La aversión al riesgo es una preferencia por un resultado seguro sobre una apuesta con un valor esperado mayor o igual. Por el contrario, el rechazo de una cosa segura a favor de una apuesta de menor o igual valor esperado se conoce como comportamiento de búsqueda de riesgo . [1]
La psicofísica del azar induce a sobreponderar las cosas seguras y los eventos improbables, en relación con los eventos de probabilidad moderada. [1] La subponderación de las probabilidades moderadas y altas en relación con cosas seguras contribuye a la aversión al riesgo en el ámbito de las ganancias al reducir el atractivo de las apuestas positivas. [1] El mismo efecto también contribuye a la búsqueda de riesgos en pérdidas al atenuar la aversión de las apuestas negativas. [1] Sin embargo, las probabilidades bajas están sobreponderadas, lo que invierte el patrón descrito anteriormente: las probabilidades bajas aumentan el valor de las probabilidades bajas y amplifican la aversión a una pequeña posibilidad de una pérdida grave. [1]En consecuencia, las personas a menudo buscan riesgos al lidiar con ganancias improbables y son reacias al riesgo al lidiar con pérdidas improbables. [1]
Teorías relacionadas
La mayoría de los análisis teóricos de elecciones arriesgadas describen cada opción como una apuesta que puede producir varios resultados con diferentes probabilidades. [2] Las teorías de aversión al riesgo ampliamente aceptadas, incluida la Teoría de la utilidad esperada (EUT) y la Teoría de la perspectiva (PT), llegan a la aversión al riesgo solo indirectamente, como un efecto secundario de cómo se valoran los resultados o cómo se juzgan las probabilidades. [3] En estos análisis, una función de valor indexa el atractivo de diversos resultados, una función de ponderación cuantifica el impacto de las probabilidades y el valor y la ponderación se combinan para establecer una utilidad para cada curso de acción. [2] Este último paso, que combina el peso y el valor de una manera significativa para tomar una decisión, sigue siendo subóptimo en EUT y PT, ya que las evaluaciones psicológicas de riesgo de las personas no coinciden con las evaluaciones objetivas.
Teoría de la utilidad esperada
La Teoría de la utilidad esperada (EUT) plantea un cálculo de la utilidad que combina linealmente pesos y valores de las probabilidades asociadas con varios resultados. Al suponer que los propios responsables de la toma de decisiones incorporan una ponderación precisa de probabilidades en el cálculo de los valores esperados para su toma de decisiones, EUT supone que la ponderación de probabilidad subjetiva de las personas coincide con las diferencias de probabilidad objetivas, cuando en realidad son sumamente dispares. [2]
Considere la posibilidad de elegir entre un prospecto que ofrece un 85% de posibilidades de ganar $ 1000 (con un 15% de posibilidades de no ganar nada) y la alternativa de recibir $ 800 con seguridad. Una gran mayoría de personas prefiere lo seguro a la apuesta, aunque la apuesta tiene un valor esperado (matemático) más alto (también conocido como expectativa). El valor esperado de una apuesta monetaria es un promedio ponderado, en el que cada resultado posible se pondera por su probabilidad de ocurrencia. El valor esperado de la apuesta en este ejemplo es .85 X $ 1000 + .15 X $ 0 = $ 850, que excede el valor esperado de $ 800 asociado con la cosa segura. [1]
La investigación sugiere que las personas no evalúan las perspectivas por el valor esperado de sus resultados monetarios, sino más bien por el valor esperado del valor subjetivo de estos resultados (ver también Utilidad esperada ). [4] En la mayoría de las situaciones de la vida real, las probabilidades asociadas con cada resultado no están especificadas por la situación, pero deben ser estimadas subjetivamente por quien toma las decisiones. [5] El valor subjetivo de una apuesta es nuevamente un promedio ponderado, pero ahora es el valor subjetivo de cada resultado el que se pondera por su probabilidad. [1] Para explicar la aversión al riesgo dentro de este marco, Bernoulli propuso que el valor subjetivo, o utilidad, es una función cóncava del dinero. En tal función, la diferencia entre las utilidades de $ 200 y $ 100, por ejemplo, es mayor que la diferencia de utilidades entre $ 1200 y $ 1100. De la concavidad se deduce que el valor subjetivo asociado a una ganancia de $ 800 es más del 80% del valor de una ganancia de $ 1000. [1] En consecuencia, la concavidad de la función de utilidad implica una preferencia adversa al riesgo por una ganancia segura de $ 800 sobre un 80% de probabilidad de ganar $ 1,000, aunque los dos prospectos tienen el mismo valor monetario esperado. [1]
Mientras EUT ha dominado el análisis de la toma de decisiones en condiciones de riesgo y por lo general se ha aceptado como un modelo normativo de la elección racional (que nos dice la forma en que debemos tomar decisiones), los modelos descriptivos de cómo las personas se comportan realmente se desvían significativamente de este modelo normativo. [5]
Teoría moderna de la cartera
La teoría moderna de la cartera (MPT) fue creada por el economista Harry Markowitz en 1952 para medir matemáticamente la tolerancia al riesgo de un individuo y las expectativas de recompensa. [6] La teoría era que la varianza constante permitía un rendimiento esperado maximizado y para obtener una varianza de rendimiento esperado constante debería minimizarse. Se debe considerar un activo con respecto a cómo se moverán dentro del mercado y, al tener en cuenta estos movimientos, se puede construir una cartera de inversiones que reduzca el riesgo y tenga un rendimiento esperado constante. [6]
Los niveles de rendimiento adicional esperado se calculan como la desviación estándar del rendimiento de la inversión (raíz cuadrada de la varianza). [6] La desviación estándar ilustra la fluctuación de los rendimientos de un activo durante el período de tiempo que crea un rango de negociación aceptado para estimar los posibles rendimientos del activo. [6] Esta herramienta permite a las personas determinar su nivel de aversión al riesgo para crear una cartera diversificada.
MPT ha sido criticado por utilizar la desviación estándar como forma de medición. [7] La desviación estándar es una forma relativa de medición y los inversores que utilizan este índice para su evaluación de riesgos deben analizar un contexto apropiado en el que se encuentra el mercado para garantizar una comprensión cuantificada de lo que significa la desviación estándar. [7] MPT asume automáticamente que los inversores tienen aversión al riesgo, sin embargo, puede ser utilizado por todo tipo de inversores para satisfacer sus necesidades individualmente. Además, bajo MPT, dos carteras podrían estar representadas por el mismo nivel de varianza, por lo que se considerarían igualmente deseables. La primera cartera puede experimentar pequeñas pérdidas con frecuencia y la segunda puede experimentar una caída singular. Este contraste entre carteras debe ser examinado por los inversores antes de comprar activos. Al eliminar el riesgo a la baja en lugar de la volatilidad, la teoría de la cartera posmoderna tiene como objetivo basarse en MPT. [7]
Teoría de prospectos y asimetría de ganancia-pérdida (función de valor en forma de S)
Prospect Theory (PT) afirma que las apuestas justas (apuestas en las que el valor esperado de la opción actual y todas las demás alternativas se mantienen iguales) no son atractivas en el lado de las ganancias pero atractivas en el lado de las pérdidas. En contraste con EUT, PT se postula como una teoría alternativa de elección, en la que se asigna valor a las ganancias y pérdidas en lugar de a los activos finales (riqueza total), y en la que las probabilidades se reemplazan por ponderaciones de decisión. [8] En un esfuerzo por capturar inconsistencias en nuestras preferencias, PT ofrece una función de valor ponderado por probabilidad en forma de S no lineal, lo que implica que el tomador de decisiones transforma las probabilidades a lo largo de una curva de sensibilidad decreciente, en la que el impacto de una determinada el cambio en la probabilidad disminuye con su distancia de la imposibilidad y la certeza. [1]
La función de valor que se muestra es:
A. Definido en ganancias y pérdidas más que en riqueza total. [1] Las perspectivas se codifican como ganancias y pérdidas desde un punto cero (por ejemplo, utilizando la riqueza actual, en lugar de la riqueza total como punto de referencia), lo que lleva a las personas a ser reacias al riesgo por las ganancias y buscar riesgos por pérdidas. [5]
B. Cóncavo en el dominio de las ganancias (aversión al riesgo) y convexo en el dominio de las pérdidas (búsqueda de riesgo). [1] La naturaleza acelerada negativamente de la función implica que las personas son reacias al riesgo por las ganancias y buscan el riesgo por las pérdidas. [5]
C. Considerablemente más pronunciado para las pérdidas que para las ganancias ( véase también aversión a las pérdidas ). [1] La inclinación de la función de utilidad en la dirección negativa (para pérdidas sobre ganancias) explica por qué las personas son reacias al riesgo incluso para apuestas con valores esperados positivos. [5]
Si bien la aversión al riesgo no es parte del TP per se, una parte pertinente del TP es la asimetría de pérdidas y ganancias con respecto al riesgo. La función de valor no lineal, ponderada por probabilidad, en forma de S de PT considera que la aversión al riesgo depende del contexto, ya que la asimetría ganancia-pérdida ilustrada anteriormente es el resultado de nuestras evaluaciones psicológicas del riesgo que difícilmente coinciden con las evaluaciones objetivas del riesgo. Un componente concebible de la aversión al riesgo en el marco del TP es que el grado de aversión al riesgo aparente variará dependiendo de en qué parte de la curva se encuentre nuestra decisión.
