¿Cuál es la diferencia entre riesgo, incertidumbre y ambigüedad?

Question

Estoy tratando de precisar la diferencia entre riesgo, incertidumbre y ambigüedad.

Según tengo entendido, cuando los economistas conductuales hablan de elección en condiciones de incertidumbre, se refieren a la elección cuando los agentes se enfrentan al riesgo (distribución de probabilidad conocida sobre un rango de resultados) frente a la ambigüedad (distribución de probabilidad desconocida). Así que la incertidumbre es un concepto general que puede desglosarse en riesgo y ambigüedad. Véase, por ejemplo Dannenberg et al (2014) .

También tengo entendido que hay un debate sobre el significado de estos términos que se remonta a Knight (1921) y Ellsberg (1961). ¿Hay alguna definición que compita con la anterior?

Answer 1

He aquí una formalización teórica de sus definiciones.

El marco habitual para hablar del riesgo objetivo es la situación en la que un responsable de la toma de decisiones expresa sus preferencias sobre loterías objetivas. Formalmente, si $X$ es un espacio de premios, las loterías objetivas se definen como elementos del espacio $\Delta(X)$ de distribuciones de probabilidad (normalmente con soporte finito) sobre $X$ . Por ejemplo, se puede pedir al decisor que forme preferencias entre la lotería que le ofrece una manzana con probabilidad 0,3 y una naranja con probabilidad 0,7, y la lotería que le ofrece una manzana con probabilidad 0,5 y una naranja con probabilidad 0,5. El resultado estándar en esa área (teorema de von Neumann-Morgenstern) proporciona una representación que identifica la actitud del agente hacia el riesgo objetivo (su función de utilidad), mientras que las probabilidades se dan como una primitiva del modelo.

El marco habitual para hablar de ambigüedad es la situación en la que un responsable de la toma de decisiones expresa sus preferencias sobre actos inciertos. Formalmente, si $X$ es un espacio premiado y $S$ es un espacio de estados, los actos son mapeos $f:S \rightarrow X$ de $S$ a $X$ . Por ejemplo, se puede pedir al decisor que forme preferencias entre el acto que le ofrece una manzana si Novak Djokovic gana el Open de Australia 2017 y una naranja en caso contrario, y la lotería que le ofrece una manzana si Andy Murray gana el Open de Australia 2017 y una naranja en caso contrario. El resultado estándar en esa área (teorema de von Neumann-Morgenstern) ofrece una representación que identifica tanto las creencias probabilísticas del agente con respecto a los estados como su actitud hacia el riesgo (su función de utilidad).

Existe un tercer concepto muy utilizado, que suele denominarse actos de Anscombe-Aumann o carreras de caballos, que asocia tanto las loterías objetivas como los actos inciertos. Formalmente, dado un espacio de premios $X$ un acto de Anscombe-Aumann es un mapeo $f:S \rightarrow \Delta(X)$ que asocia una lotería objetiva a cualquier estado en $S$ .

Obsérvese que las definiciones de riesgo objetivo y ambigüedad son hasta cierto punto subjetivas. El hecho de que el riesgo se denomine "objetivo" se basa en gran medida en la suposición de que el responsable de la toma de decisiones está de acuerdo con el modelo de probabilidad subyacente. Por ejemplo, si se observa el resultado de un lanzamiento de moneda, se puede creer que sale cara con una probabilidad objetiva de 0,5. En la teoría se impone implícitamente que el decisor esté de acuerdo con esta afirmación.

En cuanto a la ambigüedad, usted mismo podría creer que el acto "recibir una manzana si Novak Djokovic gana el Open de Australia 2017" es muy ambiguo porque no tiene idea de cómo calcular una probabilidad subjetiva para este evento. Sin embargo, otro decisor podría creer con mucha seguridad que Djokovic tiene un 74% de posibilidades de ganar el torneo, en cuyo caso no percibe este acto como ambiguo en absoluto. La ambigüedad es una noción subjetiva, que viene dada por las preferencias y el comportamiento de las personas y no por la situación de elección en sí.

Answer 2

Hasta ahora no ha obtenido respuesta a su última pregunta, sobre la visión de Knight y otros sobre el riesgo y la incertidumbre. De hecho, hay una distinción bastante radical entre la visión de la incertidumbre en Knight (y Keynes) y la presentada en la respuesta de Oliv.

En resumen, según Knight (1921) riesgo se refiere a situaciones en las que la clasificación de estados, eventos o alternativas es objetiva y conocida, y sus probabilidades pueden determinarse objetivamente. Por ejemplo, en el contexto de una póliza de seguro de hogar, los sucesos podrían ser "la casa se quema" o "la casa no se quema", cuyas probabilidades pueden afirmarse más o menos de forma objetiva, basándose en las características de la casa/entorno/persona.

Por el contrario, para Knight incertidumbre surge de "la imposibilidad de una clasificación exhaustiva de los estados" ( Langlois y Cosgel 1993 , p.459). Así, independientemente de que las probabilidades de los acontecimientos sean objetivas o subjetivas La naturaleza/economía puede ser tan compleja que simplemente no se conocen todos los estados posibles. Como tal, cualquier clasificación de los acontecimientos utilizado para predecir el futuro se basa en intuición y juicio , por lo que es subjetivo.

