결정론적 효과의 결정론적 효과에 관한 실험적 연구

Daniel Kahneman과 Amos Tversky는 질적 효과를 설명하기 위해 두 가지 질문을 설계했습니다. 실험자는 다음 두 가지 도박 상황 중에서 하나를 선택하도록 요청 받았습니다. 다음 표현식에서 ($1,000,000, 100%)는 100만 달러를 얻을 확률이 100%라는 것을 의미합니다.

A=($1,000,000, 100%)

B= ($5,000,000, 10%; $1,000,000, 89%; 0, 1%)

C= ( $1,000,000, 11%; 0, 89%)

D= ($5,000,000, 10%; 90%)

기대 효용 이론에 부합하는 행동 선택은 (A, C) 또는 (B, D)는 기대효과이론의 독립가정에서 도출된 것이다. 이를 더 명확하게 설명하기 위해 베팅을 가정합니다:

E= ($5000000, 10∕11; $1000000, 0; 0, 1∕11)

F= ($5000000, 0 ; $1000000, 0, 0, 100%)

이런 방식으로 복권 A, B, C, D를 A, E, F의 서로 다른 가중치 조합으로 나타낼 수 있습니다.

A=11/100A+89/100A

B=11/100E+89/100A

C=11/100A+89/100F

D =11/100E+89/100F

A와 B의 표현에서는 후자가 같고, C와 D의 표현에서는 후자의 항이 같다는 것을 알 수 있다. 역시 마찬가지다. 둘 다 그렇다. 따라서 독립성 가정에 따라 의사결정자가 A와 B 중에서 A를 선호하는 경우, 즉 A와 E 중에서 A를 선호하는 경우, 옵션 C와 D 중에서 C를 선호하는 것으로 추론할 수 있습니다. 효용 이론에 부합하는 선택은 (A, C) 또는 (B, D)입니다.

그러나 실험의 대답은 대부분의 사람들이 (A, D)를 선택한다는 것입니다. 표준 이론으로부터의 이러한 편차는 Allais Paradox이며, "결정론적 효과"는 이러한 비정상적인 행동에 대한 하나의 설명입니다( Kahneman과 Tversky, 1979). 기대 효용 이론에서 총 효용은 가능한 각 수익의 효용에 가중치를 부여하기 위해 확률을 가중치로 직접 사용하는 것입니다. 그러나 실제로 사람들은 특정 확률적 수익보다 특정 수익에 더 큰 비중을 두는 현상을 '확실성 효과'라고 합니다. 첫 번째 선택에서는 100만 위안의 수입이 확실하기 때문에 더 매력적이지만 두 번째 선택에서는 100만 위안이 더 이상 확실하지 않기 때문에 이 매력이 사라집니다. 즉, 기대값과 위험 사이의 균형은 수익 중 하나가 확실할 때와 둘 다 위험 수익일 때와 다릅니다.