03 Modulo 2 Decisiones Bajo Incertidumbre Parte 3

Vista previa del material en texto

El nacimiento de “Behavioral
Economics”
Prof. Sebastián Auguste
La influencia temprana de Herbert 
Simon
Prof. Sebastián Auguste
Bounded Rationality, Herbert Simon
Herbert Alexander Simon (June 15, 1916 – February 9, 2001) was an American 
economist, political scientist and cognitive psychologist, whose primary research 
interest was decision-making within organizations and is best known for the theories of 
"bounded rationality" and "satisficing". He received the Nobel Prize in Economics in 
1978 
Prof. Sebastián Auguste
 Herbert Simon (1957) postula que en realidad tenemos racionalidad 
acotada, limitada por:
 la información
 las limitaciones cognitivas de la mente, 
 y el tiempo disponible para tomar la decisión. 
 Buscamos la satisfacción pero carecemos de la capacidad y los 
recursos para llegar a la solución óptima.
Simon, Herbert (1955) "A Behavioral Model of Rational Choice", Quarterly Journal of 
Economics, vol. 69, 99–188.
Simon, Herbert (1991). "Bounded Rationality and Organizational Learning". Organization 
Science 2 (1): 125–134. doi:10.1287/orsc.2.1.125Prof. Sebastián Auguste
http://en.wikipedia.org/wiki/Digital_object_identifier
http://dx.doi.org/10.1287/orsc.2.1.125
 En contra del "homo economicus" Simon dice que es costoso procesar la
información, que la capacidad computacional del hombre no es infinita, y
que a menudo debe elegir sin conocer del todo las alternativas o
consecuencias, sin identificar correctamente medios de fines.
 Decisiones programadas y no programadas
Prof. Sebastián Auguste
https://en.wikipedia.org/wiki/Homo_economicus
El arribo de los psicólogos
Daniel Kahneman Amos Tversky
Prof. Sebastián Auguste
Daniel Kahneman 1965-66
Prof. Sebastián Auguste
Prof. Sebastián Auguste
Hipótesis de Pensamiento Dual
Prof. Sebastián Auguste
A B
$ 255 $ 250
$ 5 $ 10
Kahneman y Tversky (1974)
Prof. Sebastián Auguste
Y 40 años después…
Super A Super B
Prof. Sebastián Auguste
“Relative Thinking Theory” claims that people consider relative differences and not only absolute 
differences when making various economics decisions, even in those cases where the rational 
model dictates that people should consider only absolute differences.
So when the price of a product is very high, customers are not as interested in making savings on 
its purchase as they are when the price is low
Azar, O. H. (2007). Relative Thinking Theory. Journal of Socio-Economics, 36(1), 1-14. 2. 
Azar, O. H. (2011a). Do consumers make too much effort to save on cheap items and too little to save on expensive items? 
experimental results and implications for business strategy. American Behavioral Scientist, 55(8), 1077-1098. 3. 
Azar, O. H. (2011b). Do people think about absolute or relative price differences when choosing between substitute goods? 
Journal of Economic Psychology, 32, 450-457. 
Kahneman, D. (2003). A perspective on judgment and choice - Mapping bounded rationality. American Psychological 
Association, Inc, 58(9), 697–720. doi: 10.1037/0003-066X.58.9.697
Relative Thinking Theory, Azar (2008): la gente considera diferencias relativas y no absolutas
cuando toma decisions, en contra de lo que dicta la racionalidad
Prof. Sebastián Auguste
Depende, de qué depende
 Fly-paper effect. Según como recaudan los gobiernos, gastan
 u(1 millón) en teoría neoclásica no es path dependent
 ¿Es lo mismo tener hoy 1 millón de riqueza si ayer teníamos 20 
mil a que si teníamos 20 millones?
 “Ritos de iniciación” 
1. Rito Duro
2. Rito Mediano
3. Rito Leve
Satisfacción con la 
tarea
Prof. Sebastián Auguste
 Este efecto se verificó también en niños y animales
 Cuanto más una persona sufre para obtener algo, más lo valorará
 Tendencia a atribuir mayor valor a un resultado si se puso más
esfuerzo en lograrlo.
