Ülo Ennuste Economics

papers and articles in wordpress

Memorandum lisaga 28.VII 14

 

 „Musta Luige“ laskumine 17.VII 14 osutus ELis juhtkonnale üldiseks šokiks – seda suuresti ilmselt administratsioonide ning  avaliku pressianalüütikute puuduliku küberneetilise riskiteooria tundmise tõttu

Nii umbes väitis Asepresident S. Kallas oma Avalduses 18.VII 14 (http://europa.eu/rapid/press-release_STATEMENT-14-232_en.htm) milles ühtlasi märkis et alates 17.VII 14 on ta kokku kutsunud juba kahel korral EACCC (Euroopa Lennunduse Riski Koordineerimise Koda). Ilmselt moodsa küberneetilise riskiteooria  rakursist oleks nimetet Koda pidanud intensiivselt aktiviseeruma ning vastavate ELi presidentuuride ning administratsioonide koordineerimisse taolises kaasuses sekkuma juba Krimmi kriisi algusest peale – ja – oleks seega tõenäoselt võinud nii 17.VII 14 lennukatastroofi sadade reisijatega EList vältida ning isegi võibolla ka leevendada Ukraina katastroofe üldisemaltki.

Tõsi küll – et D. Rumsfeld’i tuntud kontseptsioonis on antud juhul tegu „teadmatu teadmatusega“ ehk L. Zadeh’i järgi „Musta Luigega“ – seega väga küberneetiliselt (N. Winer’i 1948 mõistes ehk digitaalse makro-opereratsioonnalüüsi mõistes –  mitte kitsalt e-sidega riigi häirimise mõistes: nt 1947 Wiener kirjutas “inimese ja ühiskonna paremast mõistmisest tulenev hüve, mida uus tööala (küberneetika, üe) peaks pakkuma, võib ette jõuda ning üles kaaluda juhuslikkusest tuleneva panuse … ” N. Wiener “Küberneetika” Tallinn 1961 lk45) keeruka riskiteoreetilise kompleksprobleemiga – kuid millega tänapäeval riskiteoreetilised teavikud aitavad oluliselt lahendusi ratsionaliseerida – seda eeskätt esmase teadmatuse vähendamise vallas – vt nt värskelt statistilise otsustusteooria teooria vallast ajakirjas:

Organizational Behavior and Human Decision Processes 124 (2014) lk268–283

artiklit

„Uncovering unknown unknowns: Towards a Baconian approach
to management decision-making“ – Alberto Feduzi and Jochen Runde

a b s t r a c t
Bayesian decision theory and inference have left a deep and indelible mark on the literature on management decision-making. There is however an important issue that the machinery of classical Bayesianism (Bayes 1702-61, üe) is ill equipped to deal with, that of ‘‘unknown unknowns’’ or, in the cases in which they are actualised, what are sometimes called ‘‘Black Swans’’. This issue is closely related to the problems of constructing an appropriate state space under conditions of deficient foresight about what the future might hold, and our aim is to develop a theory and some of the practicalities of state space elaboration that aadresses these problems. Building on ideas originally put forward by Bacon (1620), we show how our approach can be used to build and explore the state space, how it may reduce the extent to which organisations are blindsided by Black Swans, and how it ameliorates various well-known cognitive biases. _ 2014 Elsevier Inc. All rights reserved.

Või nt meie Peaministri Rõivas tekstist PMis 26.VII 14 loeme:

Euroopal pole vaja end alahinnata: Venemaa on küll Euroopa Liidu jaoks väga oluline majanduspartner, kuid Venemaa majanduslik sõltuvus EList on veelgi suurem. Arvatakse, et Venemaale suunatud sanktsioonid vähendavad Euroopa sisemajanduse kogutoodangut maksimaalselt kuni 0,4 protsenti, Venemaa majandust kuni neli protsenti.“

  • taevane arm – kui „arvatakse“ siis see ei saa teadusloogiliselt antud makronäitel mitte kuidagi tõsiseltvõetavalt avalduda tuhandiku täpsusega (0,4%) – taolised anonüümsed arvamused langevad riskiteoreetiliselt tavaliselt nt +/-10% või nii ligikaudsusesse ja seda tuleb mõttekas arutelus aruka riigijuhi teksti skribeerijatel tingimata silmas pidada. Seega küberneetiliselt mõttekalt selle lõigu lõpp võiks välja näha umbes sarnaselt:

„Meie arust Venemaale suunatud sanktsioonid vähendavad ligikaudu samapalju ka ELi GDP mahtu: ilmselt mõlemale piirides: 50 kuni 100 miljardit eurot“ (arvestades et nt ELi 0,4% on absoluutmahus ligikaudselt samaväärne Venemaa 4%-ga). Ning sinna tuleks juurde lisada et ilma taolise ohverdusta ELi poolt oleks oodatavad eelolevad riskid Venemaa poolt veelgi traagilsemad (ise-enesest mõistetavalt peab ohverduste struktuur olema nii efektiivne kui ka ratsionaalne riskiteoreetiliselt arvestades).

