Teoría posible

Daniel Kahneman , quien ganó el Premio Nobel de Economía en 2002 por su trabajo en el desarrollo de la teoría prospectiva.

La teoría de la perspectiva es una teoría de la psicología de la elección y encuentra aplicación en la economía del comportamiento y las finanzas del comportamiento. Fue desarrollado por Daniel Kahneman y Amos Tversky en 1979. ^[1] La teoría fue citada en la decisión de otorgar a Kahneman el Premio Nobel de Economía 2002 . ^[2]

Basado en los resultados de estudios controlados , describe cómo los individuos evalúan su pérdida y ganan perspectivas de manera asimétrica (ver aversión a las pérdidas ). Por ejemplo, para algunas personas, el dolor de perder $ 1,000 solo podría compensarse con el placer de ganar $ 2,000. Así, contrariamente a la teoría de la utilidad esperada (que modela la decisión que tomarían los agentes perfectamente racionales ), la teoría de la perspectiva apunta a describir el comportamiento real de las personas.

En la formulación original de la teoría, el término perspectiva se refería a los resultados predecibles de una lotería . Sin embargo, la teoría prospectiva también se puede aplicar a la predicción de otras formas de conductas y decisiones.

Resumen

La función de valor que pasa por el punto de referencia tiene forma de S y es asimétrica . La función de valor es más pronunciada para las pérdidas que para las ganancias, lo que indica que las pérdidas superan a las ganancias.

La teoría prospectiva comienza con el concepto de aversión a las pérdidas , una forma asimétrica de aversión al riesgo , a partir de la observación de que las personas reaccionan de manera diferente entre las pérdidas potenciales y las ganancias potenciales. Por lo tanto, las personas toman decisiones basadas en las ganancias o pérdidas potenciales relativas a su situación específica (el punto de referencia) más que en términos absolutos; esto se conoce como dependencia de referencia .

• Frente a una elección arriesgada que conduce a ganancias, los individuos son reacios al riesgo y prefieren soluciones que conducen a una utilidad esperada más baja pero con una mayor certeza ( función de valor cóncavo ).
• Ante una elección arriesgada que conduce a pérdidas, los individuos buscan riesgos y prefieren soluciones que conduzcan a una utilidad esperada menor siempre que tenga el potencial de evitar pérdidas ( función de valor convexo ).

Estos dos ejemplos, por tanto, están en contradicción con la teoría de la utilidad esperada, que solo considera opciones con la máxima utilidad. Tenga en cuenta también que la concavidad de las ganancias y la convexidad de las pérdidas implica una utilidad marginal decreciente con ganancias / pérdidas crecientes. En otras palabras, alguien que tiene más dinero tiene un menor deseo de obtener una cantidad fija de ganancia (y menor aversión a una cantidad fija de pérdida) que alguien que tiene menos dinero.

La teoría continúa con un segundo concepto, basado en la observación de que las personas atribuyen un peso excesivo a eventos con bajas probabilidades y un peso insuficiente a eventos con alta probabilidad. Por ejemplo, los individuos pueden tratar inconscientemente un resultado con una probabilidad del 99% como si su probabilidad fuera del 95%, y un resultado con una probabilidad del 1% como si tuviera una probabilidad del 5%. La subponderación y sobreponderación de las probabilidades es muy distinta de la subestimación y sobreestimación de probabilidades, un tipo diferente de sesgo cognitivo observado, por ejemplo, en el efecto de exceso de confianza .

Modelo

La teoría describe los procesos de decisión en dos etapas: ^[3]

• Durante una fase inicial denominada edición , los resultados de una decisión se ordenan de acuerdo con una determinada heurística . En particular, las personas deciden qué resultados consideran equivalentes, establecen un punto de referencia y luego consideran los resultados menores como pérdidas y los mayores como ganancias. La fase de edición tiene como objetivo aliviar los efectos de encuadre . ^[4] También tiene como objetivo resolver los efectos de aislamiento derivados de la propensión de los individuos a aislar probabilidades consecutivas en lugar de tratarlas juntas. El proceso de edición puede verse como compuesto por codificación, combinación, segregación, cancelación, simplificación y detección de dominancia.
• En la fase de evaluación posterior , las personas se comportan como si calcularan un valor ( utilidad ), basándose en los resultados potenciales y sus respectivas probabilidades, y luego eligen la alternativa que tiene una utilidad mayor.

