Продолжаем историю про принятие решений, смотрим на экономику.

Продолжаем историю про принятие решений, смотрим на экономику.

Как реальные люди принимают решения в ситуациях риска?

Крайне плохо! Вот две обзорные работы.

Есть много примеров, где стандартные модели не могли объяснить ситуацию — например, почему таксисты перерабатывают в плохие дни и мало работают в дни высокого спроса.

Первая была теория полезности — люди стараются выбрать не объективную ценность (например, деньги), а субъективную полезность (удовлетворение, счастье).

Вот ещё странный выбор. Выиграть 4500 рублей с вероятностью 20% (матожидание = 900 рублей) или выиграть 3000 рублей с вероятностью 25% (матожидание = 750 рублей).

Первая лотерея выгоднее системно, вторая — для человека, который на эти деньги что-то купит пожрать. Если прям сейчас нет 300 рублей на ужин, то второй выбор выглядит лучше.

В общем, люди хотят полезности для себя. Но чтобы считать, везде понадобились магические константы, которые сложно получить.

Тогда Канеман и Тверски разработали теорию перспектив в 79-м, получили за неё Нобелевку, а потом 30 лет наблюдали за реальной экономикой, чтобы понять, работает ли. Оказалось, работает, но есть нюанс.

База теории такая:

— Люди мыслят не в категориях абсолютного богатства (например, «у меня есть миллион рублей»), а в категориях прибыли и убытков относительно некой точки отсчёта (например, «я заработал 1000 рублей» или «я потерял 500 рублей»). Выигрыш в 10 тысяч ощущается иначе, чем проигрыш 10 тысяч, даже если ваше общее состояние — миллион.

Это самая крутая часть, потому что за 30 лет оказалось, что то, как именно люди определяют для себя «прибыль» и «убыток» в реальных жизненных ситуациях — это мрак.

Человек купил квартиру за 10 миллионов. Что для него будет убытком? Цена ниже 10 миллионов? Если она не будет дорожать быстрее банковского вклада? Суммарная доходность (с арендой) ниже банковского вклада? Прикол в том, что точкой становятся наши недавние ожидания. То, что мы ожидали получить, становится нашим нулём.

Таксисты в Нью-Йорке работают меньше в те дни, когда спрос высокий и больше — в плохие дни. Почему не работают больше в выгодные дни и меньше в обычные? Потому что у водителей есть дневная цель по заработку, и это их точка отсчёта. В хороший день они быстро достигают этой цели и уезжают домой. В плохой день они работают дольше, чтобы избежать «убытка» — заработка ниже цели.

— Потери ощущаются гораздо больнее, чем радуют выигрыши такого же размера. Боль от потери 1000 рублей сильнее, чем радость от находки 1000 рублей. Это математически бессмысленно, но люди не любят терять.

Тут самый яркий пример — эффект владения. То, что у вас уже есть, стоит дороже, чем то, чего вы могли бы купить (хотя экономически это бессмысленно). Отказ от своей вещи воспринимается как потеря, а покупка новой — как приобретение.

— Разница между 1000 и 2000 кажется нам гораздо более значительной, чем разница между 11000 и 12000. То же самое и с потерями. Это значит, что люди довольно нерациональны при небольших и при очень крупных суммах.

— Никто не оценивают вероятности объективно. Переоценивают очень маленькие шансы (привет, лудоманы) и недооценивать очень большие шансы (привет, замещающие априорную вероятность каузальной).

Тут инвесторы часто переплачивают за акции с характеристиками лотерейного билета — с очень маленьким шансом на дикий рост. Из-за искажения вероятностей они переоценивают этот шанс и готовы платить высокую цену, что в среднем приводит к низкой доходности таких акций.

Второй прикол — люди держат убыточные акции дольше прибыльных (что тоже математически бессмысленно) — надеясь, что они восстановится в цене.

Люди трындец какие глючные — всё ещё сложно находить исходные данные, но хотя бы есть ориентиры. За 30 лет выяснилось, что теория работает и объясняет странные вещи, но применять её на практике оказалось сложно, потому что надо залезть в голову этим странным землянам.

Появился ещё подход, про него позже.

— Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты — Что вы получите, если добавите 2 яблока к 3 яблокам? — Задачу по математике для американской старшей школы.