전망 이론

전망 이론은 1979년 다니엘 카너먼과 아모스 트베르스키가 개발한 행동경제학 및 행동금융 이론이다.^[1] 이 이론은 2002년 노벨 경제학상 수상 결정에서 인용되었다.^[2]

통제된 연구의 결과를 바탕으로 개인이 자신의 손실을 어떻게 평가하고 관점을 얻는지를 설명한다(손실 기피 참조). 예를 들어, 일부 개인들의 경우, 1,000달러를 잃는 고통은 2,000달러를 버는 즐거움으로 보상받을 수 있을 뿐이다. 따라서, 예상 효용 이론(완전히 합리적인 대리인이 내리는 결정을 모델링하는 이론)과는 반대로, 전망 이론은 사람들의 실제 행동을 기술하는 것을 목표로 한다.

그 이론의 원래 공식에서 전망이라는 용어는 복권의 예측 가능한 결과를 언급하였다. 그러나, 전망 이론은 다른 형태의 행동과 결정의 예측에도 적용될 수 있다.

개요

전망 이론은 사람들이 잠재적 손실과 잠재적 이득 사이에서 다르게 반응한다는 관찰로부터, 비대칭적인 형태의 위험 혐오 개념인 손실 혐오 개념으로 시작한다. 따라서 사람들은 절대적인 조건이 아니라 특정 상황(기준점)과 관련된 잠재적 손익에 기초하여 의사결정을 한다. 이를 참조의존성이라고 한다.

• 이익으로 이어지는 위험한 선택에 직면한 개인은 기대 효용성은 낮지만 확실성은 더 높은 솔루션(콘카브 가치 함수)을 선호하며 위험을 회피한다.
• 손실로 이어지는 위험한 선택에 직면한 개인은 손실을 피할 수 있는 잠재력(콘벡스 가치 함수)이 있는 한 기대 효용성이 낮아지는 솔루션을 선호하며 리스크를 추구한다.

따라서 이 두 예는 최대 효용만을 가진 선택만을 고려하는 기대 효용 이론과 모순된다. 또한 손실에 대한 이득과 손실에 대한 대류성은 손익/손실이 증가하는 한계 효용성을 감소시킨다는 것을 의미한다. 즉, 돈이 많은 사람은 돈이 적은 사람보다 고정된 이익(그리고 고정된 손실액에 대한 혐오감도 낮음)에 대한 욕구가 적은 것이다.

이 이론은 사람들이 과도한 체중을 확률이 낮은 사건에, 그리고 가능성이 높은 사건에 불충분한 체중을 귀속시킨다는 관찰에 근거하여 두 번째 개념으로 계속된다. 예를 들어 개인은 무의식적으로 99%의 확률로 결과를 95%의 확률로, 1%의 확률로 결과를 5%의 확률로 취급할 수 있다. 확률의 과소중량과 과대중량은 과소중과 과대추정 확률과 구별되는데, 이는 과대신뢰 효과에서 관찰된 다른 유형의 인지 편향이다.

모델

이 이론은 의사결정 과정을 두 단계로 설명한다.^[1]

• 편집이라고 불리는 초기 단계 동안, 결정의 결과는 특정 경험적 접근법에 따라 정렬된다. 특히, 사람들은 어떤 결과를 동등하다고 생각하는지를 결정하고, 기준점을 설정한 다음, 작은 결과를 손실로, 더 큰 결과를 이득으로 간주한다. 편집 단계는 프레임 효과를 완화하는 것을 목표로 한다.^[3] 또한 연속 확률을 함께 치료하지 않고 자주 격리하는 개인의 성향에서 비롯되는 격리효과를 해소하는 것을 목적으로 한다. 편집 프로세스는 코딩, 조합, 분리, 취소, 단순화 및 지배력 검출로 구성될 수 있다.
• In the subsequent evaluation phase, people behave as if they would compute a value (utility), based on the potential outcomes and their respective probabilities, and then choose the alternative having a higher utility.