 Alessandri, Darcheville & Zentall (2008): diferencial entre 
premio y situación preliminar.
Prof. Sebastián Auguste
Effort justification: Tendencia a atribuir mayor 
valor a un resultado si se puso más esfuerzo en 
lograrlo.
Prof. Sebastián Auguste
Ejemplo. No ignorando Costos 
Hundidos
 ¿Qué es un “costo hundido”?
 (La doble i) Costo incurrido e irrecuperable, por lo que no debe 
afectar la toma de decisiones de una persona racional.
Prof. Sebastián Auguste
Ejemplo
Prof. Sebastián Auguste
Experimento
Prof. Sebastián Auguste
Prof. Sebastián Auguste
A/B Testing
Grupo A: costo hundido $0
Astrada 5 porciones
Tagliafico 3
Mary 2
Grupo B : costo hundido
$10
Gabriel Mercado 4 porciones
Roman 10
Silvina 7 porciones
Prof. Sebastián Auguste
Ejemplo. Incentivos y market sentiment
 Daniel Ariely: en una guardería infantil de Israel, para evitar que 
los padres llegaran tarde a buscar a los chicos, se estableció una 
multa de US$ 15 por hora de demora. El efecto fue el contrario 
al buscado: los papás ya no sentían culpa, percibían la multa 
como el pago de un servicio y la tardanza se multiplicó.
 Heyman & Ariely: tres grupos dibujar la máxima cantidad de 
círculos en una pantalla, gratis (favor), $0.5 o $5.
 Probaron luego con “regalos” “50-cent Snickers bar” or a “five-
dollar box of Godiva chocolates”, y se dio el mismo patrón
 Business norm vs social norm
Prof. Sebastián Auguste
 A tres grupos al azar mientras esperaban al experimento les 
mostraban: a) una pantalla en blanco, b) un pez nadando y c) 
dinero cayendo. 
 Luego les daban una tarea, 72% de c lo hicieron solos sin 
cooperar vs 16% en a y b!!
Money changes the way we perceive things, and it’s not just how we work
Prof. Sebastián Auguste
Conclusiones
Prof. Sebastián Auguste
Los Sesgos que ya vimos
1. Falacia de la Conjunción
Linda es una joven estudiante, 
seria y con inclinaciones políticas, 
¿qué es mas probable?
(a) que Linda sea cajera de un banco
(b) que Linda sea feminista y cajera de un banco
 En su experimento el 85% de los encuestados eligió la opción 2. 
Sin embargo, la probabilidad de que los dos eventos ocurran 
juntos (en "conjunción") es siempre menor o igual que la 
probabilidad de que cada uno ocurra por separado (ver gráfico).
 (1) Tversky, A. y Kahneman, D. (octubre de 1983). "Extensión versus razonamiento 
intuitivo: La Conjunción de la Falacia es una probabilidad de sentencia". 
Psychological Review 90 (4): 293-315
2. Representativeness Heuristic
Que patrón de nacimientos es más probable en un hospital 
donde nacieron 6:
a) G B G B B G 
b) B B B B B B
A es visto como más representativo o similar a un prototipo
de lo esperado
3. De ignorancia a incertidumbre
 “Juan es muy tímido y retraído, siempre servicial, pero poco 
interesado por la gente o por el mundo real. De carácter 
disciplinado y metódico, necesita ordenarlo y organizarlo 
todo, y tiene obsesión por el detalle”. ¿Es más probable que 
Juan sea un bibliotecario o un agricultor?
 Tendemos a ignorar la cantidad de casos posibles sobre el cual 
queremos computar una probabilidad. Estereotipo es más fuerte que la 
lógica de probabilidades. 
