Del Homo Sapiens al Homo economicus

Del Homo Sapiens al Homo economicus

Richard H. Thaler

Respondiendo a una solicitud de una previsión es especialmente difícil para alguien como yo, que se especializa en prejuicios de otras personas. Investigaciones en Psicología indican que ciertos sesgos están muy probables que en mis previsiones sobre el futuro de la economía (o cualquier otra cosa).

1. optimismo (y deseos). Todos tendemos a ser optimistas sobre el futuro.

En el primer día de mi clase MBA en la toma de decisiones en la Universidad de Chicago, cada estudiante solo espera conseguir un grado por encima de la media, sin embargo, la mitad son inevitablemente decepcionada. Estos optimismos inducen a predecir que la economía será más como lo quiero que sea.

2. exceso de confianza. En un fenómeno relacionado, las personas creen que son mejores predictores de lo que realmente son. Piden a gente de límites de confianza de 90 por ciento de las estimaciones de varias preguntas de conocimiento general y las respuestas correctas se encuentran dentro de los límites menos del 70 por ciento del tiempo. Exceso de confianza inducirá a hacer previsiones que son más audaces de lo que deberían ser.

3. el efecto de falso consenso. Tendemos a pensar que otros son como nosotros. Mi colega George Wu, pidió a sus alumnos dos preguntas: ¿tienes un teléfono celular? ¿Qué porcentaje de la clase tiene un teléfono celular? Los dueños de celular pensaban 65 por ciento de la clase tenían teléfonos móviles, mientras que los de teléfonos fijos pensaban sólo el 40 por ciento lo hizo. (La respuesta correcta era a mitad del camino). El efecto de falso consenso me atrapará a pensar que otros economistas estarán de acuerdo conmigo- no obstante 20 años demuestran lo contrario.

4La maldición del conocimiento. Una vez que sabemos algo, no podemos imaginar pensar de otra manera. Esto hace que sea difícil para nosotros darnos cuenta de que lo que sabemos puede ser menos obvio para otros que están menos informados. La maldición del conocimiento me va a llevar a pensar que los demás se han leído los mismos artículos que leí, y han aprendido las mismas lecciones de ellos (lecciones que ahora dan por sentado), cuando en realidad otros han estado ocupados leyendo material totalmente diferente, y nunca han oído hablar de los hallazgos que han influido tanto en mi forma de pensar.

Al hacer algunas previsiones para el futuro de la economía, sería embarazoso cometer (por escrito) todos los errores que paso semanas advirtiendo evitar a mis estudiantes. Sin embargo, las alternativas no son muy atractivas, tampoco. Racionalmente, soy consciente de que el pronóstico más probable que sea correcto es predecir que la economía difícilmente cambiara en absoluto. (¿He mencionado el sesgo de status quo?) Aunque tal pronóstico tiene la virtud de la brevedad, no sería muy interesante hacer tal lectura (o escritura). Así, con inquietud, voy a hacer seis audaces predicciones sobre cómo las economías se desarrollarán en los próximos dos decenios, previsiones que garantizan contener todos los sesgos mencionados anteriormente, así como algunos otros. Usted ha sido advertido.

Homo economicus comenzará Perder IQ, revirtiendo una tendencia de 50 años

Aspectos económicos en la primera mitad del siglo 20 fue mucho más de una ciencia social. Escritores como Irving Fisher y John Maynard Keynes hicieron hincapié en los factores psicológicos en sus explicaciones de la conducta económica (Loewenstein, 1992).

Con la revolución matemática que comenzó a despegar en la década de 1940 con la talla de John Hicks y Paul Samuelson, los agentes económicos comenzaron a ser más explícita la optimización. En la década de 1950, los economistas que comenzaron a formalizar los fundamentos micro de Keynes desarrollaron modelos más racionales; por ejemplo, comparar la función simple de consumo de Keynes con la hipótesis del ciclo de vida, y luego con la hipótesis de las expectativas racionales de Muth, Lucas, y así sucesivamente.

Finalmente, los modelos llegaron a incluir agentes que los detractores llaman "hiperracional." La estética en el campo se convirtió en que, si los agentes en el modelo A son más inteligentes que los agentes en el modelo B, entonces el modelo A es mejor que el Modelo B. ¡El índice de inteligencia del Homo economicus comenzó a limitarse sólo al coeficiente intelectual teórico de la economía más inteligente!

Mi predicción es que esta tendencia se invierta a favor de un enfoque en el que el grado de racionalidad otorgado a los agentes depende de que se estudió el contexto.

Para ilustrar cómo esto puede funcionar en la práctica, tenga en cuenta el juego de "adivinar el número" primero estudiado por Rosemarie Nagel (1995). En este juego, los concursantes se les dice que adivinan un número de 0 a 100, con el objetivo de hacer su conjetura lo más cerca posible a dos tercios de la conjetura promedio. En un mundo donde se sabe que todos los jugadores para ser totalmente racionales, en el sentido de que van a formar expectativas sobre las conjeturas de los demás puede llevar a cabo tantos niveles de deducción cuando sea necesario, el equilibrio en este juego es cero.

