Die Ursprünge der wirtschaftlichen Entscheidungsverzerrung und ihr Zusammenhang mit der Bitcoin-Blase 2017

Die verhaltensökonomische Forschung der letzten Jahrzehnte hat gezeigt, dass die Entscheidungen der Menschen oft von denen des „homo-economicus, “ der selbstsüchtige rationale Agent, der der Held der meisten Lehrbücher zur Wirtschaftstheorie ist. Diese Abweichungen (auch als „Decision Bias“ bezeichnet) führen oft zu suboptimalen Ergebnissen auf individueller und gesellschaftlicher Ebene und sind zum Ziel verschiedener politischer Interventionen geworden.

Zum Beispiel, im Jahr 2017, Bitcoin erreichte 10 $, 000. Während die Zahl $10, 000, von selbst, liefert nicht viel über die grundlegenden Preisinformationen hinaus, diese Zahl hatte erhebliche psychologische Auswirkungen. Da Menschen im Allgemeinen in runden Zahlen denken, die $10 schlagen, 000-Schwelle ist zu einem wichtigen Ereignis geworden, das es auf die Titelseite der Abendnachrichten geschafft hat.

Verhaltensökonomen haben viele andere systematische Entscheidungsverzerrungen charakterisiert, die unwahrscheinlich willkürliche Fehler widerspiegeln. Aber was verursacht sie?

Zeitgenössische Menschen sehen sich mit Entscheidungsproblemen konfrontiert, die sich ganz von denen unserer Vorfahren unterscheiden. Die Entscheidung, ob man auf die Jagd oder auf die Suche nach Getreide geht, unterscheidet sich von der Auswahl zwischen 30 Arten von Barbecue-Sauce im Supermarktregal; Die Vorhersage des morgigen Niederschlags basierend auf dem heutigen Wetter ist nicht dasselbe wie die Vorhersage der Bitcoin-Preise von morgen basierend auf dem heutigen Markt. Da sich unser Gehirn in Umgebungen entwickelt hat, die nicht modernen Märkten ähneln, wir könnten uns bei wirtschaftlichen Entscheidungen auf Annahmen verlassen, die nicht mehr optimal sind.

Im Gegensatz zu Finanzentscheidungen Menschen scheinen zuverlässige Urteile und Entscheidungen im Wahrnehmungsbereich zu treffen. Obwohl sensorische Illusionen in sorgfältig kontrollierten Experimenten unter unnatürlichen Umgebungen allgegenwärtig sind, Menschen sind bemerkenswert gut darin, Wahrnehmungsinformationen zu verstehen, während sie sich in der chaotischen Welt außerhalb des Labors bewegen. Vergangene Dokumentation einer visuellen Täuschung im Feld, ein Foto eines blauen Kleides, das der Mehrheit der Bevölkerung weiß vorkam, wurde mit so viel Erstaunen betrachtet, dass es über Nacht zu einer weltweiten Internet-Sensation wurde. Da sich unser Gehirn in einer Umgebung entwickelt hat, die denselben Gesetzmäßigkeiten unterliegt wie heute (d. h. mechanisch, optisch, und akustische physikalische Gesetze), Wir profitieren immer noch davon, uns auf die gleichen Berechnungen zu verlassen, die die Gehirne unserer Vorfahren verwendet hatten, um Entscheidungen zu treffen, die sensorische Informationen in Wahrnehmungsurteile und motorische Handlungen umwandeln.

Bitcoin 2017 als Beispiel für modisches menschliches Verhalten

Das Jahr 2017 war ein gutes Jahr für Bitcoin. Während die Welt verrückt nach Bitcoin war, Ein Ökonom, der mit dem Nobelpreis ausgezeichnet wurde, war der Ansicht, dass Bitcoin eher ein psychologisches Experiment bietet als Investitionsmöglichkeiten.

