Certainty Effect (Allais, 1953)
sichere Auszahlung wird präferiert, mit geringerem Ausfallrisiko
obwohl andere Entscheidung höhren Nutzen hätte!
Leute wählen eher die Sicherheit als ein potentiell höheren Nutzen
Certainty effect
small probability events (Kahnemann/Tversky, 1979)
bei hoher Wahrscheinlichkeit von Gewinn wird nach der Wahrscheinlichkeit entscheiden
bei sehr geringer Wskt wird nach dem höheren Betrag entschieden
Isolation effect
Ld2 und Lg2 haben die gleiche Wskt trotzdem wird unterschiedlich gehandelt.
man betrachtet in Lg2 die Wskt nur einzeln und sieht nicht das große ganze
Framing effect
Die Formulierung beeinflusst die Entscheidung
Joghurt Beispiel
Australien: 98% Fat free
Deutschland 2% Fat
reflection effect
Unterschiedliche Entscheidungen bei Gain or Loss
Risk aversion in gain
Risk seeking in losses
Was ist in Bezug auf den reflection effect richtig?
Wann trifft risk seeking in gain zu?
bei geringer Wskt dreht sich der certainty effekt um (reflection effect)
bei sehr geringer wskt ist man risk seeking by gain und
risk avers by loss
Reference point effect
Kahneman / Tversky (1986)
Entscheidung anhand von einem bestimmten Ausgangspunkt
Losses werden höher bewertet!
loss aversion
Prospect theory
Value function
2 phases in choise process
Editing Phase
Neuformulierung der Optionen um es zu Vereinfachen
Evaluation Phase
Bewertung der Optionen
Value Function
6 Steps of editing phase
Coding
Reference point berücksichtigen
typically recerence point: current asset position
Combination
Combination of Wskt mit identischem Ergebnis
{200;0,25} {200;0,25} => {200;0,5}
Segregation
Trennung in riskless und risky prospects
{100;0,6| 350;0,4} => {100;1} and {250;0,4| 0;0,6}
Cancellation
Discarding of components welche identisch mit prospect under review sind
Simplification
Aufrunden der Wskt und outcomes
Detection of dominance
elimination of dominated alternatives
proberties of value function
outcomes gemessen an Abweichung von reference point
Loss aversion
concave in gains, convex in losses
Grafische value function
erkläre verlauf in gain und in loss
weighting function π(p)
6 Eigenschaften
Normalization
Impossible Outcome ignored
Safe outcome is assigned weight of 1
Decision weights =/= probabilites
Subadditivity
π (rp) > r*p (π) for 0 < π < 1
π (p) is a subadditivity for small probabilites
Overweighting of small probabilites
π (p) > p for small values of p
Subcertainty
1 - p is smaller than 1 !!!!
Subproportionality
Steigung immer kleiner 1
Discontinuities at the endpoint
Unwahrscheinliche events ignored or overweighted
Difference of probability and certainty neglected or exaggerated
Weighting function
grafic
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