Ejemplo: los participantes son indiferentes entre recibir un boleto de lotería que ofrece un 1% de probabilidad de $ 200 y recibir $ 10 con seguridad. Además, las personas son indiferentes entre recibir un boleto de lotería que ofrece un 99% de posibilidades de $ 200 y recibir $ 188 con seguridad. [9]
De acuerdo con la sensibilidad decreciente, la primera centésima de probabilidad vale $ 10 y la última centésima vale $ 12, pero las 98 centésimas intermedias valen solo $ 178, o alrededor de $ 1.80 por centésima. PT captura este patrón de probabilidades (objetivas) de ponderación diferencial subjetivamente con una función de ponderación en forma de S. [9]
Efectos de encuadre
Un efecto de encuadre ocurre cuando situaciones idénticas de manera transparente y objetiva generan decisiones dramáticamente diferentes dependiendo de si las situaciones se presentan o perciben como pérdidas o ganancias potenciales. [10] Los efectos de encuadre juegan un papel integral en la aversión al riesgo, como una extensión de la función de valor en forma de S de PT, que ilustra las diferencias en cómo se valoran las ganancias y pérdidas en relación con un punto de referencia.
Los prospectos riesgosos se caracterizan por sus posibles resultados y por las probabilidades de estos resultados. [10] Del mismo modo, los posibles resultados de una apuesta pueden enmarcarse como ganancias o pérdidas en relación con el statu quo. El siguiente par de problemas atestigua el poder de los efectos de encuadre en la manipulación del comportamiento de búsqueda de riesgo o de aversión al riesgo.
El número total de encuestados en cada problema se indica con N y el porcentaje que eligió cada opción se indica entre paréntesis.
Problema 1 (N = 152): Imagine que Estados Unidos se está preparando para el brote de una enfermedad inusual, que se espera que mate a 600 personas. Se han propuesto dos programas alternativos para combatir la enfermedad. Suponga que las estimaciones científicas exactas de las consecuencias de los programas son las siguientes:
Si se adopta el Programa A, se salvarán 200 personas. (72%)
Si se adopta el Programa B, existe una probabilidad de un tercio de que se salven 600 personas y una probabilidad de dos tercios de que ninguna persona se salve. (28%)
¿Cuál de los dos programas preferiría? [1]
La formulación del Problema 1 adopta implícitamente como punto de referencia un estado de cosas en el que se permite que la enfermedad cobra su precio de 600 vidas. Los resultados de los programas incluyen el estado de referencia y dos posibles beneficios, medidos por el número de vidas salvadas. Como era de esperar, las preferencias son adversas al riesgo: una clara mayoría de los encuestados prefiere salvar 200 vidas con seguridad a una apuesta que ofrece un tercio de posibilidades de salvar 600 vidas.
Ahora considere otro problema en el que la misma historia de portada va seguida de una descripción diferente de los prospectos asociados con los dos programas:
Problema 2 (N = 155): Imagine que Estados Unidos se está preparando para el brote de una enfermedad inusual, que se espera que mate a 600 personas. Se han propuesto dos programas alternativos para combatir la enfermedad. Suponga que las estimaciones científicas exactas de las consecuencias de los programas son las siguientes:
Si se adopta el Programa C, 400 personas morirán. (22%)
Si se adopta el Programa D, existe un tercio de probabilidad de que nadie muera y dos tercios de probabilidad de que mueran 600 personas. (78%)
Es fácil verificar que las opciones C y D del problema 2 son indistinguibles en términos reales de las opciones A y B del problema 1, respectivamente. La segunda versión, sin embargo, asume un estado de referencia en el que nadie muere a causa de la enfermedad. El mejor resultado es el mantenimiento de este estado y las alternativas son pérdidas medidas por el número de personas que morirán a causa de la enfermedad. Se espera que las personas que evalúan las opciones en estos términos muestren una preferencia de búsqueda de riesgos por la apuesta (opción D) sobre la pérdida segura de 400 vidas. Por supuesto, la "pérdida segura" de 400 vidas que los participantes encontraron tan poco atractiva es exactamente el mismo resultado que la "ganancia segura" de 200 sujetos que encontraron tan atractivos en el Problema 1. [5] El problema de salud pública ilustra un efecto de formulación en donde un cambio de redacción de "vidas salvadas" a "vidas perdidas" indujo un marcado cambio de preferencia de la aversión al riesgo a la búsqueda de riesgo. [1]
Si las preferencias se invierten basándose en aspectos intrascendentes de cómo se enmarca el problema, es imposible que la gente esté maximizando la utilidad esperada. [5] Aquí está latente la inquietante idea de que las preferencias de las personas provienen del exterior (de quien tiene el poder de moldear el entorno y determinar cómo se formulan las preguntas), más que de su propia estructura psicológica. [5] La toma de decisiones en asuntos tan importantes como vidas salvadas o vidas perdidas puede revertir la preferencia por el riesgo. Esto puede basarse en una reformulación de los resultados que no transmite información diferencial sobre los tratamientos y que no cambia nada sobre los resultados en sí. [5]
Fenómenos
Si bien la aversión al riesgo se explica comúnmente a través de EUT y PT, el comportamiento de aversión al riesgo observado sigue siendo únicamente un artefacto de estas dos teorías y se extiende más allá de los límites de lo que cada teoría puede explicar.