La fórmula que Kahneman y Tversky asumen para la fase de evaluación es (en su forma más simple) dada por:

${\displaystyle V=\sum _{i=1}^{n}\pi (p_{i})v(x_{i})}$

donde es la utilidad general o esperada de los resultados para el individuo que toma la decisión, son los resultados potenciales y sus respectivas probabilidades y es una función que asigna un valor a un resultado. La función de valor que pasa por el punto de referencia tiene forma de S y es asimétrica. Las pérdidas duelen más que las ganancias para sentirse bien ( aversión a las pérdidas ). Esto difiere de la teoría de la utilidad esperada , en la que un agente racional es indiferente al punto de referencia. En la teoría de la utilidad esperada, al individuo no le importa cómo se enmarca el resultado de las pérdidas y ganancias. La función${\displaystyle V}$${\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}}$${\displaystyle p_{1},p_{2},\dots ,p_{n}}$${\displaystyle v}$${\displaystyle \pi }$es una función de ponderación de probabilidad y captura la idea de que las personas tienden a reaccionar de forma exagerada a los eventos de probabilidad pequeña, pero reaccionan de forma insuficiente a las probabilidades grandes. Dejar que denotan un prospecto con el resultado con probabilidad y el resultado con probabilidad y nada con probabilidad . Si es un prospecto regular (es decir , o , o ), entonces:${\displaystyle (x,p;y,q)}$${\displaystyle x}$${\displaystyle p}$${\displaystyle y}$${\displaystyle q}$${\displaystyle 1-p-q}$${\displaystyle (x,p;y,q)}$${\displaystyle p+q<1}$${\displaystyle x\geq 0\geq y}$${\displaystyle x\leq 0\leq y}$

${\displaystyle V(x,p;y,q)=\pi (p)\nu (x)+\pi (q)\nu (y)}$

Sin embargo, si y o bien , entonces:${\displaystyle p+q=1}$${\displaystyle x>y>0}$${\displaystyle x<y<0}$

${\displaystyle V(x,p;y,q)=\nu (y)+\pi (p)\left[\nu (x)-\nu (y)\right]}$

De la primera ecuación se puede deducir que y . Por lo tanto, la función de valor se define en las desviaciones del punto de referencia, generalmente cóncava para las ganancias y comúnmente convexa para las pérdidas y más pronunciada para las pérdidas que para las ganancias. Si es equivalente a then no se prefiere a , pero de la primera ecuación se sigue que , lo que conduce a , por tanto:${\displaystyle \nu (y)+\nu (-y)>\nu (x)+\nu (-x)}$${\displaystyle \nu (-y)+\nu (-x)>\nu (x)+\nu (-x)}$${\displaystyle (x,p)}$${\displaystyle (y,pq)}$${\displaystyle (x,pr)}$${\displaystyle (y,pqr)}$${\displaystyle \pi (p)\nu (x)+\pi (pq)\nu (y)=\pi (pq)\nu (y)}$${\displaystyle \pi (pr)\nu (x)\leq \pi (pqr)\nu (y)}$

${\displaystyle {\frac {\pi \left(pq\right)}{\pi \left(p\right)}}\leq {\frac {\pi \left(pqr\right)}{\pi \left(pr\right)}}}$

Esto significa que para una razón fija de probabilidades, los pesos de decisión están más cerca de la unidad cuando las probabilidades son bajas que cuando son altas. En la teoría prospectiva, nunca es lineal . En el caso de que , y la perspectiva domine la perspectiva , lo que significa que , por lo tanto:${\displaystyle \pi }$${\displaystyle x>y>0}$${\displaystyle p>p'}$${\displaystyle p+q=p'+q'<1,}$${\displaystyle (x,p';y,q)}$ ${\displaystyle (x,p';y,q')}$${\displaystyle \pi (p)\nu (x)+\pi (q)\nu (y)>\pi (p')\nu (x)+\pi (q')\nu (y)}$