 Probabilidad = casos de éxito / casos posibles
➢Prob bibliotecario= #bibliotecarios / personas 
➢Prob agricultor= #agricultores / personas
 En el ejemplo, usando regla de Bayes: P(A/B)=P(B/A)*P(A)/P(B)
➢Prob(biblio / serio)=Prob(serio / biblio)* Prob(biblio) / Prob (serio)
➢Prob (agric / serio)= Prob(serio / agric) * Prob (agric) / Prob (serio)
4. Paradoja de Ellsberg
 Nos muestra que la gente no pasa de decisión con ignorancia
a decisión con incertidumbre en forma tan lineal
 Aversión a la Ambigüedad
Nuevos Sesgos
Test
 ¿En que país es más probable morir por homicidio?
 Argentina
 Bahamas
 Costa Rica
 Israel
Datos 2015
 En que país es más probable morir por homicidio?
 Argentina 5/1000
 Bahamas 29.8/1000
 Costa Rica 8.5/1000
 Israel 1.8/1000
Datos 2020
 En que país es más probable morir por homicidio?
Argentina 5,94/1000
 Bahamas 28,4/1000
 Costa Rica 11,9/1000
 Israel 1,36/1000
6. Availability Heuristic
¿Que casa más muertes en EE.UU.?
1. (a) accidentes de tránsito
(b) cáncer de estómago
¿Qué casa más muertes en los países desarrollados?
(a) Homicidios
(b) suicidios
(Kahneman & Tversky, 1974)
 Traffic accident vs. Stomach cancer:
 Typical Guess (in 1974)
traffic accident = 4X stomach cancer
 Actual (1974 estimates)
45,000 traffic, 95,000 stomach cancer deaths in US
 Ratio of newspaper reports on each subject
137 (traffic fatality) to 1 (stomach cancer death)
 Actual Homicide vs. Suicide rates (2013):
 Murder rate 6 per 100,000
 Suicide rate 10.8 per 100,000
(Kahneman & Tversky, 1974)
 Se estima las probabilidades por la facilidad con la cual se 
hacen asociaciones o viene información a la mente
 “Availability is based on fundamental aspect of memory 
search”
 Ojo, puede funcionar bien, cuando availability se 
correlaciona con la probabilidad de los eventos.
 Empresas: énfasis repetitivo en algunos temas pueden sesgar 
la importancia que nuestra mente le da a la ocurrencia de 
esos temas.
Preguntas de reflexión
 Cómo influye la web en nuestro mundo moderno en cómo 
formamos expectativas?
 Cómo influye en una empresa cuando se hace mucho énfasis 
en algo?
7. Hot Hand Belief
 Question:
 Does a basketball player have a better 
chance of making a free throw shot after 
having just made his last two shots than 
he does after having just missed his last 
two shots?
 Answers by Cornell and Stanford 
University Basketball fans
 Yes = 91%
 No = 9%
(Gilovich, Vallone, & Tversky, 1985)
Does the “hot hand” phenomenon exist?
 Most basketball coaches/players/fans refer to players having 
a “Hot hand” or being in a “Hot zone” and show “Streaky 
shooting”
 However, making a free throw shot after just making two free 
throw shots is just as likely as after just missing two shots
→ people can make errors in judging probabilities of sequential 
events
(Gilovich, Vallone, & Tversky, 1985)
Test
 Imagine que Estados Unidos se está preparando para el brote de 
una rara enfermedad asiática que se espera acabe con la vida de 
600 personas. Se han propuesto dos programas alternativos para 
combatir esa enfermedad. Suponga que las estimaciones 
científicas más exactas de las consecuencias de los programas son 
las siguientes:
❑Si se adopta el programa A, se salvarán 200 personas.
❑Si se adopta el programa B, hay una probabilidad de un tercio de que 
600 personas se salven y una probabilidad de dos tercios de que 
ninguna de ellas se salve.
 ¿Cuál elige?
 Imagine que Estados Unidos se está preparando para el brote 
de una rara enfermedad asiática que se espera acabe con la 
vida de 600 personas. Se han propuesto dos programas 
alternativos para combatir esa enfermedad. Suponga que las 
estimaciones científicas más exactas de las consecuencias de 
los programas son las siguientes:
❑Si se adopta el programa A, 400 personas morirán.
