Выбор в условиях риска

Выбор в условиях риска (например, взять зонтик или нет, начать войну или нет) производится, когда результат неизвестен заранее. Поскольку последствия таких действий зависят от неопределенных событий, таких как погода или намерения противника, выбор действия можно представить как принятие пари, имеющего различные исходы с различными вероятностями. Тогда естественно сосредоточить исследования по изучению рискованных решений на простых пари с денежными выигрышами и определенными вероятностями, в надежде с помощью простых задач выявить основные закономерности в отношении риска и ценности.
Обрисуем подход к выбору в условиях риска, который позаимствовал многие гипотезы из психофизического анализа реакций на деньги и вероятность. Психофизический анализ принятия решений берет начало от замечательного эссе Даниила Бернулли, опубликованного в 1738 году (Bernoull i 1954), где автор попытался объяснить, почему люди обычно не идут на риск и почему неприятие риска слабеет с ростом благосостояния. Чтобы проиллюстрировать неприятие риска и анализ Бернулли, рассмотрим выбор между вариантом получить 1000 долларов с вероятностью 85 % (и не получить ничего с вероятностью 15 %) и вариантом гарантированно получить 800 долларов. Большинство людей предпочитает гарантированные деньги игре, хотя математическое ожидание игры выше. Математическое ожидание в игре на деньги – это среднее взвешенное, где учитывается вероятность каждого возможного исхода. Математическое ожидание в описанной игре составляет 0,85 1000 долларов + 0,15 0 долларов = 850 долларов, что превышает ожидание 800 долларов, получаемых гарантированно. Предпочтение гарантированного выигрыша – пример неприятия риска. В целом предпочтение гарантированного результата игре, имеющей более высокое или равное ожидание, называется неприятием риска, а отказ от гарантированной суммы в пользу игры с меньшим или равным ожиданием называется стремлением к риску.
Бернулли предположил, что перспективы оценивают не по ожиданию денежного выигрыша, а по ожидаемой субъективной ценности этого выигрыша. Субъективная ценность игры – снова среднее взвешенное, но теперь отражающее субъективную ценность каждого исхода, взвешенную по ее вероятности. Чтобы объяснить неприятие риска в рамках этого допущения, Бернулли предположил, что субъективная ценность, или полезность, представляет собой вогнутую функцию от денег. В такой функции разница между полезностью, например, 200 долларов и 100 долларов больше, чем разница между 1200 долларами и 1100 долларами. Из вогнутости функции следует, что субъективная ценность выигрыша 800 долларов больше, чем 80 % от ценности выигрыша 1000 долларов. Следовательно, вогнутость функции полезности ведет к неприятию риска – выбору гарантированных 800 долларов, а не 80 % перспективы выигрыша 1000 долларов, хотя ожидание для обеих перспектив одинаково в денежном выражении.
При анализе решени й принято описывать последствия решения в терминах общего богатства. Например, предложение поставить 20 долларов на бросок монеты представляется как выбор между текущим богатством субъекта, W, и равными шансами получить W + 20 долларов или W – 20 долларов. Такое представление выглядит психологически нереальным: люди обычно думают об относительно маленьких деньгах не в терминах изменения богатства, а, скорее, в терминах выигрыша, проигрыша и нейтрального исхода (сохранения статус-кво). Если эффективными носителями субъективной ценности являются изменения богатства, как предлагаем мы, а не итоговое богатство, то психофизический анализ событий должен рассматривать выигрыш и проигрыш, а не общее богатство. Такое предложение играет центральную роль в учении о выборе в условиях, которое мы назвали теорией перспектив (Kahneman and Tversky 1979). Интроспекция и психофизические измерения позволили предположить, что субъективная ценность представляет собой вогнутую функцию от размера выигрыша. Т акое же обобщение верно и для проигрышей. Разница в субъективной ценности между потерей 200 долларов или потерей 100 долларов кажется больше, чем разница в субъективной оценке между потерей 1200 долларов или 1100 долларов. Соединив функции ценности для выигрыша и проигрыша, мы получим S-образную функцию, график которой показан на рисунке 1.

