Ричард Талер - Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать

• Название: Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать
• Автор: Ричард Талер
• Жанр: Бизнес
• Год: 2017
• ISBN: 978-5-699-90980-3

Автор книги профессор из Чикаго Ричард Талер, один из советников президента США Барака Обамы, досконально изучил эмоции, которые руководят покупателем, и сложности, с которыми он сталкивается во время принятия решения о покупке, выборе ипотеки или пенсионного фонда. В своей новой книге Талер делится результатами исследования и продолжает уже когда-то начатый им разговор о психологии влияния.

---

10

За покерным столом

В период моего пребывания в Корнелле группа профессоров с факультета экономики регулярно собирались, чтобы сыграть в покер. Ставки были небольшие: редко кто выигрывал или проигрывал больше 50 долларов за вечер,[24] но я обратил внимание, что некоторые игроки, особенно те, кто сообщал своим женам об исходе игры, вели себя по-разному, в зависимости от того, проигрывали они или выигрывали. То, насколько вам везет сегодня вечером в карты, особенно учитывая незначительность ставок относительно чистого выигрыша, не должно зависеть от того, как сыграна отдельная партия. Сравните две ситуации: есть игрок, который проиграл в покер в тот вечер 50 долларов, и есть другой человек, которому принадлежат 100 акций компании, упавшие в цене на 50 центов на момент закрытия торгов. Оба потеряли пустяковую часть своих финансовых средств, но только в одном случае эта потеря меняет поведение человека, а в другом – нет. Проигрыш денег в покер влияет на поведение лишь до тех пор, пока вы остаетесь в игре.

В описанной ситуации человек «проигрывает» в своих ментальных расчетах, поэтому ее сложно интерпретировать с точки зрения теории перспектив, и Канеман и Тверски хорошо это понимали. В своей первой статье они обсуждали похожую ситуацию со скачками. Поскольку каждый забег забирает примерно 17 % каждого поставленного доллара, все те, кто делает ставки, совместно теряют деньги с динамикой 17 % за забег. Когда наступает время последнего забега, большинство игроков в своих ментальных расчетах уже проиграли. Как этот факт влияет на то, как они делает ставку? В соответствии с нормативной теорией, ответ будет: «вряд ли как-то влияет». Так же как и в случае с игрой в покер, игроку на скачках должно быть все равно, потеряет он 100 долларов на ставке или потеряет ту же сумму со своего пенсионного накопительного счета, исчезновения которой он бы и не заметил. И все же Дэнни и Амос приводят в своей статье исследование, показывая, что шансы сорвать большой куш, делая ставку на лошадь, шансы на победу которой невелики, ухудшаются на последнем забеге, означая, что больше людей будут ставить на тех лошадей, которые меньше всего могут выиграть.

Канеман и Тверски объяснили этот вывод, опираясь на один из выводов теории перспектив, который указывает на то, что люди склонны идти на риск, когда дело касается убытков. Как мы уже обсуждали в главе 1, если попросить человека выбрать между стопроцентным шансом потерять 100 долларов или сыграть в игру, что дает 50 %-ный шанс выиграть 200 долларов и 50 % шансов остаться при своих 100 долларах, то большинство выберут игру. Этот результат противоположен тому, как люди делают выбор между гарантированным выигрышем в 100 долларов и игрой с равными шансами либо ничего не выиграть, либо проиграть 200 долларов: здесь большинство отдадут предпочтение гарантированному выигрышу.

Когда я наблюдал за своими коллегами, подмечая их манеру игры в случае проигрыша, я понял, что объяснение Канемана и Тверски было неполным. Допустим, я проиграл на забеге 100 долларов и теперь хочу просто вернуть их, чтобы не закончить скачки в проигрыше. Да, я мог бы поставить 2 доллара на маловероятную победу 50:1 и надеяться, что мне выпадет крошечный шанс закончить игру хотя бы без потерь. Вместо этого я мог бы поставить еще 100 долларов на фаворита скачек с шансами выигрыша 1:1 и воспользоваться 50 %-ным шансом сыграть в ноль. Если я стремлюсь к риску (т. е. я предпочитаю рискнуть вместо того, чтобы выбрать надежный вариант, который равнозначен ожидаемому результату от сделанной ставки), то почему бы мне не поставить 100 долларов на фаворита скачек и повысить свои шансы на окончание игры без убытков? Теория перспектив не дает ответа на этот вопрос, но мой опыт игры в покер говорит мне, что Амос и Дэнни были близки к разгадке. По моим наблюдениям, игроки, терпевшие неудачу, были настроены делать низкие ставки, что давало им слабый шанс сорвать большой куш, например, если удалось собрать дырявый стрит. При этом они избегали крупных ставок, не подвергаясь риску значительно увеличить размер своего проигрыша, даже если такая ставка и сулила высокую вероятность вернуть потерянные деньги.

