Perquè estudiar decisions individuals?

•Se’n fan moltes de decisions individuals

•Els models econòmics cada cop involucren decisions més complicades (incertesa, estratègia etc.) i un es pregunta si els simples models tradicionals son suficients

•Si el comportament de la gent no coincideix amb el postulat, l’evidencia empírica ens ajudarà a trobar nous models, més acurats

•Si el comportament “irracional” comporta una pèrdua d’eficiència, conèixer els biaixos irracionals sistemàtics ens ajudarà a construir eines de política econòmica o institucions i normes per compensar la ineficiència.

En el cas general de les situacions d’incertesa, la ortodòxia es tradueix en la Teoria de l’Utilitat Esperada:

Ortodòxia econòmica: supòsit de racionalitat que vol dir que els individus es comporten de manera consistent (més concretament, Transitivitat: Si aPb i bPc, llavors aPc). En aquest cas es demostra que els individus es comporten com si maximitzessin alguna cosa (que en diem utilitat)

Decisió individual

Si A es una “loteria” que te com resultat x amb probabilitat p i y amb probabilitat 1-p,

U(A)= pU(x) + (1-p)U(y)

U(.) compleix un seguit d’”axiomes del comportament racional”, en particular:

Si A i B son indiferents, A i B també seran indiferents al paquet (A, B; q, 1-q)(Independència): Si A es indiferent a B, els paquets (A, C; q, 1-q) i (B, C: q, 1-q) també seran indiferents

Independència sembla sòlid, però: A: (café, té; 70%, 30%), B: (café, té; 30%, 70%)

Exemples d’incompliment dels axiomes de la teoria de la utilitat esperada

Pregunta (6): Si s’aplica el Programa C, moriran 400 persones.Si s’aplica el Programa D, existeixen 1/3 de probabilitats de què no mori ningú i 2/3 de probabilitats de què morin 600 persones.

Quin programa prefereixes que s’apliqui?

Respostes: C (22%) D (78%)

Axioma de l’invariança: les preferències dels individus per dos objectes no han de canviar en funció de la forma en què els objectes es descriuen.

Pregunta (1): Ens anuncien que Catalunya s’ha de preparar per l’arribada d’un virus nou especialment virulent, que s’espera que mati 600 persones si no es fa res.Per fer front a l’enfermetat existeixen dos programes alternatius. Suposa que les estimacions científiques de l’aplicació dels dos procediments són precises i són les següents:Si s’aplica el Programa A, es salvaran 200 persones.Si s’aplica el Programa B, existeix 1/3 de probabilitats de que es salvin 600 persones i 2/3 de probabilitat de que no es salvi ningú.Quin programa prefereixes que s’apliqui?

Respostes: A (72%) B (28%)

En el primer problema (Pregunta (1)), el punt de referència implícit és que l’enfermetat matarà 600 persones. En el segon (Pregunta (6)), el punt de referència és que ningú mori de l’enfermetat.

Segons el punt de referència, el problema és el d’escollir entre guanys o entre pèrdues, i això fa tota la diferència.

Tversky & Kahnemann, 1981.

Pregunta (3): Assenyala quina loteria prefereixes jugar: A o B.

[A:] (20%) Guany de 4.000€ amb una probabilitat del 80%. Guany de 0€ amb una probabilitat del 20%.

[B:] (80%) Guany segur de 3.000€.

Pregunta (9): Assenyala quina loteria prefereixes jugar, A o B.

[A:] (92%) Una pèrdua de 4.000€ amb una probabilitat del 80%. Una pèrdua de 0€ amb una probabilitat del 20%.

[B:] (8%) Una pèrdua segura de 3.000€.

La gent és aversa al risc quan es tracta de guanys , però prefereix el risc quan es tracta de pèrdues. Actitud respecte del risc apart, què valora més la gent, un guany o una pèrdua equivalent?

(Kahnemann & Tversky, 1979)

Problemes amb presentacions composades

(que es poden descomposar de maneres diferents)

Pregunta (2): Assenyala quina loteria prefereixes jugar, A o B.

[A:] 78% Un guany de 600€ segurs.

[B:] 22% Un guany de 900€ amb una probabilitat del 80%. Un guany de 0€ amb una probabilitat del 20%.

Pregunta (7): Només arribar a l'hotel de Las Vegas et regalen una entrada per anar al Gran Casino Royal i participar gratuïtament en un joc d'atzar. El joc té dues fases. En la primera es llencen dues monedes a l'aire i només pots passar a la segona fase si surten dues cares. Per tant, tens una probabilitat del 75% de quedar-te sense res i un 25% de passar a la segona fase. A la segona fase et deixen escollir entre dues opcions. Sabent que has d’escollir abans de que es resolgui la incertesa de la primera fase, quina opció escolliries, A o B?

