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Deskriptive Entscheidungstheorie bei Risiko

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Entscheidungstheorie

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Zusammenfassung

Das sechste Kapitel wechselt die Perspektive von der normativen auf die deskriptive Entscheidungstheorie: Es geht nicht mehr (allein) um die Frage, wie ein Entscheider bei Risiko rational entscheiden sollte, sondern wie reale Entscheider solche Entscheidungen treffen. Dazu werden zunächst experimentelle Befunde zusammengetragen, die systematische Verstöße gegen die Axiome des Bernoulli-Prinzips aufzeigen. Aufbauend darauf wird mit der Prospect Theorie nach Kahneman und Tversky die wichtigste deskriptive Entscheidungstheorie bei Risiko dargestellt, deren Ziel es ist, systematisch Abweichungen vom Bernoulli-Prinzip zu erklären. Kernbestandteile der Prospect Theorie sind die Phase der Bearbeitung von Alternativen vor deren Bewertung sowie die Wertfunktion und die Wahrscheinlichkeitsgewichtungsfunktion, die der Bewertung der Alternativen zugrunde liegen.

Neben der ursprünglichen Prospect Theorie wird auch ihre Erweiterung, die kumulative Prospect Theorie, dargestellt. Das Kapitel schließt mit einer vergleichenden Diskussion der Erklärungsgehalte der Erwartungsnutzen- und Prospect Theorie.

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Notes

  1. 1.

    Im Original entsprechen die Zahlen dem Hundertfachen der hier angegebenen Werte.

  2. 2.

    Vgl. Kahneman und Tversky (1979); Tversky und Kahnemann (1981). Bei den Experimenten wurden den Teilnehmern hypothetische Wahlsituationen vorgelegt, d. h. tatsächlich gab es nichts zu gewinnen. Bei Gewinnen wurde entsprechend auf die Angabe einer Währungseinheit verzichtet.

  3. 3.

    Kombiniert man nämlich die Lotterien \(\text{L}_{\text e{1}}\) und \(\text{L}_{\text e{2}}\) jeweils mit einem Gewinn von null, wobei der Gewinn von null die Wahrscheinlichkeit 449/450 hat und die jeweilige Lotterie die Wahrscheinlichkeit 1/450, so werden die Lotterien \(\text{L}_{\text f{1}}\) und \(\text{L}_{\text f{2}}\) erzeugt.

  4. 4.

    Der Effekt der kleinen Wahrscheinlichkeiten wurde von Prelec (1990) sowie Wu und Gonzalez (1996) auch bei Vorliegen von common consequences nachgewiesen.

  5. 5.

    Für eine ausführlichere Diskussion des Effekts vgl. Tversky et al. (1990).

  6. 6.

    Bei der dargestellten Wertfunktion sinkt die Steigung im Nullpunkt beim Übergang von Verlusten auf Gewinne abrupt. Ein Vorschlag, die Wertfunktion derart darzustellen, findet sich z. B. bei Tversky und Kahnemann (1992, S. 310).

  7. 7.

    Es gibt nur zwei Ausnahmen, für die das Vermögen nicht die Bewertung von Lotterien beeinflusst: Lineare und exponentielle Nutzenfunktion. Vgl. ausführlich Kap. 7, Abschn. 7.3.

  8. 8.

    Entsprechende Regeln für die Vorauswahl effizienter Mischungen auf der Basis einer allgemeinen Nutzenfunktion beruhen auf dem Konzept der stochastischen Dominanz. Vgl. Hadar und Russel (1971); Bawa (1975, 1978).

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Authors and Affiliations

  1. Bad Homburg, Deutschland

    Helmut Laux

  2. Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Universität Osnabrück, Osnabrück, Deutschland

    Robert M Gillenkirch

  3. Institut für Wirtschaftswissenschaft BWL/Betriebl. Umweltökonomie, TU Clausthal, Clausthal-Zellerfeld, Deutschland

    Heike Y Schenk-Mathes

Authors
  1. Helmut Laux
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  2. Robert M Gillenkirch
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  3. Heike Y Schenk-Mathes
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Laux, H., Gillenkirch, R.M., Schenk-Mathes, H.Y. (2018). Deskriptive Entscheidungstheorie bei Risiko. In: Entscheidungstheorie. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-57818-6_6

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  • Publisher Name: Springer Gabler, Berlin, Heidelberg

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