Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
1151NOWETEORiEFiNANSÓW
Tabela1.2.Zachowaniainwestorówwobecloteriizdefiniowanychnazysklubstratę
Loteriezdefiniowanedlazysków
LoteriaA
(4000;0,80)<(3000;1)
[20%]
[80%]
LoteriaB
(4000;0,20)<(3000;0,25)
[65%]
[35%]
LoteriaC
(3000;0,90)>(6000;0,45)
[86%]
[14%]
LoteriaD
(3000;0,002)>(6000;0,001)
[27%]
[73%]
Loteriezdefiniowanedlastrat
LoteriaA′
(-4000;0,80)>(-3000;1)
[92%]
[8%]
LoteriaB′
(-4000;0,20)>(-3000;0,25)
[42%]
[58%]
LoteriaC′
(-3000;0,90)>(-6000;0,45)
[8%]
[92%]
LoteriaD′
(-3000;0,002)>(-6000;0,001)
[70%]
[30%]
Znak„>”,„<”oznaczakierunekpreferencjibadanychrespondentów.
Źródło:opracowaniewłasnenapodstawieJ.Ostaszewski(red.),Finanse,Difin,Warszawa2003,s.51.
pewności.Okazujesię,żerespondenciwobliczuponiesieniastratwykazująogromne
ryzyko.Aż92%wybierawiększąstratęwwarunkachmniejszegoprawdopodobieństwa
jejwystąpienia(0,80).Podobniemożemyśledzićzachowaniarespondentówwpozosta-
łychwariantachloterii.Jeślichodziozałożeniaefektupewności,tojegoistotapolega
naobserwowaniuzachowańludzkichwsytuacjiniepewności.Efektpewności(certainly
effect)poleganaprzecenianiuprzezinwestorówzdarzeńpewnychwstosunkudozda-
rzeńwysoceprawdopodobnych30.Przedstawiatoprzykład1.1zaczerpniętyzcytowanego
wprzypisieopracowania.
Przykład1.1
Uczestnicyeksperymentumielizazadaniedokonaćwyborumiędzydwomalote-
riami.WloteriiAuczestnikwpierwszymwarianciemógł:
•z80%prawdopodobieństwemwygrać4000USD
orazwdrugimwariancieuczestnikmógł:
•liczyćnapewnąwygranąwwysokości3000USD.
Większośćzuczestników(80%)opowiedziałosięzawariantemdrugim,czylichęcią
osiągnięcia3000USDzyskuniższego,alepewnego.Następniecisamirespondencizostali
poddanikolejnymbadaniom.WtymprzypadkumusielidokonaćwyboruwloteriiB.
WloteriiBwpierwszymwarianciemoglibywygrać:
•z20%prawdopodobieństwem4000USD
30Ibidem,s.41.
43
