03 Modulo 2 Decisiones Bajo Incertidumbre Parte 4 (Prospect Theory)

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Profesor Sebastián Auguste
sauguste@utdt.edu
Teoría de las Decisiones
Módulo 2. Decisiones bajo 
incertidumbre
Prospect Theory
 Propuesta por Kahneman y Tversky para resolver algunas de 
las inconsistencias de EU (pero cae en otros problemas)
 Quieren capturar:
 Ambigüedad (que no sabemos probabilidades y no las 
computamos, sino que seguimos otro camino distinto)
 Loss-aversion
 Dada una lotería L=(x1,…,xn;p1,…,pn) donde xi es el 
outcome y pi la probabilidad, cumpliendo con que su suma 
da 1, ProspectTheory define:
 DecisionWeigths que reemplazan a las probabilidades (pueden 
ser función de las probabilidades)
 Value function: rank-dependent function que depende del 
ordenamiento de los outcomes, donde algunos se definen como 
ganancia y otros como pérdidas. 
 EMVT: E(x)= p x1+(1-p) x2 
 EU: EU(x)= p u(x1)+(1-p) u(x2) 
 PT: V(X) = (p) u(x1,R)+ (1-p) u(x2,R)
 Donde R es el punto de referencia (subjetivo) que nos hace ver
algo como una pérdida o una ganancia
 En Prospect Theory no se usan probabilidades sino “pesos” que la 
gente le da a cada estado de la Naturaleza y la función de utilidad
varía según el estado, no es igual para las ganancias que para las 
pérdidas
 Value function debe cumplir:
1. v(0)=0
2. Dimishing sensitivity: Cóncava para las ganancias y convexa para las 
pérdidas
3. Loss aversion: v(x)<-v(-x) y v’(x)<v’(-x)
Loss Aversion:
Simpatía por el riesgo
(en el dominio de las pérdidas)
Aversión al riesgo
(en el dominio de las ganancias)
+ Aversión a las pérdidas (loss 
aversion)
“pain is a more pungent sensation than the 
opposite and corresponding pleasure” 
(A. Smith, 1776)
Decision weights
Value function
+
Prospect Theory
Ejemplo de utilidad
 R punto subjetivo de referencia, 0≤,≤1
 ejemplo
𝑢 𝑣, 𝑅 =
𝑣 − 10 1/5 si 𝑣 ≥ 10
− −𝑣 + 10 1/2 si 𝑣 < 10
𝑢 𝑣, 𝑅 =
𝑣 − 𝑅 𝛼 si 𝑣 ≥ 𝑅
− −𝑣 + 𝑅 𝛽 si 𝑣 < 𝑅
Ejemplo de función de peso
Si a=1, el peso es idéntico a la probabilidad
𝜋 𝑝 =
1
exp(ln ൗ1 𝑝
𝑎
)
𝑐𝑜𝑛 0 ≤ 𝑎 < 1
Críticas a Prospect Theory
 La primera versión propuesta por K-T tenía una falla de 
consistencia interna (violaba first order stochastic dominance)
 Luego se creó Cumulative ProspectTheory incluyendo rank-
dependent expected utility
 PropectTheory es criticada por el lado de la psicología por ignorar 
los procesos psicológicos que llevan a la decisión, y por el lado de 
la economía porque implica una modelización más compleja. 
Implica más computational burden, hay que conocer muchas cosas 
subjetivas de la persona y modelar funciones que desconocemos.
 Algunos autores dicen que ProspectTheory puede explicar mejor 
expost lo que la persona hizo.
 Algunos estudios (List 2004 fue el primero) encuentran que 
consumidores expertos (más pro) se puede explicar mejor su 
comportamiento con Expected Utility y que consumidores 
menos inexpertos con ProspectTheory.

Expectation-based Models
 Intentan ordenar las elecciones y la utilidad de las loterías en
función de lo que se “espera”.
 Es como que existe un punto de referencia en lo que 
esperamos, y luego nos sentimos bien o mal si logramos 
llegar o no a ese punto de referencia. Conocido 
originalmente como “disappointment aversion”
 Explica muchas de las anomalías observadas en los 
experimentos
 EU(x)= p [u(x1)+v(x1 /R)]+(1-p) [u(x2) +v(x2 /R)] 
 R es la loteria de referencia, y v el valor que sumamos o 
restamos por el disappointment.
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