Der Bitcoin-Ansturm hat Shiller in die Geschichte zurückversetzt, als die Tulpenmanie im Gange war. Es war das 17. Jahrhundert, und die Preise für Tulpenzwiebeln erreichten neue Höhen, stürzte aber später im Jahr 1637 ab. Dies war das erste aufgezeichnete Ereignis, das eine Blase aufgrund von Käuferwahn zeigte, die die Preise höher als den tatsächlichen Wert des Produkts warf.

Viele Entscheidungsprozesse im Finanzbereich weisen Parallelen im Wahrnehmungsbereich auf. Unsere Empfindlichkeit gegenüber Lichtintensität und Hörlautstärke folgt logarithmischen Gesetzen, die der Art und Weise ähneln, wie wir monetäre Belohnungen kodieren. Wir nehmen die Helligkeit und Größe von Objekten in ihrer Umgebung wahr, in einer Weise, die Framing-Effekten bei der wirtschaftlichen Entscheidungsfindung ähnelt. Selbst der Kompromiss und die Anziehungskraft, gut dokumentierte Phänomene in der Verbraucherentscheidung, wurden vor kurzem in der Wahrnehmungsdomäne dokumentiert. Diese Ergebnisse legen nahe, dass Entscheidungsverzerrungen entstehen könnten, weil unser Gehirn Computertechniken anwendet, die Wahrnehmungsprobleme erfolgreich lösen. auch bei wirtschaftlichen Entscheidungen.

Eine aktuelle Studie, Co-Autor von Cary Frydman (USC) und mit freundlichen Grüßen, untersuchten den gemeinsamen Mechanismus in den Wirtschafts- und Wahrnehmungsdomänen im Kontext einer bestimmten Entscheidungsverzerrung, die extrapolativen Bildungsglauben, auch bekannt als der Glaube an die „heiße Hand“. Menschen verlassen sich oft auf vergangene Beobachtungen, wenn sie die Zukunft vorhersagen, auch wenn sie keine glaubwürdigen Informationen enthalten. Es wird angenommen, dass diese Tendenz Phänomenen auf Marktebene zugrunde liegt, wie beispielsweise Überreaktionen auf Nachrichten und Bildung einer Preisblase, wie im Fall von Bitcoin.

Faszinierend, extrapolative Glaubensbildung findet sich auch häufig in Laborexperimenten zur Wahrnehmungsentscheidung: Menschen reagieren schneller und genauer auf Sinnesreize, die einem scheinbaren Muster folgen. selbst wenn ausdrücklich gesagt wird, dass die Reihenfolge völlig zufällig ist. In der Studie, Cary und ich verwendeten ein innerhalb des Themas Design, wobei jeder Teilnehmer an Entscheidungsaufgaben sowohl aus dem wirtschaftlichen als auch aus dem Wahrnehmungsbereich teilnahm.

Unser Ziel war es zu untersuchen, ob Menschen einen gemeinsamen rechnerischen Mechanismus der Glaubensbildung verwenden, wenn sie beide Arten von Entscheidungen treffen. Dies war ein Test einer 16 Jahre alten Idee des oben erwähnten Robert Shiller, der in seinem bahnbrechenden Buch „Irrational Exuberance“ schrieb:

Aufdecken der Ursprünge ökonomischer Entscheidungsverzerrungen durch Wahrnehmungsurteile

In der Wahrnehmungsentscheidungsaufgabe (Abbildung unten) Wir baten die Teilnehmer, eine Reihe von Wahrnehmungsentscheidungen zu treffen. Jede Runde der Aufgabe begann mit dem Erscheinen eines Fixationskreuzes in der Mitte des Bildschirms, die nach 800 Millisekunden entweder durch einen Kreis oder ein Quadrat ersetzt wurde. Die Wahrscheinlichkeit, eine der beiden Formen zu sehen, lag immer bei 50 % und hing nicht von der Geschichte ab. Die Teilnehmer mussten die Form klassifizieren, indem sie auf die Schaltfläche "Links" drückten, wenn es sich um einen Kreis handelte. und „richtig“, wenn es ein Quadrat war. Sie erhielten Geld, wenn sie die Form richtig klassifizierten. und desto schneller taten sie dies.