Мои наблюдения за игрой в покер позволили сделать еще одно уточнение о том, как происходит ментальный расчет. Игроки, которые выигрывали, казалось, не считали свои выигрыши «настоящими деньгами». Такая модель поведения настолько распространена, что завсегдатаи казино даже придумали специальный термин для этого: «играть на деньги заведения». (Под «заведением» здесь подразумевается казино.) Исходя из этого выражения, когда игрок оказывается в выигрыше в процессе игры, он делает ставки, используя деньги казино, а не свои собственные. В любом казино вы сможете увидеть эту модель поведения. Обратите внимание на непрофессионального игрока, выигравшего некоторую сумму в самом начале вечера: вы увидите то, что я называю ментальным учетом «на два кармана». Возьмем игрока, который положил в один карман 300 долларов и считает эту сумму своими деньгами. В другой карман он положил свой выигрыш – фишки стоимостью 200 долларов (точнее, не в карман, а на стол, приготовившись делать ставку). Если проигрыш касается «денег заведения», то он воспринимается легко – «что упало, то пропало». Это почти то же самое грубое нарушение принципа многофункциональности денег. Деньги из каждого кармана будут потрачены одинаково.

Выманивать деньги у коллег может быть и весело,[25] но не имеет отношения к науке. Поэтому Эрик Джонсон, профессор по маркетингу, ныне работающий в Коламбии, и я начали работу над статьей. Именно о ней я говорил в предисловии, рассказывая, что пришлось с ней повозиться, чтобы получить одобрение Амоса. Мы с Эриком хотели воспроизвести в лабораторных условиях то, что я наблюдал, сидя за игорным столом. Но перед этим необходимо было решить проблему, которая изначально подтолкнула Канемана и Тверски к тому, чтобы проводить эксперименты, используя гипотетические ситуации. Как можно говорить об этике в эксперименте, в котором люди могут потерять свои деньги, и как можно получить на это разрешение оценочной комиссии университета, контролирующей проведение таких экспериментов? Мы решили эту проблему, попросив испытуемых ответить на серию вопросов, относящихся к гипотетическим ситуациям, в которых необходимо было сделать выбор между гарантированным результатом и азартной игрой – в одних случаях речь шла о проигрыше, в других о выигрыше. Мы открыто сказали респондентам, что один из ответов нужно выбрать случайным образом, чтобы это считалось «научным исследованием». Однако не все азартные игры обладали равными шансами на то, чтобы быть выбранными. Поэтому мы взяли для эксперимента такие игры, в которые бы испытуемым захотелось сыграть: так мы смогли убедить их, что вероятность потерять деньги очень мала, хотя и открыто сказали, что мы действительно заберем деньги у всех, кто их проиграет. Мы предложили участникам отработать свой долг, помогая нам в исследовании. В конце эксперимента никто не потерял свои деньги, поэтому нам не пришлось обирать испытуемых.

Вот три ситуации, которые мы включили в свое исследование. Цифры в скобках обозначают долю тех, кто выбрал соответствующий ответ. В этом примере Рационал, который избегал риска, выбрал бы надежный результат в каждой из ситуаций, потому что в каждом случае ожидаемый результат игры равнялся надежному результату.

Ситуация 1. Вы только что выиграли 30 долларов. Выберите один из предложенных вариантов своих дальнейших действий:

(a) 50 %-ный шанс выиграть 9 долларов и 50 %-ный шанс проиграть 9 долларов. [70 %]

(b) Больше никаких проигрышей и выигрышей. [30 %]

Ситуация 2. Вы только что проигралали 30 долларов. Выберите один из предложенных вариантов своих дальнейших действий:

(a) 50 %-ный шанс выиграть 9 долларов и 50 %-ный шанс проиграть 9 долларов. [40 %]

(b) Больше никаких проигрышей и выигрышей. [60 %]

Ситуация 3. Вы только что проиграли 30 долларов. Выберите один из предложенных вариантов своих дальнейших действий:

(a) 33 %-ный шанс выиграть 30 долларов и 67 %-ный шанс ничего не выиграть. [60 %]

(b) Гарантированно выиграть 10 долларов. [40 %]

Ситуация 1 – пример «эффекта денег заведения». Хотя испытуемые и были склонны избегать риска ради выигрыша, большинство из них отклонило бы предложение сыграть в «орла или решку», чтобы выиграть или проиграть 9 долларов. Когда мы им сказали, что они только что выиграли 30 долларов, респонденты были готовы сыграть в такую игру. Ситуации 2 и 3 иллюстрируют сложное переплетение предпочтений, когда люди в ментальных расчетах считают себя проигравшими. Вместо того чтобы в соответствии с теорией перспектив, предполагающей, что люди склонны к риску, если речь идет о потерях, в ситуации 2 проигрыш в 30 долларов не ведет к тому, что человек выбирает риск, когда нет шансов остаться без проигрыша, т. е. «сыграть в ноль».[26] Но, когда появляется шанс, в ситуации 3 большинство испытуемых выбирают риск.