友情提示:如果本网页打开太慢或显示不完整,请尝试鼠标右键“刷新”本网页!阅读过程发现任何错误请告诉我们,谢谢!! 报告错误
魔刊电子书 返回本书目录 我的书架 我的书签 TXT全本下载 进入书吧 加入书签

思考,快与慢-第62章

按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页,按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页,按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部!
————未阅读完?加入书签已便下次继续阅读!



邪撕罄吹呐当炊钡弥鞅B蕖と讯≒aul Samuelson)、肯尼斯·阿罗(Kenh Arrow)、米尔顿·费里德曼(Milton Friedman)和统计学界的带头人吉米·萨维奇(Jimmie Savage)等人。

巴黎大会的一位组织人莫里斯·阿莱斯(Maurice Allais)几年后也获得了诺贝尔奖。阿莱斯准备了几个关于选择的问题来问与会嘉宾。那次大会与本章内容相关的问题就是,阿莱斯想要表明那些嘉宾容易受确定性效应的影响,因此才违背了期望效用理论和该理论所依据的理性选择的公理。以下的一套选择是对阿莱斯构建的难题的简单表示。在问题A和问题B中,你会选择哪一个?

A。61%的概率赢得52万美元或者63%的概率赢得50万美元

B。98%的概率赢得52万美元或者100%的概率赢得50万美元

如果你和其他人一样,便会在问题A中偏向前面的选项,在问题B中偏向后面的选项。如果你的确是这样选择的,就说明你犯了逻辑上的错误,并且违背了理性选择的原则。这些齐聚巴黎的著名经济学家在“阿莱斯悖论”中也犯了同样的错误。

为了弄明白为什么这些选择有问题,我们可以将其看成是从罐子里随意抓取弹珠的游戏,即若罐子里装有100颗弹珠,抽到红色的弹珠就算赢,抽到白色的就算输。在问题A中,几乎所有人都偏向前面的选项,我们可以将其看成左边的罐子,即使里面所含的红弹珠少,赢的概率也小,但奖品的大小比赢得奖品的概率更吸引人。在问题B中,大多数人都选择能确保得50万美元的那个罐子。且人们对自己作的两个选择(即问题A选左边,问题B选右边)都感到很满意,不过在他们了解了问题背后的逻辑之后,就不这么认为了。

比较一下这两个问题,你会发现问题B中的两个罐子比问题A中的两个罐子更具吸引力,因为问题B的两个罐子中有37个白球替换成能赢的红球了。左边那个罐子的改进明显比右边的大,因为左边的罐子中每个红球都有能使你赢得52万美元的机会,而选右边的罐子只能赢得50万美元。你本会对左手边的罐子感兴趣,毕竟这个罐子作了改进,情况比右手边的好,但是,现在你喜欢的却是右手边的!这个选择的模式没有什么逻辑意义,但却可以从心理上作出解释:确定性效应起了作用。在问题B中,100%的概率和98%的概率之间虽然就差两个百分点,但相比于问题A中63%和61%之间相差的两个百分点来说,这个差距的影响则要大得多。

正如阿莱斯所预测的那样,那些经验老到的与会者并没有注意到自己的偏向已经违反了效用理论,直到大会快结束了他们才注意到这个事实。阿莱斯本想向外界公布这个情况,制造一条爆炸性新闻:那些世界上顶尖的决策理论学家也存在偏好,这种偏好和他们自己对理性的见解完全背道而驰!阿莱斯显然相信众位来宾会接受劝说,放弃那种他蔑称为“美国式”的分析方法,转而采取另一种由他提出的选择逻辑。不过,当时的情况令他极为失望。

那些对决策理论不是很热衷的经济学家大都忽视了阿莱斯提到的问题。当某个为人们广泛采纳并被认为非常有用的理论遭到挑战时,都会出现类似的情况:他们将阿莱斯提出的这个问题视为非常规问题,仍旧使用期望效用理论来解决这一问题,就像什么事都没发生过一样。相反,那些决策理论专家,包括统计学家、经济学家、哲学家和心理学家等各路高人在内,对阿莱斯的挑战却非常重视。在阿莫斯和我开始我们的工作时,我们的初衷就是对阿莱斯悖论给出令人满意的心理学解释。

大多数决策理论家,当然也包括阿莱斯在内,坚定地相信人类的理性,他们还试图改变理性选择的规则以使阿莱斯模式可以为人们所接受。过去这些年中,他们为找到一个似乎合理的理由来解释确定性效用一直在进行各种各样的尝试,但所有的理由都无法令人信服。阿莫斯对这些人的努力几乎失去了耐心,他将那些试图使违背效用理论做法合理化的理论家称为“为举措失当的人辩护的律师”。我们没有步他们的后尘。我们将效用理论看成是理性选择的逻辑基础,但并不认为人们都是非常棒的理性选择者。我们承担了一项建立一种心理学理论的任务,不管人们作出的选择是否是理性的,这一理论要能够对其进行描述。在前景理论中,决策的权重和可能性的权重不可同日而语。

