前景理论:风险决策分析

摘要：期望效用理论，是人们惯用的风险决策分析方法，本文通过引入几种经验主义的效应，对这种传统的理性选择的规范模型进行批判，指出了其中错存在的缺陷不足，进而提出了一种风险选择的替代模型——前景理论。

关键词：风险决策 效用理论 前景理论

一、概述

期望效用理论，是人们惯用的风险决策分析方法，本文通过引入几种经验主义的效应，对这种传统的理性选择的规范模型进行批判，指出了其中错存在的缺陷不足，进而提出了一种风险选择的替代模型——前景理论。最后文章还讨论了前景理论如何说明观察到的风险态度，以及因参照点转移而导致的选择问题的二中择一表达，并勾画出当前处理的几个扩展。

对期望效用理论的批评

期望效用理论应用于前景选择是基于下列三条原则的：

1.期望：前景的整体效用，用U来表示，就是所有结果的期望效用。

2.资产整合：如果期望资产的效用大于资产的单独效用，则这个组合是可以被接受的。

3.风险厌恶：假设人们更偏好于确定的资产。

二、经验主义效应

接下来文章论证了违背期望效用理论这些原则的几种现象。

1.确定效应

所谓确定效应，就是在确定的收益和“打赌”之间，做一个抉择，多数人会选择确定的收益。用一个俗语概括就是“落袋为安”，用一句话打比方就是“二鸟在林，不如一鸟在手”，正所谓见好就收。本文列举了一些实例，说明相对于将一个最初不确定的前景改变为更加不确定的前景，将一个确定收益的前景改变为可能的前景，会产生更大程度上的愿望减少。并且对期望效用理论的有效性提出了几点质疑。

2.反射效应

当一个人在两种损失中进行抉择时，会激起他的冒险精神。在确定的损失和“打赌”之间，做一个抉择，多数人会选择“赌”，这就是“反射效应”。这也就是所谓的“两害相权取其轻”。由于人们对不确定的较大损失的偏好大于对确定的较小损失的偏好，所以期望效用理论的结果可能违背人们真实的意愿。

3.概率保险

安装防盗自动警铃、更换旧轮胎、长期吸烟者决定戒烟都可以看作概率保险。保险人通常更偏好提供范围有限的、较低或者零扣除的保单，而不是更大范围的、较高扣除的可比保单，这不同于风险厌恶。

4.隔离效应

为了使选择变得简单，人们通常会自动排除二者相似的部分，而将精力集中于二者不同的部分。而这种对待问题的方法可能会引起不一致的偏好，因为对于同一种期望，可以将其按不同方法，分为不同种类的，共有的和不同的部分，不同的分解有时会导致不同的偏好。将这种现象称就被称为隔离效应。偏好的改变是因为对特别重大事件的喜爱，但它有可能会违反期望效用理论分析的基本假定，即不同效用之中的抉择仅被最终的概率决定。

以上几种经验主义效应都对期望效用论的可行性提出怀疑，这些效应使期望效用理论作为一种描述性模型看来是失效了得。

三、前景理论的提出

前景理论是描述性的一个决策性模型，它首先假设风险决策过程可分为编辑和评价两个部分。在编辑阶段，人们凭借“框架”（frame）、参照点（reference point）等采集和处理信息；在评价阶段则主要依赖价值函数（value function）和主观概率的权重函数（weighting function）对信息进行判断。价值函数是经验型的，它有三个特征，一是大多数人在面临确定收益时是风险规避的；二是大多数人在面对损失时是风险偏爱的；三是人们对损失比收益更敏感。所以，人们在面对收益时往往是小心谨慎的，不愿承担风险；而在面对损失时会不甘心，所以容易激进冒险。人们对损失和收益的敏感程度不同，损失时的痛苦感会大大超过获得时的喜悦。