The formula that Kahneman and Tversky assume for the evaluation phase is (in its simplest form) given by:

${\displaystyle V=\sum _{i=1}^{n}\pi (p_{i})v(x_{i})}$

where ${\displaystyle V}$ is the overall or expected utility of the outcomes to the individual making the decision, ${\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}}$ are the potential outcomes and ${\displaystyle p_{1},p_{2},\dots ,p_{n}}$ their respective probabilities and ${\displaystyle v}$ is a function that assigns a value to an outcome. The value function that passes through the reference point is s-shaped and asymmetrical. Losses hurt more than gains feel good (loss aversion). This differs from expected utility theory, in which a rational agent is indifferent to the reference point. In expected utility theory, the individual does not care how the outcome of losses and gains are framed. The function ${\displaystyle \pi }$ is a probability weighting function and captures the idea that people tend to overreact to small probability events, but underreact to large probabilities. Let ${\displaystyle (x,p;y,q)}$ denote a prospect with outcome ${\displaystyle x}$ with probability ${\displaystyle p}$ and outcome ${\displaystyle y}$ with probability ${\displaystyle q}$ and nothing with probability ${\displaystyle 1-p-q}$. If ${\displaystyle (x,p;y,q)}$ is a regular prospect (i.e., either ${\displaystyle p+q<1}$, or ${\displaystyle x\geq 0\geq y}$, or ${\displaystyle x\leq 0\leq y}$), then:

${\displaystyle V(x,p;y,q)=\pi(p)\nu(x)+\pi(q)\nu(y)}$

$p{\displaystyle }$ +${\displaystyle q}$= ${\displaystyle 1}$ ${\displaystyle p+q=1}$및 x$$> > 0 ${\displaystyle x>$$}$ 또는 x< ${\displaystyle$x$<0},$ 다음중 하나일 경우:

${\displaystyle V(x,p;y,q)=\nu(y)+\pi(p)\왼쪽[\nu(x)-\nu(y)\오른쪽]}$

It can be deduced from the first equation that ${\displaystyle \nu (y)+\nu (-y)>\nu (x)+\nu (-x)}$ and ${\displaystyle \nu (-y)+\nu (-x)>\nu (x)+\nu (-x)}$. 따라서 값 함수는 기준점으로부터의 편차에 대해 정의되며, 일반적으로 이득의 경우 오목하며, 이익의 경우보다 손실의 경우 볼록하고 손실의 경우 더 가파르다. If ${\displaystyle (x,p)}$ is equivalent to ${\displaystyle (y,pq)}$ then ${\displaystyle (x,pr)}$ is not preferred to ${\displaystyle (y,pqr)}$, but from the first equation it follows that ${\displaystyle \pi (p)\nu$$(x)+\pi (pq)\nu (y)=\pi$(${\displaystyle \mathrm{pq}}$$)\nu (y)}$, 따라서 ${\displaystyle (}$ (${\displaystyle p}$ ${\displaystyle r}$ )${\displaystyle p}$ (${\displaystyle }$x ) ${\displaystyle \le }$ ( $(x)\leq \pi (pqr)\nu (y)$ , { (y$)$ ,, (, $therefore{\displaystyle }$, : (:

${\displaystyle {\frac {\pi \left(pq\right)}{\pi \left(pqr\right)}\pi \left(pqr\right)}{\pi \left(pr\right)}}}$

즉, 고정 확률 비율의 경우, 확률이 낮을 때 결정 가중치가 높을 때보다 합성에 더 가깝다는 것을 의미한다. 잠재력 이론에서 $\pi {\displaystyle }$ ${\displaystyle \pi$}은(는) 결코 선형적이지$$ 않다. 는 > x. 벤<>를 사용하여 0{\displaystyle x>, y>0}, p>안′{\displaystyle p>, p'}, p+q)p′에서+q′<>1,{\displaystyle p+q=p'+q'<, 1,}전망(x, p′, y, q){\displaystyle(x,p, y,q)}이 우성을 뜻하는(x, p′, y, q′){\displaystyle(x,p, y,q의)}, 전망한다. 는(p)ν(π)+ ()> () > (x) + ( ( { (q ) ${$ ( )$\pi$ ($x)\$pi (q$)\pi$(q$)\pi$ (q)\pi $(x)+\pi (q')\nu (y$ 따라서:

