Lue laskennallisen ennustamisen rajoitteita käsittelevän blogin alkuosa täältä.
Käytännön maailma vai täydellinen maailma?
Tyypillinen esimerkki liian monimutkaisesta ratkaisusta ennustamisessa on Nobelin palkinnon saanut Markowitzin portfolioteoria. Tämä malli pyrkii löytämään parhaimman mahdollisen ratkaisun osakesalkun hajautukseen.
Moni pankki käyttää tätä mallia asiakkaidensa säästöjen hajauttamisessa. Ja se sopiikin erittäin hyvin menneeseen historiadataan. Mitä pitempi historiadata, sen paremmin Markowitzin malli optimoi salkun riskin ja tuoton välisen suhteen.
Ongelma on siinä, että Markowitzin malli toimii täydellisessä maailmassa, jossa riski voidaan kokonaan laskea. Mutta kun mukaan astuu riittävä annos tietymättömyyttä, malli ei enää toimikaan parhaiten. Se ennustaa kyllä loistavasti historiaa, jonka jo tunnemme, mutta vähemmän loistavasti tulevaisuutta.
Laskennallisesti Markowitzin malli alkaa nousta pelkän kolikonheiton yläpuolelle vasta noin 500 vuoden jälkeen, kun sijoituskohteena on noin 50 rahastoa. Jos mukaan lasketaan pankin ”aktiivisesta salkunhoidosta” laskuttamat kulut, odotusarvo on todennäköisesti negatiivinen – ellet aio elää todella pitkää elämää!
Markowitzin portfolioteoria on hyvä esimerkki liian datalähtöisestä ratkaisusta suuren tietymättömyyden maailmassa. Jos sijoitusmarkkina sisältäisi enemmän laskennallista riskiä ja vähemmän epävarmuutta, malli toimisi huomattavasti paremmin.
Markowitz itse muuten sijoitti eläkerahansa tasajaolla hajauttaen ja käytti pelkästään omaa näppituntumaa.
Tunnista tilanne
Onnistunut esimerkki hyvin erilaisessa – mutta yhtä epävarmassa – tilanteessa tehdystä ennusteesta on kapteeni Chesley Sullenbergerin tapaus vuodelta 2009, josta on tehty elokuvakin (Sully – uroteko Hudson-joella).
Tammikuisena iltapäivänä US Airwaysin lento nousi 150 matkustajan kanssa LaGuardian kentältä. Melkein heti lähdön jälkeen se törmäsi isoon hanhiparveen. Molemmat suihkumoottorit koneesta sammuivat vajaan kilometrin korkeudessa. Tämän jälkeen ainoa vaihtoehto oli yrittää liitää kone ilman moottoreita ehjänä alas.
Miehistö olisi voinut yrittää syöttää kaiken mahdollisen datan tietokoneeseen ja antaa sen laskea, pääsevätkö he takaisin lentokentälle. Tämä olisi vienyt paljon aikaa, ja tulos olisi silti ollut epävarma. Ja tällaisessa tilanteessa aikaa ei ollut.
Laskennallisen mallin sijaan he käyttivät nyrkkisääntöä, jonka mukaan kannattaa kiinnittää katse lennonjohtotorniin. Jos torni nousee tuulilasilla, ei kone pysty liitämään perille. Ja vastaavasti piste, jonka yli lennetään, laskeutuu tuulilasilla.
Valitettavasti lennonjohtotorni näytti nousevan tuulilasissa. Tämä tarkoitti sitä, että vauhti ei riitä enää takaisin kentälle. Ainoaksi vaihtoehdoksi jäi pakkolasku läheisen Hudson-joen jäälle.
Lopputulos on historiaa. Kaikki matkustajat selvisivät hengissä, ja Sullenbergeristä tuli sankari. Sen sijaan lento olisi voinut päättyä toisin, jos miehistö olisi hylännyt nyrkkisääntönsä ja takertunut mekaanisesti kaikkeen mahdolliseen dataan.
Intuitio apuun
Esimerkkejä voisi nostaa esiin lisääkin, mutta olennaisinta on tilanteiden tunnistaminen. Ison tietymättömyyden tilanteessa ei kannata yrittää olla liian laskennallinen. Ja kääntäen: näppituntumaa ei kannata käyttää, jos ongelma on selkeä, aikaa riittävästi ja dataa paljon.
Mikä sitten on paras ratkaisu epämääräiseen ongelmaan? Hiukan yllättäen se on intuitio. Intuitio tarkoittaa automatisoitunutta päättelyä, jossa sovelletaan usein tiedostamatta älykkäitä nyrkkisääntöjä.
Laajaan kokemukseen perustuva intuitio on usein kaikkein paras työkalu sumeaan ongelmaan. Olennaista on se, että intuitio hyödyntää parhaita nyrkkisääntöjä, mutta myös jättää informaatiota huomiotta. Varsinkin tässä asiassa se eroaa datalähtöisistä malleista.
Intuitio ei ole hyvä ratkaisu, jos kokemusta puuttuu. Se ei siis ole itseisarvo. Mutta kokemuksen myötä syntyneet nyrkkisäännöt, havaintojen älykkäät painotukset ja epäolennaisen sivuuttaminen ovat tehokas yhdistelmä.
Vastuullinen ennustaminen
Metodina intuitiota ei useinkaan ole julkisesti helppo perustella, varsinkaan jos kysymys on asiakkaiden rahasta. Silti se tuottaa usein parhaimman tuloksen asiakkaan kannalta.
Ongelma on myös se, että silloin kun intuitiota käytetään, se täytyy erikseen rationalisoida jälkeenpäin – kukaan ei halua sanoa epäonnistumisen jälkeen, että ”en tiedä, miksi päätin näin, se vain tuntui silloin oikealta!”
Kaikista hölmöintä on tehdä laskennallinen päätös vain oman selustan turvaamiseksi, vaikka se olisi huonompi asiakkaan tai potilaan kannalta. Silti esimerkiksi USA:ssa tämä on yleistä varsinkin terveydenhuolto- ja rahoitusalalla. Oikeudenkäyntien pelossa on parempi olla yhdessä muiden kanssa väärässä kuin yksin.
Pahimmillaan sijoitusneuvoja käyttää tietoisesti huonoja ennustemalleja, koska ne ovat vakiintuneita. Tai lääkäri määrää turhia kuvauksia ja lääkkeitä, koska haluaa hoitovirheen pelossa näyttää, että kaikki mahdollinen on varmasti tehty.
Ilmiö on inhottava mutta tavallaan ymmärrettävä. Dokumenttien, laskennallisten mallien ja konsensuksen taakse voi aina paeta vastuuta. Intuition taakse ei voi, koska intuitio tarkoittaa aina omaa vastuunottoa.