Muideks Peaministri asi peaks olema ka hoolitseda ja aru saada et Riigil oleks pädev Teadusminister (vähemalt teise teaduskraadiga) aga mitte mingi praktikant ärikorralduse valdkonnast ja et ka Riigi poolt esitatav nominent EL Komisjoni Volinikuks oleks mingil erialal teadusloogiliselt/akadeemiliselt kompetentne (nt RB projekti planeerimisel ei olnud rahvuslikult olulistest riskiarvestustest õhkagi) jne.

Või üks viimatine briljantne näide kohaliku kvaliteetpressianalüüsi teaduslagedusest inklusiivselt määramatuse/riskiarvestuse mittemõistmisest mõttekäikudes ning teadmatusega seostatud väidetes:  https://uloennuste.wordpress.com/2014/07/26/teaduslage-pm/ – mille autor ei näi üldse teadlik olevat teaduse olemasolust.

Lisa

Bacon’i meetodi* ühe algoritmi** populariseering

Kui Bayes’liku printsiipi*** saaks lihtsustatult kirjeldada umbes järgmiselt: otsustaja/agent eeldab et teab et Mustas Kastis on punased ja valged kuulid (teab võimalikke seisundeid kuulide juhuslikul välja tõmbamisel) – kui on teadmatuses nende tulemuste osakaaludest/tõenäosusest värvide kaupa – ja selle selgitamiseks hakkab koguma teateid nt teistelt agentidelt. Kusjuures nende teadete sünteesimisel võtab subjektiivselt** arvesse teadustavate agentide usaldusväärsust. Kõik on korrektne niikaua kuni nt selgub et teadmatus on eeldatavast suurem ja et Kastis võivad olla ka hallid kuulid. Sellel momendil kui selgub et tegemist on tegelikult ka veel ühe teadmatusega (hallide kuulide olemasolu) + teadmusega nende osakaaludest – selle koha pealt Bayes’liku printsiibi õppimisloogika kukub kokku** ning mõistlikum on üle minna Bacon’i meetodi kasutamisele.

**lk273-7 oleva Bacon’i meetodi ühe rakendusalgoritmi üks äärmiselt lihtsustatud kirjeldus võiks olla järgmine: otsustajal seisavad ees nii teadaolevate võimalike reaalsete seisundite realiseerumised (nt punased ja valged) kui ka veel võimalike seni reaalselt teadmatute seisundite välja ilmumine. Bacon’lik otsustaja toimib nüüd nii et teadaolevate seisundite ja nende esinemise teadaolevate tõenäosuste alusel selgitab esialgse optimaalse käitumise/strateeriga ja selle esialgse väärtuse. Edasi püüab eksperimentaalselt konstrueerida subjektiivselt imaginaarselt võimalikke seisundeid määramatute tõenäosustega (nt olulist ootamatut kliimasoojenemist või vastasmängija käitumise ootamatut üleminekut hägusloogikale****) ning uurida nii nende mõju esialgsest väärtusest hälbimisele nii miinus kui ka pluss poole ning kulutusi mis oleks vajalikud miinuspoosete suundumuste tõkestamiseks/minimeerimiseks. Vastavalt nendele spekulatsioonidele Bacon’lik otsustaja korrigeerib oma esialgset optimaalset käitumist/strateegiat lõplikuks: mille väärtus koos riskiarvestusega peaks **järgi tõenäoselt domineerima esialgset.

P.S.: Rakenduslikult on tänapäeval taoliste küberneetiliste probleemide lahendamisel eelistavalt kasutusel meetodid mis tuginevad eeskätt mitte just otseselt statistilistel ökonomeetrilistel teooriatel – vaid eeskätt kalibreeritud stohhastilise optimeerimise printsiipidele ning opreatsionanalüüsi mudelitele vt nt:

Ülo Ennuste. 1989. Some Models of Stochastic Planning Mechanisms. – Finnish Economic Papers, 2, 2, 116 – 124:  http://www.taloustieteellinenyhdistys.fi/images/stories/fep/fep19892_3.pdf  ja

Ülo Ennuste. 2003. A Linear Planning Analysis of Institutional Structure in the Economy. In: Ülo Ennuste and Lisa Wilder (eds.) Essays in Estonian Transformation Economics, lk 41-52, Tallinn:

http://pdc.ceu.hu/archive/00001564/01/linear.PDF ja https://iweb.cerge-ei.cz/pdf/gdn/RRCII_34_paper_01.pdf

Muide küllalt komplitseeritud mudelid et lahendada ka nt riskide küberneetilise koordineerimise mehhanismide/institutsioonide optimum-disainimist nagu nt ELi ESM või EACCC vms.

*) http://en.wikipedia.org/wiki/Baconian_method

**) Alberto Feduzi and Jochen Runde. 2014. „Uncovering unknown unknowns: Towards a Baconian approach to management decision-making“ –  Organizational Behavior and Human Decision Processes. 124 (2014) lk268–283.

***) http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_probability

****) http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic

July 28, 2014 - Posted by | Uncategorized

No comments yet.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: