借助模拟体验理解投资问题
现在，我们来考虑一个更复杂一点的投资问题，其中，对结果Y构成影响的可能投资选项有三个（分别为X1，X2和X3），而不是只有一个。下面的界面让决策者输入自己的选择，可以是X1，X2或X3。当用户点击“模拟”键时，模型就会根据对可获得数据的分析模拟出相应的Y。用户可以随心所欲地多次设定输入项，想获得多少模拟结果便得到多少。
此处显示的模拟程序可记录先前的输入项和结果。这可以让用户在众多结果中选取若干子样本（即“模拟所得Y”一栏中的加黑部分）并获得所选子样本的平均值。（“重置”键可清除之前所有模拟数据）如此，用户不仅能通过制定决策并体验其结果而获得洞见，还可借此收集关于自身战略平均效果的信息。用户还可以根据所选子样本构建柱状图，体现模拟结果的出现频率，从而直观地显示可能结果的分布情况。
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模拟体验法调动了我们与生俱来的将复杂信息转化为可行动知识的能力。这种方法的关键是使得决策者能够借助模拟手段多次亲历问题情境。（ 参见副栏“借助模拟体验理解投资问题” ）模拟体验法的实际运用包含四个要素。
设计模拟模型
关于如何设计并使用模拟体验，我们有以下几条建议。
• 应当采用用户友好的交互界面，互动成本不应太高。
• 决策者应被告知，模拟体验是一种沟通工具；它帮助人们理解分析结果，但并不能提高分析的可靠性。
• 应当对决策者给予辅导，让他们了解模拟模型的工作原理，以及它是如何根据输入项计算出结果的。
• 应当给决策者留出一定时间，供他们与模拟模型互动，按自己的步调做出决定。
• 模拟模型中应当包含不确定性。例如，当过程中包含随机性的时候，应当允许决策者体验同一输入项带来的多种不同结果。
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分析 运用可获得的数据进行分析，通常情况下，分析师可以根据这些数据做出相关描述或画出示意图。
模拟 分析师根据分析结果创建一个模拟模型，而不是按照通常情况做出描述或画出示意图。
互动 决策者与模拟模型互动，他们可以把预想的行动方案输入模型，观察后续结果。
体验 决策者可以通过改变输入项来进行实验。这样他们想体验多少种结果就能体验多少，只要改变输入项即可。高管基于统计分析得出自身行动的可能后果，获得经验证据。
研究证明，在问题很难处理、充满不确定性的情况下，这种方法确实有效。例如，《消费者研究杂志》（Journal of Consumer Research）刊登的一篇文章指出，当个人以互动方式看到自己未来可能享受的福利待遇时，便会做出更明智的退休计划。苏黎世大学（University of Zurich）的研究人员发现，模拟体验有助于投资者准确认清自身投资的潜在风险与收益。《管理科学》杂志（Management Science）近期发表的一篇文章指出，银行可以采用此类沟通方法帮助客户准确看清各种投资产品的相关风险。麻省理工学院（MIT）斯隆管理学院Jay W. Forrester管理学教席教授兼MIT系统动力学研究小组主任约翰·斯特曼（John Sterman）则论证说，有关气候变化的争论中包含若干重要的误解——他通过模拟可行的情境，成功消除了上述误解。
我们在研究中发现，人们在评估自己在竞争中取胜的机会和做出市场进入决策时，常会遇到困难，不过模拟这些情境可以提高相关评估和决策的质量。此外，模拟体验明显有助于纠正判断偏差——比如，在概率报告中忽视基准利率的情况。
于是，出现了一批像概率管理公司（Probability Management Inc.）这样的先驱者，这是一家非营利组织，致力于使用开源性决策支持工具提高对不确定性的沟通。他们试图把上述研究结果运用于实践，采用基于模拟的沟通手段改善现实中的管理决策和公共政策。（ 参见副栏“设计模拟模型” ）
目前已有若干软件包问世，为各种决策情境下创建形形色色的模拟模型提供了必要的工具。其中最突出的有甲骨文公司（Oracle）的 Crystal Ball、Frontline Systems公司的Risk Solver Platform和Lumina公司的Analytica软件。普通人只需要稍具编程知识，也可以使用MATLAB或C++等平台从无到有地创建自己的模拟模型。当然，如果决策问题相对简单，微软的Excel软件也是个方便的选择。
模拟体验法也不是没有缺陷和盲点。例如，如果决策者模拟的仅仅是一小组体验，那么所得到的直觉洞察便有可能受制于抽样变异性。其补救方法是，针对相同输入项进行大量观察，随后形成对不确定性的认识。最后，与其他所有沟通方法一样，模拟体验法有效的前提是其分析准确无误、没有偏差。倘若分析中存在盲点，那么据此做出的描述、图解和模拟体验也都将存在缺陷。
精确的错误vs.大体的正确
拜电脑科技的进步所赐，我们几乎能够模拟任何场景。然而，这并不意味着我们应当采用这种方法来解决所有问题。对于涉及简单概率问题的情形，运用描述法或图示法可能是更明智的选择。不过，随着复杂性和不确定性增加，模拟体验可以帮助经理人更好地理解统计信息，从而做出更好的决策，无论他们的统计知识水平是高还是低。我们不是要用模拟体验法完全替代原有的方法，而是希望在适当情况下用模拟体验法辅助描述法和图示法。
那么，人们不禁要问，为什么模拟体验法极少见诸医疗、投资选项、养老金计划、保险方案等领域的重要决策呢? 毕竟，模拟技术并不是什么新生事物。事实上，模拟技术在所有工程设计过程中一直发挥着至关重要的作用。问题在于，模拟技术向来主要被视为一种复杂的统计分析工具，而不是传达结果的手段。
造成这种现象的原因主要有两个。首先是技术原因：创建模拟模型需要一定成本。因此，分析师们运用统计软件的各种功能来生成描述或图示会相对容易。另一个更重要的原因是，模拟模型给出的结论较为模糊。它的界面让你提供输入项，模拟分析过程，并观察相关结果，并不给你指出确切的答案。你必须在体验模拟结果的过程中自行做出决断。我们通常不喜欢这种模糊的方法，尤其是当事关重大决策的时候。我们寻求完美的解决方案——告诉我们具体采取怎样的行动，来达到预想的目的。作为管理者、政治家和个体决策者，我们更偏爱直接获得正确答案。
然而，不确定性的存在意味着明智的做法是不去寻求快速解决方案。没有哪种决策的结果是完全可预见的。无论在商业还是生活领域中，很多情况都取决于机遇。过分倚赖概率推算，不可避免地会令我们高估自己准确预测结果的能力。这种错觉会导致我们对重要问题得出精确但错误的结论。
模拟体验通过让决策者切身感觉最可能的答案，从而对抗上述倾向。借用美国已故著名数学家约翰·图基（John W. Tukey）的一句话来说：“针对正确的问题给出近似的、模糊的答案，要大大好于对错误的问题给出精确的答案。”
■翻译：石小竹
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作者简介： 罗宾·霍格思，西班牙庞培法布拉大学（Universitat Pompeu Fabra）经济与商业荣誉退休教授。埃姆雷· 索耶， 土耳其沃兹耶因大学（ zye in University）商务判断与决策助理教授。
The End