Рис. 1. Гипотетическая функция ценности

Приведенная на рисунке 1 функция ценности (а) определена на выигрышах и проигрышах, а не на полном богатстве, (б) вогнутая на области выигрышей и выпуклая на области проигрышей, (в) значительно круче для проигрышей, чем для выигрышей. Последнее свойство, которое мы назвали «неприятие потерь», выражает догадку, что потеря Х долларов сильнее пугает, чем выигрыш Х долларов привлекает. Неприятие потерь объясняет нежелание людей держать пари с равными ставками: привлекательность возможного выигрыша совершенно недостаточна для компенсац ии неприятности возможного проигрыша. Например, большинство в выборке студентов отказывались ставить 10 долларов на бросок монеты, если выигрыш составлял меньше 30 долларов.
Допущение о неприятии риска сыграло центральную роль в экономической теории. Однако как вогнутость функции ценности для выигрышей приводит к неприятию риска, так и выпуклость функции для проигрышей приводит к стремлению к риску. В самом деле, стремление к риску в проигрышах – сильный эффект, особенно когда значительна вероятность проигрыша. Рассмотрим, например, ситуацию, в которой человек вынужден выбирать между 85 %-ной вероятностью потерять 1000 долларов (и 15 %-ной вероятностью не потерять ничего) и гарантированной потерей 800 долларов. Значительное большинство людей предпочитают игру гарантированным потерям. Это выбор стремления к риску, потому что математическое ожидание игры (–850 долларов) ниже ожидания гарантированной потери (–800 долларов). Стремление к риску в области проигрыша было подтверждено несколькими исследователями (Fishburn and Kochenberger 1979; Hershey and Schoemaker 1980; Payne, Laughhunn, and Crum 1980; Slovic, Fischhoff, and Lichtenstein 1982). Это же наблюдалось в отношении событий, не связанных с деньгами, например при выборе продолжительности боли (Eraker and Sox 1981) или приемлемого риска потери человеческих жизней (Fischhoff 1983; Tversky 1977; Tversky and Kahneman 1981). Правильно ли избегать риска в области выигрыша и идти на риск в области проигрыша? Эти предпочтения согласуются с убедительными интуитивными догадками о субъективной ценности выигрыша и проигрыша, и можно предположить, что люди подчиняются своим собственным ценностям. Однако мы еще увидим, что S-образная функция ценности ведет к выводам, нормативно неприемлемым.
Чтобы разобраться с нормативностью, мы обратились к теории принятия решений. Основы современной теории принятия решений содержатся в новаторской работе фон Неймана и Моргенштерна (1974), предложи вшей несколько качественных принципов, или аксиом, которые должны управлять предпочтениями при рациональном принятии решений. В число аксиом входят транзитивность (если А предпочтительнее Б и Б предпочтительнее В, то А предпочтительнее В) и перенос (если А предпочтительнее Б, то равные шансы получить А или В предпочтительнее равных шансов получить Б или В), а также другие, более формальные условия. Нормативный и дескриптивный статус аксиом рационального выбора стал темой широких дискуссий. В частности, существуют убедительные свидетельства, что люди не всегда подчиняются аксиоме переноса, и нормативные достоинства этой аксиомы часто оспариваются (например, Allais and Hagen 1979). Однако любой анализ рационального выбора включает два принципа: доминантность и инвариантность. Доминантность требует следующего: если шанс А (по крайней мере) не хуже шанса Б во всех отношениях и лучше Б хотя бы по одному критерию, то А должно быть предпочтительнее Б. Инвариантность требует, чтобы порядок пре дпочтения вариантов не зависел от того, в каком виде они представлены. В частности, два варианта, признанные эквивалентными при предложении вместе, должны дать одинаковые предпочтения, будучи предложены порознь. Далее мы покажем, что требование инвариантности, с виду простое и безобидное, обычно не выполняется.

Формулировка исходов путем рамочного анализа (фрейминг)

Перспективы в условиях риска характеризуются возможными исходами и вероятностями этих исходов. Впрочем, одни и те же варианты можно сформулировать или описать по-разному (Tversky and Kahneman 1981). Например, возможные исходы игры можно описать или как выигрыш и проигрыш относительно статус-кво, или как новый размер богатства относительно исходного уровня. Инвариантность требует, чтобы подобные изменения в описании исходов не влияли на порядок предпочтений. Следующая пара задач показывает, как нарушается это требование. Общее количество респондентов в каждой задаче обозначим N; процент выбравших каждый вариант указан в скобках.

Задача 1 (N=152)
Представьте, что в США идет подготовка к эпидемии необычной азиатской болезни, которая, по прогнозам, убьет 600 человек. Предложены две альтернативных программы борьбы с заболеванием. Допустим, точные научные оценки последствий для каждой программы таковы:
Если будет принята программа А, 200 человек будут спасены (72 %).
Если будет принята программа Б, с вероятностью ⅓ будут спасены 600 человек и с вероятностью ⅔ никто не спасется (28 %).
Какую из двух программ выберете вы?

В формулировке Задачи 1 имплицитно содержится точка отчета, в соответствии с которой болезнь может унести 600 жизней. Среди возможных исходов – точка отсчета и два возможных выигрыша, определяемых количеством спасенных жизней. Как и ожидалось, предпочтение отдается неприятию риска: очев идное большинство респондентов предпочли гарантированное спасение 200 жизней игре, в которой с вероятностью ⅓ будут спасены 600 жизней. Теперь рассмотрим другую задачу, в которой та же история сопровождается другой формулировкой возможных исходов двух программ.

Задача 2 (N=155)
Если будет принята программа В, 400 человек умрут (22 %).
Если будет принята программа Г, с вероятностью ⅓ никто не умрет и с вероятностью ⅔ умрут 600 человек (78 %).