[A:] 74% Un guany de 600€ segurs.

[B:] 26% Un guany de 900€ amb una prob del 80%. Un guany de 0€ amb una probabilitat del 20%.

Pregunta (5): Assenyala quina loteria prefereixes jugar, H o I.

[H:] 42% Un guany de 600€ amb una probabilitat del 25%. Un guany de 0€ amb una probabilitat del 75%.

[I:] 58% Un guany de 900€ amb una probabilitat del 20%. Un guany de 0€ amb una probabilitat del 80%.

La gent ignora la primera part del joc, que es compartida per 7A i 7B. Es viola el principi de que l’elecció entre alternatives es basa únicament en les probabilitats del resultats finals. Les decisions de la gent poder alterar-se canviant la forma de representar les probabilitats.

(Tversky i Kahnemann, 89).

Hem vist que les decisions de la gent poden alterar-se canviant la forma de representar les probabilitats. Ara veurem que també es poden alterar canviant la representació dels resultats.

Pregunta (3): Suposa que et donen 1.000€ i a continuació se’t demana que escullis entre:

[A:] 16% Un guany de 1.000€ amb una probabilitat del 50%.Un guany de 0€ amb una probabilitat del 50%.

[B:] 84% Un guany de 500€ segurs.

Pregunta (11): Suposa que ara et donen 2.000€ i a continuació se’t demana que escullis entre:

[A:] 69% Una pèrdua de 1.000€ amb una probabilitat del 50%. Una pèrdua de 0€ amb una probabilitat del 0%.

[B:] 31% Una pèrdua de 500€ segurs.

Aquest tipus de resultat indica que el que importa a la gent en el moment de prendre decisions no és la riquesa final que s’assoleix, sinó els canvis de riquesa.

(Kahnemann & Tversky, 1979)

Principi de dominància: Si A és almenys tant bo com B en alguns aspectes i millor que B almenys en un aspecte, llavors A és preferit a B.

Pregunta (5): Escull entre les loteries A i B:

[E:] 0% Guany de 2.400€ amb una probabilitat del 25%.Pèrdua de 7.600€ amb una probabilitat del 75%.

[F:] 100% Guany de 2.500€ amb una probabilitat del 25%. Pèrdua de 7.500€ amb una probabilitat del 75%.

Pregunta (8): Imagina’t que t’enfrontes a les dues decisions següents. Primer examina les dues decisions i després indica dins de cada decisió quina és la opció que prefereixes.Decisió 1: escull entre A i B.

[A:] 84% Un guany segur de 2.400€. [B:] 16% Un guany de 10.000€ amb una probabilitat del 25%. Un guany de 0€ amb una probabilitat del 75%.

Decisió 2: escull entre C i D.[C:] 13% Una pèrdua segura de 7.500€. [D:] 87% Una pèrdua de 10.000€ amb una prob del 75%. Una pèrdua de 0€ amb una probabilitat del 25%.

Com la decisió ha estat simultània, es pot dir que han preferit clarament A i D (73%) sobre la B i C (3%). Però , de fet la combinació A+D = E està dominada per la B+C = F.A+D=E: .25(2400) +.75(2400) + .75(-10000)B+C=F: .25(10000) + .25(-7500) + .75(-7500) (Kahnemann y Tversky 1983)

Pregunta (13): Georgina’s (Betsy’s) question.

La Georgina te 32 anys, viu per el seu compte, és molt decidida i intel·ligent. Es va llicenciar en filosofia i, d'estudiant, vas estar molt activa en qüestions de justícia social. Pertany a una ONG.

Et demanem que ordenis les afirmacions següents per ordre de probabilitat: el numero 1 indica el més probable i el número 8 el menys.

Mean ranks of an experiment in brackets:(5,2) La Georgina és professora d'EGB.(3,3) La Georgina treballa en una llibreria i pren classes de ioga.(2,1) La Georgina és una feminista.(3,1) La Georgina és assistenta social.(5,4) La Georgina és PAS a la Universitat.*(6,2) La Georgina és una empleada de banca.(6,4) La Georgina ven perfums de casa en casa.*(4,1) La Georgina és empleada de banca i feminista.

Ahir: 7/16 inverteixen l’ordre lògic

Any ranking of probabilities should satisfy the conjunction rule: P(A)>=P(A&B).

But people evaluate the probability of events by the degree to which these events are representative of a relevant model.

Because the representativeness of an event can be increased by specificity, a compound target can be judged more probable than one of its components.

