<!-- google_ad_client = "pub-2416224910262877"; google_ad_width = 728; google_ad_height = 90; google_ad_format = "728x90_as"; google_ad_channel = ""; google_color_border = "E1771E"; google_color_bg = "FFFFFF"; google_color_link = "0000FF"; google_color_text = "000000"; google_color_url = "008000"; // -->
现实生活中有许多证据表明,不仅风险下的判断过程,就连决策过程也系统地偏离了传统经济学的基本假设。特别值得注意的是,许多风险下的决策明显地违背了预期效用理论的预测结果。早在1953年,Maurice Allais[1]率先指出风险下的决策偏离预期效用理论这一事实,也就是所谓的“阿利斯难题”(Allais paradox),并凭借此发现获得了1988年度的诺贝尔经济学奖。具体而言,给定两个选择:a是无任何风险的3000元收益;b是参加一个抽奖:以80%的概率赢得4000元,但20%的概率一无所获。大部分的被试都会选择a而放弃b。但是,当被试面临另外两个选择:c是25%概率获得3000元(75%的概率得到零);d是20%的概率得到4000元(80%的概率得到零),大部分人却会选择d而放弃c。被试所做的选择明显地违背了预期效用理论中的替换原理(注:具体而言,替换原理是指当决策者面临两个选择A和B时,如果决策者选择A而放弃B,则对任何选择C,决策者会选择概率组合pA+(1-p)C而放弃pB+(1-p)C。),因为选择c和d相对于选择a和b仅对概率的取值进行了同比例的压缩(从100%到25%及从80%到20%),但人们却做出了前后截然相反的抉择。Kahneman在此基础上进一步提供了大量的证据表明,决策过程往往与预期效用理论背道而驰(详见Kahneman和Tversky于1979[9],1991[18]和1992[19]年发表的系列论文)。Kahneman另外一个突出的发现是:相比于结果的绝对数值而言,人们通常对结果相对于一个参考水平的偏离程度更敏感。这种侧重于变化而非绝对水平的倾向与心理学的认知法则是一致的。也就是说,相对于外界条件(例如:光和温度等等)的绝对水平而言,人们对外界条件的变化更敏感。另外,人们对损失的痛恨程度往往大于收益所能带来的喜悦程度。换言之,一笔损失给人带来的痛苦大于等值的收益带来的快乐。Tversky和Kahneman在1992年的研究中发现,人们通常需要两倍于损失的收益才能弥补损失所带来的痛苦。这种损失和收益对人心理的的不对称影响就是所谓的“损失规避”。人们通常不屑参与小数额的博彩,例如,以零成本和50%-50%的机率赢取12元或输掉10元。但大额的博彩却对很多人有强烈的吸引力,而这种对大数额的风险追逐行为是传统的经济学分析所不能解释的,因为传统经济学是建立在风险规避假设(risk aversion)基础上的(注:给定两种选择A和B,A是一个期望值为x,有风险的(例如,50%的概率赢得2x,但50%的概率一无所获);B是赢取无风险的收益x。如果决策者认为A和B具有同样的吸引力,我们定义他为风险中性(risk neutral)。如果决策者选择B而非A,则为风险规避(risk averse)。如果决策者选择A而非B,我们定义他为风险追逐(risk-loving)。)。例如,Kahneman和Tversky在他们1979年的研究中发现[8],10个被试中有7个人选择以25%的概率损失6000元,而非以50%的概率同等可能地损失4000元或2000元(意即各25%)。因为我们知道两种选择的期望值完全相同,而前者有更大的风险。如果人们是传统意义上的风险规避,则不应该观察到上述的结果。
来源:
http://info.psychcn.com/psyhistory/200502/1650311539.shtml
其他文章:
<!-- google_ad_client = "pub-2416224910262877"; google_ad_width = 728; google_ad_height = 90; google_ad_format = "728x90_as"; google_ad_channel = ""; google_color_border = "FFFFFF"; google_color_bg = "FFFFFF"; google_color_link = "0000FF"; google_color_text = "000000"; google_color_url = "008000"; // -->