基本介紹
定義,例子,實驗研究,
定義
確定性效應概述
確定性效應是指決策者在與僅具可能性的結果相比，往往對確定性的結果以較大的權重，而對可能性結果的賦值，通常都以較低的權重。由於這種確定性效應的影響，決策者對於一些確潛在的積極的報酬，卻會表現出一種風險厭惡的傾向。例如，股票經紀人在面臨一種購買股票的選擇時，如果其中的一種股票紅利較小，但結果卻是肯定的；而另一種股票的紅利較大，但結果卻具有某種不確定性時，多數股票經紀人都會傾向於購買紅利雖小，但肯定能得到紅利的那種股票，而不願意去冒風險購買紅利雖大，卻僅具有得到紅利的可能性的那種股票。這就否定了主觀期望效用理論模式的假定，即決策者總是選擇收益最大的方案。顯然，確定性效應的關鍵因素是決策權重的性質，它說明人們對確定性結局喜歡(不喜歡)的程度大於對可能發生結局的喜歡(不喜歡)的程度，反映了人們對待風險態度的決定要素是人們處理確定性結局和不確定性結局的方式不同。因此，大多數人對不確定結果中正的結局(增益)持迴避態度，對確定性結果中負的結局(損失)持追逐風險態度。
例子
丹尼爾·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基1986 設計了下面的例子來說明虛假確定效應。
請看下面的實驗：
問題一：下面的遊戲包含兩個階段，第一階段，75%的機率退出遊戲並一無所獲，25%的機率進入第二階段。如果進入第二階段，則存在以下兩種選擇：
A 獲得30美元
B 80%的機會贏得45美元，20%的機會什麼也得不到
問題二：
你更喜歡哪種選擇？
C 25%的機會去贏30美元，75%的機會什麼也得不到
D 20%的機會去贏45美元，80%的機會什麼也得不到
在問題一中，76%的參與者選擇了A，只有24%的人選擇了B。在問題二中，42%的參與者選擇了C，58%選擇了D。
在問題一中，選項A獲得30美元的機率為0.25×100=0.25，選項B獲得45美元的機率為0.25×0.80=0.20，和問題二機率完全相同，但偏好不相同。丹尼爾·卡尼曼和阿莫斯·特沃斯基認為，造成上述現象的主要原因有兩個：一是對機率的表征，二是決策權重的非線性特徵。具體來講，問題一中，人們往往忽略第一階段的機率條件而直奔第二階段，第二階段存在一個確定的選項和一個風險選項，因為確定事件的權重函式被高估，由此人們偏好選項A。
實驗研究
丹尼爾·卡納曼和阿莫斯·特沃斯基設計了2個問題來說明確定性效應。實驗者被要求分別在下面兩個賭局中作出選擇。以下表達方式中（$1,000.000，100%）表示以100%的機率獲得100萬美元，其他依此類推。
A=（$1000000，100%）
B=（$5000000，10%；$1000000，89%；0，1%）
C=（$1000000，11%；0，89%）
D=（$5000000，10%；0，90%）
與預期效用理論一致的行為選擇是（A，C）或（B，D），這是由預期效應理論的獨立性假設推導出來的。為了更清楚地解釋這一點，假設賭局：
E=（$5000000，10∕11；$1000000，0；0，1∕11）
F=（$5000000，0；$1000000，0；0，100%）
這樣我們便可以將彩票A、B、C、D、分別表示為A與E、F的不同權重組合：
A=11/100A+89/100A
B=11/100E+89/100A
C=11/100A+89/100F
D=11/100E+89/100F
我們可以看到在A和B的表達式中，後一項是相同的，均為，而在C和D的表達式中，後一項也是相同的，均為。所以根據獨立性假設，當決策者在A、B之間偏好A時，即在A、E之間更偏好A，則可以推出在C、D選項中更偏好C，這也就解釋了為什麼與預期效用理論一致的選擇是（A，C）或（B，D）。
但實驗得出的答案是絕大部分人選擇了（A，D），這種與標準理論的偏離就是阿萊悖論（AllaisParadox），而“確定性效應”就是對這種偏離行為的一種解釋（Kahneman和Tversky，1979）。在預期效用理論中總的效用是直接用機率作為權重，對各個可能性收益的效用進行加權。然而現實中，與某種機率性的收益相比，人們賦予確定性的收益更多的權重，這種象被稱之為“確定性效應”（CertaintyEffect）。上在第一組選擇中，因為100萬元收益是確定的，所以更吸引人，但在第二組選擇中，這種吸引力便消失了，因為100萬元不再是確定的了。換句話說，與兩個都是風險收益的情況相比，當其中一個是確定性的收益時，預期價值和風險之間的權衡關係會不同。
