2_Individuelle Entscheidungen und Biases_V

• ein Modell des menschlichen Entscheiders

Eigenschaften:

• Rationalität

• Feste Präferenzen

• Pures Eigeninteresse

• Vollständige Informationen

Pures Eigeninteresse:

• Nutzen hängt ausschließlich vom eigenen Payoff ab

  Ui = Ui(π)

Soziale Präferenzen:

• Nutzen hängt von dem eigenen Payoff sowie dem Payoff anderer ab

  Ui = Ui(πi ,π_i)

1. Outcome-basierte Modelle

2. Intentionsbasierte Modelle

Gemeinsamkeiten:

• Modelle modifizieren die Nutzenfunktion, d.h. es wird angenommen, dass vollständige Präferenzen nicht allein durch die eigene Auszahlung beschrieben werden können

• alle Modelle bewahren die Annahme der vollkommenen Rationalität

Unterschiede:

• Outcome-basierte Modelle können mit Hilfe von Standard-Nutzen und Spieltheorie analysiert werden

• Intentionsbasierte Modelle benötigen meist komplexeren Ansatz

• Es wir die Differenz des eigenen Payoffs und dem des Mitspielers betrachtet

• Vergleich des eigenen Einkommens mit dem Einkommen von jedem anderen

• Jemand der ärmer ist, sollte mehr verdienen

• Jemand der reicher ist, sollte mehr verdienen

• alpha: Parameter für unvorteilhafte Ungleichheit (Neid)

• beta: Parameter für vorteilhafte Ungleichheit (Mitgefühl)

• Spezialfall: Pures Eigeninteresse

  alpha = beta = 0

• Ein Individuum empfindet Ungleichheit, wenn das eigene Einkommen vom Durchschnitt abweicht

• Reziproke Präferenzen:

  Bedingte soziale Präferenzen (mein eigenes Verhalten hängt von dem Verhalten der Personen ab, mit denen ich interagiere)

• Handlungsmaxime:

  “Wie du mir, so ich dir.”

• Reziprozität:

  • Positive Reziprozität: Die Bereitschaft freundliche Aktionen zu belohnen

  • Negative Reziprozität: Die Bereitschaft unfreundliche Aktionen zu bestrafen

Intentionen spielen eine Rolle

• Kritik: Es kann alles erklärt werden, solange man nur die “richtigen” Präferenzen bzw. geeigneten Funktionen annimmt

  
  

• Daher: ein Modell sollte auf alle ökonomischen Spiele anwendbar sein

• ein Modell sollte konstante Parameter haben

• soziale Präferenzen wie Fairness und Reziprozität spielen eine Rolle

  
  

  -> Können erfasst werden, indem man diese in die Nutzenfunktion integriert

  -> nicht jeder hat soziale Präfernzen in jeder Situation -> Menschen sind heterogen

• von ökonomischen Rahmenbedingungen/ strategischer Situation

• Verteilung der verschiedenen Typen von Akteuren (z.B. egoistisch, fair etc.)

• Fairness wird individuell evaluiert

• Intentionen und Outcomes spielen eine Rolle

• Im Vergleich zu Outcome basierten Modellen liefern Reziprozitätsmodelle eine bessere Beschreibung des menschlichen Verhaltens, allerdings auf Kosten der Handhabbarkeit

• Entschiedungsträger haben nicht genügend Informationen

  -> Zeit und Kosten beschränken Qualität und Quantität von Informationen

  -> meist nur kleine Mengen an Informationen vorhanden

• es gibt Grenzen der Intelligenz und Fähigkeit, die optimale Entschiedung zu berechnen

• Die Leichtigkeit, mit der einem bestimmte Vorfälle und Begebenheiten in den Sinn kommen, beeinflusst die Urteilsfindung

• Ereignisse, die sehr häufig vorkommen, kommen einem eher leicht in den Sinn als weniger häufige Ereignisse

  -> Heuristike führem oft zu akuratem Urteil

• ABER: Heuristiken können auch irreführend sein, da die Verfügbarkeit von Informationen auch von anderen Faktoren abhängig sein kann

• Ease of recall:

  Individuen beurteilen Ereignisse, an die sie sich leichter erinnern können als zahlreicher als Ereignisse, an die sie sich nicht so leicht erinnern können.

  (Können sich z.B. leichter daran erinnern, weil sie lebhaft in Erinnerung geblieben sind oder weil sie gerade erst geschehen sind)

  
  

• Retrievability:

  Individuen haben verzerrte Einschätzungen von der Häufigkeit von Ereignisse aufgrund der Art und Weise, wie ihr Gedächtnis den Suchprozess strukturiert.

• Menschen interpretieren Wahrscheinlichkeiten nicht so, wie sie dargestellt werden

  -> Die Wahrscheinlichkeit p ist verzerrt, kann durch Funktion π(p) beschrieben werden

• Menschen reagieren am sensibelsten in der Nähe der Extreme, d.h. von 1 (Sicherheit) und 0 (unmöglich)

  -> sehr kleine Wahrscheinlichkeiten werden übergewichtet

  -> sehr große Wahrscheinlichkeiten werden untergewichtet

• Individuen bewerten Zustände wie Wechsel in Bezug zu einem Referenzpunkt (meist aktueller Zustand)

• Entscheidungen werden so getroffen, als ob wir eine Wertfunktion für Gewinne und Verluste haben

Implikationen:

• Verluste wiegen schwerer als äquivalente Gewinne

• Wir sind risikoaverser bei Gewinnen

• Wir sind risikoliebend bei Verlusten

• Abnehmende Sensitivität (abnehmender Grenznutzen)

  
  

Menschen verlangen meist mehr dafür ein Objekt aufzugeben als es zu erlangen

-> Konsequenz aus Verlustaversion

-> Im Gegensatz zu der Annahme von Coase, dass der anfängliche Eigentümer irrelevant ist

-> resultiert im Status Quo Bias

Menschen entwickeln Schätzungen, indem sie bei einem Anfangsanker starten, egal welche Information gegeben wird, und passen dann ausgehend vom Anker aus an, um die Antwort zu finden.

