Группировка выбора и динамический ментальный учёт

Одной из повторяющихся тем этой статьи является то, что решения о выборе изменяются из-за введения условных (но невзаимозаменяемых) границ. В ментальном учёте важно местоположение «скобок» — потеря воспринимается менее болезненно, если её можно объединить с более крупной прибылью; покупка с большей вероятностью будет совершена, если её можно отнести на счёт, который ещё не в минусе; и ранее понесённые (невозвратные) потери принимаются во внимание, если текущее решение относится к тому же счёту. 

В этом разделе эта тема раскрывается более подробно, рассматривая другие способы установления границ, а именно, принимаются ли решения последовательно, одно за другим, или группируются вместе (или «блокируются»).

Предыдущие результаты и рискованные выборы 

В своей работе о теории перспектив Канеман и Тверски упоминают эмпирический факт: ставки на аутсайдеров увеличиваются в последнем забеге дня*, когда средний игрок (i) находится в проигрыше за день и (ii) стремится выйти хотя бы в ноль. Интересной особенностью этого эффекта невозвратных потерь является то, что он полностью зависит от решения закрывать «игровой счет» ежедневно. Если бы каждая гонка рассматривалась как отдельный «игровой счет», предыдущие гонки не имели бы влияния. Аналогично, если бы ставки за сегодняшний день объединялись с остальным состоянием игрока (или даже с его ставками за всю жизнь), предыдущий результат, вероятно, оказался бы несущественным. 

(*Другими словами, ставки на аутсайдеров становятся ещё более невыгодными к концу дня. Они всегда являются плохими ставками.)

Этот анализ применим и к другим решениям, связанным с азартными играми. Если серия ставок объединяется в один «пакет», то результат одной ставки может повлиять на последующие решения. Джонсон и я исследовали, как предыдущие результаты влияют на склонность к риску. Участниками были студенты MBA, которые играли на реальные деньги. Следующие три примера выбора иллюстрируют тип рассматриваемых задач. Процент участников, выбравших каждый вариант, указан в квадратных скобках.

Проблема 1.

Вы только что выиграли $30. Теперь выберите:
(a) 50% вероятность выиграть $9 и 50% вероятность проиграть $9. [70]
(b) Ни выигрыша, ни проигрыша. [30]

Проблема 2.

Вы только что проиграли $30. Теперь выберите:
(a) 50% вероятность выиграть $9 и 50% вероятность проиграть $9. [40]
(b) Ни выигрыша, ни проигрыша. [60]

Проблема 3.

Вы только что проиграли $30. Теперь выберите:
(a) 33% вероятность выиграть $30 и 67% вероятность ничего не выиграть. [60]
(b) Гарантированный выигрыш $10. [40]

Эти и другие подобные задачи использовались для изучения того, как предыдущие результаты влияют на склонность к риску. Стоит отметить два вывода.

Во-первых, как показано в Проблеме 1, предыдущий выигрыш может стимулировать склонность к риску в рамках одного и того же «счёта». Мы назвали это явление эффектом «деньги казино», поскольку игроки часто называют деньги, выигранные в казино, «деньги казино». Действительно, нередко можно увидеть, как игроки, выигравшие деньги в начале вечера, кладут эти деньги в другой карман, отличающийся от кармана с их «собственными» деньгами; таким образом, каждый карман становится отдельным ментальным счётом.

Во-вторых, как показано в Проблемах 2 и 3, предыдущие потери не стимулировали склонность к риску, если только азартная игра не предлагала шанс выйти хотя бы в ноль.

Ставки, использованные в описанных экспериментах, были довольно большими по сравнению с большинством лабораторных экспериментов, но малыми относительно общего богатства участников. Ограниченные бюджеты экспериментов — это реальность. Gertner использовал интересный подход, изучая выбор участников телешоу «Card Sharks», где ставки были значительно выше. 

Проблемы выбора, которые изучал Gertner, касались последних в серии ставок, сделанных победителем дня. Участник должен был угадать, будет ли случайная карта из колоды старше или младше карты, показанной на экране. Тузы считаются старшими картами, а совпадения не приводят ни к выигрышу, ни к проигрышу. Таким образом, вероятность успеха варьировалась от полного отсутствия риска (когда показана 2 (двойка) или туз) до примерно 50 на 50, когда показана восьмёрка. После выбора участник делал ставку на исход, причём сумма ставки должна была составлять от 50% до 100% от суммы, выигранной за день (в среднем около $3000). 

Игнорируя ситуации с полным отсутствием риска, Gertner использовал модель регрессии Тобита для прогнозирования размера ставки в зависимости от показанной карты (вероятности), доступной ставки (текущего выигрыша за день) и суммы, выигранной в предыдущие дни на телешоу. 

После учёта ограничения, что ставка должна находиться в диапазоне от 50% до 100% от доступной суммы, Gertner обнаружил, что выигрыш за сегодняшний день сильно влияет на размер ставки. Напротив, ранее выигранные деньги практически не влияют на выбор. Этот вывод предполагает, что выигранные деньги за сегодняшний день воспринимаются как находящиеся в отдельном ментальном счёте, отличном от выигрышей предыдущих дней. Такое поведение противоречит любой версии теории ожидаемой полезности, которая рассматривает богатство как взаимозаменяемое.

Продолжение следует…

Ричард Талер (Richard H. Thaler)

Читать все части: ч.1, ч.2, ч.3, ч.4, ч.5, ч.6, ч.7, ч.8, ч.9, ч.10, ч.11, ч.12, ч.13, ч.14, ч.15 .

(Перевод: Меркулов Виталий,  «Акционер XXI века» — myinvestpro.ru)

Оценить статью:
(2 оценок, среднее: 5,00 из 5)

Загрузка...