Teoría de la decisión

La teoría de la decisión (o la teoría de la elección, que no debe confundirse con la teoría de la elección racional) es el estudio de las elecciones de un agente. La teoría de la decisión se puede dividir en dos ramas: la teoría de la decisión normativa, que analiza los resultados de las decisiones o determina las decisiones óptimas dadas las restricciones y los supuestos, y la teoría de la decisión descriptiva, que analiza cómo los agentes toman realmente las decisiones que toman.

La teoría de la decisión está estrechamente relacionada con el campo de la teoría de juegos y es un tema interdisciplinario, estudiado por economistas, matemáticos, científicos de datos, psicólogos, biólogos, científicos políticos y sociales, filósofos e informáticos.

Las aplicaciones empíricas de esta teoría generalmente se realizan con la ayuda de métodos estadísticos y econométricos.

Normativa y descriptiva

La teoría de la decisión normativa se ocupa de la identificación de las decisiones óptimas, donde la optimización se determina a menudo considerando un tomador de decisiones ideal que es capaz de calcular con una precisión perfecta y, en cierto sentido, es completamente racional. La aplicación práctica de este enfoque prescriptivo (cómo las personas deben tomar decisiones) se denomina análisis de decisiones y tiene como objetivo encontrar herramientas, metodologías y software (sistemas de soporte de decisiones) para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones.

Por el contrario, la teoría de la decisión positiva o descriptiva se ocupa de describir los comportamientos observados, a menudo bajo el supuesto de que los agentes que toman las decisiones se comportan de acuerdo con algunas reglas consistentes. Estas reglas pueden, por ejemplo, tener un marco procedimental (por ejemplo, el modelo de eliminación por aspectos de Amos Tversky) o un marco axiomático (por ejemplo, axiomas de transitividad estocástica), reconciliando los axiomas de Von Neumann-Morgenstern con violaciones de comportamiento de la hipótesis de la utilidad esperada, o pueden dar explícitamente una forma funcional para las funciones de utilidad inconsistentes en el tiempo (por ejemplo, el descuento casi hiperbólico de Laibson).

Las prescripciones o predicciones sobre el comportamiento que produce la teoría de la decisión positiva permiten más pruebas del tipo de toma de decisiones que se produce en la práctica. En las últimas décadas, también ha habido un interés creciente en la "teoría de la decisión del comportamiento", lo que contribuye a una reevaluación de lo que requiere la toma de decisiones útiles.

Tipos de decisiones

Elección bajo incertidumbre

El área de elección bajo incertidumbre representa el corazón de la teoría de la decisión. Conocida desde el siglo XVII (Blaise Pascal la invocaba en su célebre apuesta, contenida en sus Pensées , publicados en 1670), la idea de valor esperado es que, ante una serie de acciones, cada una de las cuales puede dar lugar a más de un resultado posible con diferentes probabilidades, el procedimiento racional es identificar todos los resultados posibles, determinar sus valores (positivos o negativos) y las probabilidades que resultarán de cada curso de acción, y multiplicar los dos para dar un "valor esperado". , o la expectativa promedio de un resultado; la acción a elegir debe ser la que dé lugar al mayor valor esperado total. En 1738, Daniel Bernoulli publicó un artículo influyente tituladoExposición de una nueva teoría sobre la medición del riesgo , en la que utiliza la paradoja de San Petersburgo para mostrar que la teoría del valor esperado debe ser normativamente incorrecta. Da un ejemplo en el que un comerciante holandés está tratando de decidir si asegurar un cargamento que se envía de Ámsterdam a San Petersburgo en invierno. En su solución, define una función de utilidad y calcula la utilidad esperada en lugar del valor financiero esperado.