${\displaystyle {\pi \frac(x\오른쪽)-\pi(p')}{\pi \왼쪽(q'\오른쪽)-\pi \pi \pi \left(오른쪽)}}\\frac \nu \좌(x\오른쪽)}{\nu \좌우}}}$

As ${\displaystyle y\rightarrow x}$, ${\displaystyle \pi (p)-\pi (p')\rightarrow \pi (q')-\pi (q)}$, but since ${\displaystyle p-p'=q'-q}$, it would imply that ${\displaystyle \pi }$ must be linear; however, dominated alternatives are brought to the 편집 단계에서 삭제되기 때문에 평가 단계. 전망 이론에서 직접적인 지배력의 위반은 결코 발생하지 않지만, 전망 A가 B를 지배하고, B가 C를 지배하지만 C가 A를 지배할 가능성이 있다.

예

전망 이론이 어떻게 적용될 수 있는지 알아보려면 보험에 가입하기로 한 결정을 고려해보자. 보험에 가입한 위험의 확률을 1%로 가정하면 잠재적 손실은 1,000달러, 보험료는 15달러다. 전망 이론을 적용하면 우선 기준점을 정할 필요가 있다. 이것은 현재의 재산일 수도 있고 최악의 경우일 수도 있다. 그 프레임을 지금의 부(富)로 맞추면 어느 쪽이든 결정이 날 것이다.

1. 15달러를 확실히 지불하십시오. $v{\displaystyle }$(${\displaystyle }$- ${\displaystyle 15}$) ${\displaystyle$ v$(-15$

OR

2. Enter a lottery with possible outcomes of $0 (probability 99%) or −$1,000 (probability 1%), which yields a prospect-utility of ${\displaystyle \pi (0.01)\times v(-1000)+\pi (0.99)\times v(0)=\pi (0.01)\times v(-1000)}$.

전망 이론에 따르면,

• 일반적으로 낮은 확률은 과체중이기 때문에( > 0.01 ${\displaystyle \pi ($0$.01)>0.01$
• (- )/ v(- )> ${\displaystyle v(-15)/v(-1000)>0.015$ 손실 시 값 함수의 볼록도에 의해.

$\pi {\displaystyle }$(${\displaystyle 0.01}$ ${\displaystyle )}${\$displaystyle \pi ($0.01$)}$과${\displaystyle }$v${\displaystyle }$( -${\displaystyle 15}$) /${\displaystyle v}$( - $){\displaystyle v(-15)/v(-1000)}$의 비교는 즉시 명확하지 않다$$. However, for typical value and weighting functions, ${\displaystyle \pi (0.01)>v(-15)/v(-1000)}$, and hence ${\displaystyle \pi (0.01)\times v(-1000)<v(-15)}$. $즉{\displaystyle }$, 작은 확률의 강한 과체중은 v ${\displaystyle v}$이(가) 손실되는$$ 대류의 효과를 되돌릴 가능성이 높아 보험을 매력적으로 만들 수 있다.

프레임을 -$1,000으로 설정하면 $v{\displaystyle }$(${\displaystyle 985}$) ${\displaystyle v(985)}$과${\displaystyle (}$와) × v (${\displaystyle 0.99}$)${\displaystyle \times }$ v (${\displaystyle \pi (0.99)\time$ v($1000)}$ 중에서 선택할 수 있다$.$ 이 경우 이익에 대한 가치함수의 구체성과 높은 확률의 저중량화가 보험 가입 선호로 이어질 수도 있다.

작은 확률의 과체중과 가치함수의 상호작용이 소위 네 가지 위험태도의 패턴으로 이어진다: 이득이 중간 확률이나 손실이 작은 경우 위험 회피 행동, 손실이 중간 확률이나 이득이 작은 경우 위험추구 행동..

다음은 위험 태도의 네 가지 패턴의 예다. 각 사분면의 첫 번째 항목은 예시 전망을 보여준다(예: 1만 달러를 획득할 확률 95%는 높은 확률과 이득이다). 사분면의 두 번째 항목은 전도가 불러일으킬 것 같은 초점 감정을 보여준다. 세 번째 항목은 각각의 전망(위험 회피 또는 위험 추구)에 따라 대부분의 사람들이 어떻게 행동할 것인지를 나타낸다. 네 번째 항목은 민사소송의 해결 논의에서 잠재적 피고와 원고의 태도를 기대한다고 명시하고 있다.^[4]

예	이득	손실
높은 확률(확률 효과)	95% 확률로 1만 달러, 100% 확률로 9,499 달러를 획득한다. 그래서 95% × $10,000 = $9,500 > $9,499. 실망에 대한 두려움. 위험을 회피하다. 불리한 정산 기회를 100% 수락하여 $9,499 획득	1만 달러를 잃을 확률이 95%이거나 9,499 달러를 잃을 확률이 100%이다. 그래서 95% × -$10,000 = -$9,500 < -$9,499. 손실을 피할 수 있기를 바란다. 위험 추구. 유리한 합의를 거부하고, $10,000의 손실을 볼 95%의 확률 선택
낮은 확률(가능성 효과)	5퍼센트의 확률로 1만 달러를 획득하거나 100퍼센트의 확률로 501달러를 획득한다. 그래서 5% × $10,000 = $500 < $501. 큰 이득이 있기를 바라다. 위험 추구. 유리한 합의를 거부하고, 5퍼센트의 확률로 $10,000를 획득	1만 달러를 잃을 확률 5% 또는 501달러를 잃을 확률 100%. 그래서 5% × -$10,000 = -$500 > -$501. 큰 손실에 대한 두려움. 위험을 회피하다. $501을 잃을 확률이 100%라는 불리한 합의를 받아들이십시오.

확률 왜곡은 일반적으로 확률의 가치를 0과 1 사이에서 균일하게 보지 않는다는 것이다. 낮은 확률은 과체중(즉, 사람은 확률의 결과에 지나치게 신경을 쓴다)이라고 하는 반면 중간에서 높은 확률은 저체중(즉, 확률의 결과에 충분히 신경 쓰지 않는다)이라고 한다. 확률이 과체중에서 저체중으로 가는 정확한 지점은 임의적이지만 고려해야 할 좋은 점은 확률 = 0.33이다. 사람은 확률 = 0.01을 확률 = 0보다 훨씬 더 높게 평가한다(확률 = 0.01은 과중치라고 한다). 그러나 개인은 확률 = 0.4와 확률 = 0.5에 대해 거의 동일한 값을 갖는다. 또한 확률 = 0.99 값은 확률 = 1, 확실한 것(확률 = 0.99는 저중량)보다 훨씬 작다. 확률 왜곡을 볼 때 좀 더 심층적으로 보면 π(p) + π(1 - p) < 1 (여기서 π(p)은 전망 이론에서 확률이다.^[5]

적용들

경제학

경제학에서 관찰되는 일부 행동들, 예를 들어 손익(반영 효과라고 말함)이 있을 때 위험 회피/위험 추구(위험 회피/위험 추구)의 역방향과 같이(반영 효과로 말함)도 전망 이론을 참고하여 설명할 수 있다.

전망 이론의 중요한 함축은 경제 주체들이 그들의 마음속에서 주관적으로 결과나 거래를 형성하는 방식이 그들이 기대하거나 받는 효용성에 영향을 미친다는 것이다. 좁은 골격은 Tversky와 Kahneman에 의해 실험 환경에 문서화된 파생 결과로서,^[3] 사람들은 다른 관련 위험을 무시한 채 새로운 도박을 고립적으로 평가한다. 이러한 현상은 전반적인 재산의 다른 측면과 비교해서 주식시장 변동에 대한 사람들의 반응에서 실제로 볼 수 있다; 사람들은 그들의 노동 소득이나 주택 시장과는 반대로 주식 시장의 급등에 더 민감하다.^[6] 좁은 프레임으로 인해 증시 투자자들의 손실 기피 현상도 나타났다.^[7] 그리고 Tversky와 Kahneman의 작업은 행동경제학의 출현에 크게 책임이 있으며, 정신회계에서 광범위하게 사용되고 있다.^[8]

소프트웨어

디지털 시대는 소프트웨어에서 전망 이론의 구현을 가져왔다. 프레임과 전망 이론은 표준적인 경제적 합리성과 일치하지 않는 것으로 보이는 다양한 상황에 적용되어 왔다: 불완전한 지식 경제학의 내생적 전망 이론, 현상 편견, 다양한 도박을 통한 환율의 지분 프리미엄 퍼즐, 초과 수익 퍼즐, 긴 변동/PPP 퍼즐. 그리고 베팅 퍼즐, 기업간 소비, 기부 효과. 또한 전망 이론은 표준 경제 이론과 조화되기 어려운 경매의 맥락에서 관찰된 몇 가지 경험적 규칙성(예: 비밀 예비 가격)을 설명할 수 있다는 주장도 제기되었다.^[9]

정치

전망 이론이 적용되는 데 필요한 불확실성의 정도를 고려할 때, 그것을 비롯한 다른 심리학적 모델들이 정치적 의사결정의 맥락에서 광범위하게 적용되는 것은 놀랄 일이 아니다.^[10] 합리적 선택과 게임 이론 모델은 모두 정치와 국제관계(IR) 분석에 상당한 예측력을 생성한다. 그러나 전망 이론은 대안 모델과 달리 (1)은 "경험적 데이터에 기초한다", (2) 동적 변화를 허용하고 설명하며, (3) 이전에 무시되었던 모듈 요소를 다루며, (4) 의사결정 과정의 상황을 강조하며, (5) "더 큰 현상에 대한 설명을 위한 미시적 기초 기반을 제공한다" 그리고 (6) i를 강조한다.효용 및 가치 계산에서 손실의 mportance.^[11] 더욱이, 다른 모델들과 달리, 전망 이론은 "다른 종류의 질문을 하고, 다른 증거를 찾고, 다른 결론에 도달한다"^[11]고 말한다. 그러나, 이익 손실 영역 스펙트럼에 대한 행위자의 인식된 위치에 관한 딜레마, 위험 추구 또는 회피하려는 행위자의 성향에 대한 이념적·실용적(즉, '실험실 내' 대 '현장 내')의 불일치 등, 전망 이론의 정치적 적용에 내재된 단점이 존재한다.^[12]

그렇기는 하지만 정치학자들은 국내 정치와 비교 정치에서 광범위한 이슈에 전망 이론을 적용해왔다. 예를 들어, 그들은 정치인들이 급진적인 경제 정책을 10%의 실업률보다는 90%의 고용을 보장하는 것으로 표현하는 경향이 더 높다는 것을 발견했다. 왜냐하면 그것을 전자로 간주하는 것이 시민들을 "이익의 영역"에 놓이게 하기 때문이다. 이는 결과적으로 더 큰 대중 만족을 가져다 주기 때문이다.^[12] 보다 광범위한 규모에서: 논란의 여지가 있는 개혁의 이행에 대해 토론하는 정부를 생각해 보라. 그리고 그러한 개혁은 광범위한 반란을 일으킬 수 있는 작은 기회를 낳는다. "손실 기피로 인한 불협화음"은 비록 반란이 일어날 가능성은 미미하지만 정부가 개혁을 추진하지 못하도록 만류할 것이다.^[10]

학자들은 정치에서 많은 이슈 영역을 밝히기 위해 전망 이론을 채택했다. 예를 들어, 커트 웨일랜드는 정치 지도자들이 권력의 정점에 있을 때 항상 대담하고 정치적으로 위험한 국내 이니셔티브에 나서지 않는다는 것을 발견한다. 대신에 그러한 정책은 종종 정치적으로 취약한 정권들에 의해 시작된 위험한 도박으로 보인다. 그는 중남미에서는 정치적 약화된 정부가 정치적 반발에 더 취약했음에도 불구하고 근본적이고 경제적으로 고통스러운 시장 중심의 개혁을 실행할 가능성이 더 높았다고 제안한다.^[13] 바바라 비스와 키즈 반 커스베르겐은 이탈리아 복지개혁 조사에서도 비슷한 결론을 내렸다.^[14]

