Risk aversionIn economics and finance, risk aversion is the tendency of people to prefer outcomes with low uncertainty to those outcomes with high uncertainty, even if the average outcome of the latter is equal to or higher in monetary value than the more certain outcome. Risk aversion explains the inclination to agree to a situation with a more predictable, but possibly lower payoff, rather than another situation with a highly unpredictable, but possibly higher payoff.
Ambiguity aversionIn decision theory and economics, ambiguity aversion (also known as uncertainty aversion) is a preference for known risks over unknown risks. An ambiguity-averse individual would rather choose an alternative where the probability distribution of the outcomes is known over one where the probabilities are unknown. This behavior was first introduced through the Ellsberg paradox (people prefer to bet on the outcome of an urn with 50 red and 50 black balls rather than to bet on one with 100 total balls but for which the number of black or red balls is unknown).
Prise de décisionvignette|Lorsqu'il s'agit de prendre une décision, il est bon de savoir que des situations différentes nécessitent une approche différente. Il n'y a pas de façon unique de penser/d'agir. la plupart du temps, nous errons dans l'espace du désordre, sans savoir ce qui se passe, sans savoir comment agir. Dans ce cas, nous avons tendance à entrer dans l'espace avec lequel nous nous sentons le plus à l'aise et à commencer à agir. Lorsque vous avez trouvé le Saint Graal, la solution unique pour chaque problème, vous feriez mieux de faire attention.
Théorie de l'utilité espéréeLa théorie de l'utilité espérée (aussi appelée théorie EU, de l'anglais « expected utility ») est une théorie de la décision en environnement risqué développée par John von Neumann et Oskar Morgenstern dans leur ouvrage Theory of Games and Economic Behavior (1944). Introduisons d'abord quelques notations: L'incertitude est décrite par un ensemble d'états du monde partitionné par la famille de parties (de taille ). Un élément de est appelé événement. Une variable aléatoire est une fonction qui associe à chaque un résultat noté .
Ambiguïtévignette|: on peut y voir une tête de canard ou une tête de lapin. L'ambiguïté (orthographe traditionnelle) ou ambigüité (orthographe réformée de 1990) est le caractère d'une situation, d'une perception, d'un mot ou d'une phrase dont il existe deux interprétations entre lesquelles on ne peut décider. En sémantique, un signifiant renvoie à un signifié . L'ambiguïté survient lorsque le récepteur peut hésiter entre deux signifiés. Un mot qui a plusieurs significations, une phrase qui a plusieurs analyses grammaticales possibles créent un doute que le contexte doit résoudre.
RisqueLe risque est la possibilité de survenue d'un événement indésirable, la probabilité d’occurrence d'un péril probable ou d'un aléa. Le risque est une notion complexe, de définitions multiples car d'usage multidisciplinaire. Néanmoins, il est un concept très usité depuis le , par exemple sous la forme de l'expression , notamment pour qualifier, dans le sens commun, un événement, un inconvénient qu'il est raisonnable de prévenir ou de redouter l'éventualité.
Prise de décision collectiveLa prise de décision collective (en anglais, collaborative decision making ou CDM) est une situation où des individus sont rassemblés en un groupe pour résoudre des problèmes. Selon l'idée de synergie, les décisions prises collectivement ont tendance à être plus efficaces que les décisions prises individuellement. Cependant, il existe des situations dans lesquelles les décisions prises en groupe aboutissent à un mauvais jugement. En psychologie sociale, la prise de décision collective peut être définie comme .
Théorie de la décisionLa théorie de la décision est une théorie de mathématiques appliquées ayant pour objet la prise de décision par une entité unique. (Les questions liées à la décision collective relèvent de la théorie du choix social.) La notion de décision intertemporelle découle de la prise en compte du facteur temps dans les problématiques reliant l'offre et la demande, les disponibilités et les contraintes. Ces problématiques sont celles qui découlent des combinaisons possibles entre les disponibilités et les décisions pouvant les impliquer.
Decision modelA decision model in decision theory is the starting point for a decision method within a formal (axiomatic) system. Decision models contain at least one action axiom. An action is in the form "IF is true, THEN do ". An action axiom tests a condition (antecedent) and, if the condition has been met, then (consequent) it suggests (mandates) an action: from knowledge to action. A decision model may also be a network of connected decisions, information and knowledge that represents a decision-making approach that can be used repeatedly (such as one developed using the Decision Model and Notation standard).