❑Si se adopta el programa B, hay una probabilidad de un tercio de 
que nadie muera y una probabilidad de dos tercios de que 600 
personas mueran.
8. Framing
 Según como se presente el problema de decisión bajo 
incertidumbre, las personas pueden elegir una cosa y otra.
 Sabemos que:
 Las personas, si el default es un resultado bueno, sienten 
aversión de tomar riesgos.
 Si el default es un resultado malo, tienden a aceptar el riesgo.
 En el ejemplo se busca usar eso: salvar vidas es bueno y 
perderlas es malo.
Aplicaciones
 Si tuviera que vender un seguro, ¿qué reforzaría y por qué?
 explíquelo con los sesgos hasta ahora aprendidos hasta ahora
Test
 Una población tiene dos hospitales. En el hospital más grande 
nacen unos 45 bebés cada día, y en el más pequeño unos 15 
bebés cada día. Como se sabe, alrededor del 50 por ciento de 
los bebés son niños. Pero el porcentaje exacto varía de día en 
día. Unas veces puede ser superior al 50 por ciento y otras, 
inferior. Para un período de 1 año, cada hospital registra los días 
en los que más del 60 por ciento de los bebés son niños. ¿Qué 
hospital cree que registró más días como estos?
__ El hospital grande 
__ El hospital pequeño 
__ Los dos más o menos lo mismo (diferencia menor al 5 
por ciento)
 X=1 si varón con prob(varón)=50%
 X=0 si mujer con prob(mujer)=50%
 X: sexo al nacimiento es una variable aleatoria con 
distribución Bernoulli. E(X)=p
 Y: cantidad de nacimientos varones en n nacimientos totales 
es una variable aleatoria Binomial. E(Y)=np
 Z: Tasa de nacimientos varones. E(Z)=np/n)=p
 Tasa de nacimientos esperada no depende del tamaño.
 Pero…
 La media (proporción) como estimador del valor esperado 
tiene un error estándar que depende del tamaño muestral. 
 La “muestra” del hospital chico es más chica y por ende tiene 
más chance de alejarse de la media y tener más días del varón 
que el hospital grande.
8. El tamaño no importa
 Tendemos a ignorar la influencia del tamaño muestral cuando 
nos basamos en estimaciones. No tenemos presente el error 
muestral.
 El ratio o porcentaje de niños es una frecuencia estimada, y 
es más inestable cuanto menor es el tamaño muestral
(Si no se convence, pruebe en Excel tirando monedas)
 Nuestra intuición no entiende tan fácil el Teorema Central 
del Límite
¿Qué prefieren A o B?
A: 100% de probabilidad de ganar USD 1.000
B: 89% de probabilidad de ganar USD 1.000
10% de probabilidad de ganar USD 5.000
1% de probabilidad de ganar USD 0
¿Qué prefieren ahora?
A: 11% de probabilidad de ganar USD 1.000
89% de probabilidad de ganar USD 0
B: 10% de probabilidad de ganar USD 5.000
90% de probabilidad de ganar USD 0
Paradoja de Allais
 Maurice Allais (economista francés) en el almuerzo de una 
conferencia de economía le presenta estas loterías a Savage, 
economista formado por von Neumann (fue su mentor) y 
seguidor de las teorías axiomáticas generalistas
 Eligió: 
 A en el primer caso
 B en el segundo
 Nadie se da cuenta que las alternativas propuestas son 
idénticas
 Elegir A en el primer caso implica:
 Elegir B en el segundo implica:
 Pero esto se puede reescribir como
 La Paradoja de Allais muestra una violación al Axioma de 
Independencia.
 En nuestra clase, sólo 13 de 53 violaron el Axioma de 
Independencia!
 Raro el patrón de respuestas, sobre todo en la primera 
pregunta, donde suele ser más elegido A que B, es como que 
todos respondieron haciendo el valor esperado, como si 
fueran neutrales al riesgo
 ¿Los habrá influenciado que estábamos trabajando con Valor 
Esperado?