Aversión directa al riesgo
Tanto EUT como PT hacen la siguiente predicción falsable: una persona no puede ser tan reacia al riesgo como para valorar un prospecto riesgoso menos que el peor resultado posible del prospecto. [3] Por el contrario, varios estudios entre participantes han encontrado que las personas están dispuestas a pagar menos, en promedio, por una lotería binaria que por su peor resultado, un hallazgo acuñado como el efecto de incertidumbre (UE). [11]
Por ejemplo, las personas están dispuestas a pagar un promedio de $ 26 por un certificado de regalo de $ 50, pero solo $ 16 por una lotería que paga un certificado de regalo de $ 50 o $ 100, con la misma probabilidad. [11]
UE, al valorar una perspectiva de riesgo por debajo del valor de su peor resultado posible, se produce como resultado de un fenómeno conocido como aversión directa al riesgo, un desagrado literal por la incertidumbre, ya que la propia incertidumbre entra directamente en la función de utilidad de las personas. [3]
Aplicaciones sociales
EUT y PT predicen que las personas no deberían comprar seguros para riesgos de pequeñas participaciones, sin embargo, tales formas de seguro (por ejemplo, garantías electrónicas, pólizas de seguro con deducibles bajos, seguro de correo, etc.) son muy populares. [3] La aversión directa al riesgo puede explicar por qué, ya que las personas demuestran su disgusto literal por todos y cada uno de los niveles de incertidumbre. Al pagar una prima (a menudo más alta que el costo de reemplazo) por la posibilidad de que el seguro sea útil, las personas muestran una aversión directa al riesgo al valorar una perspectiva de riesgo por debajo del valor de su peor resultado posible (reemplazo al valor nominal).
Suponga que no está seguro de comprar o no un seguro contra terremotos porque la prima es bastante alta. Mientras duda, su amigable agente de seguros presenta una oferta alternativa: "Por la mitad de la prima regular, puede estar completamente cubierto si el terremoto ocurre en un día impar del mes. Este es un buen negocio porque por la mitad del precio usted está cubierto durante más de la mitad de los días ".
¿Por qué la mayoría de la gente encuentra este seguro probabilístico claramente poco atractivo? Comenzando en cualquier lugar de la región de probabilidades bajas, el impacto en el peso de decisión de una reducción de la probabilidad de p ap / 2 es considerablemente menor que el efecto de una reducción de p / 2 a 0. Reduciendo el riesgo a la mitad, entonces, no vale la mitad de la prima.
La aversión al seguro probabilístico es significativa por tres razones. Primero, socava la explicación clásica del seguro en términos de una función de utilidad cóncava. [1] Según EUT, el seguro probabilístico debería preferirse definitivamente al seguro normal cuando este último es simplemente aceptable. [8] En segundo lugar, el seguro probabilístico representa muchas formas de acción protectora, como hacerse un chequeo médico, comprar llantas nuevas o instalar un sistema de alarma antirrobo. [1] Tales acciones típicamente reducen la probabilidad de algún peligro sin eliminarlo por completo. [1] En tercer lugar, la aceptabilidad del seguro puede manipularse mediante el encuadre de las contingencias. [1] Una póliza de seguro que cubra incendios pero no inundaciones, por ejemplo, podría evaluarse como protección total contra un riesgo específico (por ejemplo, incendio) o como una reducción en la probabilidad general de pérdida de propiedad. [1] La gente subestima en gran medida una reducción en la probabilidad de un peligro en comparación con la eliminación completa de ese peligro. [1] Por lo tanto, el seguro debería parecer más atractivo cuando se enmarca como la eliminación del riesgo que cuando se describe como una reducción del riesgo. [1]
Además, Slovic, Fischhoff y Lichtenstein (1982) [12] demostraron que una vacuna hipotética que reduce la probabilidad de contraer una enfermedad del 20% al 10% es menos atractiva si se describe como eficaz en la mitad de los casos que si se presenta como totalmente eficaz contra una de dos cepas de virus exclusivas e igualmente probables que producen síntomas idénticos. [13]
Psicología afectiva del riesgo
Los primeros estudios de percepción del riesgo también encontraron que, mientras que el riesgo y el beneficio tienden a estar correlacionados positivamente en el mundo, están correlacionados negativamente en la mente de las personas y, por lo tanto, en los juicios. [14] La importancia de este hallazgo no se comprendió hasta que un estudio de Alhakami y Slovic (1994) encontró que la relación inversa entre el riesgo percibido y el beneficio percibido de una actividad (p. Ej., El uso de pesticidas) estaba relacionada con la fuerza de los efectos positivos o negativos. afecto asociado con esa actividad medido al calificar la actividad en escalas bipolares como bueno / malo, agradable / horrible, pavor / no pavor, etc. [15] Este resultado implica que las personas basan sus juicios sobre una actividad o tecnología no solo en lo que piensan sobre ella, sino también en cómo se sienten al respecto. [13] Si sus sentimientos hacia una actividad son favorables, se inclinan a juzgar los riesgos como bajos y los beneficios como altos; si sus sentimientos hacia él son desfavorables, tienden a juzgar lo contrario: alto riesgo y bajo beneficio ( ver también heurística del afecto ). [13]