${\displaystyle {\frac {\pi \left(p\right)-\pi (p')}{\pi \left(q'\right)-\pi \left(q\right)}}\leq {\frac {\nu \left(y\right)}{\nu \left(x\right)}}}$

Como , pero como , implicaría que debe ser lineal, sin embargo las alternativas dominadas se llevan a la fase de evaluación ya que se eliminan en la fase de edición. Aunque las violaciones directas del dominio nunca ocurren en la teoría de prospectos, es posible que un prospecto A domine a B, B domine a C pero C domine a A.${\displaystyle y\rightarrow x}$${\displaystyle \pi (p)-\pi (p')\rightarrow \pi (q')-\pi (q)}$${\displaystyle p-p'=q'-q}$${\displaystyle \pi }$

Ejemplo

Para ver cómo se puede aplicar la teoría de prospectos, considere la decisión de comprar un seguro. Suponga que la probabilidad del riesgo asegurado es del 1%, la pérdida potencial es de $ 1,000 y la prima es de $ 15. Si aplicamos la teoría prospectiva, primero debemos establecer un punto de referencia. Esta podría ser la riqueza actual o el peor de los casos (perder $ 1,000). Si establecemos el marco para la riqueza actual, la decisión sería

1. Pague $ 15 con seguridad, lo que produce una utilidad potencial de ,${\displaystyle v(-15)}$

O

2. Ingrese una lotería con posibles resultados de $ 0 (probabilidad del 99%) o - $ 1,000 (probabilidad del 1%), lo que arroja una utilidad prospectiva de .${\displaystyle \pi (0.01)\times v(-1000)+\pi (0.99)\times v(0)=\pi (0.01)\times v(-1000)}$

Según la teoría prospectiva,

• ${\displaystyle \pi (0.01)>0.01}$, porque las probabilidades bajas suelen estar sobreponderadas;
• ${\displaystyle v(-15)/v(-1000)>0.015}$, por la convexidad de la función de valor en pérdidas.

La comparación entre y no es inmediatamente evidente. Sin embargo, para funciones típicas de valor y ponderación , y por lo tanto . Es decir, es probable que una fuerte sobreponderación de pequeñas probabilidades deshaga el efecto de la convexidad de las pérdidas, haciendo que el seguro sea atractivo.${\displaystyle \pi (0.01)}$${\displaystyle v(-15)/v(-1000)}$${\displaystyle \pi (0.01)>v(-15)/v(-1000)}$${\displaystyle \pi (0.01)\times v(-1000)<v(-15)}$${\displaystyle v}$

Si configuramos el marco en - $ 1,000, podemos elegir entre y . En este caso, la concavidad de la función de valor en las ganancias y la infraponderación de las altas probabilidades también pueden conducir a una preferencia por la compra del seguro.${\displaystyle v(985)}$${\displaystyle \pi (0.99)\times v(1000)}$

La interacción de la sobreponderación de probabilidades pequeñas y la concavidad-convexidad de la función de valor conduce al llamado patrón cuádruple de actitudes de riesgo : comportamiento aversivo al riesgo cuando las ganancias tienen probabilidades moderadas o las pérdidas tienen probabilidades pequeñas; Comportamiento de búsqueda de riesgo cuando las pérdidas tienen probabilidades moderadas o las ganancias tienen probabilidades pequeñas.

