🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

The role of behavioral economics in the management decision-making process.

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In the context of the growing complexity of the management environment and the increasing speed of strategic decision-making, traditional models of rational choice demonstrate their limitations. In this regard, the author of this work analyzes the influence of behavioral economics on the processes of corporate governance, which is particularly relevant in the context of the need to develop more realistic decision-making models. The purpose of the study is to systematize key cognitive biases that affect managerial decisions and to develop practical mechanisms for their minimization. The subject of the research is the influence of behavioral economics on the processes of managerial decision-making in corporate governance, including the analysis of key cognitive biases and the development of mechanisms for their minimization. Aspects such as bounded rationality, prospect theory, the anchoring effect, and groupthink are examined, along with their manifestations in the context of digital transformation and uncertainty. The methodological basis of the article combines theoretical analysis of the fundamental concepts of behavioral economics (bounded rationality by H. Simon, prospect theory by D. Kahneman and A. Tversky) with a detailed study of practical cases of international and Russian corporations. The author pays special attention to the comparative analysis of the effectiveness of various approaches to overcoming cognitive errors in strategic management. The research has revealed systematic patterns in the emergence of cognitive biases in strategic management and has proposed practical tools for overcoming them, such as KPIs for cognitive efficiency and digital monitoring systems for behavioral risks. The scientific novelty lies in the adaptation of international experience to Russian conditions and the development of recommendations for integrating the principles of behavioral economics into corporate governance. The study makes a significant contribution to the development of behavioral economics by offering an original typology of cognitive biases and their impact on managerial decisions. Innovative mechanisms for minimizing behavioral errors have been developed, including the "extreme scenarios" method, cognitive pricing algorithms, and behavioral risk monitoring systems based on artificial intelligence. The scientific novelty also lies in the adaptation of foreign practices to Russian corporate governance, as evidenced by successful cases of companies such as Sberbank and X5 Retail Group. The results of the research demonstrate that the integration of behavioral tools into management processes contributes to improving the quality of decisions, reducing strategic risks, and strengthening corporate resilience in the context of the digital economy.

References

  1. Гусева Е. А., Майзель А. И. Философия новой экономической парадигмы // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2021. – № 3 (129). – С. 12-17. EDN: FUCNPS.
  2. Mackie L., Bagassi M. Problem solving, bounded rationality, and the puzzle of thinking // Elgar Companion to Herbert Simon. – 2024. – P. 228-245.
  3. Berry C., Kees J., Burton S. Satisficing responses and data quality in marketing: Measurement and impact on objective knowledge // Journal of Marketing Theory and Practice. – 2025. – Vol. 33. – No. 1. – P. 11-28.
  4. Cristofaro M. et al. Unfolding the resilience of small and medium enterprises // Journal of Management & Organization. – 2024. – Vol. 30. – No. 3. – P. 490-520.
  5. Кукса О. А., Панков Д. А., Стефанович Л. И. Поведенческая парадигма в экономике и финансах // Экономика и банки. – 2024. – № 2. – С. 48-55. EDN: WVHXTL.
  6. Bleichrodt H. Reference dependence, loss aversion, and the endowment effect // Behavioural Economics. – 2025. – P. 125-149.
  7. Carter L., Liu D. The role of anchoring effect in AI-assisted decisions // International Journal of Information Management. – 2025. – Vol. 82. – P. 102875. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2025.102875 EDN: HJDDSO.
  8. Garahmani E., Joyce J., Lechner S. Mitigating confirmation bias in SMS // 2024 Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference (ICNS). – 2024. – P. 1-11.
  9. Диденко В. Ю. Учет поведенческой иррациональности финансовых решений в моделях финансового поведения населения при формировании денежно-кредитной политики // AlterEconomics. – 2023. – Т. 20. – № 1. – С. 271-290. doi: 10.31063/AlterEconomics/2023.20-1.13 EDN: MILHUF.
  10. Ranjan R. Behavioral finance in banking // Asian Journal of Economics, Business and Accounting. – 2025. – Vol. 25. – No. 1. – P. 374-386. doi: 10.9734/ajeba/2025/v25i11657 EDN: CJUOBI.
  11. Гуськов А. А., Скрыпник Д. В. Инвестиционные стратегии и их влияние // ЭФО: Экономика. Финансы. Общество. – 2024. – № 2 (10). – С. 37-51. doi: 10.24412/2782-4845-2024-10-37-51 EDN: ENNHKQ.
  12. Vuori T. O., Tushman M. L. Strategic decisions at platform transitions // Strategic Management Journal. – 2024. – Vol. 45. – No. 10. – P. 2018-2062.
  13. Rathod M. M. Operational risks – Cases for banks // Vinimaya. – 2021. – Vol. 42. – No. 3. – P. 5-31.
  14. Abatecola G., Caputo A., Cristofaro M. Cognitive biases in managerial decision-making // Journal of Management Development. – 2018. – Vol. 37. – No. 5. – P. 409-424.
  15. Волкодавова Е. В. Роль поведенческих финансов в стратегии развития бизнеса // Фундаментальные исследования. – 2024. – № 6. – С. 36-42. doi: 10.17513/fr.43625 EDN: FORVKM.
  16. Lin R., Ma L., Zhang W. An interview study exploring Tesla drivers' behavioural adaptation // Applied Ergonomics. – 2018. – Vol. 72. – P. 37-47.
  17. Hersing W. S. Managing cognitive bias in safety decision making: Application of emotional intelligence competencies // Journal of Space Safety Engineering. – 2017. – Vol. 4. – No. 3-4. – P. 124-128.
  18. Liu Y. et al. A comprehensive analysis of Tesla // 2022 2nd International Conference on Financial Management and Economic Transition (FMET 2022). – 2022. – P. 344-356.
  19. Смирнов В. Д. О стратегической цели фирмы и способах ее достижения // Теоретическая экономика. – 2022. – № 8 (92). – С. 60-73. doi: 10.52957/22213260_2022_8_60 EDN: GFGSHQ.
  20. Yang K. et al. Uncertainties in onboard algorithms for autonomous vehicles: Challenges, mitigation, and perspectives // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2023. – Т. 24. – № 9. – С. 8963-8987. doi: 10.1109/tits.2023.3270887 EDN: MASQYG.
  21. Zhao Y. et al. Behavioral decision-making and safety verification approaches for autonomous driving system in extreme scenarios // Journal of Systems and Software. – 2025. – Т. 226. – С. 112385.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».