마리아 패니스는 리스크 수용이 국내 집단이 연립건설에 내재된 집단행동 문제를 어떻게 극복하는 데 도움이 될 수 있는지를 보여주기 위해 전망 이론을 사용한다. 그녀는 개인들이 다른 사람들에 의한 무임승차 위험을 기꺼이 받아들이기 때문에 집단행동이 상실감을 인식하는 영역에서 더 가능성이 높다고 제안한다. 칠레에서는 이 과정에서 국내 이익단체들이 정치적 연대를 맺게 됐다.^[15] 자이네프 소머-탑쿠의 연구는 정당들이 다음 선거 주기의 성공보다는 선거 패배에 더 강력하게 반응한다는 것을 시사한다. 전망 이론이 예측하는 바와 같이, 정당들은 투표 이득에 비해 이전 선거 주기의 투표 손실에 대응하여 정책을 바꿀 가능성이 더 높다.^[16] 로렌스 쿠즈나르와 제임스 루츠는 손실 프레임이 테러리스트 집단에 대한 개인들의 지지를 증가시킬 수 있다는 것을 발견한다.^[17]

국제 관계

국제 관계 이론가들은 세계 정치, 특히 안보와 관련된 문제에 전망 이론을 적용했다.^[18][12] 예를 들어, 전시에, 정책 입안자들은, 인식된 손실 영역에 있을 때, 예를 들어, "위험한 구조 임무에 대한 방해"나, 군사적 노력을 지원하기 위한 급진적인 국내 개혁을 실행하는 것과 같이, 피했을 위험을 감수할 가능성이 더 높다.^[12]

국제관계에서 전망 이론의 초기 적용은 합리적 선택 이론에 기초하여 설명하기 어려운 외교 정책 결정의 이상 현상을 설명할 수 있는 가능성을 강조했다. 그들은 선택 선택에서 프레임 효과의 역할을 탐구하기 위해 구체적인 외교 정책 결정의 상세한 정성적 사례 연구를 개발했다. 예를 들어 로즈 맥더모트는 1956년 수에즈 사태, 1960년 U-2 위기, 1979년 미국의 이란 샤 인정 결정, 1980년 미국의 인질 구출 임무 수행 결정 등 미국 외교정책의 일련의 사례연구에 전망 이론을 적용했다.^[19] 제프리 베레지키안은 획기적인 환경협정인 몬트리올 의정서의 기원을 분석하기 위해 전망 이론을 채택했다.^[20]

윌리엄 보에트커는 외교정책 의사결정을 분석하는 데 사용한 '위험해명 프레임워크'를 구축하기 위해 인성처리에 대한 심리학적 연구와 전망 이론의 요소를 통합했다. 이어 대통령 외교정책 결정과 관련한 6가지 사례연구에 대한 틀을 평가했다.^[21]

제한 및 확장

전망 이론의 원판은 1차적인 확률적 우위의 위반을 낳았다. 즉, 잠재고객 A는 잠재고객 B에서 x 이상의 값을 받을 확률이 잠재고객 B에서 모든 가치에 대해 잠재고객 B보다 높고, x의 일부 가치에 대해 더 크더라도 잠재고객 B를 선호할 수 있다. 이후 이론적 개선은 이 문제를 극복했지만, 선호에 비타협성을 도입하는 원가가 된다. 누적전망론이라 불리는 개정판은 순위 의존적인 기대 효용 이론에서 도출된 확률 가중 함수를 사용하여 이 문제를 극복했다. 누적 전망 이론은 또한 무한히 많은 또는 심지어 연속적인 결과(예를 들어, 결과가 실제 숫자가 될 수 있는 경우)에 사용될 수 있다. 이러한 문제들을 (일반적인) 전망 이론의 틀 안에서 극복할 수 있는 대안적 해결책도 제시되었다.^[22]

심리학계의 비평가들은 '전망론'이 서술적 모델로 등장했더라도 그 안에 기술된 과정에 대한 심리학적 설명은 제공하지 않는다고 주장했다.^[23] 더욱이 의사결정 과정에 동등하게 중요한 요소들은 감정과 같은 모델에 포함되지 않았다.^[24]

비교적 간단한 임시 의사결정 전략인 우선적 휴리스틱(huristic)이 대안 모델로 제시됐다. 그것은 카너먼과 Tversky(1979년)의 모든(단 단계)도박에서 예상하고 대다수 선택 지 예측할 수 있는 다수 선택 더 260problems,[25]의 합계로 4개의 다른 데이터 세트를 가로질러 누적된 전망 이론보다 이 경험적, 하지만 일반적으로 exper에 시험하지 않는다 많은 간단한 결정 상황을 예측하는데 실패했습니다.iments 그리고 그것은 또한 대상들 사이의 이질성을 설명하지 않는다.^[26]

