UDC 658.7:159.9
DOI: https://doi.org/10.46783/smart-scm/2023-21-3
JEL Classification: D 11, D 81, L90, М 14
JEL Classification: D 11, D 81, L90, М 14
Received: 06 October 2023
-
Shchekhovska L.F. Senior Lecturer of Logistics Department of National Aviation University
Ukraine - ORCID: 0000–0002–6119–166X
- Web of Science ResearcherID: GXG-7221-2022
- Scopus author id: -
Anotation: This article provides new insights into behavioral implications based on biases and heuristics in SCRM. It is argued that biases and heuristics will play an even greater role in SCRM as the rising complexity of risk management systems has increasingly overstrained the cognitive abilities of decision-makers. The main contribution and central finding of the article is the presentation of a wide array of behavioral implications of the selected biases and heuristics for SCRM. It is differentiated between four major SCRM processes: risk identification, risk assessment, risk treatment, and risk monitoring. Focusing on each process individually allows for a dedicated and in-depth presentation of the behavioral implications in SCRM. It is stated that risk identification, where biases and heuristics such as confirmation bias and the availability heuristics can lead to a skewed identification of risks, resulting in omitted risks or the selection of irrelevant risks. In risk assessment, the behavioral implications can be equally severe with the consequence of incorrectly assessing the impact and probability of risks as caused for example through the availability heuristic or representative heuristic. The risk treatment is equally prone to biases and heuristics, as for example loss aversion or planning fallacy can lead to over- or underinvesting in risk treatments as well as wrong estimates about the required costs and effort. The risk monitoring is impacted through biases and heuristics such as the anchoring and adjustment heuristic or the confirmation bias, due to which risk managers carry out insufficient or unnecessary adjustments regarding their risk management system.
Keywords: supply chain, risk management, beliefs, biases, heuristics, behavior, risk identification, risk assessment, cognitive capabilities, decision-making
Анотація: Ця стаття висвітлює проблему розуміння поведінкових аспектів управління ризиками в ланцюгах постачання (SCRM). Стверджується, що упередження та евристики відіграватимуть ще більшу роль в SCRM, оскільки зростаюча складність систем управління ризиками все більше перенапружує когнітивні здібності осіб, які приймають рішення. Основним внеском і головним висновком статті є представлення широкого спектру поведінкових наслідків обраних упереджень і евристик для SCRM. В управлінні ризиками в ланцюгах постачання розрізняють чотири основні процеси: ідентифікація ризиків, оцінювання ризиків, обробка ризиків і моніторинг ризиків. Зосередження уваги на кожному процесі окремо дає змогу зробити цілеспрямовану і поглиблену презентацію поведінкових наслідків у SCRM. Стверджується, що під час ідентифікації ризиків підтверджувальні упередження й евристика доступності, можуть призвести до викривленої ідентифікації ризиків, що зумовить нехтування ризиками або концентрацію на несуттєвих ризиках. В оцінюванні ризиків поведінкові наслідки можуть бути настільки ж серйозними, як і наслідки неправильного оцінювання впливу та ймовірності ризиків, спричинені, наприклад, евристикою доступності або репрезентативності. Обробка ризиків однаково схильна до упереджень та евристик, оскільки, наприклад, уникнення втрат або помилки планування можуть призвести до надмірного або недостатнього інвестування в обробку ризиків, а також до неправильного оцінювання необхідних витрат і зусиль. На моніторинг ризиків впливають упередження та евристики, такі як евристика прив’язки та коригування або підтверджувальне упередження, через які ризик-менеджери здійснюють недостатні або непотрібні коригування своєї системи управління ризиками.
Ключові слова: ланцюг постачання, управління ризиками, переконання, упередження, евристики, поведінка, ідентифікація ризику, оцінювання ризику, когнітивні здібності, прийняття рішень
List of references
- Vasylieva T. A., Lieonov S. V., Kryvych Ya. M. Ekonomichnyi ryzyk: metody otsinky ta upravlinnia: navch. posibnyk / pid zah. red. T.A. Vasylievoi, Ya.M. Kryvych. Sumy: DVNZ «UABS NBU», 2015. 208 s.
