Il processo decisionale: una panoramica - Parte 3: Il processo decisionale in condizioni di rischio

Teoria del valore atteso

Questa teoria afferma che i decisori umani sono individui perfettamente razionali ed eccellenti matematici, che confrontano il risultato medio delle loro opzioni utilizzando questa formula:

In questo caso, ogni risultato dell'opzione è ponderato per la probabilità che si verifichi, dove:

- EV(X): valore atteso di un'opzione X

- Xi: risultato iesimo dell'opzione

- P(Xi): probabilità che si verifichi l'iesimo risultato dell'opzione

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Considerate le seguenti opzioni:

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Secondo questa teoria, dovremmo scegliere l'opzione a sinistra perché offre, in media, una ricompensa maggiore (24€) rispetto a quella a destra (6€). La matematica è questa:

EV sinistra = P(30€)30€+P(0€)0€ = 0,830€+0,20€=24€

EV destra = P(30€)30€+P(0€)0€ = 0,230€+0,80€=6€

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Un limite importante di questo approccio è che il valore atteso è oggettivo, mentre le nostre decisioni possono essere soggettive. Più precisamente, lo stesso risultato può avere effetti diversi su individui diversi. Lo stesso guadagno (perdita) può rendere una persona più felice (triste) di un'altra. Ad esempio, l'opzione di sinistra potrebbe essere meno gratificante per una persona abituata a ricompense più elevate (ad esempio, una vincita di 80€ invece di 30€), mentre l'opzione di destra potrebbe comunque interessare una persona più abituata a guadagnare al massimo 3€.

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Teoria dell'utilità attesa

Questa teoria intende superare i limiti della teoria precedente e spiegare meglio il comportamento umano. Essa afferma che, sebbene siamo individui razionali con grandi capacità matematiche che scelgono un'opzione in base al suo risultato medio, le nostre scelte sono comunque soggettive piuttosto che oggettive. Questo risultato medio non è calcolato in base ai risultati reali, ma a quelli percepiti. In altre parole, il valore di un risultato si basa sul contesto piuttosto che sulla realtà. Pertanto, l'utilità attesa viene calcolata secondo questa formula:

Dove:

EU(X) = Utilità attesa dell'opzione X

Xi: risultato dell'opzione X

P(Xi): Probabilità del verificarsi dell'esito Xi

u(Xi): utilità di Xi, ovvero la percezione soggettiva del valore Xi

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Bernoulli definì la funzione di utilità come logaritmica o u(x) = log(x). La funzione di utilità si propone di spiegare come le persone percepiscano in modo diverso il valore di una stessa opzione. L'utilità attesa di un'opzione aumenta con l'aumentare del valore oggettivo di un'opzione (guadagnare 10.000€ è percepito meglio che guadagnare 100€). Tuttavia, il valore stimato di una scelta dipende dal suo punto di partenza. Per esempio, quando riceve 20€, un miliardario sarebbe molto meno felice di una persona bisognosa. In altre parole, l'impatto psicologico della stessa quantità di denaro diminuisce con l'aumentare del valore iniziale. Questo comportamento è noto come utilità marginale decrescente della ricchezza.

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Quest'ultima spiega perché un consumatore è più propenso ad acquistare altri articoli se il prezzo delle unità aggiuntive è più basso. Per esempio, una persona assetata può essere disposta a spendere 2 euro per acquistare una bottiglia d'acqua, ma sapendo che una bottiglia è probabilmente sufficiente, è meno disposta a pagare altri 2 euro per una bottiglia in più. Le aziende applicano la teoria dell'utilità attesa nelle loro campagne di marketing. Ad esempio, propongono un secondo articolo alla metà del prezzo del primo. Poiché sanno che i consumatori sono meno disposti ad acquistare il secondo articolo a prezzo pieno, venderlo a un prezzo ridotto aumenta le possibilità di acquisto.

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Un limite significativo di questa teoria è che suppone che siamo decisori soggettivi per quanto riguarda la valutazione del risultato U(Xi), ma matematici oggettivi quando si tratta della probabilità del risultato P(Xi). Tuttavia, la nostra percezione della probabilità di un evento è di solito relativa, influenzata da diversi fattori: se abbiamo sperimentato uno specifico risultato in passato, se ci è stato detto da un amico, se ricordiamo di aver assistito a questo risultato in precedenza, ecc. Supponiamo che stiate acquistando i biglietti aerei per una vacanza e che il sito web vi suggerisca di acquistare un'assicurazione di viaggio aggiuntiva in caso di malattia. Ripensando a quando voi o un vostro amico vi siete ammalati all'estero, potreste sovrastimare la probabilità di un simile evento e quindi essere più propensi ad acquistare l'assicurazione.

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Teoria delle prospettive

Questa teoria propone di superare i limiti della teoria dell'utilità attesa e di spiegare meglio il comportamento umano. Essa afferma che:

1- Le persone sono decisori soggettivi per quanto riguarda la stima dei risultati e la valutazione delle probabilità.

2- Gli eventi rari tendono ad avere un impatto maggiore sulle nostre decisioni rispetto a quanto previsto dalla teoria razionale classica. Al contrario, gli eventi comuni e prevedibili avranno un impatto minore sulle nostre decisioni rispetto a quanto previsto dalle teorie classiche. Ad esempio, quando si prenota un volo, anche se la probabilità di cancellare il viaggio è molto bassa, le persone possono essere interessate a pagare un supplemento per l'assicurazione contro la cancellazione.

Pertanto, la scelta di un'opzione si basa sulla sua utilità, definita da:

Dove:

Xi: risultato dell'opzione X

v(Xi): Valutazione soggettiva di Xi

pi: probabilità del risultato Xi

π(pi): la funzione di ponderazione della probabilità, che riflette l'ipotesi che le persone sovrastimino gli eventi rari e sottostimino quelli comuni

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Un aspetto fondamentale introdotto da questa teoria è che la nostra valutazione soggettiva dei risultati non è coerente tra i vari contesti. Dipende invece da un punto di riferimento nella nostra mente: stiamo perdendo o guadagnando qualcosa? In una serie di esperimenti, Daniel Kahneman e Amos Tversky, gli autori di questa teoria, hanno dimostrato che le persone sono più avverse alle perdite che alla ricerca di guadagni, il che significa che le nostre scelte sono più influenzate dal rischio di perdere qualcosa che dalla possibilità di vincere qualcosa. Possiamo persino fare la scelta "irrazionale" di un'opzione subottimale per evitare perdite. Di conseguenza, tendiamo a preferire un guadagno garantito, anche se subottimale, a uno rischioso ma superiore. Questo comportamento può essere invertito a seconda della probabilità che la perdita/il guadagno si verifichi. Quindi, la prossima volta che affermate di essere una persona che ama il rischio, pensateci due volte e considerate il contesto!

L'avversione alle perdite è ampiamente utilizzata nel marketing. Per esempio, nelle offerte di sconto, le aziende tendono a presentare un'offerta come "abbonati e risparmia 100€", che implica una perdita di 100€ evitata, piuttosto che "abbonati e vinci 100€", che inquadra l'abbonamento come una decisione legata al guadagno.

Tabella che spiega le diverse situazioni di scelta in base al contesto (guadagno/perdita) e alla probabilità (alta/bassa). Spunti tratti dal libro "Thinking, Fast and Slow" di Daniel Kahneman.

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