Gli esperimenti di KT

Abbiamo visto che tanto la critica, quanto la proposta di KT si basano su certi esperimenti da loro compiuti. Il tipo di esperimenti mi sembra importante. Il problema è: come si può controllare il comportamento decisionale degli agenti reali in condizioni di rischio?
Per "collaudare" sperimentalmente il modello classico, una prima idea potrebbe essere confrontare le previsioni classiche (= massimizzazione dell'utilità prevista) con dati reali sui comportamenti economici (e.g., dati di mercato). Si può fare? Sì e no. Al livello di precisione che noi desidereremmo, senz'altro no:

1. i dati di mercato riguardano semmai casi di decisione in condizioni di incertezza, non di rischio (= le distribuzioni di probabilità sono ignote);
   
2. l'incertezza è difficile da trattare; in particolare, è difficile valutare se il comportamento di un agente economico massimizza l'utilità prevista nel senso di Savage (perché per "estrapolare" le probabilità, in quanto gradi di convinzione, dalle decisioni di un agente, usiamo proprio elementi di quella teoria che vorremmo mettere alla prova);
   
3. i dati di mercato sono "rumorosi"!
   

KT procedono allora a un tipo di esperimento molto diverso, simile a quelli usati talora in psicologia. E' un esperimento "di laboratorio": un campione ristretto (sempre meno di 95 persone) è sottoposto a dei questionari con problemi di decisione ipotetici. Il campione è composto di studenti e staff dell'università; i problemi proposti consistono nella scelta fra lotterie con esiti monetari e probabilità numeriche indicate.
L'uso di esiti monetari, naturalmente, serve a garantire qualcosa sulle valutazioni degli esiti: accettiamo senza difficoltà che chiunque preferisca 3000 euro a 10 euro. L'uso di probabilità numeriche, invece, può essere discutibile, come abbiamo visto la volta scorsa. Non è affatto detto che le probabilità segnalate in un questionario siano percepite come "gradi di convinzione", nel momento della decisione: ma se non lo sono, allora cade in parte la pretesa di catturare dati sul comportamento "reale" delle persone. (Forse basterebbe porre le probabilità come "uscita del tre su un dado a sei facce", o simili?)
Un'altra osservazione che avevamo fatto a suo tempo: perché gli esperimenti supportino completamente le idee di KT, occorre un'assunzione forte di omogeneità delle preferenze nei vari campioni. Cioè: se ricordate, alcuni problemi erano presentati in forma "sdoppiata" allo stesso campione, e ciò metteva evidentemente in luce delle incoerenze tra le preferenze, interpretate classicamente. Bene. Altre volte, però, i due problemi erano presentati a campioni diversi, e KT traevano le stesse conclusioni, per il fatto che la maggioranza dei rispondenti del primo campione e la maggioranza dei rispondenti del secondo campione mostravano preferenze di un certo tipo. Questo va bene se si assume che, comunque preso il campione, le preferenze manifestate dalla maggioranza siano quelle della "persona media" il cui comportamento vogliamo descrivere, e che le incoerenze tra le preferenze di maggioranze diverse riflettano incoerenze individuali. (E così, per giunta, non trasciniamo anche sugli individui le incoerenze delle preferenze aggregate?)

Prospect Theory: Il modello

Grazie (ancora!) ad Andrea per la sua illuminante presentazione della seconda parte di Prospect Theory. L'esposizione ha giustamente enfatizzato gli elementi che contraddistinguono l'aspetto "innovativo" di Prospect Theory rispetto al modello classico. Kahneman e Tverski (KT) propongono un modello di decisione che prevede due fasi fondamentali. Nella prima l'individuo costruise una rappresentazione personale del particolare problema di decisione, mentre nella seconda si proceda alla valutazione delle alternative. Dal punto di vista concettuale, la novità più rilevante riguarda la fase di editing del problema, di cui KT rendono conto, soprattutto a livello qualitativo. La fase di valutazione, invece, ricalca in modo sostanziale il paradigma di massimizzazione classico, a meno di sostiutuire l'utilità assoluta con una funzione di valore  (relativo alla "ricchezza" attuale del decisore) e di  attibuire determinati pesi alle probabilità delle lotterie rilevanti. 


La discussione ha messo in evidenza le questioni fondazionali riguardanti lo status epistemologico di Prospect Theory. 


In primo luogo risulta piuttosto chiaro il fatto che KT (e la letteratura successiva) non considerano la teoria in competizione rispetto alla teoria normativa classica. Anzi, la loro teoria descrittiva della decisione in condizioni di rischio, è progettata in modo da aderire il più possibile al paradigma della massimizzazione dell'utilità prevista.  In questo senso, quindi non coglie la proposta di Simon di sostituire il criterio di massimizzazione con uno (appropriato) di soddisfazione.

Se la sostituzione delle funzioni di utilità con quelle di valore non appare particolarmente problematica (dal punto di vista fondazionale, almeno),  i pesi che Prospect Theory prevede per le probabilità rimangono epistemologicamente oscuri. KT insistono sul fatto che non debbano essere prese per probabilità e abbiamo visto che nemmeno possiamo considerarle generalizzazioni "note" (come per esempio misure sub/super additive).

Tutti i bias  di cui  Prospect Theory cerca di rendere conto riguardano distribuzioni note di probabilità, o come si usa dire (da von Neumann-Morgerstern in poi) lotterie. Questa caratteristica fa di Prospect Theory un modello di decisioni in condizioni di rischio.  Un passo nella direzione della decisione in condizioni di incertezza è annunciato in Cumulative Prospect Theory, di cui sentiremo presto parlare!

Prospect Theory: Il problema

Grazie ad Andrea per la sua presentazione della prima parte dell'articolo in cui  Kahneman e Tversky mettono in evidenza i limiti della teoria classica della decisione razionale. Come Andrea ha sottolineato molto bene, KT rilevano attraverso evidenza empirica (non sempre metodologicamente ineccepibile) l'esistenza di tre fenomeni che sono inconsistenti con la teoria di Savage

• Effetto della certezza (connesso a risk aversion)
• Effetto della riflessione (connesso a risk seeking)
• Isolamento

A questo punto (ma ancora dobbiamo leggere la metà "propositiva" dell'articolo) non è del tutto chiaro se le inconsistenze rilevate rispetto alla teoria di Savage portino verso un rifiuto della teoria normativa, oppure un suo aggiustamento guidato dall'evidenza.