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期望理论—一种描述性模型

2011-10-20 09:06:56

期望理论—一种描述性模型

ProspectTheory–adescriptivemodel

内容:

I.价值函数(取代EUT的效用)

1.S形价值函数

2.损益的边际递减效应

3.损失的“突出”

II.决策权重(取代EUT的概率)

1.π函数

2.确定性效应

3.小概率偏重

III.期望价值的计算

IV.有提示的练习

译注:EUT(ExpectedUtilityTheory),预期效用理论。

 

期望理论(PT)--描述分析

I.价值函数

1.S形价值函数

2.损益的边际递减效应

(1)大笔亏损比逐笔亏损更容易承受。

(2)逐笔赢利比大笔赢利更令人愉快。

例如:你会愿意马上付掉所有的账单,但是希望在连续几天内陆续收到生日礼物。

3.损失的“突出”

(1)与赢得500美元的良好感觉相比,亏损500美元的感觉更糟糕。

(2)在损失和收益不同的域内,人们对风险的态度会发生变化。

·下凹收益曲线:风险厌恶(risk-aversion)。

A.确定赢8美元;

B.50:50的赌博,赢了得20美元,输了一分钱没有。

偏好A。

·上凸亏损曲线:风险追求(risk-seeking)。

A.确定输8美元;

B.50:50的赌博,输了亏20美元,赢了一分钱不亏。

偏好B。

短期适应:考虑如“懊悔”这类原因。

长期适应:根据EUT,长期无法适应。如果是根据进化论,那么,或许长期可以适应。

·EUT—决策策略已经预期了很多决策的不同结果。如果玩很多次并不会使你的收入最大化。

EV(确定赢8美元)=$8

EV(50:50赢20美元)=0.5*20美元+0.5*0美元=10美元。

·进化论。如果生存取决于避免灾难性损失,我们可能就会变得对损失(而不是收益)过度敏感。

(3)损失厌恶—避免确定的损失。

·捐赠效应

·现状偏见

·沉没成本偏见

·不过,支付“保险费”是一种购买证券的行为。价值函数重构进入收益域。(Slovic,Fischhoff,&Lichtenstein,1982)。

II.决策权重—π函数

用于说明我们如何解释或转换概率。

1.π函数假说

 

2.确定性效应(Certaintyeffect)

(1)ETU(预期效用理论):概率10%的变动在分布区间内处处相同。

举例:p=0.4至p=0.5,p=0.9至p=1.0与p=0.0p=0.1是相同的。

(2)PT(期望理论):确定性效应

·由p=0.4至p=0.5这10%的变化是微不足道的。

·确定性收益非常吸引力。

由p=0.9至p=1.0这10%的变化效力很大。

·确定性损失非常缺乏吸引力。

由p=0.0至p=0.1这10%的变化效力很大。

3.π函数的提示

(1)非常小的概率被偏重。

·彩票

·“Jerry和我不打算去欧洲,这都是因为恐怖分子。”

·与已知的HIV携带者发生感染艾滋病的概率是p=0.002(如果一年内每天都发生接触,概率将提升至p=0.5)(Paulos,1988)。

(2)非常大的概率被低估。

·神经外科手术有80%的成功率。

III.期望价值的计算

1.计算公式同预期效用理论(EUT):

   

2.对规范化标准信赖仍然存在问题,尤其是概率等。

3.对决策的更好描述。

4.提醒我们ETU可能是一种规范。

IV.有提示的练习

提示:

1.是否涉及小概率或大概率?

用π函数解释,并考虑概率的高估或低估现象。

2.是否有确定性效应?

用π函数解释。

3.决策是落在损失域还是收益域中?问题的构架(Framing)是否使人们认为,决策对于一种构架是在损失域,对于另一种构架则是在收益域?

用价值函数解释,并考虑损失比收益“突出(loomlarger)”的心理因素。

4.是否有现状偏见(statusque)?

用价值函数解释,比起同样大小的收益显得更突出。

5.在问题的构架中,是否会导致人们不同的主题计算(即心理会计,mentalaccounting)?

用价值函数的斜率解释(即,边际递减效应)。

令狐大葱译,2002/12/24

更正:

·与已知的HIV携带者发生接触而感染艾滋病的概率p=0.002(如果一年内每天都发生接触,概率将提升至p=0.5)(Paulos,1988)。

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