En cualquier otro entorno, sin embargo, adivinando cero no es una buena estrategia. Recientemente, tuve la oportunidad de jugar a este juego desde hace bastante grandes participaciones (Thaler, 1997). A petición mía, el Financial Times publicó un "adivinar el número" concurso de juego usando las reglas descritas anteriormente y ofreció dos pasajes de clase ejecutiva desde Londres a Estados Unidos como un premio (valor de más de $ 10.000). Sólo se permitió conjeturas enteras

Aunque muchos participantes hicieron adivinar cero o uno, las conjeturas más populares fueron 33 (la suposición correcta si todos los demás elige un número al azar) y 22 (la suposición correcta si todos los demás recoge 33). La estimación promedio fue de 18,91 y por lo tanto la conjetura ganadora fue de 13. A pesar de que el modelado de cómo este juego que realmente se juega no es fácil, algunas lecciones son lo suficientemente clara. Un modelo apropiado tendría que permitir dos tipos de heterogeneidad en la sofisticación. En primer lugar, los agentes se diferencian en el número de niveles de procesamiento en que se involucran (33 es de un nivel, de 22 dos niveles, y así sucesivamente). En segundo lugar, existe una gran heterogeneidad en la cantidad de agentes que piensan sobre el comportamiento de otros agentes.

Homo economicus se convertirá en un aprendiz más lento.

Mayoría de los modelos económica no tiene razón para introducir el aprendizaje porque se asumen los agentes para resolver el problema relevante correctamente a juicio uno. Cuando el aprendizaje se introdujo explícitamente, el Homo Economicus (en adelante abreviado HE, con ninguna inferencia de género pensado) por lo general se considera que tendrá un rápido aprendizaje. Si por casualidad, ÉL comete un error, rápidamente aprende a corregirlo. Sin embargo, los alumnos que he enseñado durante años, incluso en nuestras mejores universidades como Cornell, MIT, Chicago, son un poco más lentos para aprender. Incluso después de escuchar lo que es, a mi punto de vista imparcial, una explicación totalmente clara, todavía a menudo cometen un error en la aplicación de un concepto si el contexto es ligeramente disfrazado. Esto es por poner una pregunta sobre la primera parte del curso en un examen que abarca la última parte del curso se considera tan injusto por los estudiantes.

El problema con muchos modelos económicos del aprendizaje es que parece que se aplican a un entorno muy estático. De hecho, estos modelos parecen ser directamente aplicable a la situación en la que Bill Murray se encuentra a sí mismo en la película “el día de la marmota”. día 1 en esa película, Bill Murray es un meteorólogo de TV envió un Informe sobre si la marmota ve su sombra el 2 de febrero. personaje de Murray termina reviviendo el mismo día una y otra vez. Aunque él es un aprendiz lento, la oportunidad de volver a ejecutar el mismo día repetidamente y aprender de las consecuencias de sus acciones cada vez crea un experimento controlado en el que es capaz de aprender muchas cosas con el tiempo, de cómo prevenir accidentes cómo tocar el piano. Por desgracia la vida no es como el día de la marmota. ¡En la vida, cada día es diferente, y el día más importante de las decisiones de la vida, como elegir una carrera o un cónyuge, ofrece sólo unas pocas posibilidades para el aprendizaje! Mi predicación es que los modelos económicos de aprendizaje se convierten en más sofisticados haciendo sus agentes que menos sofisticado y dando mayor peso al papel de factores ambientales, como la dificultad de la tarea y la retroalimentación, en la determinación de la velocidad de aprendizaje. Esto significa que los modelos de ahorro para el retiro (un problema duro con pocas oportunidades para el aprendizaje) debe ser muy diferente de los modelos de frecuencia de compras de leche (más fáciles, con muchas posibilidades de aprendizaje).

Las especies que pueblan los modelos de la economía serán más heterogéneas

Aunque se puede tener la impresión equivocada de leer los manuales de economía y artículos de revistas, la mayoría de los economistas están dispuestos a admitir que saben muchas personas cuyo razonamiento es bastante deficiente: sus cónyuges, hijos, estudiantes, colegas, decanos, rectores de universidades, y así sucesivamente. Cuando se pulsa/presiona sobre por qué es razonable establecer modelos económicos exclusivamente para los agentes representativos racionales, mientras que al mismo tiempo pensando que la mayoría de las personas con las que interactúan son al menos de vez en cuando inexpertos, por lo general algún tipo de evolución, en los mercados se argumenta. El argumento procede algo como esto. Supongamos que hay algunos agentes menos-que-completamente racionales.

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