Co to jest teoria potencjalnych klientów?
Teoria perspektyw jest ekonomiczną teorią zachowań, która próbuje wyjaśnić ludzkie decyzje w obliczu sytuacji wiążących się z ryzykiem. Zgodnie z teorią ludzie oceniają potencjalne zyski i straty jako zmiany w stosunku do ich obecnego stanu, a nie jako niezależne sytuacje w przyszłości, i starają się bardziej unikać strat niż próbują wygrać. Ludzie postrzegają prawdopodobieństwo zdarzenia niedokładnie, zwłaszcza gdy prawdopodobieństwo jest bliskie zeru lub jedynce. Teoria potencjalnych klientów wyjaśnia pozornie nieracjonalne decyzje w sytuacjach takich jak hazard i zakupy ubezpieczeń.
W artykule z 1979 r. Zatytułowanym „The Prospect Theory”, opublikowanym w Econometrica , Daniel Kahneman i Amos Tversky przedstawili teorię. Propozycja teorii perspektyw odegrała zasadniczą rolę w stworzeniu nowej dziedziny: ekonomii behawioralnej. Ten kierunek studiów łączy zasady ekonomii i psychologii. W 2002 r. Kahneman podzielił Nagrodę Nobla w dziedzinie ekonomii z Vernonem L. Smithem za ich pracę w tworzeniu tej dziedziny.
Większość teorii ekonomicznych ma charakter opisowy; to znaczy stara się wyjaśnić ludzkie zachowanie poprzez zastosowanie modeli upraszczających. Jeśli świat rzeczywisty nie wykazuje zachowania przewidywanego przez model, to model należy zmienić. Tak było w przypadku teorii oczekiwanej użyteczności, która przewidywała, że ludzie dokładnie ocenią prawdopodobieństwa i wypłaty, aby dokonać racjonalnego wyboru w obliczu ryzyka. Oznacza to, że człowiek powinien być obojętny między 50-procentową szansą na wygraną 1000 a gwarantowaną wypłatą 500. Eksperyment przeprowadzony przez Maurice'a Allaisa, francuskiego ekonomistę, w 1953 r. Podał w wątpliwość teorię oczekiwanej użyteczności.
W eksperymencie dokonano szeregu wyborów między loteriami, a respondenci wybrali, który zestaw wypłat i prawdopodobieństw preferują. Allais stwierdził, że respondenci nie zawsze wybierali loterie, które zgodnie z przewidywaniami przewidywały teorię użyteczności, a jego odkrycia stały się znane jako Paradoks Allaisa. Kahneman i Tversky przeprowadzili odmianę eksperymentu Allais i uzyskali podobne wyniki. Na przykład większość respondentów preferowała gwarantowaną wypłatę w wysokości 3000 do 80 procent szans na otrzymanie 4000, mimo że druga opcja ma oczekiwaną wartość, która jest o 200 wyższa niż oczekiwana wartość pierwszej.
Kahneman i Tversky próbowali wyjaśnić paradoks Allais, badając ludzkie procesy decyzyjne. Zaproponowali, aby każdy podmiot gospodarczy lub osoba podejmująca decyzję gospodarczą pełniły dwie funkcje związane z decyzjami w obliczu ryzyka: funkcja wartości i funkcja wagi decyzji. Przy obliczaniu oczekiwanej użyteczności, przy podejmowaniu decyzji między loteriami agent używa wypłat i prawdopodobieństw wynikających z tych funkcji, a nie podanych liczb.
Funkcja wartości przypisuje wartość do wypłaty. W przeciwieństwie do prognoz oczekiwanej teorii użyteczności, wielkość ujemnych i dodatnich wypłat nie jest taka sama - ujemna część funkcji wartości jest bardziej stroma niż część dodatnia, więc wartość bezwzględna straty jest większa niż wartość bezwzględna ekwiwalentu zdobyć. To właśnie stąd zyskuje teoria potencjalnych klientów: agent postrzega każdą loterię jako perspektywę zmiany w stosunku do obecnej pozycji. W przypadku gwarantowanej liczby 300 w porównaniu z 50-procentową szansą na wygraną 1000 i 50-procentową szansą na utratę 400, teoria oczekiwanej użyteczności powiedziałaby, że loterie są równoważne, ponieważ obie mają oczekiwaną wartość 300. Zgodnie z teorią perspektyw, potencjał utrata 400 może przewyższać potencjalny zysk 1000, więc agent może zdecydowanie preferować gwarantowane 300.
Funkcja ważenia opisuje, w jaki sposób agenci traktują prawdopodobieństwa. Zgodnie z oczekiwaną teorią użyteczności agenci mnożą wypłatę przez dokładne prawdopodobieństwo jej wystąpienia. Teoria perspektywy uznaje, że czynniki mają niedoskonałe zrozumienie znaczenia prawdopodobieństwa. Funkcja ważenia opisuje prawdopodobieństwo, jakie agenci wykorzystują w swoich obliczeniach, lub wagę decyzyjną, dla każdego poziomu podanego prawdopodobieństwa. Waga decyzji jest zwykle niższa niż podane prawdopodobieństwo, z wyjątkiem końców funkcji: czynniki traktują prawdopodobieństwa bliskie zeru jako zero, traktują małe prawdopodobieństwa jako większe niż w rzeczywistości i traktują prawdopodobieństwa bliskie 100 procent jako pewności.
Teoria perspektyw ma zastosowanie do każdej sytuacji, w której agenci muszą podjąć decyzję na podstawie oceny wypłat i prawdopodobieństw. Agenci mogą kupić ubezpieczenie, gdy składka jest wyższa niż oczekiwana wartość ich potencjalnych strat, ponieważ mają tendencję do przeszacowywania małych prawdopodobieństw. Podobnie mogą przeceniać szansę na wygraną w loterii i kupować bilety, które średnio się nie opłacają. Teoria ta pozwala ekonomistom oceniać uzasadnienie tych decyzji, zamiast spisywać je jako irracjonalne.