1.价值函数

价值的载体是财富或福利的变化，而不是最终拥有多少。人们在面对收益时规避风险，而在面临损失时则偏爱风险，而损失和获得又都有相对于的参照点，所以，改变人们在评价事物时所选取的观点，会改变人们对待风险的态度。

比如M公司面临两种投资决策，投资方案A会获得肯定的盈利400万，投资方案B有50%的可能性盈利600万，50%的可能盈利200万。这时候，若公司的盈利目标比较低，比方说是200万，那么方案A看起来会多赚了200万，而B则是只会刚好达到目标，或者多盈利400万。A和B看起来都是获得，这时候员工可能不愿冒风险，而更倾向于选A方案；而如果公司的目标定得较高，比如说600万，那么方案A就像是少赚了100万，而B可能刚好达到目标，或者少赚400万，这时候两个方案都会损失，所以员工反而会抱着试试也可能可以达到目标的心理，更倾向选择有风险的B方案。可见，公司可以通过改变盈利目标进而改变员工对待风险的态度。

2.权重函数π（p）

在前景理论中，每一个结果的价值都要乘以决策权重。人们会倾向于高估低概率的事件、低估中高概率的事件，在中间阶段人们对概率的变化则相对不太敏感。对极低概率的事件赋予0的权重，而对概率极高的事件赋予1的权重。

设立一个决策权重函数概率p的非线性函数，该函数单调上升，它给小概率事件较多的权重，给大概率事件特别小的权重。

决策权重函数具有以下特点

（1）决策权重不是概率，不符合概率公理。

概率公理：一次随机抽样中最容易出现的事件是概率最高的事件。也可以反过来表述为：一次随机抽样中概率最高的事件是最容易出现的事件。

（2）π（p）是p的增函数，且π（0）=0，π（1）=1，可见不可能事件的偶发性被忽略，而且度量是标准化的。

（3）决策权重更倾向于高估小概率的事件（π（P）>P）和低估高概率的事件（π（P）

权重函数可以解释人们面对80%的概率赢300，以100%的概率赢200时，人们往往选择后者的现象。80%的概率因权重函数而使真实概率减少，而100%的概率却不变，人们趋于选择确定性的结果。

权重函数还能够对一些常见的经济行为提出较合理的解释，比如人们喜欢购买彩票，即使赢得大奖的概率极低；人们也可能会过度支付车辆运输保险费。

四、对前景理论的讨论

1.风险态度

在前文所提的阿莱斯实例中所观察到的偏好占优形式可以得出：只要两个结果的v比率受到各自的π比率的限制，那么期望效用理论就会以上述方式被违背的。

在给定损失概率超估时，就可以根据前景理论来证明为什么常规保险的偏好胜过概率保险的，即如果（-x，P）与（-y）是无差异的，那么（-y）的偏好胜过（-x，P/2；-y，p/2；-y/2；1-p）。

2.参照点的转移

参照点和当前资产之间的差异使经济个体对同一决策方案产生不同偏好。人们对损失和获得的敏感程度是不同的，损失的痛苦要远远大于获得的快乐。

卡尼曼与特沃斯基做了一个著名的实验：假定美国正在为预防一种罕见疾病的爆发做准备，预计这种疾病会使600人死亡。现在有两种方案，采用X方案，可以救200 人；采用Y方案，有三分之一的可能救600人，三分之二的可能一个也救不了。显然，救人是一种获得，所以人们不愿冒风险，更愿意选择X方案。现在来看另外一种描述，有两种方案，X方案会使400人死亡，而Y方案有1/3 的可能性无人死亡，有2/3的可能性600人全部死亡。死亡是一种失去，因此人们更倾向于冒风险，选择方案B。而事实上，两种情况的结果是完全一样的。救活200人等于死亡400人；1/3可能救活600人等于1/3可能一个也没有死亡。可见，不同的表述方式改变的仅仅参照点——是拿死亡，还是救活作参照点，结果就完全不一样了。