Daniel Kahneman y Amos Tversky llamó sus estudios de cómo la gente maneja riesgo y la teoría de la perspectiva de la incertidumbre por ninguna otra razón que ése él es un pegadizo, atención-consiguiendo nombre. Esto está como el Bellman de Richard que llama su algoritmo de la programación dinámica de la toma de decisión gradual porque la programación era un asunto caliente que él elegía en ese entonces una etiqueta. La teoría de Kahneman y de Tversky, desarrollada sobre períodos de treinta año, es sin embargo altamente importante en la economía y especialmente en la economía financiera. En Daniel 2002 Kahneman compartió el premio Nobel en la economía pero desafortunadamente los Amos Tversky habían muerto para ese punto y no consiguieron su parte de la fama.

Kahneman y Tversky comenzaron su investigación a investigar anomalías y contradicciones evidentes en comportamiento humano. Los temas cuando estaban ofrecidos una opción formulada en una forma pudieron exhibir la riesgo-aversión pero cuando offerred esencialmente la misma opción formulada de una diversa manera pudo exhibir comportamiento riesgo-que buscaba. Por ejemplo, como Kahneman dice, la gente puede conducir a través de ciudad para ahorrar $5 en una calculadora $15 pero para no conducir a través de ciudad para ahorrar $5 en una capa $125.

Un resultado muy importante del trabajo de Kahneman y de Tversky está demostrando que las actitudes de la gente hacia riesgos referentes a aumentos pueden ser absolutamente diferentes de sus actitudes hacia riesgos referentes a pérdidas. Por ejemplo, cuando está dada una opción entre conseguir $1000 con certeza o tener una ocasión del 50% de conseguir $2500 que pueden manar elige los ciertos $1000 preferentemente a la ocasión incierta de conseguir $2500 aun cuando la expectativa matemática de la opción incierta es $1250. Ésta es una actitud perfectamente razonable que se describe como riesgo-aversión. Pero Kahneman y Tversky encontraron que la misma gente cuando está enfrentada con cierta pérdida de $1000 contra una ocasión del 50% de ninguna pérdida o una pérdida $2500 elige a menudo el alternativa aventurado. Esto se llama comportamiento riesgo-que busca. Esto no es necesariamente irracional pero es importante que los analistas reconozcan la asimetría de opciones humanas.

Peter Bernstein cita un experimento de Richard Thaler en quien dijeron el estudiante para asumir que él acababan de ganar $30 y fue ofrecido un moneda-PAA sobre el cual él ganaría o perdería $9. Setenta por ciento de los estudiantes optaron por moneda-mueven de un tirón. Cuando ofrecieron otros estudiantes $30 para seguro contra moneda-mueven de un tirón en cuál consiguieron $21 o a $39 por proporción mucho más pequeña, los 43%, optados por moneda-mueven de un tirón.

Algunos de los problemas de interpretar comportamiento humano frente a riesgo tienen que hacer con el problema de la gente que toma decisiones en base de gravámenes subjetivos de las probabilidades que pueden ser absolutamente diferentes de las probabilidades objetivas o verdaderas. Los acontecimientos de la probabilidad pequeña que nunca han ocurrido antes de que pueda ser determinado como teniendo una probabilidad de cero en la toma de decisión, solamente éste es conduce a las tragedias en las cuales la gente que el hallazgo ella ha estado jugando el roulette ruso sin incluso que sabía ella está haciendo tan. Las probabilidades pequeñas agregan para arriba cuando las ocasiones se toman en varias ocasiones. Una calculadora se proporciona aquí para demostrar la probabilidad de evitar un peligro dado la probabilidad y el número de las repeticiones del riesgo. Un fenómeno notable es qué sucede a la probabilidad de evitar un acontecimiento pequeño cuando se aumenta la probabilidad, opinión del riesgo doblada. Por ejemplo, suponga que la probabilidad de la participación en un accidente del automóvil en cualquier un viaje es 0.0001. En 2000 viajes la probabilidad de la participación en un accidente es cerca de 0.82. Si la probabilidad de la participación en un accidente se dobla a 0.0002, quizás como resultado de conducir comportamiento, la probabilidad que no es implicada en un accidente en 2000 viajes cae a 0.67. Si la probabilidad de la participación en un accidente en un viaje fue triplicada a 0.0003 la probabilidad de evitar un accidente en 2000 viajes baja a partir la 0.82 a 0.55. El punto es que mientras que se parecen las probabilidades de 0.0001 y 0.0003 así que pequeño en cuanto a sea insignificante allí no son realmente cero y allí no son muchos de la diferencia entre 0.0001 y 0.0003.

La familia de Kennedy se parece plagada por tragedia pero cualquier revisión de su comportamiento indica que son perceptiblemente más altas que los risk-takers medios y que mientras que la mayor parte del tiempo están unscathed por los riesgos las probabilidades son que las repeticiones frecuentes de los ensayos darán lugar a las tragedias para la familia.

Informes de Peter Bernstein algunos resultados interesantes de un estudio de Tversky de la gente, en este caso 120 graduados de Stanford, estimaciones de la probabilidad de morir de varias causas.

El antedicho representa la estimación de la probabilidad de un grupo en el estudio. Natural contra causas artificiales no pidió otro grupo estimar las probabilidades para las causas separadas sino solamente la probabilidad de la muerte. La estimación de la probabilidad de una muerte natural de este segundo grupo era 0.58, baja perceptiblemente que cuando los temas consideraban cada causa por separado. Estimación la segunda del grupo de una muerte artificial era 0.32, baja otra vez perceptiblemente que para el primer grupo. El aspecto más notable de las estimaciones es que los temas subestimaron perceptiblemente las probabilidades para las causas naturales y sobrestimaron sumamente las probabilidades para las causas artificiales. Esto indica que la gente da probablemente más atención a la preocupación de los peligros artificiales y no bastante a los peligros naturales.

Fuente:

Peter Bernstein, contra los dioses: La historia notable del riesgo, de Juan Wiley y de Sons, Nueva York, 1996.