A continuación se muestra un ejemplo del patrón cuádruple de actitudes de riesgo. El primer elemento de cada cuadrante muestra un prospecto de ejemplo (por ejemplo, el 95% de probabilidad de ganar $ 10,000 es una alta probabilidad y una ganancia). El segundo elemento del cuadrante muestra la emoción focal que es probable que evoque el cliente potencial. El tercer elemento indica cómo se comportaría la mayoría de las personas teniendo en cuenta cada uno de los prospectos (ya sea aversión al riesgo o búsqueda de riesgo). El cuarto elemento establece las actitudes esperadas de un posible acusado y demandante en las discusiones sobre la resolución de una demanda civil. ^[5]

Ejemplo	Ganancias	Pérdidas
Alta probabilidad (efecto de certeza)	95% de probabilidad de ganar $ 10,000 o 100% de probabilidad de obtener $ 9,499. Entonces, 95% × $ 10,000 = $ 9,500> $ 9,499. Miedo a la decepción. Aversión al riesgo . Acepte una liquidación desfavorable del 100% de probabilidad de obtener $ 9,499	95% de probabilidad de perder $ 10,000 o 100% de probabilidad de perder $ 9,499. Entonces, 95% × - $ 10,000 = - $ 9,500 <- $ 9,499. Espero evitar la pérdida. Búsqueda de riesgos . Rechaza un acuerdo favorable, elige un 95% de probabilidad de perder $ 10,000
Baja probabilidad (efecto de posibilidad)	5% de probabilidad de ganar $ 10,000 o 100% de probabilidad de obtener $ 501. Entonces, 5% × $ 10,000 = $ 500 <$ 501. Esperanza de grandes ganancias. Búsqueda de riesgos . Rechaza un acuerdo favorable, elige un 5% de probabilidad de ganar $ 10,000	5% de probabilidad de perder $ 10,000 o 100% de probabilidad de perder $ 501. Entonces, 5% × - $ 10,000 = - $ 500> - $ 501. Miedo a una gran pérdida. Aversión al riesgo . Acepte una liquidación desfavorable de 100% de probabilidad de perder $ 501

La distorsión de la probabilidad es que las personas generalmente no miran el valor de la probabilidad uniformemente entre 0 y 1. Se dice que la probabilidad más baja está sobreponderada (es decir, una persona está más preocupada por el resultado de la probabilidad) mientras que la probabilidad media a alta es sub-ponderado (es decir, una persona no se preocupa lo suficiente por el resultado de la probabilidad). El punto exacto en el que la probabilidad pasa de sobreponderada a subponderada es arbitrario; sin embargo, un buen punto a considerar es la probabilidad = 0,33. Una persona valora la probabilidad = 0.01 mucho más que el valor de la probabilidad = 0 (se dice que la probabilidad = 0.01 está sobreponderada). Sin embargo, una persona tiene aproximadamente el mismo valor para probabilidad = 0,4 y probabilidad = 0,5. Además, el valor de probabilidad = 0,99 es mucho menor que el valor de probabilidad = 1, una cosa segura (probabilidad = 0.99 está subponderado). Un poco más en profundidad al observar la distorsión de probabilidad es queπ ( p ) +  π (1 -  p ) <1 (donde π ( p ) es la probabilidad en la teoría prospectiva). ^[6]

Aplicaciones

Economía

Algunos comportamientos observados en economía, como el efecto de disposición o la reversión de la aversión al riesgo / búsqueda de riesgo en caso de ganancias o pérdidas (denominado efecto de reflexión ), también se pueden explicar haciendo referencia a la teoría prospectiva.

Una implicación importante de la teoría prospectiva es que la forma en que los agentes económicos enmarcan subjetivamente un resultado o transacción en su mente afecta la utilidad que esperan o reciben. El encuadre estrecho es un resultado derivado que ha sido documentado en entornos experimentales por Tversky y Kahneman, ^[7] mediante el cual las personas evalúan nuevas apuestas de forma aislada, ignorando otros riesgos relevantes. Este fenómeno se puede ver en la práctica en la reacción de las personas a las fluctuaciones del mercado de valores en comparación con otros aspectos de su riqueza general; las personas son más sensibles a los picos en el mercado de valores que a sus ingresos laborales o al mercado de la vivienda. ^[8] También se ha demostrado que los marcos estrechos provocan aversión a las pérdidas entre los inversores del mercado de valores.^[9] Y su trabajo, el de Tversky y Kahneman, es en gran parte responsable del advenimiento de la economía del comportamiento y se usa ampliamente en la contabilidad mental . ^[10]

