コーチングプラクティス： リスクを調整した期待値の考え方

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役立つかもしれないプラクティス

1. 大きな賭け金についてはリスク回避を反映して生の期待値を調整する
   すべてを失う確率50%は、確実な50%の損失とは同等ではない――自分の実際のリスク許容度に合わせて調整する。
   期待値思考:不確実性の中で決断する
2. 不快に感じるときでも正の期待値の決断を受け入れる
   期待値が明確に正であれば、たとえほとんどの個別の結果が損失であっても、その決断を取る。
   期待値思考:不確実性の中で決断する
3. 期待値思考:不確実性の中で決断する
   期待値思考は、それぞれの起こりうる結果にその確率を掛け合わせて総和を取り、決断の平均的な見返りを表す単一の数字を導き出す。これは意思決定理論に十分根ざした、不確実性のもとでの合理的な意思決定の数学的基盤であるが、現実的な限界もある:確率はしばしば不確かであり、結果は必ずしも定量化できるとは限らず、生の期待値は正当なリスク回避を無視してしまう。
4. 曖昧さを伴う高リスクで不可逆的な決断にはマキシミン推論を使う
   最悪の起こりうる結果が最も生き延びられる選択肢を選ぶ——期待値を計算できないときには、下限を最適化する。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
5. 非対称な上振れ――大きな潜在利得、小さな限定的損失――を持つ決断を探す
   最悪のケースが有限で小さく、最良のケースが大きく上限のない状況を探す。
   期待値思考:不確実性の中で決断する
6. 複数のシナリオに対して引き出し計画をストレステストする
   退職前に、平均だけでなく最悪の歴史的期間に対して計画を実行してみる。
   4パーセントルール 実践ガイド
7. 曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
   曖昧さ回避とは、Daniel Ellsbergの1961年のパラドックスによって実証された、既知の確率を持つ賭けを未知の確率を持つ賭けよりも好む傾向のことです——たとえ期待値が同じであっても、あるいは未知の選択肢の方が実際には良い場合でさえもです。これはナイト流の不確実性への不快感によって駆動され、なじみのない、しかし潜在的に価値の高い機会から人々を体系的に遠ざけてしまいます。
8. 不公平な曖昧さプレミアムを要求していないか確認する
   同等の既知のオッズのリスクなら何を受け入れるかを見積もる——未知のオッズに対する基準がはるかに高いなら、そのギャップがバイアスである。
   曖昧さ回避——なぜ未知のオッズは悪いオッズよりも悪く感じられるのか
9. 上振れを追う前に下振れを守る
   現実的な最悪の結果は何かを問い、上振れを評価する前にそれを生き延びられることを確認する。
   安全域
10. 専門的なリスク見積もりを求めつつ、価値観が正当に異なる部分を注記する
    技術的な確率見積もりを使ってリスク認識を地に足のついたものにしながら、一部のリスクについての意見の相違は事実ではなく価値観に基づくものであることを認める。
    感情ヒューリスティック——感情が事実の代わりになるとき

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