Wir haben festgestellt, dass, wenn eine Form einen „Streifen“ ähnlicher Formen fortsetzt (z. ein Kreis erschien nach drei anderen Kreisen), Die Teilnehmer klassifizieren es eher richtig, und waren dabei auch schneller. Dies deutet darauf hin, dass die Teilnehmer implizit Erwartungen über die Identität des nächsten Stimulus basierend auf früheren Beobachtungen bildeten. obwohl ausdrücklich gesagt wurde, dass die Reihenfolge zufällig war.

In der Wirtschaftsaufgabe (Abbildung unten) Die Teilnehmer sahen eine Reihe von Veranstaltungen, die „Leistungsüberraschungen“ eines börsennotierten Unternehmens darstellten. Diese Ereignisse können entweder „positiv“ oder „negativ“ sein. Jede Runde, Wir baten die Teilnehmer zu entscheiden, wie viel sie bereit wären, für eine Aktie zu zahlen, die 100 $ wert wäre, wenn die nächste Performance-Überraschung "positiv, ” aber 0 $, wenn es negativ wäre. In diesem Fall, Es war optimal für sie, den Dollarbetrag zu zahlen, der der Wahrscheinlichkeit entspricht, dass (jemandem glaubt) die nächste Leistungsüberraschung positiv sein würde. Die Teilnehmer wussten nicht, dass die tatsächliche Abfolge der Leistungsüberraschungen völlig zufällig war:Die tatsächliche Wahrscheinlichkeit, entweder eine positive oder eine negative Überraschung zu sehen, betrug 50 % und hing überhaupt nicht vom Verlauf ab.

Bei dieser Aufgabe, Cary und ich fanden heraus, dass nach einer Reihe von „positiven“ Performance-Überraschungen, Teilnehmer waren bereit, mehr für die Aktie zu zahlen, und je länger der Streak war, desto mehr waren sie bereit zu zahlen. Nach einer Reihe von „negativen Überraschungen, sie waren bereit, weniger zu zahlen, und wieder, je länger der Streifen war, desto weniger waren sie bereit zu zahlen. Dies deutet darauf hin, dass nur die Teilnehmer Erwartungen über die Zukunft basierend auf früheren Beobachtungen bildeten. und taten dies in ähnlicher Weise wie die Wahrnehmungsaufgabe.

Am faszinierendsten, Wir fanden eine zuverlässige Korrelation zwischen dem Grad der extrapolativen Überzeugungen über die Wahrnehmungs- und Wirtschaftsaufgaben hinweg. Mit anderen Worten, Personen, die schneller und genauer auf einen „Kreis“ reagierten, der einer Reihe anderer Kreise vorausging (im Vergleich zu einem „Quadrat“, der einer Reihe von Kreisen vorausging), obwohl ausdrücklich gesagt wurde, dass die Formen zufällig erschienen, boten auch eher mehr Geld für eine Aktie eines Unternehmens, das in letzter Zeit eine Reihe positiver Performance-Überraschungen hatte

Fazit

Unsere Ergebnisse können teilweise das Preismuster im „psychologischen Experiment“ des Bitcoin-Handels im Jahr 2017 erklären. Als der Preis stieg, immer mehr Leute wollten Bitcoin kaufen, denken, dass der Anstieg weitergehen wird. Das gleiche passiert heutzutage, im Bärenmarkt von 2018-2019, da das Volumen der Verkäufer mit sinkendem Bitcoin-Preis zunimmt – was zu einem negativen Momentum führt, das nichts mit dem fundamentalen Wert der Währung zu tun hat.

Diese Ergebnisse beleuchten die Ursprünge der extrapolativen Glaubensbildung in der wirtschaftlichen Entscheidungsfindung. Menschen verlassen sich möglicherweise auf automatische Prozesse auf niedriger Ebene, die bei der Bildung ihrer wirtschaftlichen Urteile eine Rolle bei der Wahrnehmungsentscheidung spielen. Wenn dies der Fall ist, die Bildung extrapolativer Überzeugungen könnte ein schwer zu unterdrückender kognitiver Prozess sein.