka T., Zielonka P., Dacey R., et al. (2008). Perception of randomness and predicting uncertain events. Thinking & Reasoning, no. 14 (1), pp. 83–110.Tyszka T., Zielonka P., Dacey R., et al. (2008). Perception of randomness and predicting uncertain events. Thinking & Reasoning, no. 14 (1), pp. 83–110.Wright J. F. (2018). Risk management; a behavioral perspective. Journal of Risk Research, vol. 21, no. 6, pp. 710–724. DOI: 10.1080/13669877.2016.1235605.Wright J. F. (2018). Risk management; a behavioral perspective. Journal of Risk Research, vol. 21, no. 6, pp. 710–724. DOI: 10.1080/13669877.2016.1235605.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.