Tanto EUT como PT son teorías independientes de probabilidad-resultado, ya que postulan funciones separadas para la evaluación de resultados y probabilidades. [2] Ambos asumen que el impacto de una probabilidad dada es una función de esa probabilidad, pero no del resultado al que está vinculada. [2] Además, ninguna teoría distingue una fuente de valor de otra. [2] Si bien la independencia probabilidad-resultado puede mantenerse en los resultados de diferentes valores monetarios, es poco probable que se mantenga en los resultados de diferentes afectos . [2]
Reino de ganancias
En 2001, dos investigadores de la Universidad de Chicago, Rottenstreich y Hsee, llevaron a cabo una serie de tres experimentos para ilustrar la dependencia probabilidad-resultado, utilizando un enfoque afectivo. [2]
Experimento 1: en un experimento que observa interacciones probabilidad-resultado, un boleto de lotería le ofrece la oportunidad de conocer y besar a su estrella de cine favorita como premio (rico en afecto) o $ 50 en efectivo (pobre en afecto). Cada una de las dos condiciones plantea una probabilidad del 1% de que se produzca la apuesta respectiva.
Resultados e implicaciones: el 70% de los participantes prefirió el dinero en efectivo al beso con certeza, mientras que el 65% (casi al revés) prefirió el beso al dinero en efectivo con baja probabilidad. Esto indica que ponderamos lo que debería ser una probabilidad objetivamente igual del 1% en cada escenario de manera diferente: una probabilidad del 1% es mayor para el beso rico en afecto que para el efectivo pobre en afecto.
Experimento 2: En un estudio posterior y más realista, se obtuvieron dos premios similares y económicamente equivalentes: un cupón de $ 500 canjeable por pagos asociados con unas vacaciones en Europa (rico en afectos) y un cupón de $ 500 canjeable por el pago de matrícula (afecto pobre). presentado. Para cada premio, a algunos participantes se les dijo que tenían un 1% de posibilidades de ganar y a otros un 99% de posibilidades de ganar. Luego, los participantes tenían que indicar cuánto dinero tendrían que ofrecerles para que fueran indiferentes entre recibir esa cantidad en dólares con seguridad y tener la oportunidad especificada de ganar el premio.
Resultados e implicaciones: aunque los dos cupones tenían valores de canje equivalentes, el precio medio del 1% de probabilidad de ganar las vacaciones europeas fue de $ 20, pero de $ 5 para el cupón de matrícula, lo que indica que la ponderación del 1% que colocamos en premios ricos en afecto es mayor que para premios pobres en afecto. Según los resultados de la condición del 1%, PT predeciría que con un 99% de posibilidades de ganar, el cupón europeo aún tendría un precio más alto que el cupón de matrícula. Por el contrario, el enfoque afectivo encontró que en la condición de 99% de probabilidad de ganar, el precio medio del cupón europeo era de $ 450, mientras que el del cupón de matrícula era de $ 478. Nuestra ponderación de la probabilidad del 99% como menor para el cupón europeo rico en afectos que el cupón de matrícula de bajo afecto indica una dependencia de probabilidad-resultado para resultados ricos en afecto. Los resultados ricos en afectos producen una sobreponderación más pronunciada de las probabilidades pequeñas, pero una infraponderación más pronunciada de las probabilidades grandes.
Ambos ejemplos indican dependencia de probabilidad-resultado, basada en resultados ricos en afectos, que cambia la forma de la curva en forma de S de PT.
En el Experimento 2, el tamaño del salto rico en afecto en la función de ponderación es mucho mayor ($ 500 - $ 450 = $ 50) que el tamaño del salto pobre en afecto ($ 500 - $ 478 = $ 22). [2] Por lo tanto, las funciones de ponderación tendrán más forma de S para las loterías que involucran resultados ricos en afectos que en resultados pobres en afectos. [2] Es decir, las personas serán más sensibles a las desviaciones de la imposibilidad y la certeza (de la esperanza y el miedo), pero menos sensibles a las variaciones de probabilidad intermedia para resultados ricos en afectos, lo que dará como resultado saltos más grandes en los puntos finales de la función de ponderación. [2] Los resultados de este estudio sugieren que el supuesto de independencia probabilidad-resultado adoptado tanto por el EUT como por el PT puede ser válido para los resultados de diferentes valores monetarios, pero no diferentes valores afectivos. [2]
Reino de pérdidas
Los estudios de resultados en los Experimentos 1 y 2 fueron ganancias por encima del status quo. Cuando se dispone de un resultado positivo, cualquier desviación de la imposibilidad puede engendrar esperanza (rica en afectos y positiva), y cualquier desviación de la certeza puede producir miedo (rica en afectos pero negativa). El siguiente estudio demuestra que el patrón opuesto también es cierto: cuando el resultado disponible es negativo, las desviaciones de la imposibilidad engendran miedo y las desviaciones de la certeza producen esperanza.
