Economia comportamental


A Economia comportamental, juntamente com o sub-campo relacionado, as finanças comportamentais, estuda os efeitos de fatores psicológicos, sociais, cognitivos, emocionais e de fatores econômicos nas decisões de indivíduos e instituições, além das consequências para os preços de mercado, retornos, e da alocação de recursos, embora nem sempre isso se dê de forma estreita, mas de um modo mais geral, o impacto dos diferentes tipos de comportamento, em diferentes ambientes de variados valores experimentais.[1]

Aversão ao risco é um fator financeiro crucial na tomada de decisões financeiras pessoais.  A tolerância ao risco é definida como a disposição dos indivíduos de se envolver em uma atividade financeira cujo resultado é incerto.[2]

A economia comportamental está principalmente preocupada com os limites da racionalidade dos agentes econômicos. Modelos comportamentais tipicamente integram os insights da psicologia, neurociência e teoria microeconômica; ao fazer isso, esses modelos comportamentais cobrem uma variedade de conceitos, métodos e campos.[3][4]

O estudo da economia comportamental inclui como as decisões de mercado são tomadas e os mecanismos que impulsionam a escolha pública. O uso do termo "economia comportamental" nos estudos acadêmicos norte-americanos aumentou nos últimos anos, como mostra um estudo recente.[5]

Em 2017, o economista Richard Thaler recebeu o Prêmio Nobel de Ciências Econômicas por suas contribuições à economia comportamental e por seu trabalho pioneiro em estabelecer que as pessoas são previsivelmente irracionais de maneiras que desafiam a teoria econômica.[6]

Há três temas predominantes na economia comportamental:[7]

História

Durante o período clássico da economia, a microeconomia estava estreitamente ligada à psicologia. Por exemplo, Adam Smith escreveu A Teoria dos Sentimentos Morais, que propunha explicações psicológicas do comportamento individual, incluindo preocupações sobre a equidade e justiça,[8] além disso, Jeremy Bentham escreveu extensivamente sobre os fundamentos psicológicos da utilidade. No entanto, durante o desenvolvimento da economia neoclássica, os economistas procuraram remodelar a disciplina como uma ciência natural, deduzindo o comportamento econômico a partir de pressupostos sobre a natureza dos agentes econômicos. Eles desenvolveram o conceito de Homo economicus, cuja psicologia é fundamentalmente racional.

No entanto, muitos importantes economistas neoclássicos empregaram explicações psicológicas mais sofisticadas, incluindo Francis Edgeworth, Vilfredo Pareto, e Irving Fisher. A Psicologia econômica surgiu no século 20, na obra de Gabriel Tarde,[9] George Katona,[10] e Laszlo Garai.[11] A utilidade esperada e os modelos de utilidade com desconto começaram a ganhar aceitação, gerando hipóteses testáveis sobre a tomada de decisão, dada a incerteza e o consumo intertemporal, respectivamente. As anomalias observadas e repetitivas acabaram por desafiar essas hipóteses, e passos adicionais foram dados pelo vencedor do Prêmio Nobel, Maurice Allais, por exemplo, ao estabelecer o paradoxo de Allais, um problema de decisão apresentado pela primeira vez em 1953 que contradiz a hipótese de utilidade esperada.

Na década de 1960, a psicologia cognitiva começou a lançar mais luz sobre o cérebro como um dispositivo de processamento de informações (em contraste com os modelos behavioristas). Psicólogos neste campo, tais como Ward Edwards,[12] Amos Tversky e Daniel Kahneman começaram a comparar seus modelos cognitivos de tomada de decisão sob risco e incerteza com modelos econômicos de comportamento racional. Na psicologia matemática, há um interesse de longa data na transitividade da preferência e que tipo de utilidade da escala de medição constitui.[13]

Teoria da perspectiva

Daniel Kahneman, Ganhador do Prêmio Nobel de Economia em 2002.

Em 1979, Kahneman e Tversky escreveram a obra Prospect Theory: Uma Análise de Decisão Sob Risco, que usou a psicologia cognitiva para explicar várias divergências de tomada de decisão econômica da teoria neoclássica .[14] A Teoria da perspectiva tem duas fases: uma fase de edição e uma fase de avaliação.

No estágio de edição, situações de risco são simplificadas usando várias heurísticas de escolha. Na fase de avaliação, alternativas arriscadas são avaliadas usando vários princípios psicológicos que incluem o seguinte:

  1. Dependência de referência: Ao avaliar os resultados, o tomador de decisão tem em mente um "nível de referência". Os resultados são então comparados ao ponto de referência e classificados como "ganhos" se maiores que o ponto de referência e "perdas" se menores que o ponto de referência.
  2. Aversão à Perda: Perdas infligem mais que ganhos equivalentes. Em seu artigo de 1992, Kahneman e Tversky descobriram que o coeficiente médio de aversão à perda era de cerca de 2,25, ou seja, as perdas infligiam cerca de 2,25 vezes mais do que os ganhos equivalentes.[15]
  3. Ponderação de probabilidade não linear: as evidências indicam que os tomadores de decisão estão acima da média em probabilidades pequenas e têm grandes probabilidades de baixa média - isso dá origem à função de ponderação de probabilidade em forma de S inversa.
  4. Diminuição da sensibilidade a ganhos e perdas: À medida que o tamanho dos ganhos e perdas em relação ao ponto de referência aumenta em valor absoluto, o efeito marginal da utilidade ou a satisfação do tomador de decisão diminui.