Software

La era digital ha traído la implementación de la teoría prospectiva en el software. La teoría del encuadre y la perspectiva se ha aplicado a una amplia gama de situaciones que parecen incompatibles con la racionalidad económica estándar: el rompecabezas de la prima de acciones , el rompecabezas de los rendimientos excesivos y el rompecabezas de oscilaciones largas / PPA de los tipos de cambio a través de la teoría de perspectivas endógenas de la sesgo de status quo , varios juegos de azar y acertijos de apuestas, consumo intertemporal y el efecto de dotación . También se ha argumentado que la teoría prospectiva puede explicar varias regularidades empíricas observadas en el contexto de las subastas.(como los precios de reserva secretos) que son difíciles de conciliar con la teoría económica estándar. ^[11]

Política

Dado el grado necesario de incertidumbre para el que se aplica la teoría prospectiva, no debería sorprendernos que ésta y otros modelos psicológicos se apliquen ampliamente en el contexto de la toma de decisiones políticas. ^[12] Tanto la elección racional como los modelos teóricos de juegos generan un poder predictivo significativo en el análisis de las relaciones internacionales.(IR). Pero la teoría prospectiva, a diferencia de los modelos alternativos, (1) se "basa en datos empíricos", (2) permite y da cuenta del cambio dinámico, (3) aborda elementos modulares previamente ignorados, (4) enfatiza la situación en la decisión. proceso de fabricación, (5) "proporciona una base micro-fundamental para la explicación de fenómenos más grandes", y (6) enfatiza la importancia de la pérdida en los cálculos de utilidad y valor. ^[13] Además, nuevamente, a diferencia de otros modelos, la teoría prospectiva "hace diferentes tipos de preguntas, busca evidencia diferente y llega a conclusiones diferentes". ^[13]Sin embargo, existen deficiencias inherentes a la aplicación política de la teoría prospectiva, como el dilema con respecto a la posición percibida de un actor en el espectro del dominio de ganancia-pérdida, y la discordancia entre ideológico y pragmático (es decir, 'en el laboratorio' versus 'en el campo') evaluaciones de la propensión de un actor a buscar o evitar riesgos. ^[14]

Dicho esto, la teoría prospectiva se sigue utilizando y ante todo empleado por IR teóricos de hoy, en materia de seguridad predominantemente relacionada. ^[14] Por ejemplo, en tiempos de guerra , los responsables de la formulación de políticas, cuando se encuentran en un dominio percibido de pérdida, son más propensos a asumir riesgos que de otro modo se habrían evitado, por ejemplo, "apostar en una misión de rescate arriesgada" o implementar medidas nacionales radicales. reforma para apoyar los esfuerzos militares. ^[14] O, con respecto a la gobernanza nacional, es más probable que los políticos formulen una política económica radical como una que garantice el 90% de empleo en lugar de un 10% de desempleo, porque enmarcarla como la primera coloca a la ciudadanía en un "dominio de ganancia", lo que conduce a una mayor satisfacción de la población. ^[14]En una escala más amplia: considere una administración que debata la implementación de una reforma controvertida, y que tal reforma brinda una pequeña posibilidad de una revuelta generalizada. "[L] a desutilidad inducida por la aversión a las pérdidas", incluso con mínimas probabilidades de dicha insurrección, disuadirá al gobierno de seguir adelante con la reforma. ^[12]

Límites y extensiones

La versión original de la teoría prospectiva dio lugar a violaciones del dominio estocástico de primer orden . Es decir, el prospecto A podría preferirse al prospecto B incluso si la probabilidad de recibir un valor xo mayor es al menos tan alta en el prospecto B como en el prospecto A para todos los valores de x, y es mayor para algún valor de x. . Las mejoras teóricas posteriores superaron este problema, pero a costa de introducir intransitividad en las preferencias. Una versión revisada, llamada teoría de la perspectiva acumulativa, superó este problema mediante el uso de una función de ponderación de probabilidad derivada de la utilidad esperada dependiente del rango.teoría. La teoría de la perspectiva acumulativa también se puede utilizar para un número infinito o incluso para resultados continuos (por ejemplo, si el resultado puede ser cualquier número real ). También se ha sugerido una solución alternativa para superar estos problemas dentro del marco de la teoría prospectiva (clásica). ^[15]