Die Existenz des Ankers veranlasst Menschen Informationen zu suchen, die konsistent sind mit dem Anker.

Menschen haben verschiedene Mental Accounts, die sie nutzen, um zu organisieren, bewerten und finanzielle Aktivitäten zu verfolgen. Das beeinflusst ihre Entscheidungen.

Entscheidungsfehler, der Menschen dazu veranlasst zu glauben, dass ihre Zukunft besser und schöner wird als die von anderen Menschen.

Menschen neigen dazu, ihre Tätigkeiten sowohl in sozialer, als auch in intellektueller Hinsicht zu überschätzen.

Individuen tendieren dazu sich selbst als besser wahrzunehmen als andere hinsichtlich verschiedener Eigenschaften.

Menschen glauben fälschlicherweise, dass sie nicht kontrollierbare Ereignisse unter Kontrolle haben und sie überschätzen das Ausmaß, mit dem ihre Handlung ein bestimmtes Ereignis zu induzieren vermag.

Menschen neigen dazu, sich einen unverhältnismäßig großen Anteil an einem kollektiven Erfolg selbst zuzuschreiben und akzeptieren nur wenig Verantwortung für kollektives Versagen

Wenn man das Wissen, das andere haben, einschätzen muss, tendieren die meisten unbewusst dazu, das eigene Wissen, das andere nicht haben, nicht miteinzubeziehen.

Menschen neigen dazu bestehende Hypothesen zu bestätigen.

Für das Erreichen der richtigen Lösung wird der Wille zum Versuch, Hypothesen zu falsifizieren, vorausgesetzt.

Nachdem Menschen herausgefunden haben, ob ein Ereignis stattgefunden hat oder nicht, tendieren sie dazu, die Wahrscheinlichkeit, mit der sie den Eintritt richtig vorhergesagt hätten, zu überschätzen.

Scheint mit dem Mangel an alternativen Hypothesen Gedächtnis zusammenzuhängen, sobald das Ereignis bekannt ist.

Abhilfe: Ermutigung zum Denken in Alternativen.

• Wenn eine Serie von Entscheidungen vorliegt, besteht die Tendenz dazu, das Commitment auf das anfängliche Verhalten zurückzuführen

• Wir treffen häufig Entscheidungen, mit denen wir ein früheres Engagement rechtfertigen, sogar wenn diese früheren Kosten “versunken” sind

Entstehen, wenn Individuen die Entscheidungen anderer beobachten können, aber nicht die Informationen, die zu den Entscheidungen geführt haben

Biases können reduziert werden, indem sie verstanden werden

Wenn Menschen ein Urteil über ein Individuum (oder einen Gegenstand oder ein Ereignis) fällen, suchen sie nach Eigenschaften, die mit zuvor gebildeten Stereotypen übereinstimmen.

In einigen Fällen kann diese Entscheidungsregel eine gute erste Abschätzung darstellen.

In anderen Fällen zu irrationalen und moralisch verwerflichen Verhalten führen (Diskriminierung).

Wenn Menschen die Wahrscheinlichkeit von Ereignisse einschätzem, neigen sie dazu, die Basiswahrscheinlichkeit zu ignorieren, sobald weitere Informationen zur Verfügung stehen - sogar wenn diese irrelevant sind.

Individuen beziehen häufig die Größe der Stichprobe nicht richtig ein und neigen dazu, ein Urteil über die Gesamtpopulation zu fällen, auch wenn die Stichprobe viel zu klein ist, um diese zu schätzen.

Individuen denken fälschlicherweise, dass die Verknüpfung von zwei Ereignissen wahrscheinlicher ist als allgemeinere Ereignisse, von denen die Verknüpfung eine Untermenge darstellt.

(Bsp.: Linda ist Bankangestellte/ Linda ist Bankangestellte, die in der Frauenbewegung aktiv ist)

• Differenz bestimmen zu den beiden anderen Niveaus

  -> Person, die höheres Einkommen hat als man selbst sollte weniger bekommen

  -> Personen, die niedrigeres Einkommen hat als man selbst sollte mehr bekommen

  
  

  Individuum mit mittlerem Einkommen empfindet Ungleichheit

(nur wenn alle Einkommen gleich sind, empfindet die Person keine Ungleichheit)

• dass durchschnittliche Einkommen zwischen den drei Personen muss ermittelt werden

• verdient die Person das Durchschnittsgehalt, empfindet sie keine Ungleichheit

• weicht ihr Gehalt vom Durchschnittsgehalt ab, empfindet sie Ungleichheit

• y1 misst wie stark das eigene absolute Ein kommenin den Nutzen eingeht (positiv)

• alpha misst den Grad der nachteiligen Ungleichheitsaversion (neid)

• beta misst den Grad der vorteilhaften Ungleichheitsaversion (Mitgefühl)

Ob und wie stark das Motiv der Ungleichheitsaversion die Präferenzen des Agenten bestimmt, hängt von den Ausprägungen der variablen y1, alpha und beta ab.

p(AIB) = ( p(BIA)*p(A)/ p(B) )

A: Zustand

B: Ereignis

p(AIB): Bedingte Wahrscheinlichkeit von A vorausgesetzt B geschieht