Experimento 3: Se les dijo a los participantes que se imaginaran a sí mismos en un experimento hipotético que implicaba una probabilidad determinada, del 1% o del 99% de una descarga eléctrica breve, dolorosa pero no peligrosa (rica en afectos), y a otros se les dijo que el experimento implicaba una 1% o 99% de probabilidad de una multa en efectivo (afecto pobre, relativamente). Luego se les pidió que indicaran cuánto dinero tendrían que pagar para que fueran indiferentes entre pagar esa cantidad con seguridad y participar en el experimento hipotético.
Condición de certeza: el precio medio pagado para evitar una descarga eléctrica fue de $ 19,86. La mayoría de los participantes (24/30) prefirieron recibir el impacto antes que pagar más de $ 20.
Condición de baja probabilidad: el precio medio pagado para evitar una probabilidad del 1% de un shock fue de $ 7, sustancialmente mayor que el precio medio pagado para evitar una probabilidad del 1% de una multa de $ 20. Como antes, el peso de una probabilidad del 1% es mayor para el impacto rico en afectos que para el pago en efectivo de los pobres afectos.
Condición de alta probabilidad: el precio medio pagado para evitar una probabilidad del 99% de un shock, $ 10, fue sustancialmente más bajo que el precio medio pagado para evitar una probabilidad del 99% de una multa en efectivo, $ 18.
Resultados: En conjunto, para la descarga eléctrica rica en afectos, el tamaño del salto a la derecha en la función de ponderación es de aproximadamente $ 10 ($ 19,86 - $ 10), pero para la multa en efectivo por falta de afecto, el tamaño de este salto es mucho más pequeño a $ 2 ($ 20 - $ 18). Nuevamente, vemos que el peso del 99% es menor para el impacto rico en afectos que para el efectivo pobre en afecto.
Tanto el Experimento 1 como el 2 investigaron los resultados que fueron ganancias sobre el status quo. El Experimento 3 estudió los resultados negativos y también encontró evidencia de una función de ponderación que tiene más forma de S para premios ricos en afectos que para premios pobres en afectos. Por lo tanto, la dependencia probabilidad-resultado basada en la psicología del riesgo rica en afectos se aplica en los dominios tanto de ganancias como de pérdidas. [2]
Neuropsicología de la aversión al riesgo
Sesgo de negatividad
¿Recuerdas lo peor que te ha pasado? ¿Qué pasa con los mejores? ¿Con qué frecuencia puede recordar recuerdos negativos en comparación con los positivos? ¿Parece que la información negativa se recuerda con más facilidad y claridad que la información positiva? ¿Por qué es más fácil conocer el porcentaje de accidentes automovilísticos mortales cada año que el porcentaje de accidentes sin víctimas mortales?
El cerebro humano demuestra parcialidad por el procesamiento de información negativa. En comparación con sus contrapartes positivas, los estímulos negativos reciben una mayor asignación de atención y una respuesta más rápida una vez que el cerebro los reconoce. [16] [17] Este sesgo por la información negativa ocurre muy temprano en las etapas de procesamiento, visto en la aparición de un P1, un componente de los potenciales relacionados con eventos (ERP) recopilados de un resultado de EEG (electroencefalografía). Los investigadores localizaron este ERP en particular en la corteza occipital ventrolateral. Dado que se asigna una mayor cantidad de atención al procesamiento de estímulos negativos, el sesgo de negatividad también puede ser indicativo de un sesgo de atención.
El sesgo de negatividad se nota en una plétora de situaciones relacionadas con la formación de conductas de aversión al riesgo. En particular, cualquier estímulo que evoque la expresión de miedo fomenta la aversión al riesgo. El cerebro humano se ha adaptado para analizar fácilmente estos estímulos de un mar de estímulos benignos. En el laboratorio, los participantes informan y responden más rápidamente a los estímulos negativos; Las fotos de imágenes negativas y amenazantes sobresalen de una serie de fotos, capturando la atención de los participantes más que las imágenes positivas o neutrales. [18] Los no tangibles, como los rasgos de personalidad, también demuestran un impacto similar para provocar conductas de aversión al riesgo. Carleston y Skowronski (1989) encontraron que los rasgos negativos forman una impresión más fuerte en un individuo que los rasgos positivos, afectando así la impresión general del individuo evaluado. [19]
Emoción y toma de decisiones
El afecto de un individuo a menudo determina hasta qué punto el comportamiento de uno es eficaz para lograr su objetivo. La toma de decisiones y la emoción, entrelazadas, no pueden separarse, ya que la emoción puede beneficiar o dificultar el logro de la máxima utilidad.