Los críticos del campo de la psicología argumentaron que incluso si la teoría de la perspectiva surgió como un modelo descriptivo, no ofrece explicaciones psicológicas para los procesos enunciados en ella. ^[16] Además, factores que son igualmente importantes para los procesos de toma de decisiones no se han incluido en el modelo, como la emoción. ^[17]

Se ha sugerido como modelo alternativo una estrategia de decisión ad hoc relativamente simple, la heurística de prioridad . Si bien puede predecir la elección mayoritaria en todas las apuestas (de una etapa) en Kahneman y Tversky (1979), y predice la elección mayoritaria mejor que la teoría prospectiva acumulativa en cuatro conjuntos de datos diferentes con un total de 260 problemas, ^[18] esta heurística , sin embargo, no puede predecir muchas situaciones de decisiones simples que normalmente no se prueban en experimentos y tampoco explica la heterogeneidad entre sujetos. ^[19]

Una encuesta internacional en 53 países, publicada en Theory and Decision en 2017, confirmó que la teoría prospectiva describe bien las decisiones sobre loterías, no solo en los países occidentales, sino en muchas culturas diferentes. ^[20] El estudio también encontró factores culturales y económicos que influyen sistemáticamente en los parámetros de la teoría de prospectos promedio.

Un estudio publicado en Nature Human Behavior en 2020 replicó la investigación sobre la teoría prospectiva y concluyó que se replicó con éxito: "Concluimos que los fundamentos empíricos de la teoría prospectiva se replican más allá de cualquier umbral razonable". ^[21]

Ver también

• Teoría de la decisión
• Brecha descripción-experiencia
• Efecto de dotación
• Aversión a la pérdida
• Minimax
• La paradoja de la elección
• Pensar, rápido y lento
• TOTREP
• Ultimatum juego