En el siglo XX, el artículo de Abraham Wald de 1939 reavivó el interés al señalar que los dos procedimientos centrales de la teoría estadística basada en la distribución del muestreo, a saber, la prueba de hipótesis y la estimación de parámetros, son casos especiales del problema de decisión general. El artículo de Wald renovó y sintetizó muchos conceptos de la teoría estadística, incluidas las funciones de pérdida, las funciones de riesgo, las reglas de decisión admisibles, las distribuciones de antecedentes, los procedimientos bayesianos y los procedimientos minimax. La frase "teoría de la decisión" en sí misma fue utilizada en 1950 por EL Lehmann.

El renacimiento de la teoría de la probabilidad subjetiva, a partir del trabajo de Frank Ramsey, Bruno de Finetti, Leonard Savage y otros, amplió el alcance de la teoría de la utilidad esperada a situaciones en las que se pueden utilizar las probabilidades subjetivas. En ese momento, la teoría de la utilidad esperada de von Neumann y Morgenstern demostró que la maximización de la utilidad esperada se derivaba de postulados básicos sobre el comportamiento racional.

El trabajo de Maurice Allais y Daniel Ellsberg mostró que el comportamiento humano tiene desviaciones sistemáticas ya veces importantes de la maximización de la utilidad esperada. La teoría de la perspectiva de Daniel Kahneman y Amos Tversky renovó el estudio empírico del comportamiento económico con menos énfasis en las presuposiciones de racionalidad. Describe una forma en que las personas toman decisiones cuando todos los resultados conllevan un riesgo. Kahneman y Tversky encontraron tres regularidades: en la toma de decisiones humanas reales, "las pérdidas son más importantes que las ganancias"; las personas se enfocan más en los cambios en sus estados de utilidad que en las utilidades absolutas; y la estimación de probabilidades subjetivas está severamente sesgada por el anclaje.

Elección intertemporal

La elección intertemporal se relaciona con el tipo de elección en la que diferentes acciones conducen a resultados que se realizan en diferentes etapas a lo largo del tiempo. También se describe como la toma de decisiones de costo-beneficio, ya que implica la elección entre recompensas que varían según la magnitud y el momento de llegada.Si alguien recibiera una ganancia inesperada de varios miles de dólares, podría gastarlo en unas costosas vacaciones, brindándole un placer inmediato, o podría invertirlo en un plan de pensiones, brindándole un ingreso en algún momento en el futuro. ¿Qué es lo óptimo para hacer? La respuesta depende en parte de factores como las tasas de interés e inflación esperadas, la expectativa de vida de la persona y su confianza en la industria de pensiones. Sin embargo, incluso teniendo en cuenta todos esos factores, el comportamiento humano vuelve a desviarse mucho de las predicciones de la teoría de la decisión prescriptiva, lo que lleva a modelos alternativos en los que, por ejemplo, las tasas de interés objetivas se reemplazan por tasas de descuento subjetivas.

Interacción de los tomadores de decisiones

Algunas decisiones son difíciles debido a la necesidad de tener en cuenta cómo responderán otras personas en la situación a la decisión que se toma. El análisis de tales decisiones sociales se trata más a menudo bajo la etiqueta de teoría de juegos, en lugar de teoría de decisiones, aunque implica los mismos métodos matemáticos. Desde el punto de vista de la teoría de juegos, la mayoría de los problemas tratados en la teoría de decisiones son juegos de un solo jugador (o se considera que un jugador juega contra una situación de fondo impersonal). En el campo emergente de la ingeniería sociocognitiva, la investigación se centra especialmente en los diferentes tipos de toma de decisiones distribuidas en las organizaciones humanas, en situaciones normales y anormales/de emergencia/crisis.

Decisiones complejas

Otras áreas de la teoría de la decisión se ocupan de las decisiones que son difíciles simplemente por su complejidad o por la complejidad de la organización que tiene que tomarlas. Los individuos que toman decisiones tienen recursos limitados (es decir, tiempo e inteligencia) y, por lo tanto, son limitadamente racionales; el problema es entonces, más que la desviación entre el comportamiento real y el óptimo, la dificultad de determinar el comportamiento óptimo en primer lugar. Un ejemplo es el modelo de crecimiento económico y uso de recursos desarrollado por el Club de Roma para ayudar a los políticos a tomar decisiones de la vida real en situaciones complejas . Las decisiones también se ven afectadas por si las opciones se enmarcan juntas o por separado; esto se conoce como sesgo de distinción.

