Qu’est-ce que la théorie des perspectives?

La théorie des perspectives est une théorie économique du comportement qui tente d’expliquer les décisions des gens lorsqu’ils sont confrontés à des situations comportant des risques. Selon la théorie, les gens évaluent les gains et les pertes potentiels comme des changements par rapport à leur état actuel plutôt que comme des situations indépendantes dans le futur, et ils essaient d’éviter les pertes plus qu’ils n’essaient de chercher des gains. Les gens perçoivent la probabilité d’un événement de manière inexacte, en particulier lorsque la probabilité est proche de zéro ou un. La théorie des perspectives explique les décisions apparemment irrationnelles dans des situations telles que les jeux de hasard et les achats d’assurance.

Dans un article de 1979 intitulé «Prospect Theory», publié dans Econometrica, Daniel Kahneman et Amos Tversky ont exposé la théorie. La proposition de la théorie des perspectives a contribué à la fondation d’un nouveau domaine: l’économie comportementale. Ce domaine d’étude allie les principes de l’économie et de la psychologie. En 2002, Kahneman a partagé le prix Nobel d’économie avec Vernon L. Smith pour leur travail dans l’établissement du domaine.

La plupart des théories économiques sont descriptives; c’est-à-dire qu’il cherche à expliquer le comportement humain à travers l’utilisation de modèles simplificateurs. Si le monde réel ne présente pas le comportement prédit par un modèle, c’est le modèle qui doit être révisé. C’était le cas de la théorie de l’utilité attendue, qui prévoyait que les gens évalueraient avec précision les probabilités et les gains pour faire un choix rationnel face au risque. Cela signifie qu’une personne devrait être indifférente entre une chance de 50 pour cent de gagner 1,000 500 et un paiement garanti de 1953. Une expérience menée par Maurice Allais, un économiste français, en XNUMX a jeté le doute sur la théorie de l’utilité attendue.

L’expérience a posé une série de choix entre les loteries, et les répondants ont choisi quel ensemble de gains et de probabilités ils préféraient. Allais a constaté que les répondants ne choisissaient pas toujours les loteries que prévoyait la théorie de l’utilité attendue, et ses conclusions sont devenues connues sous le nom de paradoxe d’Allais. Kahneman et Tversky ont exécuté une variante de l’expérience d’Allais et ont obtenu des résultats similaires. Par exemple, la majorité des répondants préféraient un gain garanti de 3,000 80 à 4,000% de chances d’en recevoir 200 XNUMX, même si la deuxième option a une valeur attendue XNUMX supérieure à la valeur attendue de la première.

Kahneman et Tversky ont tenté d’expliquer le paradoxe d’Allais en examinant les processus décisionnels humains. Ils ont proposé que chaque agent économique, ou personne prenant une décision économique, ait deux fonctions pertinentes pour les décisions face au risque: la fonction de valeur et la fonction de poids de décision. Lors du calcul de son utilité attendue, l’agent utilise les gains et les probabilités de ces fonctions plutôt que les nombres indiqués pour décider entre les loteries.

La fonction de valeur attribue une valeur à un gain. Contrairement aux prédictions de la théorie de l’utilité attendue, l’ampleur des gains négatifs et positifs n’est pas la même – la partie négative de la fonction de valeur est plus raide que la partie positive, de sorte que la valeur absolue d’une perte est supérieure à la valeur absolue d’un équivalent. gagner. C’est là que la théorie des perspectives tire son nom: l’agent considère chaque loterie comme une perspective de changement par rapport à sa position actuelle. Dans le cas d’un 300 garanti contre 50% de chances de gagner 1,000 et 50% de chances de perdre 400, la théorie de l’utilité attendue dirait que les loteries sont équivalentes car elles ont toutes deux une valeur attendue de 300. Selon la théorie des perspectives, le potentiel une perte de 400 pourrait l’emporter sur le gain potentiel de 1,000, de sorte que l’agent pourrait fortement préférer le 300 garanti.

La fonction de pondération décrit comment les agents traitent les probabilités. Dans la théorie de l’utilité attendue, les agents multiplient le gain par la probabilité exacte de son apparition. La théorie des perspectives reconnaît que les agents ont une compréhension imparfaite de la signification des probabilités. La fonction de pondération décrit la probabilité que les agents utilisent dans leurs calculs, ou le poids de décision, pour chaque niveau de probabilité déclaré. Le poids de décision a tendance à être inférieur à la probabilité déclarée sauf aux extrémités de la fonction: les agents traitent les probabilités proches de zéro comme zéro, traitent les petites probabilités comme plus grandes qu’elles ne le sont réellement et traitent les probabilités proches de 100% comme des certitudes.

La théorie des perspectives s’applique à toute situation dans laquelle les agents doivent prendre une décision basée sur l’évaluation des gains et des probabilités. Les agents peuvent souscrire une assurance lorsque la prime est supérieure à la valeur attendue de leurs pertes potentielles, car ils ont tendance à surestimer les faibles probabilités. De même, ils pourraient surestimer les chances de gagner à la loterie et acheter des billets qui, en moyenne, ne rapportent pas. Cette théorie permet aux économistes d’évaluer le raisonnement derrière ces décisions plutôt que de les qualifier d’irrationnelles.