A teoria da perspectiva é capaz de explicar tudo o que as duas principais teorias de decisão existentes - a teoria da utilidade esperada e a teoria da utilidade dependente da hierarquia - podem explicar. No entanto, o inverso é falso. A teoria da perspectiva tem sido usada para explicar uma série de fenômenos que as teorias de decisão existentes têm grande dificuldade em explicar. Estas incluem deslocamentos das curvas de oferta de mão-de-obra para trás, elasticidades assimétricas de preços, evasão fiscal, co-movimentação de preços e consumo de ações, etc..

Em 1992, no Journal of Risk and Uncertainty, Kahneman e Tversky deram sua versão revisada da teoria da perspectiva, a qual chamaram de teoria da perspectiva cumulativa. A nova teoria eliminou a fase de edição na teoria da perspectiva e concentrou-se apenas na fase de avaliação. Sua principal característica era que permitia a ponderação de probabilidade não-linear de maneira cumulativa, o que foi originalmente sugerido na teoria da utilidade dependente de John Quiggin.

Traços psicológicos como o excesso de confiança, o viés da projeção e os efeitos da atenção limitada agora fazem parte da teoria. Outros desenvolvimentos incluem uma conferência na Universidade de Chicago, [16] uma edição especial de economia comportamental do Quarterly Journal of Economics ("In Memory of Amos Tversky") e o Nobel de 2002 de Kahneman por ter "insights integrados da pesquisa psicológica em ciências economicas, especialmente no que diz respeito ao julgamento humano e à tomada de decisões sob incerteza".[16]

Escolha Intertemporal

David Laibson, Professor de economia na Universidade de Harvard

A economia comportamental também tem sido aplicada à escolha intertemporal. Escolha intertemporal é definida como tomar uma decisão e ter os efeitos de tal decisão acontecendo em um tempo diferente. O comportamento de escolha intertemporal é amplamente inconsistente, como exemplificado pelo desconto hiperbólico de George Ainslie - uma das observações mais estudadas - e desenvolvido por David Laibson, Ted O'Donoghue e Matthew Rabin. O desconto hiperbólico descreve a tendência de descontar os resultados no futuro próximo mais do que os resultados no futuro distante. Esse padrão de desconto é dinamicamente inconsistente (ou inconsistente no tempo) e, portanto, inconsistente com os modelos básicos de escolha racional, já que a taxa de desconto entre o tempo t e t+1 será baixa no tempo t-1 quando t é o futuro próximo mas alto no tempo t quando t é o presente e tempo t+1 é o futuro próximo.

O padrão também pode ser explicado por meio de modelos de descontos substitutivos que distinguem o atraso e o intervalo de desconto: as pessoas são menos pacientes (por unidade de tempo) em intervalos menores, independentemente de quando eles ocorrem.

Outras áreas de investigação

Outros ramos da economia comportamental enriquecem o modelo da função utilidade sem implicar inconsistência nas preferências. Ernst Fehr, Armin Falk e Matthew Rabin estudaram "justiça", "aversão à desigualdade" e "altruísmo recíproco", enfraquecendo o pressuposto neoclássico de "perfeito egoísmo". Este trabalho é particularmente aplicável ao ajuste de salários. O trabalho sobre "motivação intrínseca", de Gneezy e Rustichini, e "identidade", de Akerlof e Kranton, supõe que os agentes derivam da utilidade da adoção de normas pessoais e sociais, além da utilidade condicional esperada. De acordo com Aggarwal, além dos desvios comportamentais do equilíbrio racional, os mercados provavelmente também sofrerão de respostas defasadas, custos de busca, externalidades, tragédias dos comuns e outras fricções, dificultando o desenredamento dos efeitos comportamentais no comportamento do mercado.[17]

"Utilidade condicional esperada" é uma forma de raciocínio em que o indivíduo tem uma ilusão de controle e calcula as probabilidades de eventos externos e, portanto, sua utilidade como uma função de sua própria ação, mesmo quando não têm capacidade causal de afetar esses eventos externos.[18][19]

A economia comportamental pegou entre o público em geral, com o sucesso de livros como o de Dan Ariely, Previsivelmente IrracionaisOs praticantes da disciplina estudaram tópicos de política quase pública, como o mapeamento de banda larga.[20][21]

Aplicações para economia comportamental incluem a modelagem do processo de tomada de decisão do consumidor para aplicações em inteligência artificial e aprendizado de máquina. A Singularities, baseada no Vale do Silício, está usando os postulados AGM propostos por Alchourrón, Gärdenfors e Makinson - a formalização dos conceitos de crenças e mudanças para entidades racionais - em uma lógica simbólica para criar um mecanismo de aprendizado de máquina e dedução que usa os mais recentes algoritmos de data science e big data para gerar o conteúdo e regras condicionais (contrafactuais) que capturam os comportamentos e crenças do cliente.[22]