Pregunta (14): Taxicab Court Case

Fa un temps, una certa nit, va haver-hi un accident. Un taxi va atropellar una persona. Resulta que dues companyies de taxi funcionen en la ciutat, els grocs i els blancs. Les dades que tens son:

a) El 85 per cent dels taxis son grocs i el 15 per cent son blancs.b) Un testimoni afirma que el taxi era dels blancs.El jutge va voler comprovar la fiabilitat del testimoni per identificar el vehicle en

circumstàncies similars a les de l'accident i observà que el testimoni identificava correctament cadascun dels dos colors un 80% de les vegades.

Quina és la probabilitat de que el taxi involucrat en l'accident fos dels blancs?

¿Do people use the Bayes rule to judge conditional probabilities?

P(X/M) = P(M/X)P(X) divided by P(M)The modal answer to the question is 80%. Confusion between:P(identify white/white) = .8 with the P(white/identify white) = .41, because it reflects the small base rate P(white) = .15. [(.8)(.15)/(.8)(.15) + (.2)(.85)]

Status quo bias Status quo bias (prob de mort)(prob de mort)

Endowment (dotació) effect Endowment (dotació) effect Knetsch & Sinden 1984 Knetsch & Sinden 1984 donen a la meitat uns bitllets de loteria i a l’altre meitat 3$. El primer grup pot donen a la meitat uns bitllets de loteria i a l’altre meitat 3$. El primer grup pot vendre a el bitllet a 3$ i el segon comprar-los a 3$ (82% no vol vendre, 62% no vol vendre a el bitllet a 3$ i el segon comprar-los a 3$ (82% no vol vendre, 62% no vol comprarcomprar

Willingness to pay/willingness to accept Willingness to pay/willingness to accept (valorar bens que no tenen mercat)(valorar bens que no tenen mercat)

Valuations in context (fairness)Valuations in context (fairness)(bar)(bar)

Sabem sempre que és racional? Sabem sempre que és racional? (subhasta)(subhasta)

Rationality in a context Rationality in a context (cards)(cards)

The evidence demonstrates that human behavior deviates in systematic ways from the idealized behavior attributed to expected utility maximizers, in particular, and to “rational economic man” in general

What accounts then for economists’ reluctance to depart from the rational model, despite, apparently, considerable contradictory evidence?

4. Rational models of individual choice seem to make good predictions in markets.

a. Markets need little rationalityb. Markets discipline people: people learn by operating in markets and preferences in market settings are not labile. (Myagkov & Plott AER Dec. 97).

1. All theories are approximations.That’s what makes it difficult to “falsify” theories in economics. In Physics a single person levitating would be sufficient to falsify the law of universal gravitation. This is what makes us economists so envious of physicists. they can usually settle their problems by experiment: we seem to live with ours. Of course, our problems are more interesting.

2. The question is what is the best approximation for the problem at hand? Of course, ad hoc approximations that can only be applied to a narrow event are of little interest. The theories should be intended to explain a class of events.Risk neutral economic man (max E(V)) was not dropped because of St Petersburg paradox, but because it could not explain the insurance market or the futures market.

3. The best approximation is the theory that says everything is possible. it

never fails. But does it help us? We need to introduce some restrictions in the theory for it to help us organize the data and make predictions. There is then a trade off .

The enormous progress that physics has made in three centuries may be partly attributed to its willingness to ignore for a time discrepancies from theories that are in some sense substantially correct.

“… no one has ever formalized the criteria for ignoring discrepancies of this kind…”

Yuji Ijiri and Herbert A. Simon, American Economic Review, 54, 2, part 1, March, 1964, 77-89.

“Suppose we wish to test Galileo’s law of the inclined plane—that the distance, s(t), travelled by a ball rolling down the plane increases with the square of the time: s(t) = kt2, where k is a constant. We perform a large series of careful observations, obtaining a set of [s,t] pairs from which we estimate k…. To decide whether we have confirmed or refuted Galileo’s law, we test whether the observed deviations of the observations from the fitted curve could have arisen by chance. …

“Suppose… that the statistical test rejects the hypothesis. Then we may conclude either (a) that Galileo’s law is substantially incorrect or (b) that it is substantially correct but only as a first approximation. We know, in fact, that Galileo’s law does ignore variables that may be important under various circumstances: irregularities in the ball or the plane, rolling friction, air resistance, possible electrical or magnetic fields if the ball is metal, variations in the gravitational field—and so on, ad infinitum.

As fundamental:

If minor changes in framing and social influence can deeply affect behavior,

then more important than the mental technology of how decisions are made,

it is to understand how and why these frames and social influences are supplied.

In this, economics is crucial, since supply is most likely linked to returns and returns to market structure