Influencia de la emoción en la toma de decisiones.
Tres estados emocionales diferentes influyen en la toma de decisiones: Su estado emocional actual (es decir, ¿cómo se siente mientras toma una decisión?) Su estado emocional pasado (es decir, ¿Cómo se sintió al anticipar su decisión?) Su estado emocional futuro (es decir, ¿Cómo será su decisión afectará cómo se siente en el futuro; ¿Qué efecto tendrá la decisión en su bienestar emocional?)
Tarea de juego de Iowa
Investigando la toma de decisiones y el afecto, Antoine Bechara, Antonio Damasio y sus colegas (2000; 2005) descubrieron que el daño a un área del cerebro asociado con el procesamiento emocional afecta la toma de decisiones efectiva. [20] [21] Después de descubrir que el daño a la corteza orbitofrontal impedía a los participantes tomar decisiones orientadas a objetivos en contextos sociales y profesionales, Damasio y sus colegas diseñaron la Tarea de juego de Iowa. Al crear esta tarea, Damasio se preguntó si la toma de decisiones se ve afectada porque la emoción es un componente necesario para tomar decisiones efectivas.
En la tarea, los participantes recurren continuamente a uno de los cuatro mazos posibles; los participantes pueden cambiar de mazo en cualquier momento durante el estudio.
Cada tarjeta posee un valor monetario, lo que resulta en ganancias o pérdidas.
Los participantes desconocen que 2 de los mazos corresponden a ganancias netas: recompensas bajas e incluso pérdidas menores. Los otros 2 mazos corresponden a pérdidas netas: recompensas elevadas y pérdidas aún mayores.
Los investigadores instruyen a los participantes para que maximicen su utilidad y obtengan la mayor cantidad de dinero al final de la tarea. Para completar esta tarea con éxito, los participantes deben discernir que los mazos asociados con la ganancia neta, pero los pagos bajos, maximizan su utilidad.
Resultados . Damasio notó que los participantes con daños en su corteza orbitofrontal no podían darse cuenta de que el mazo asociado con pagos bajos producía una mayor recompensa. A partir de su descubrimiento utilizando la Iowa Gambling Task, Damasio formuló una hipótesis de marcador somático .
Conclusiones alternativas . Otros investigadores sugieren que la dificultad que encuentran los pacientes con daño en la corteza orbitofrontal en Iowa Gambling Task se debe a que la tarea requiere que los participantes cambien su percepción inicial de las posibles ganancias y pérdidas. [22] Los participantes se sienten atraídos apelando a recompensas y luego se enfrentan a pérdidas devastadoras. Por lo tanto, el daño de la corteza orbitofrontal inhibe la adaptación a los patrones cambiantes de recompensas y castigos. Esta conclusión se ha replicado en primates, donde el daño orbitofrontal impidió la extinción de una asociación aprendida. [23]
Teoría de los marcadores somáticos
Damasio postuló que la información emocional en forma de excitación fisiológica es necesaria para informar la toma de decisiones. Cuando nos enfrentamos a una decisión, podemos reaccionar emocionalmente a la situación, una reacción que se manifiesta como cambios en la excitación fisiológica del cuerpo o marcadores somáticos. Dados los datos recopilados de la Iowa Gambling Task, Damasio postuló que la corteza orbitofrontal ayuda a las personas a formar una asociación entre los marcadores somáticos y las situaciones que los desencadenan. Una vez que se establece una asociación, la corteza orbitofrontal y otras áreas del cerebro evalúan las experiencias previas de un individuo provocando marcadores somáticos similares. Una vez reconocida, la corteza orbitofrontal puede determinar una respuesta de comportamiento adecuada y rápida, y su probabilidad de recompensa.
Neurociencia de la aversión al riesgo
Arrepentimiento y aversión al riesgo
Se observan varias áreas del cerebro en la expresión de conductas de aversión al riesgo. La corteza orbitofrontal mencionada anteriormente se encuentra entre estas áreas del cerebro, lo que respalda el sentimiento de arrepentimiento. El arrepentimiento, una emoción que influye mucho en la toma de decisiones, lleva a las personas a tomar decisiones que evitan encontrarse con esta emoción en el futuro.
Al estudiar la actividad cerebral asociada con el arrepentimiento, el investigador Georgio Coricelli y sus colegas (2005) desencadenaron sentimientos de arrepentimiento en participantes sanos, al hacerlos completar una tarea de juego en la que se les informó que la mejor opción era la opción no elegida. [24] Utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI), Coricelli descubrió que el aumento del arrepentimiento se correlacionaba con un aumento de la actividad en la corteza orbitofrontal medial, la corteza cingulada anterior y el hipocampo anterior. [24] Cuanto mayor sea la activación en la corteza orbitofrontal medial, mayor será el arrepentimiento informado. Después de repetidos ensayos, los investigadores comenzaron a observar un comportamiento de aversión al riesgo por parte de sus participantes, un comportamiento que se reflejaba en una actividad intensificada dentro de la corteza orbitofrontal medial y la amígdala.
