Что такое модель

Что такое модель?

Ключевая особенность модели - упрощение реальности.

Можно сказать, что модель - это своеобразная карта. Карта с небольшим числом данных, но таким данными, которые помогают принимать решения - как быстрее добраться до пункта назначения. На с помощью чего добраться до цели - это ваше решение.

Модель - оно же представление реальной системы, описываемое математическими уравнениями. С помощью модели можно проверить гипотезы и предположения о поведении системы. Например, экономические модели описывают взаимодействия внутри экономики, что позволяет экономистом оценить влияние факторов на экономические результаты.

Второе эффект модели состоит в том, что с помощью модели можно ограничить набор переменных, выделив именно те, которые имеют значение в исследовании конкретных вопросов.

Следующее полезное свойство модели - оценка чувствительности. С помощью модели можно оценить эффект изменения результата в зависимости от изменения фактора. Причем, важно не столько количественная, а качественная оценка - насколько значительны изменения в силу изменений входных факторов.

Модели могут использоваться для аргументирования сценариев и политик, так как модели показывают зависимость результата от разных предположений.

Подводные камни, которых следует избегать при использовании моделей

Модель - это просто инструмент. Ценность модели зависит от способа ее использования.

Модели основывается на трех основных компонента:

• исходные данные, используемые для построения модели,
• выбор формы (структуры) модели (вида уравнений),
• рассчитанные параметры (коэффициент) модели.

Каждый из этих факторов основан на предположениях, которые стоит принимать во внимание и не считать модель "истиной".

• Модель не может исправить плохие данные. 
• Модель может быть основана на неверных предположения о виде уравнений, о ее структуре. Рассчитанные коэффициенты могут содержать систематические ошибки, а "точные" значения коэффициентов должны быть заменены доверительными интервалами.

Модели предназначены не для устранения неопределенности, а для ограничения неопределенности. Но неопределенность может возникнуть из-за самой структуры модели, основных допущений и постоянных входных данных.

Демистифицирующее моделирование: как количественные модели могут - и не могут - объяснить мир. 25 июня 2020 г. | Статья

* * *

У модели есть другое полезное свойство. Она исключает субъективные оценки и не требует уверенности в том, что модель в будущем измениться неожиданным образом. Поэтому оценки будущих последствий на основе моделей исключает уверенность или не уверенность, а перемещает внимание на адекватность модели, а не адекватность предсказаний.

В самом деле...

Субъективную уверенность в суждении не следует равнять с взвешенной оценкой вероятности.

В портфельном управлении применяются метрики для оценка успешности и реализуемости инвестиционных проектов, а также метрики для оценки рисков проектов. Один из методов оценивания успеха и рисков - анкетирование экспертов. Анкетирование дает основание думать, что получены взвешенные и более менее объективные значения и оценки. Однако, возможно лучше не тратить время и усилия на безнадежное, и возможно даже вредное дело.

Почем так?

Ниже обоснование из книги Даниэля Каннемана "Думай медленно, решай быстро". Цитаты из этой книги, составленные повествовательно.

Уверенность — это чувство, отражающее когерентность информации и когнитивную легкость ее обработки. В связи с этим разумнее принимать всерьез чьи-либо признания в неуверенности. Заявления в абсолютной уверенности, напротив, подсказывают, что человек выстроил в уме когерентный рассказ, который может и не соответствовать действительности.

Нассим Талеб в «Черном лебеде» заметил, что наша склонность изобретать когерентные нарративы (то есть связные, последовательные повествования о прошлом) и верить в них затрудняет принятие того факта, что наши способности к предвидению ограничены. В ретроспекции все обретает смысл — чем и пользуются финансовые эксперты, предлагая убедительные сводки дневных событий. Мы не в силах подавить голос интуиции, который твердит: «Если сегодня мы осознаем смысл вчерашних событий, значит, их можно было предсказать». Иллюзия понимания прошлого придает нам чрезмерную уверенность в своих способностях предвидеть будущее.

Эксперт не виноват — просто мир сложно устроен. Следует осознать, что, во-первых, ошибки предвидения неизбежны, поскольку жизнь непредсказуема. И во-вторых, излишнюю субъективную уверенность не стоит считать индикатором точности предсказаний (неуверенность даст лучший результат).

Можно предвидеть лишь кратковременные изменения. Аналитики с Уолл-стрит, которые надеются превзойти рынок в предсказании цен на будущее, ошибаются почти всегда. Также не рассчитывайте на экспертов, выдающих долгосрочные прогнозы, хотя они и могут поделиться ценным советом относительно ближайшего будущего.

Другой пример у Даниэля Каннемана связан с сопоставлением теорий, - это то же модели, вернее, системы моделей.

Ни теория перспектив, ни теория полезности не могут также справиться с сожалением. Обе теории содержат допущение, что доступные варианты при выборе оцениваются независимо друг от друга и затем выбирается вариант, имеющий высшую ценность. Это допущение ошибочно, как показывают следующие примеры:

• Задача 6. Выберите между 90 %-ным шансом выиграть миллион долларов и гарантированным получением 50 долларов.
• Задача 7. Выберите между 90 %-ным шансом выиграть миллион долларов и гарантированным получением 150 000 долларов.

Сравните ожидаемую горечь в случае выбора игры — и проигрыша — в двух вариантах. Проиграть неприятно в обоих случаях, но к потенциальной горечи в Задаче 7 примешивается понимание того, что, если выбрать игру и проиграть, вы пожалеете о своей «жадности», из-за которой упустили 150 тысяч долларов. При сожалении восприятие исхода зависит от варианта, который вы могли выбрать, но не выбрали.

Некоторые экономисты и психологи предлагают модели принятия решений, основанные на чувствах сожаления и разочарования. Справедливости ради нужно сказать, что эти модели менее влиятельны, чем теория перспектив, и причина этого весьма поучительна. Чувства сожаления и разочарования реальны, и люди, принимая решения, безусловно, предвосхищают их. Проблема в том, что теории сожаления редко позволяют делать прогнозы, которые подняли бы их над теорией перспектив, обладающей преимуществом простоты. Сложность теории перспектив легче принять в сравнении с теорией ожидаемой полезности, поскольку она предсказывает факты, которые теория ожидаемой полезности объяснить не может.

Для успеха теории недостаточно более богатых и реалистичных допущений. Теории служат инструментарием для ученых, которые не желают взваливать на себя лишний груз: новые инструменты должны приносить большую пользу. Научные работники приняли теорию перспектив не потому, что она «верна», а потому, что понятия, добавленные ею к теории полезности (особенно точка отсчета и неприятие потерь), стоили затраченных усилий; они помогли делать новые предсказания, которые сбывались. Нам повезло.