Государственный Университет
Высшая Школа Экономики
Факультет экономики
Реферат по истории экономических учений
на тему
«Взаимосвязь риска, неопределенности и прибыли в теориях
Р. Кантильона, Ф. Найта и Дж.М. Кейнса: общее и различия»
Москва 2009
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
РИСК, НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЬ И ПРИБЫЛЬ ПО Р. КАНТИЛЬОНУ
РИСК, НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЬ И ПРИБЫЛЬ ПО Ф. НАЙТУ
РИСК, НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЬ И ПРИБЫЛЬ ПО ДЖ. М. КЕЙНСУ
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Риск, неопределённость и прибыль… Эти три компонента содержатся в названии работы. Но что подразумевается под этими понятиями, как их можно вместе связать? Многие учёные-экономисты задаются этим вопросом уже на протяжении нескольких веков. Причём, чем развитее становилось общество и его экономическая структура, тем больше появлялось споров на этот счёт. Появлялись банки, биржи, страховые компании; исчезали ярмарки, мануфактуры… Появлялись новые источники дохода, прибыли, а также новые источники неопределённости и риска
Какова цель настоящей работы? Цель заключается в обдумывании идей, выдвинутыми на протяжении всей истории экономической мысли многими учёными, выделить определённые цепочки, соответствующие логике авторов. Также необходимо разграничить понятия «риск» и «неопределённость», которые часто употребляются как синонимы (что, в общем то, неверно).
Отличительной чертой процесса принятия решений является влияние на него многочисленных факторов неопределённости и риска. С этими явлениями человек сталкивается каждый день, но не все могут разрешить и упростить эту проблему, т.к. никто не застрахован от возможных неудач. Поэтому главной задачей является снижение доли риска и неопределённости при принятии решений.
Р. Кантильон рассматривал взаимосвязь риска и неопределённости относительно предпринимательства и его роли в экономическом процессе. Он считал, что функцией предпринимательства является деятельность в условиях неопределённости. Эта функция, фактически стала основой его концепции рыночной системы. Однако важно заострить внимание на том, что по Кантильону, предпринимателем мог стать любой человек, который так или иначе сталкивается с неопределённостью, готовый взять риск (или часть его) на себя. К такой категории относились не только ремесленники и купцы, но и люди с неопределённым заработком, такие как разбойники, нищие, и фермеры. Как раз относительно фермеров Кантильон и проанализировал нашу проблему.
Фермер платит землевладельцам фиксированную арендную плату, а земельным рабочим – фиксированный доход, где все платежи заблаговременно оговорены в контрактах, дальше же он продаёт продукцию по неопределённой цене. Более подробнее показывая нам свою мысль, Кантильон раскрывает нам целую цепочку экономической взаимосвязи. Фермер, вырастив урожай, продаёт его оптовым покупателям, далее он перепродаёт продукцию розничным торговцам , потребителям. Но что самое главное, каждый член этой цепочки является предпринимателем, т.к. купив что-либо по достоверной цене, они не могут о своей выручке в будущем.
Городские жители потребляют более половины всей фермерской продукции. Тот самый купец, который выкупающий у фермера эту продукцию, везёт её в город для продажи. Но он не может остаться там, и продавать свой товар рознично, по мере потребления. Однако потребители, в свою очередь, не могут позволить себе купить всю предлагаемую продукцию. Это было б для них обременительно, потому что спрос и объём потребления в каждой конкретной семье может и увеличиваться и уменьшаться (всвязи с изменением количества членов семьи). Поэтому большинство людей и не в силах создать дополнительные резервы. По этой причине некоторые люди открыли своё дело и заняли место розничных продавцов. Они платят определённую цену поставщику, чтобы в дальнейшем перепродать её по неопределённой цене. Такие торговцы покупают оптовую продукцию и потом продают гражданам по мере спроса. Однако, никто из них не знает ни каков будет спрос на ту или иную продукцию в городе, ни то количество товаров, которое будет куплено их клиентами, ни возможную прибыль, т.к. каждый участник рынка будет привлекать покупателя именно к своему товару. Из-за этого возникает неопределённость, что каждый день можно видеть некоторые из них стали банкротами[1].
Человек воспринимает мир, прежде чем реагирует на него, но его реакция всегда основана не на восприятии, а на собственном умозаключении. Дальше он должен сделать вывод о том, как будет развиваться ситуация без внешнего вмешательства, какие меры нужно применить, чтобы внести изменения, каким образом эти изменения повлияют на саму ситуацию. К сожалению (а может к счастью) ни один мыслительный процесс не даёт полных результатов. Это происходит из-за ряда причин: невозможно постигнуть настоящее во всей его целостности, надёжность умозаключений будет невысока, да к тому же нельзя обладать точным знанием о последствиях нашей деятельности. Помимо этого необходимо учесть влияние ошибок, благодаря которым наши действия не осуществляются в соответствии с задуманным. Именно наличие ошибки в процессе сознательного поведения является объектом «глубокой тайны», принадлежащей такого рода процессам.