Áreas cerebrales de aversión al riesgo
Los comportamientos de aversión al riesgo son la culminación de varios correlatos neuronales. Si bien evitar los estímulos negativos, percibidos o reales, es una acción bastante simple, requiere anticipación, motivación y razonamiento. ¿Cómo sabes que un estímulo es malévolo? ¿Qué información le lleva a comportarse en última instancia de una manera coherente con la garantía o la puesta en peligro de su bienestar? Cada una de estas preguntas recluta un área cerebral diferente, lo que juega un papel importante en si una decisión es beneficiosa para un individuo.
Acondicionamiento del miedo . Con el tiempo, las personas aprenden que un estímulo no es benigno a través de la experiencia personal. Implícitamente, se puede desarrollar un miedo a un estímulo particular, lo que resulta en un comportamiento de aversión al riesgo. Tradicionalmente, el condicionamiento del miedo no se asocia con la toma de decisiones, sino más bien con la combinación de un estímulo neutral con una situación aversiva. Una vez que se forma una asociación entre el estímulo neutral y el evento aversivo, se observa una respuesta de sobresalto cada vez que se presenta el estímulo neutral. Se observa una aversión a la presentación del estímulo neutro después de repetidos ensayos.
Esencial para comprender la aversión al riesgo es el aprendizaje implícito que ocurre durante el condicionamiento del miedo. La aversión al riesgo es la culminación de un conocimiento adquirido implícita o explícitamente que informa a un individuo que una situación particular es aversiva a su bienestar psicológico. De manera similar, el condicionamiento del miedo es la adquisición de conocimiento que informa a un individuo de que un estímulo neutral particular predice ahora un evento que pone en peligro su bienestar psicológico o físico.
Investigadores como Mike Davis (1992) y Joseph LeDoux (1996) han descifrado los correlatos neuronales responsables de la adquisición del condicionamiento del miedo. [25] [26]
La amígdala, mencionada anteriormente como una región que muestra una alta actividad para la emoción de arrepentimiento, es el receptor central de la actividad cerebral relacionada con el condicionamiento del miedo. Varias corrientes de información de múltiples áreas del cerebro convergen en la amígdala lateral, lo que permite la creación de asociaciones que regulan el condicionamiento del miedo; Las células de la amígdala lateral dorsal superior pueden emparejar rápidamente el estímulo neutro con el estímulo aversivo. Las células que se proyectan desde la amígdala lateral a la amígdala central permiten el inicio de una respuesta emocional si un estímulo se considera amenazante.
Control cognitivo . Evaluar una apuesta y calcular su valor esperado requiere una cierta cantidad de control cognitivo. Varias áreas del cerebro están dedicadas a monitorear la congruencia entre los resultados esperados y reales. Evidencia de Ridderinkhof et al. (2004) sugiere que la corteza frontal medial posterior (pMFC) y la corteza prefrontal lateral (LPFC) están involucradas en la modulación del comportamiento y el monitoreo del desempeño dirigido a objetivos. [27] El pMPC monitorea los conflictos de respuesta (cualquier situación que active más de una tendencia de respuesta), la incertidumbre de la decisión y cualquier desviación del resultado anticipado. La activación en el pMPC aumenta significativamente después de que se detecta un error, un conflicto de respuesta o un resultado desfavorable. Como resultado, el pMFC puede señalar la necesidad de un ajuste de rendimiento; Sin embargo, hay una falta de evidencia que indique que el pMFC controla el comportamiento modulador. Los procesos de control del comportamiento en el LPFC se han implicado en el comportamiento modulador observado por los investigadores.
Resumen
El campo de la neuroeconomía está emergiendo como una rama unificada del conocimiento, con la intención de fusionar información de la psicología, la economía y la neurociencia con la esperanza de comprender mejor el comportamiento humano. La aversión al riesgo plantea una pregunta desconcertante que intriga a los expertos en las tres disciplinas. ¿Por qué los humanos no actúan de acuerdo con el resultado esperado? Si bien los resultados negativos conservan más valor que los resultados positivos, los seres humanos no toman decisiones lógicas. Analizar la emoción y el miedo a la pérdida de la toma de decisiones resultaría en una mayor implementación de cálculos matemáticos, maximizando así la utilidad esperada. Si bien la activación en áreas específicas del cerebro puede resaltar los mecanismos de toma de decisiones, la evidencia continúa apoyando la prevalencia del comportamiento adverso al riesgo.
Ver también
- Aversión al riesgo (economía)
- Teoría posible
- Afectar heurística
- Aversión a la pérdida
- Sesgo de negatividad
- Toma de decisiones
- Hipótesis del marcador somático
- Acondicionamiento del miedo
- Neuroeconomia
- Valor esperado
- Teoría moderna de la cartera
- Teoría de la cartera posmoderna
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