Легко убедиться, что варианты В и Г в Задаче 2 в реальности ничем не отличаются от вариантов А и Б соответственно в Задаче 1. Однако вторая версия предлагает точку отсчета, в которой от болезни не умрет никто. Лучший исход – достижение этого результата, а альтернативы – потери, измеряемые количеством людей, которые умрут от болезни. Ожидается, что испытуемые, оценивающие варианты в этих терминах, скорее пойдут на стремление к риску в иг ре (вариант Г), чем на гарантированную потерю 400 жизней. Как выяснилось, уровень стремления к риску во второй версии задачи больше, чем уровень неприятия риска в первой.
Инвариантность терпит неудачу повсеместно и постоянно. Опытные респонденты допускают ошибки не реже неискушенных испытуемых, и эффект сохраняется, даже если респонденты отвечают на второй вопрос через несколько минут после первого. Респонденты, которым разъяснили несоответствие ответов, обычно бывают озадачены. Даже перечитав задачи, они все равно готовы к неприятию риска в версии со «спасенными жизнями» и стремятся к риску в версии с «потерянными жизнями»; при этом они хотят соблюдать инвариантность и дать согласованные ответы по обеим версиям. При таком упорстве эффекты установления рамок («фрейминга») больше напоминают иллюзии восприятия, чем ошибки вычислений.
Следующая пара задач показывает предпочтения, нарушающие требования доминантности рационального выбора.

Задача 3 (N=86)
Выберите вариант:
Д. Выиграть 240 долларов с вероятностью 25 % и проиграть 760 долларов с вероятностью 75 % (0 %).
Е. Выиграть 250 долларов с вероятностью 25 % и проиграть 750 долларов с вероятностью 75 % (100 %).

Очевидно, что Е предпочтительнее Д. Соответственно, все респонденты сделали этот выбор.

Задача 4 (N=150)
Представьте, что вам нужно принять два решения одновременно.
Сначала изучите оба выбора, затем укажите, что вы предпочтете.

Выбор 1
А. Гарантированно получить 240 долларов (84 %).
Б. Выиграть 1000 долларов с вероятностью 25 % и не получить ничего с вероятностью 75 % (16 %).

Выбор 2
В. Гарантированно потерять 750 долларов (13 %).
Г. Потерять 10 00 долларов с вероятностью 25 % и не потерять ничего с вероятностью 75 % (87 %).

Как и ожидалось из предварительного анализа, значительное большинство предпочли неприятие риска и гарантированный выигрыш позитивной игре в первом решении; еще больше респондентов предпочли стремление к риску и игру гарантированным потерям во втором решении. 73 % респондентов выбрали А и Г, и только 3 % выбрали Б и В. Такая же картина наблюдалась в модифицированной версии задачи, с уменьшенными ставками, в которой студенты выбрали реальную игру.
Поскольку респонденты рассматривали в Задаче 4 два решения одновременно, они продемонстрировали предпочтение А и Г перед Б и В. Однако выбранная связка в действительности уступает отвергнутой. Прибавка гарантированного выигрыша 240 долларов (вариант А) к варианту Г дает вероятность 25 % выиграть 240 долларов и вероятность 75 % проиграть 760 долларов. Это в точности соответствует варианту Д в Задаче 3. Точно так же доб авление гарантированного проигрыша 750 долларов (вариант В) к варианту Б дает вероятность 25 % выиграть 250 долларов и 75 % – потерять 750 долларов. Это в точности соответствует варианту Е в Задаче 3. Таким образом, реакция на формулировку и S-образность функции ценности приводят к нарушению доминантности в наборе совпадающих решений.
Выводы из полученных результатов неутешительны: инвариантность нормативно обязательна, интуитивно убедительна и психологически недостижима. В самом деле, мы знаем только два способа обеспечить инвариантность. Первый – принять процедуру, которая сведет эквивалентные задачи к единому каноническому представлению. Это довод в пользу стандартного предупреждения изучающим бизнес – рассматривать каждое решение в терминах общего богатства, а не в терминах выигрыша и проигрыша (Schlaifer 1959). Такое представление позволит избежать нарушений инвариантности, описанных в предыдущих задачах; но легче дать совет, чем следовать ему. Не считая ситу ации возможного краха, представляется более естественным рассматривать исходы финансовых операций как выигрыш или проигрыш, а не как состояние богатства. Кроме того, каноническое представление рискованных перспектив требует объединения всех исходов аналогичных решений (как, например, в Задаче 4), что превышает возможность интуитивных подсчетов даже для простых задач. Достичь канонического представления гораздо сложнее и в других областях, будь то сфера безопасности или здравоохранения, а также в вопросах качества жизни. Как лучше оценивать последствия политики в здравоохранении (например, Задачи 1 и 2) – в терминах общей смертности, смертности от заболеваний или количества смертей от конкретной изучаемой болезни?
Другой подход, который мог бы гарантировать инвариантность, – оценка вариантов в терминах актуарных (статистических), а не психологических последствий. Критерий актуарности привлекателен в контексте человеческой жизни, но явно неадекватен для финансовых р ешений (так принято считать, по крайней мере после Бернулли) и совершенно непригоден для ситуаций, которые не поддаются объективному измерению. Мы делаем вывод, что инвариантность формата труднодостижима и уверенность в правильности выбора сейчас не гарантирует, что тот же выбор будет сделан при иной формулировке. Таким образом, полезно проверять устойчивость предпочтений, переформулировав проблему разными способами (Fischhoff, Slovic, and Lichtenstein 1980).