プロスペクト理論とは

プロスペクト理論は、リスクを伴う状況に直面したときに人々の決定を説明しようとする行動の経済理論です。 理論によると、人々は将来の独立した状況としてではなく、現在の状態からの変化として潜在的な利益と損失を評価し、勝ちを求めるよりも損失を避けようとします。 特に確率がゼロまたは1に近い場合、人々はイベントの可能性を不正確に認識します。 プロスペクト理論は、ギャンブルや保険の購入などの状況で一見不合理な決定を説明します。

Econometricaに掲載された1979年の論文「Prospect Theory」では、Daniel KahnemanとAmos Tverskyが理論の概要を説明しました。 見通し理論の提案は、行動経済学という新しい分野の基礎に役立ちました。 この研究分野は、経済学と心理学の原理を融合しています。 2002年に、カーネマンはノーベル経済学賞をその分野の確立に向けた取り組みでバーノンL.スミスと共有しました。

ほとんどの経済理論は記述的です。 つまり、単純化モデルを使用して人間の行動を説明しようとしています。 モデルが予測する振る舞いを現実世界が示さない場合、修正する必要があるのはモデルです。 これは期待される効用理論の場合であり、人々はリスクに直面して合理的な選択をするために確率と見返りを正確に評価すると予測していました。 つまり、人は50％の確率で1,000を獲得し、保証付きの500を支払うことに無関心であるべきだということです。

この実験では、宝くじの間で一連の選択肢が提示され、回答者は、自分が好むペイオフと確率のセットを選択しました。 Allaisは、回答者がユーティリティ理論が予測する宝くじを常に選択するとは限らないことを発見し、彼の発見はAllais Paradoxとして知られるようになりました。 カーネマンとトヴェルスキーは、アレーの実験のバリエーションを実行し、同様の結果を得ました。 たとえば、2番目のオプションの期待値が最初のオプションの期待値より200高い場合でも、回答者の大多数は3,000の保証されたペイオフから4,000を受け取る80％のチャンスを好みました。

カーネマンとトヴェルスキーは、人間の意思決定プロセスを調べることにより、アレーのパラドックスを説明しようとしました。 彼らは、各経済主体、または経済的意思決定者は、リスクに直面した場合の意思決定に関連する2つの機能、つまり価値関数と意思決定重み関数を持つことを提案しました。 予想される効用を計算するとき、エージェントは、宝くじを決定する際に、記載されている数値ではなく、これらの関数からのペイオフと確率を使用します。

値関数は、値をペイオフに割り当てます。 期待効用理論の予測とは異なり、負と正のペイオフの大きさは同じではありません。価値関数の負の部分は正の部分よりも急なので、損失の絶対値は同等の絶対値よりも大きくなります。勝つ。 これがプロスペクト理論の名前です。エージェントは各宝くじを現在の位置からの変化のプロスペクトと見なします。 300を保証する場合、1,000を獲得する50％のチャンスと400を失う50％のチャンスの場合、予想される効用理論では、両方の予想値が300であるため、宝くじは同等であると言います。 400の損失は1,000の潜在的なゲインを上回る可能性があるため、エージェントは保証された300を強く好む可能性があります。

重み付け関数は、エージェントが確率をどのように扱うかを記述します。 期待効用理論では、エージェントはペイオフにその発生の正確な確率を掛けます。 プロスペクト理論は、エージェントが確率の意味を不完全に把握していることを認識しています。 重み関数は、エージェントが計算で使用する確率、または指定された確率の各レベルの決定重みを表します。 決定の重みは、関数の終了時を除き、指定された確率よりも低くなる傾向があります：エージェントは、ゼロに近い確率をゼロとして扱い、小さな確率を実際よりも大きく扱い、100％に近い確率を確実性として扱います。

プロスペクト理論は、エージェントがペイオフと確率の評価に基づいて決定しなければならない状況に適用されます。 保険料は、小さな確率を過大評価する傾向があるため、保険料が潜在的な損失の期待値よりも高い場合、エージェントは保険を購入する場合があります。 同様に、彼らは宝くじに当たるチャンスを過大評価し、平均して報われないチケットを買うかもしれません。 この理論により、経済学者はこれらの決定を非合理的とみなすよりも、これらの決定の背後にある理由を評価することができます。