Théorie des perspectivesLa théorie des perspectives (en anglais : Prospect theory) est une théorie économique développée par Daniel Kahneman et Amos Tversky en 1979. Elle remet en cause la théorie de l'utilité espérée développée par John von Neumann et Oskar Morgenstern en 1944 et a valu à Daniel Kahneman le prix Nobel d'économie en 2002. Cette théorie est fondatrice de l'économie comportementale et de la finance comportementale et constitue l'une des premières théories économiques construite à partir de travaux expérimentaux.
Arbre de décisionvignette| Arbre de décision Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et sont atteintes en fonction de décisions prises à chaque étape. L'arbre de décision est un outil utilisé dans des domaines variés tels que la sécurité, la fouille de données, la médecine, etc. Il a l'avantage d'être lisible et rapide à exécuter.
Aversion pour la pertevignette|Graphique de la valeur perçue du gain et de la perte par rapport à la valeur numérique stricte du gain et de la perte : Une perte de 0,05 estperc\cuecommeuneperted′utiliteˊbeaucoupplusimportantequel′augmentationd′utiliteˊd′ungainde0,05. L'aversion pour la perte est une notion issue de l'économie comportementale, elle est un biais comportemental qui fait que les humains attachent plus d'importance à une perte qu'à un gain du même montant. Equity premium puzzleThe equity premium puzzle refers to the inability of an important class of economic models to explain the average equity risk premium (ERP) provided by a diversified portfolio of U.S. equities over that of U.S. Treasury Bills, which has been observed for more than 100 years. There is a significant disparity between returns produced by stocks compared to returns produced by government treasury bills. The equity premium puzzle addresses the difficulty in understanding and explaining this disparity.
NeuroéconomieLa neuroéconomie est une branche de recherche au croisement de l'économie et des neurosciences cognitives qui étudie l'influence des facteurs cognitifs et émotionnels dans les prises de décisions, qu'il s'agisse d'investissement, d'achat, de prise de risque ou de consommation. Elle couvre, entre autres, sous l'appellation neurofinance, la prise de décision en matière de placements et d'emprunts et aussi le neuromarketing qui utilise également des outils de pour les études de marché et le comportement des consommateurs.
Decision intelligenceDecision intelligence is an engineering discipline that augments data science with theory from social science, decision theory, and managerial science. Its application provides a framework for best practices in organizational decision-making and processes for applying machine learning at scale. The basic idea is that decisions are based on our understanding of how actions lead to outcomes. Decision intelligence is a discipline for analyzing this chain of cause and effect, and decision modeling is a visual language for representing these chains.
Decision analysisDecision analysis (DA) is the discipline comprising the philosophy, methodology, and professional practice necessary to address important decisions in a formal manner. Decision analysis includes many procedures, methods, and tools for identifying, clearly representing, and formally assessing important aspects of a decision; for prescribing a recommended course of action by applying the maximum expected-utility axiom to a well-formed representation of the decision; and for translating the formal representation of a decision and its corresponding recommendation into insight for the decision maker, and other corporate and non-corporate stakeholders.
Paradoxe d'Ellsbergvignette|Daniel Ellseberg, à l'origine du paradoxe, en 2006 Le paradoxe d'Ellsberg est un phénomène connu de la théorie de la décision. Lorsque des gens ont à choisir entre deux options, la majorité se décide pour celle dont la loi de probabilité est connue. Cela se trouve en contradiction avec le principe de la chose sûre de la théorie de la décision. Daniel Ellsberg a décrit l'expérience suivante en 1961 : Dans une urne, on place 90 boules, dont 30 sont rouges. Les boules restantes sont jaunes ou noires, leur distribution est inconnue.
Syntactic ambiguitySyntactic ambiguity, also called structural ambiguity, amphiboly or amphibology, is a situation where a sentence may be interpreted in more than one way due to ambiguous sentence structure. Syntactic ambiguity does not come from the range of meanings of single words, but from the relationship between the words and clauses of a sentence, and the sentence structure hidden behind the word order. In other words, a sentence is syntactically ambiguous when a reader or listener can reasonably interpret one sentence as having multiple possible structures.
Arbre de décision (apprentissage)L’apprentissage par arbre de décision désigne une méthode basée sur l'utilisation d'un arbre de décision comme modèle prédictif. On l'utilise notamment en fouille de données et en apprentissage automatique. Dans ces structures d'arbre, les feuilles représentent les valeurs de la variable-cible et les embranchements correspondent à des combinaisons de variables d'entrée qui mènent à ces valeurs. En analyse de décision, un arbre de décision peut être utilisé pour représenter de manière explicite les décisions réalisées et les processus qui les amènent.
