Scelta sotto incertezzaModifica

L’area della scelta sotto incertezza rappresenta il cuore della teoria della decisione. Conosciuta fin dal XVII secolo (Blaise Pascal la invocò nella sua famosa scommessa, contenuta nei suoi Pensées, pubblicati nel 1670), l’idea del valore atteso è che, di fronte a un certo numero di azioni, ognuna delle quali potrebbe dare luogo a più risultati possibili con diverse probabilità, la procedura razionale è quella di identificare tutti i risultati possibili, determinare i loro valori (positivi o negativi) e le probabilità che risulteranno da ogni corso di azione, e moltiplicare i due per dare un “valore atteso”, o l’aspettativa media di un risultato; l’azione da scegliere dovrebbe essere quella che dà luogo al più alto valore totale atteso. Nel 1738, Daniel Bernoulli pubblicò un articolo influente intitolato Esposizione di una nuova teoria sulla misurazione del rischio, in cui usa il paradosso di San Pietroburgo per dimostrare che la teoria del valore atteso deve essere normativamente sbagliata. Fornisce un esempio in cui un mercante olandese sta cercando di decidere se assicurare un carico inviato da Amsterdam a San Pietroburgo in inverno. Nella sua soluzione, definisce una funzione di utilità e calcola l’utilità attesa piuttosto che il valore finanziario atteso.

Nel 20° secolo, l’interesse è stato riacceso dall’articolo di Abraham Wald del 1939 che sottolinea che le due procedure centrali della teoria statistica basata sulla distribuzione del campione, vale a dire la verifica delle ipotesi e la stima dei parametri, sono casi speciali del problema generale della decisione. L’articolo di Wald ha rinnovato e sintetizzato molti concetti della teoria statistica, comprese le funzioni di perdita, le funzioni di rischio, le regole di decisione ammissibili, le distribuzioni antecedenti, le procedure bayesiane e le procedure minimax. La stessa frase “teoria della decisione” fu usata nel 1950 da E. L. Lehmann.

La rinascita della teoria della probabilità soggettiva, dal lavoro di Frank Ramsey, Bruno de Finetti, Leonard Savage e altri, estese la portata della teoria dell’utilità attesa a situazioni in cui le probabilità soggettive possono essere usate. All’epoca, la teoria dell’utilità attesa di von Neumann e Morgenstern dimostrò che la massimizzazione dell’utilità attesa derivava dai postulati di base sul comportamento razionale.

Il lavoro di Maurice Allais e Daniel Ellsberg ha mostrato che il comportamento umano ha deviazioni sistematiche e talvolta importanti dalla massimizzazione dell’utilità attesa. La teoria della prospettiva di Daniel Kahneman e Amos Tversky ha rinnovato lo studio empirico del comportamento economico con meno enfasi sui presupposti di razionalità. Descrive un modo in cui le persone prendono decisioni quando tutti i risultati comportano un rischio. Kahneman e Tversky hanno trovato tre regolarità – nell’attuale processo decisionale umano, “le perdite incombono più dei guadagni”; le persone si concentrano più sui cambiamenti nei loro stati di utilità che sulle utilità assolute; e la stima delle probabilità soggettive è gravemente distorta dall’ancoraggio.

Scelta intertemporaleEdit

La scelta intertemporale riguarda il tipo di scelta in cui diverse azioni portano a risultati che si realizzano in fasi diverse nel tempo. È anche descritta come processo decisionale costo-beneficio, poiché coinvolge le scelte tra ricompense che variano in base alla grandezza e al tempo di arrivo. Se qualcuno ricevesse una mancia di diverse migliaia di dollari, potrebbe spenderla in una vacanza costosa, dando un piacere immediato, o potrebbe investirla in un piano pensionistico, dando un reddito in un certo momento nel futuro. Qual è la cosa ottimale da fare? La risposta dipende in parte da fattori come i tassi di interesse e di inflazione previsti, l’aspettativa di vita della persona e la sua fiducia nel settore pensionistico. Tuttavia, anche con tutti questi fattori presi in considerazione, il comportamento umano ancora una volta si discosta molto dalle previsioni della teoria prescrittiva della decisione, portando a modelli alternativi in cui, per esempio, i tassi di interesse oggettivi sono sostituiti da tassi di sconto soggettivi.

Interazione dei decisoriModifica

Alcune decisioni sono difficili a causa della necessità di prendere in considerazione come altre persone nella situazione reagiranno alla decisione che viene presa. L’analisi di tali decisioni sociali è più spesso trattata sotto l’etichetta di teoria dei giochi, piuttosto che teoria delle decisioni, anche se coinvolge gli stessi metodi matematici. Dal punto di vista della teoria dei giochi, la maggior parte dei problemi trattati nella teoria delle decisioni sono giochi per un solo giocatore (o il giocatore unico è visto come se giocasse contro una situazione di sfondo impersonale). Nel campo emergente dell’ingegneria socio-cognitiva, la ricerca si concentra soprattutto sui diversi tipi di processo decisionale distribuito nelle organizzazioni umane, in situazioni normali e anormali/di emergenza/crisi.

Decisioni complesseModifica

Altre aree della teoria delle decisioni riguardano decisioni difficili semplicemente a causa della loro complessità, o della complessità dell’organizzazione che deve prenderle. Gli individui che prendono decisioni hanno risorse limitate (cioè tempo e intelligenza) e sono quindi limitatamente razionali; il problema è quindi, più che la deviazione tra il comportamento reale e quello ottimale, la difficoltà di determinare il comportamento ottimale in primo luogo. Un esempio è il modello di crescita economica e di utilizzo delle risorse sviluppato dal Club di Roma per aiutare i politici a prendere decisioni reali in situazioni complesse. Le decisioni sono anche influenzate dal fatto che le opzioni siano inquadrate insieme o separatamente; questo è noto come bias di distinzione.