决策权重的大小取决于人们的担忧程度

在我们发表前景理论多年以后,阿莫斯和我进行了一项研究,在这项研究中,我们衡量了决策权重,这个权重解释了人们在打赌时为什么会选择保守的赌注。

你会发现,在极端情况下,决策权重和相应的可能性是相同的:当结果不可能出现时,两者都是零;当结果肯定会出现时,两者都是100。但是,在这些点附近,决策权重却明显与可能性拉开了距离。在距离最远处,我们发现了可能性效应:不可能出现的事往往受到重视。例如,相对于可能性为2%的决策权重是8。1。如果人们遵从理性选择的公理,决策权重将会是2,罕见事件被过分看重了。因此对罕见事件偏重的程度增加了4倍。可能性范围右端的确定性效应更显著。“无法”得奖的2%的风险使得风险效用从100降低到87。1,降低了13%。

想要理解可能性效应和确定性效应之间的不对称性,先假设你有1%的概率能赢得100万美元,明天就会揭晓结果。现在,再假设你几乎确定自己能赢得100万美元,但还是有1%的可能性赢不了,同样是明天揭晓结果。第二种情况中的焦虑情绪显然比第一种情况下的期望心理更明显。如果结果是手术失败而不是钱财得失,确定性效应就要比可能性效应更显著。与对1%的风险的担忧相比,你对一项成功希望渺茫的手术(这项手术几乎可以确定会致命)的关注程度又如何呢?

在可能性变化范围的两端,确定性效应和可能性效应的双重作用不可避免地会伴随着对中间概率不够敏感的情形出现。从上表中可以看出,从5%到95%之间的可能性和范围更小的决策权重(从13。2到79。3)之间密切相关,约占理性期望的三分之二。神经科学家已经证实了这些观察结果,发现了对得奖可能性的不同变化做出反应的大脑区域。大脑对可能性变化的反应和从选择中估测出来的决策权重惊人地相似。

极小或极大的可能性(低于1%或高于99%)都是特殊的情况。权衡极罕见的情况是很难的,因为这些情况常常会被彻底忽视,事实上人们赋予它们的决策权重为零。另一方面,在没有忽视这些罕见的情况时,你肯定又会过于重视它们。大多数人很少有时间去关心核能外泄问题,也几乎不会幻想从素未谋面的亲戚那里继承到大笔遗产。然而,当不大可能出现的事情成为关注的焦点时,我们对它的重视程度就要超过其本身出现的概率应该引起的关注度。此外,人们对于可能性较小的各种风险几乎完全是迟钝的。人们很难说出0。001%的癌症风险与0。00001%的癌症风险之间的区别,尽管前者是指美国人口中有3000人罹患癌症,而后者则说明只有30个美国人患癌症。

当你关注某种威胁时,你就会担忧,而且决策权重会反映出你的担忧程度。根据可能性效应,这种担忧和威胁出现的可能性并不相符。仅仅减少或降低风险还不够;若想消除这种忧虑,必须将其出现的可能性降低为零。

下面的问题改编自对消费者评估健康风险时所体现的理性的研究。1980年,一个由经济学家组成的团队公布了这项研究,并把调查结果交给了小孩子的家长们。

假设你正在使用一种杀虫剂,每瓶要10美元,每使用10000瓶杀虫剂就可使15个人吸入中毒和15个孩子中毒。

你了解到有一种更昂贵的杀虫剂,它可使以上两种风险降低,即每使用10000瓶出现上述两种风险的人数分别为5人。你愿意花多少钱买这瓶杀虫剂呢?

这些父母愿意多花平均2。38美元的钱来降低三分之二的风险(从10000分之一15降低到10000分之5)。他们愿意花8。09美元去完全排除风险,这个价钱是2。38美元的3倍多。其他的问题表明这些父母将这两种风险(吸入中毒和儿童中毒)视为不同的烦恼,只要能完全消除其中任何一种风险,他们都愿意支付一定数额的钱。这个数额与担忧的心理很吻合,但和理性模式并不相符。

四重模式:可能性与决策权重的关系模型

阿莫斯和我在研究前景理论时,很快就得出了两个结论:相对于现有财富来说,人们更看重得失,而且关于结果的可能性和决策权重方面,表现大不相同。这并不是全新的观点,但它们一旦结合起来,就可以对一种偏好的特殊模式作出解释,我们将这一特殊模式称为四重模式。名字是固定的,具体阐述如下。

每栏中的第一行都对前景作了解释。第二行对前景引起的情绪作了特征描述。第三行表明,在风险和与期望价值相符合的必然获得(或损失)之间作选择时(例如在“有95%的概率赢得10000美元”和“肯定能赢得9500美元”之间作出选择),大多数人是如何表现的。第四行描述了在被告和原告讨论民事案件的解决方法时可能会出现的态度。

偏好的“四重模式”被视为前景理论的核心成果之一。上面四栏中有三栏是相似的;只有第四个(右上角)是新的,是完全出乎意料的。左上角一栏是伯努利曾讨论过的:当人们觉得未来获得一大笔收益的概率很大时,会选择风险规避。人们在打赌时愿意接受比预期价值少的赌注,以确保肯定能有所得。左下角一栏的可能性效应解释了为什么人们都愿意买彩票。若头彩很大,人们会疯狂地买,会忽视赢的概率很小这一事实。买彩票是可能性效应最好的例子。没有
返回目录 上一页 下一页 回到顶部 0 0
未阅读完?加入书签已便下次继续阅读!
温馨提示: 温看小说的同时发表评论,说出自己的看法和其它小伙伴们分享也不错哦!发表书评还可以获得积分和经验奖励,认真写原创书评 被采纳为精评可以获得大量金币、积分和经验奖励哦!