- Kizyma T. Povedinkovi finansy u kontseptsiiakh klasychnoi ta instytutsionalnoi teorii. Svit finansiv. 2013. №3. S. 7–18
- Krykun V. A. Teoriia povedinkovoi ekonomiky v doslidzhenni ukrainskoho bankivskoho rynku za roky nezalezhnosti. Naukovyi visnyk Mizhnarodnoho humanitarnoho universytetu. 2017. S. 18–22.
- Kudinova A. V. Pidpryiemnytska povedinka ta yii modyfikatsiia v suchasnykh umovakh: dys. kand. ek. nauk: 08.01.01. Kyiv, 2006. 202 s.
- Kuzminov S. V. Subiektni otsinky yak nerynkovyi faktor rynkovoi koordynatsii: avtoref. dys. dokt. ek. nauk: 08.00.01. Dnipropetrovsk, 2013. 35 s.
- Lozhkin H. V. Komarovska V. L., Valeniuk N.Iu Ekonomichna psykholohiia: navch. posib. K.: Vydavnychyi dim «Profesional», 2008. 462 s.
- Tytenko O. A. Pryroda ekonomichnykh ta sotsialnykh superechnostei informatsiinoho suspilstva: dys. kand. ek. nauk: 08.00.01. Kyiv, 2016. 230 s.
- Benartzi Sh., Thaler R. H. Heuristics and Biases in Retirement Savings Behavior. Journal of Economic Perspectives. 2007. №. 3. pp. 81–104.
- Bendoly, E., Croson, R., Goncalves, P. and Schultz, K. L. (2010). "Bodies of knowledge for research in behavioral operations", Production and Operations Management, Vol. 19, No. 4, pp. 434–452.
- Bernardo A. E., Welch I. On the Evolution of Overconfidence and Entrepreneurs. Journal of Economics and Management Strategy. 2001. 3. P. 301-330.
- Bode, C. and Wagner, S. M. (2015). "Structural drivers of upstream supply chain complexity and the frequency of supply chain disruptions", Journal of Operations Management, Vol. 36, pp. 215–228.
- Donohue, K. and Siemsen, E. (2011). "Behavioral operations: Applications in supply chain management", in (Ed.), Wiley Encyciopedia of Operations Research and Management Science, John Wiley & Sons, Inc., pp. 1–12.
- Fiedler, K. How to study cognitive decision algorithms: The case of the priority heuristic. Judgment and Decision Making, 2010. 5(1). pp. 21–32.
- Fry M.J. Money, Interest, and Banking in Economic Development. URL: https://jhupbooks.press.jhu.edu/title/money-interest-and-banking-economic-development.
- Kahneman D. Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux. 2011. 499p.
- Kahneman D., Lovallo D. Timid Choices and Bold Forecasts: A Cognitive Perspective on Risk Taking. Management Science. 1993. 39:1. P. 17–31.
- Knight F. Risk, Uncertainty and Profit. URL: https://mises.org/sites/default/files/Risk,%20Uncertainty,%20and%20Profit_4.pdf.
- Papier, F., Thonemann, U. W. and Gully, T. (2013), "Group identity and forecast sharing in supply chains", paper presented at the Behavioral Operations Management Conference 2013, 29 June 2013, Ann Arbor, Ml, USA.
- Samuelson P. Economics: An Introductory Analysis. URL: https://archive.org/details/in.ernet.dli.2015.50126/page/n3.
HOW TO QUOTE THIS ARTICLE:
Shchekhovska L.F. (2023) “Behavioral implications in supply chain risk management”. Intellectualization of logistics and Supply Chain Management. [Online], vol.21, pp.22-32, available at: https://smart-scm.org/en/journal-21-2023/behavioral-implications-in-supply-chain-risk-management/ DOI: https://doi.org/10.46783/smart-scm/2023-21-3
