Поведенческая экономика возникла примерно в 1980-х годах. дисциплина, сочетающая знания психологии и социологии с инструментами и знаниями экономистов.
Поведенческая экономика стремится описать оптимальное поведение и предсказать фактическое поведение. Таким образом, можно разработать модели экономического поведения, применимые к реальным ситуациям. В этом смысле дисциплина переживает золотой век, поскольку ее приложения достигают государственной политики, маркетинга и сферы труда.
Какие темы делает?
Поведенческая экономика попытки понять и объяснить мотивацию, решения и влияние стимулов. В частности, его ключевые темы включают в себя: поведенческий анализ стимулов и мотиваций, социальное влияние, эвристику и планирование.
-
Стимулы и мотивации
Деньги традиционно считались самым большим стимулом и, со своей стороны, мотивации могут быть внутренними и внешними. Поведенческая экономика также пыталась изучить влияние социальных мотиваций.
Для этого они используют хорошо известную игру — игру ультиматумов (Güth et al, 1982). В нем они указывают участнику «А», что у него есть сумма денег, которую он может разделить с участником «Б». С другой стороны, участнику B предоставляется возможность принять или отклонить предложение. В случае, если вы его отклоните, никто из вас ничего не получит.
Эта игра показала, что люди более щедры, чем ожидалось, и это зависит от неприятия несправедливости. С одной стороны, можно не одобрять невыгодное неравенство. В нем чувствуешь себя жертвой неравенства. А с другой стороны, выгодно, когда неравенство воспринимается по отношению к окружающим.
-
Социальные влияния
Социальные влияния, которые могут повлиять на наши решения, могут быть информативными или нормативными. К информативным относятся те, в которых из-за недостатка информации, мы смотрим на то, что делают другие, и действуем соответственно. Между тем, правила связаны с давлением, которое мы чувствуем со стороны группы.
Пример такого влияния — сомнения в выборе камеры, мы изучаем мнения других пользователей. Таким образом, решение будет проще и быстрее, а когнитивные проблемы станут менее трудными.
-
Эвристика, риск и предвзятость
Эвристика — это набор правила, которые мы используем при принятии решений, чтобы упростить процесс. Часто они работают хорошо, но иногда порождают предубеждения. Канеман и Тверски выделили три категории правил:
- Доступность: используйте легкодоступную информацию. Эта информация может быть эмоционально яркой или свежей по содержанию и искажать наше восприятие риска.
- Репрезентативность: ситуация оценивается по ее сходству с другими, которые мы уже знаем.
- Крепление и регулировка: решение принимается на основе контрольной точки.
В соответствии с этими предубеждениями подразумевается, что человек будет принимать решения в основном стабильно. Если вы когда-нибудь примете рискованное решение, понятно, что из-за ваших предубеждений вы будете поступать так и в другое время..
-
Время и планирование
Что касается времени, поведенческой экономики изучает нашу способность принимать решения, требующие планирования времени. Так же, как экономика понимает, что мы развиваем стабильные модели риска, могут развиваться и стабильные предпочтения.
Поведенческая экономика обнаружила, что в краткосрочной перспективе мы действуем очень нетерпеливо (присутствует предвзятость). тем не мение, когда решение будет принято в течение длительного периода времени, мы предпочитаем отложить его. Например, я лучше куплю гарнитуру сегодня, чем завтра. Но если мне нужно потратить много денег на машину, я предпочитаю, чтобы это было в течение года и месяца, а не в течение года.
Это же предубеждение связано с перееданием, трудностями при отказе от никотина или избавлением от других привычек. Эти результаты поведенческой экономики настолько интересны, что они даже начали приносить экономические выгоды. Приложение под названием Beeminder, использует в своих интересах эту предвзятость и взимает с вас плату каждый раз, когда вы откладываете достижение цели.
Куда это идет
Как упоминалось выше, все эти открытия и простые инструменты способствуют развитию этой дисциплины. Его результаты легко применимы к другим областям, и даже группы прикладных исследований проявляют растущий интерес к использованию своих методов, от нейробиологов до ученых-информатиков.
С другой стороны, знания, полученные в этой дисциплине может иметь отношение к финансовым рынкам и макроэкономике в целом. По этой причине уже разрабатываются крупномасштабные вычислительные модели и машинное обучение с целью разработки последовательных и значимых макроэкономических моделей и возможностей их применения. Эти успехи, несомненно, произойдут раньше, чем позже.