Таким образом, когда умозаключения становятся обладателем вероятностного характера, возникают практические затруднения, связанные с рациональной организацией целенаправленного поведения. В большей мере такие проблемы и затруднения увеличиваются при решении ежедневных задач, где мы не прибегаем к строгим оценочным процедурам. Большинство решений, которые мы принимаем в реальности, основывается на неопределённых рассуждениях. Для более точной оценки приходится рассчитывать не только сами факторы ситуации, но и вероятность последствий факторов и каких-либо действий.
Чтобы повысить логическую точность и понимание различных вариантов ситуаций, а также умение на практике обращаться с ними, нужно ввести разграничение. Однако это разграничение игнорируют при обсуждении экономических проблем, несмотря на его далёкие последствия. Первый способ – «априорный расчёт», часто применяющийся в азартных играх. Такой подход используется для логической и математической интерпретации вероятности. Этому подходу противостоит другой метод – статистическая обработка реальных фактов – характерный для тех случаев, где нельзя провести расчёты, а результат достигается эмпирическим путём. Как пример первого типа можно взять бросание игральной кости. С уверенностью можно сказать, что никакое конечное число бросаний не может дать нам точного распределения вероятности выпадения той или иной грани, однако математик может вычислить вероятность такого выпадения, при заданном количестве бросков. Между тем было бы глупо вычислять, основываясь только на априорных принципах, вероятность, что какой-нибудь дом сгорит. Хотелось бы отметить, что априорный тип вероятности, или по-другому – теоретический, почти никогда не встречается в бизнесе, в то время как второй там широко распространён. Довольно трудно представить «риск» в бизнесе, относительно которого можно рассчитать вероятности разных исходов. Риск стоит оценивать путём сведения вместе результатов, полученных опытным путём. Однако во многих случаях риск может сделаться предсказуемым благодаря статистической группировке[2]. Но следует сделать оговорку: статистика не может дать довольно точных количественных результатов, т.к. они никогда не будут окончательными, когда конечно количество испытаний; также риск и вероятностная оценка, с которой имеет дело бизнес, допускает использование теоретического объяснения вдобавок к эмпирическому. Различие между априорными и статистическими вероятностями зависит от того, как точно классифицируются группируемые случаи. Последовательные бросания игральной кости являются в каком-то роде «схожими», чего не скажешь о сгоревших домах. Статистики страховых фирм постоянно пытаются сделать такую классификацию точнее, путём деления большой группы на множество мелких, в некоторой степени однородных случаев. Однако с такой идеей «однородного деления» связано одно затруднение. Парадокс заключается в том, что при делении на однородные группы, в результате получается не вероятностная, а единообразная картина.
Итак, подходя к проблеме со стороны классификации, можно выделить различные типы вероятности. Первый тип это априорная вероятность. Здесь имеем дело с однородными случаями, идентичными друг с другом. Можно сказать, что это преставление вероятности располагается в одной и той же плоскости вместе с математическими теоремами. Второй тип – статистическая вероятность. Тут идёт речь об эмпирическом исследовании частоты связей между логическими понятиями (или по-другому – предикатами). Стоит заострить внимание на том, что уверенность о сохранении в будущем пропорций, полученных в прошлом, имеет в основании априорное рассуждение о недетерминированности. В сложившихся обстоятельствах нужно учитывать два факта: нельзя устранить все факторы, за исключением объективно недетерминированных; во-вторых невозможно перечислить все равновероятные альтернативы и таким образом определить их комбинацию, которая могла бы оценить вероятность априорными вычислениями. Особенность такого вида вероятности – опора на эмпирическую классификацию случаев. Существует и третий тип вероятности – оценка. Его отличительной чертой является «отсутствие какой бы то ни было реальной основы для классификации отдельных случаев»[3]. С этой вероятностью связано больше трудностей, чем с первыми двумя, т.к. нет возможности предложить довольно вразумительную её трактовку. Если необходимо определить численное значение оценки, то нужно действовать эмпирическим методом, соединяя вместе разные случаи, тем самым сводя исследование оценки к вычислению второго типа вероятности (статистического). Психология ситуационной оценки требует существование двух разновидностей выработки суждений – построение оценки а также проверка достоверности этой оценки. Причём нужно отметить, что оценка, сформированная вначале, может являться вероятностным явлением, и человек действует в соответствии с убеждением, что первоначальная оценка вероятности правильна. Менеджер оценивает вероятность успеха своей организации исходя из статистики «схожих» случаев или равновероятных случаев развития ситуации. Однако ясно, что он будет, в большей степени, учитывать свою оценку значимости своих суждений, а не результатам статистики и вычислений.