Summary
En este LP aprendemos un poco más sobre el riesgo, pero también sobre la incertidumbre. Comenzamos viendo de nuevo cómo se analiza el riesgo utilizando la teoría de la utilidad esperada de Morgenstern y von Neumann. También aprenderemos acerca de enfoques alternativos, como las perspectivas de Friedman-Savage y Markowitz, pero especialmente la teoría prospectiva de Daniel Kahneman. Terminamos nuestro estudio de riesgo e incertidumbre aprendiendo cómo la teoría de juegos puede ayudar al analizar la incertidumbre.Riesgo:
TUE y enfoques alternativos:
- Teoría de la utilidad esperada
- Enfoques alternativos
- Teoría prospectiva
Incertidumbre:
La teoría prospectiva pertenece a la economía conductual y destaca como un modelo alternativo a la teoría de la utilidad esperada, ya que se cuestiona la validez del supuesto neoclásico del agente racional. Esta teoría fue desarrollada por el premio Nobel Daniel Kahneman y su colaborador Amos Tversky en su » Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk” (Teoría prospectiva: un análisis de la decisión bajo riesgo), de 1979. Utilizaron los resultados obtenidos tanto de sus propias observaciones empíricas, como de varios experimentos.
Los individuos establecen preferencias en función de una situación y circunstancias específicas, en lugar de en términos absolutos. Esto significa que en función de su situación inicial, los agentes actuarán de una manera u otra. Uno de los resultados de este razonamiento conduce a asimetrías de comportamiento entre las situaciones de posibles pérdidas o ganancias. Los individuos, por ejemplo, son generalmente más aversos a las pérdidas que amantes de las ganancias. Un efecto de dotación también se deriva de este análisis, ya que la compensación requerida por alguien para deshacerse de un bien es más grande de lo que estaría dispuesto a pagar para adquirirlo.
La teoría prospectiva postula la existencia de una función de valor V(Δw) que depende de la desviación de un punto de referencia (determinado en términos de riqueza), y una función Π (pi) que convierte las probabilidades ponderadas aplicadas en la toma de decisiones. En este contexto se prefiere A a B si: ΣΠ(pA) V(ΔwA)> ΣΠ(QB) V(ΔwB)
La función Π(p) está definida en el intervalo [0,1], y transforma las probabilidades en probabilidades ponderadas aplicadas a la toma de decisiones. Es una función caracterizada por ser monótona creciente que se cruza con la línea de 45 grados cerca del origen, de modo que los pesos en la toma de decisiones son más pequeños que las probabilidades, excepto en probabilidades muy bajas.
La función de valor V(Δw), que se muestra en el diagrama adyacente, depende de cambios en la riqueza con respecto a una situación de referencia, que tiene una forma sigmoidea: siendo cóncava para las ganancias (aversión al riesgo) y convexa de las pérdidas (amante al riesgo). Se presenta una discontinuidad en el origen con una pendiente más pronunciada para las pérdidas que para las ganancias.
Esta teoría ayuda a entender por qué el mismo individuo puede ser, en diferentes situaciones, amante o averso al riesgo. También explica comportamientos observados en economía, como el efecto disposición o por qué la misma persona puede comprar tanto un billete de lotería y una póliza de seguro.