Heurística

La heurística en la toma de decisiones es la capacidad de tomar decisiones basadas en un pensamiento injustificado o rutinario. Si bien es más rápido que el procesamiento paso a paso, es más probable que el pensamiento heurístico involucre falacias o inexactitudes. El uso principal de las heurísticas en nuestras rutinas diarias es disminuir la cantidad de pensamiento evaluativo que realizamos cuando tomamos decisiones simples, tomándolas en cambio basándonos en reglas inconscientes y enfocándonos en algunos aspectos de la decisión, mientras ignoramos otros.Un ejemplo de un proceso de pensamiento común y erróneo que surge a través del pensamiento heurístico es la falacia del jugador: creer que un evento aleatorio aislado se ve afectado por eventos aleatorios aislados anteriores. Por ejemplo, si una moneda sale cruz durante un par de turnos, todavía tiene la misma probabilidad de hacerlo; sin embargo, parece más probable, intuitivamente, que haga rodar cabezas pronto. Esto sucede porque, debido al pensamiento rutinario, uno ignora la probabilidad y se concentra en la proporción de los resultados, lo que significa que espera que, a la larga, la proporción de lanzamientos sea la mitad para cada resultado. Otro ejemplo es que los tomadores de decisiones pueden estar predispuestos a preferir alternativas moderadas a las extremas; el efecto de compromisoopera bajo la mentalidad de que la opción más moderada conlleva el mayor beneficio. En un escenario de información incompleta, como en la mayoría de las decisiones diarias, la opción moderada parecerá más atractiva que cualquiera de los extremos, independientemente del contexto, basándose únicamente en el hecho de que tiene características que se pueden encontrar en cualquiera de los extremos.

Alternativas

Un tema muy controvertido es si se puede reemplazar el uso de la probabilidad en la teoría de la decisión por otras alternativas.

Teoría de probabilidad

Los defensores del uso de la teoría de la probabilidad apuntan a:

• el trabajo de Richard Threlkeld Cox para la justificación de los axiomas de probabilidad,
• el libro holandés paradojas de Bruno de Finetti como ilustrativo de las dificultades teóricas que pueden surgir de las desviaciones de los axiomas de probabilidad, y
• los teoremas de clase completos, que muestran que todas las reglas de decisión admisibles son equivalentes a la regla de decisión bayesiana para alguna función de utilidad y alguna distribución previa (o para el límite de una secuencia de distribuciones previas). Así, para cada regla de decisión, la regla puede ser reformulada como un procedimiento bayesiano (o un límite de una secuencia de tales), o hay una regla que a veces es mejor y nunca peor.

Alternativas a la teoría de la probabilidad

Los defensores de la lógica difusa, la teoría de la posibilidad, la cognición cuántica, la teoría de Dempster-Shafer y la teoría de la decisión de la brecha de información sostienen que la probabilidad es solo una de muchas alternativas y señalan muchos ejemplos en los que se han implementado alternativas no estándar con aparente éxito; en particular, la teoría de la decisión probabilística es sensible a las suposiciones sobre las probabilidades de varios eventos, mientras que las reglas no probabilísticas como minimax son sólidas, ya que no hacen tales suposiciones.

Falacia lúdica

Una crítica general a la teoría de la decisión basada en un universo fijo de posibilidades es que considera las "incógnitas conocidas", no las "incógnitas desconocidas" : se centra en las variaciones esperadas, no en los eventos imprevistos, que según algunos tienen un impacto enorme y deben ser resueltos. considerados: los eventos significativos pueden ser "fuera del modelo". Esta línea de argumentación, llamada falacia lúdica, es que existen imperfecciones inevitables al modelar el mundo real mediante modelos particulares, y que la confianza incuestionable en los modelos ciega a uno sobre sus límites.