2017년 '이론과 결정'에 발표된 53개국 국제조사에서 전망 이론이 서구 국가뿐만 아니라 여러 문화권 전반에 걸쳐 복권에 대한 결정을 잘 설명하고 있다는 사실이 확인됐다.^[27] 이 연구는 또한 문화적, 경제적 요인들이 체계적으로 평균적인 전망 이론 매개변수에 영향을 미친다는 것을 발견했다.

2020년 네이처 휴먼 행동(Nature Human Activity)에 발표된 연구에서는 전망 이론에 대한 연구를 복제하여 "전망 이론에 대한 경험적 토대가 어떠한 합리적인 기준도 넘어서 복제된다는 결론을 내렸다"^[28]고 결론지었다.

비평

일부 비평가들은 전망 이론이 사람들이 무엇을 선택하는지를 예측하려고 하지만, 그것은 의사 결정의 실제 과정을 적절하게 묘사하지 않는다고 주장했다. 예를 들어, Nathan Berg와 Gerd Gigerenzer는 고전 경제학과 전망 이론은 사람들이 실제로 어떻게 결정을 내리는지에 대한 설득력 있는 설명을 제공하지 않는다고 주장한다. 그들은 전망 이론이 고전적인 기대 효용 이론보다 인지 자원을 훨씬 더 요구한다고 주장하기까지 한다.^[29]

게다가, 학자들은 프레임 효과가 얼마나 중요한지에 대해 의문을 제기해왔다. 예를 들어, John List는 프레임 효과가 복잡한 의사결정 환경에서 감소한다고 주장한다. 그의 실험적인 증거는 행위자들이 경쟁 시장의 결과에 대한 경험을 쌓을수록, 그들은 더 이성적인 행위자처럼 행동하고, 전망 이론의 영향은 줄어든다는 것을 암시한다.^[30]

스티븐 카헬마이어와 모하메드 쉐하타는 중국에서 실험 대상자들 사이에서 전망 이론에 대한 지지를 거의 찾지 못하고 있다. 그러나 그들은 전망 이론에 반대하는 문화적 주장을 하지 않는다. 오히려 순재산에 비해 보수가 클 때 전망 이론의 효과가 감소한다고 결론짓는다.^[31]

참고 항목

메모들

추가 읽기

• Baron, Jonathan (2006). Thinking and Deciding (4th ed.). Cambridge University Press. ISBN 978-1-139-46602-8. Retrieved March 10, 2016.
• Dacey, Raymond; Zielonka, Piotr (2013). "High volatility eliminates the disposition effect in a market crisis". Decyzje. 10 (20): 5–20. doi:10.7206/DEC.1733-0092.9.
• 이스터린, 리차드 A. "경제 성장이 인간의 부를 향상시키는가?"
• Frank, Robert H. (1997). "The frame of reference as a public good". The Economic Journal. 107 (445): 1832–1847. CiteSeerX 10.1.1.205.3040. doi:10.1111/j.1468-0297.1997.tb00086.x. ISSN 0013-0133.
• Kahneman, Daniel (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux. ISBN 978-1-4299-6935-2. Retrieved March 10, 2016.
• Kahneman, Daniel; Tversky, Amos (1979). "Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk" (PDF). Econometrica. 47 (2): 263–291. CiteSeerX 10.1.1.407.1910. doi:10.2307/1914185. ISSN 0012-9682. JSTOR 1914185.
• Kahneman, Daniel, Jack L. Knetsch, Richard H. 탈러(1991년). "아노말리스: 기부 효과, 손실 회피 및 현상 편향." 경제 전망 5 저널: 193–206.
• 카네만, 다니엘, 아모스 트베르스키, 에드스(2000년) 선택, 값 및 프레임. 케임브리지: 케임브리지 대학 출판부.
• Lynn, John A. (1999). The Wars of Louis XIV 1667-1714. Routledge. ISBN 9780582056299. Retrieved March 10, 2016.
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