Notas

1. Kahneman, Daniel; Tversky, Amos (1979). "Teoría de la perspectiva: un análisis de decisión bajo riesgo". Econometrica . 47 (2): 263-291. doi : 10.2307 / 1914185 . ISSN  0012-9682 . JSTOR  1914185 .
2. "El premio Sveriges Riksbank en ciencias económicas en memoria de Alfred Nobel 2002" . NobelPrize.org . Consultado el 12 de agosto de 2020 .
3. * Kahneman, Daniel; Tversky, Amos (1979). "Teoría de la perspectiva: un análisis de la decisión bajo riesgo" (PDF) . Econometrica . 47 (2): 263-291. CiteSeerX 10.1.1.407.1910 . doi : 10.2307 / 1914185 . ISSN 0012-9682 . JSTOR 1914185 .    
4. Tversky y Kahneman 1986 . sfn error: multiple targets (2×): CITEREFTverskyKahneman1986 (help)
5. Kahneman , 2011 , p. 317.
6. Baron , 2006 , págs. 264-266.
7. Tversky, Amos; Kahneman, Daniel (1986). "Elección racional y encuadre de decisiones *". El diario de negocios . 59 (4): 251-278. CiteSeerX 10.1.1.463.1334 . doi : 10.1007 / 978-3-642-74919-3_4 . 
8. Barberis, Nicholas; Heung, Ming; Thaler, Richard H. (2006). "Preferencias individuales, apuestas monetarias y participación en el mercado de valores: un caso para el marco estrecho". American Economic Review . 96 (4): 1069–1090. CiteSeerX 10.1.1.212.4458 . doi : 10.1257 / aer.96.4.1069 . S2CID 16524520 .  
9. Benartzi, Shlomo; Thaler, Richard (1995). "Aversión a la pérdida miope y el rompecabezas de la prima de la equidad". The Quarterly Journal of Economics . 110 (1): 453–458. CiteSeerX 10.1.1.353.2566 . doi : 10.2307 / 2118511 . JSTOR 2118511 . S2CID 55030273 .   
10. Pesendorfer, Wolfgang. 2006. "La economía del comportamiento llega a la mayoría de edad: un ensayo de revisión sobre los avances en la economía del comportamiento ". Revista de literatura económica, 44 (3): 712-721.
11. Rosenkranz, Stephanie; Schmitz, Patrick W. (2007). "Precios de Reserva en Subastas como Puntos de Referencia". The Economic Journal . 117 (520): 637–653. doi : 10.1111 / j.1468-0297.2007.02044.x . hdl : 1874/14990 . ISSN 1468-0297 . S2CID 154566025 .  
12. Vieider, Ferdinand M .; Vis, Barbara (25 de junio de 2019). "Teoría de la perspectiva y toma de decisiones políticas" . Enciclopedia de investigación de Oxford de la política . doi : 10.1093 / acrefore / 9780190228637.001.0001 (inactivo el 17 de enero de 2021) . Consultado el 21 de junio de 2020 .
13. McDermott, Rose (abril de 2004). "Teoría de la perspectiva en la ciencia política: ganancias y pérdidas de la primera década". Psicología política . 25 (2): 289–312. doi : 10.1111 / j.1467-9221.2004.00372.x - a través de JSTOR.
14. Mercer, Jonathan (15 de junio de 2005). "Teoría de las perspectivas y ciencia política" . Revista anual de ciencia política . 8 (1): 1–21. doi : 10.1146 / annurev.polisci.8.082103.104911 . ISSN 1094-2939 . 
15. Rieger, M. y Wang, M. (2008). Prospect Theory para distribuciones continuas. Journal of Risk and Uncertainty, 36, 1, 83-102.
16. Staddon, John (2017) Método científico: cómo funciona la ciencia, cómo no funciona o pretende funcionar. Taylor y Francis.
17. Newell, Benjamin, R .; Lagnado, David, A .; Shanks, David, R. (2007). Elecciones rectas: la psicología de la toma de decisiones . Nueva York: Psychology Press. ISBN 978-1841695891.
18. Brandstätter, E., Gigerenzer, G. y Hertwig, R. (2006). La heurística de prioridad: tomar decisiones sin concesiones. Psychological Review, 113, 409–432.
19. Rieger, M. y Wang, M. (2008). ¿Qué hay detrás de la heurística de prioridad? - Un análisis matemático y comentario sobre Brandstätter, Gigerenzer y Hertwig. Psychological Review, 115, 1, 274–280.
20. Rieger, MO, Wang, M. y Gallinas, T. (2017). Estimación de los parámetros acumulativos de la teoría prospectiva de una encuesta internacional. Teoría y decisión, 82 (4), 567-596.
21. Ruggeri, Kai; Alí, Sonia; Berge, Mari Louise; Bertoldo, Giulia; Bjørndal, Ludvig D .; Cortijos-Bernabeu, Anna; Davison, Clair; Demić, Emir; Esteban-Serna, Celia; Friedemann, Maja; Gibson, Shannon P. (2020). "Reproducción de patrones de teoría prospectiva para decisión bajo riesgo" . Comportamiento humano de la naturaleza . 4 (6): 622–633. doi : 10.1038 / s41562-020-0886-x . ISSN 2397-3374 . PMID 32424259 . S2CID 218682847 .   

Lectura adicional

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• Frank, Robert H. (1997). "El marco de referencia como bien público". The Economic Journal . 107 (445): 1832–1847. CiteSeerX  10.1.1.205.3040 . doi : 10.1111 / j.1468-0297.1997.tb00086.x . ISSN  0013-0133 .
• Kahneman, Daniel (2011). Pensar, rápido y lento . Farrar, Straus y Giroux. ISBN 978-1-4299-6935-2. Consultado el 10 de marzo de 2016 .
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Enlaces externos

• Introducción a la teoría de las perspectivas
• Teoría posible