Esta visión de la incertidumbre es compartida por Keynes, y es esencial en su teorización de los "espíritus animales". Precisamente porque el futuro es desconocido, no sólo en cuanto a la probabilidad de los acontecimientos, sino también en cuanto a la gama de acontecimientos que podrían ocurrir, las expectativas en las decisiones de inversión no son sólo una cuestión de cálculo matemático. Como decía Keynes, las decisiones de inversión se toman "como resultado de los espíritus animales - de un impulso espontáneo a la acción más que a la inacción, y no como el resultado de una media ponderada de beneficios cuantitativos multiplicados por probabilidades cuantitativas " (Keynes 2008 [1936]: 144, el énfasis es mío). Curiosamente, el enfoque destacado en cursiva es lo que describe Oliv en su respuesta, y el fundamento de gran parte de la teoría neoclásica de la inversión bajo incertidumbre.

Entre los círculos poskeynesianos, esta incertidumbre se denomina "incertidumbre radical, fundamental u ontológica", en contraste con la visión neoclásica de la incertidumbre descrita en la respuesta de Oliv, que a veces se denomina "incertidumbre epistemológica". Por ejemplo, véase aquí .

Por último, en lo que respecta a la ambigüedad, hasta donde yo sé, ese concepto no se utiliza en la primera literatura sobre este asunto.

Answer 3

Oliv creo que es a lo que te refieres en este párrafo:

El marco habitual para hablar de ambigüedad es la situación en la que un decisor expresa sus preferencias sobre actos inciertos. Formalmente, si es un espacio de premios y es un espacio de estados, los actos son mapeos de a . Por ejemplo, se puede pedir al decisor que forme preferencias entre el acto que le ofrece una manzana si Novak Djokovic gana el Open de Australia 2017 y una naranja en caso contrario, y la lotería que le ofrece una manzana si Andy Murray gana el Open de Australia 2017 y una naranja en caso contrario. El resultado estándar en esa área (teorema de von Neumann-Morgenstern) ofrece una representación que identifica tanto las creencias probabilísticas del agente con respecto a los estados como su actitud hacia el riesgo (su función de utilidad).

¿Es el puramente subjetivo mundo de Savage, tal y como se presenta en Savage "Foundations of Statistics".

Mi interpretación de los términos es:

Riesgo : toma de decisiones con dado/objetivo probabilidades. Obsérvese que los dos términos no son iguales. No voy a extenderme en esto porque no es el tema que se discute, pero probabilidades dadas $\Rightarrow$ probabilidades objetivas . La referencia para esto es Gilboa "Theory of Decision Under Uncertainty". Esto significa que las primitivas del problema son tanto las probabilidades como las preferencias. El modelo estándar es la Utilidad Esperada de VnM.

Incertidumbre : toma de decisiones con probabilidades subjetivas . Esto significa que, dado un acontecimiento, dos personas pueden tener creencias probabilísticas diferentes sobre él, en las que ninguna puede convencer a la otra de la superioridad de su propia evaluación probabilística. En este caso, la primitiva de los problemas de decisión es sólo la relación de preferencia (las creencias se derivan de ella). El modelo estándar es Savages Utilidad subjetiva esperada

Mezcla de ambos Aquí es donde entra en escena Anscombe Aumann. Ellos axiomatizan un funcional de preferencia donde tanto subjetivo y objetivo probabilidades están presentes. En su representación el decisor toma una doble expectativa (sobre las loterías y sobre los estados del mundo)

Ambigüedad Ahora bien, los escenarios ambiguos son aquellos en los que el responsable de la toma de decisiones no tiene suficiente información para estar completamente seguro de que su creencia (única) es la correcta. Citando a Cerreia Vioglio et.al "Ambiguity and Robust Statiatics",

La ambigüedad se refiere al caso en el que un DM no tiene suficiente información para cuantificar mediante una única distribución de probabilidad la naturaleza estocástica del problema al que se enfrenta"

Así, una forma natural de modelar la ambigüedad es a través de conjuntos de antecedentes donde el DM no se ve obligado a decir "la probabilidad del evento E es x%" (como en savage world), y puede decir "la probabilidad del evento E está entre $[ x\%, y\%]$

Obsérvese que, por definición, los escenarios de ambigüedad necesitan tener marcos subjetivos, por lo que la forma natural de modelar en este caso es teniendo preferencias sobre los actos de Savage $f:S \rightarrow X$ o los actos de Anscombe Aumann $f:S \rightarrow \Delta (X)$

Answer 4

• Riesgo  - la probabilidad de estar expuesto a una pérdida o daño
• Incertidumbre  - el estado de no estar seguro de algo
• Ambigüedad  - falta de claridad por tener más de un significado

Answer 5

Hablemos de los términos más comunes.

La ambigüedad es la falta de contexto explícito. A un cocinero se le dan harinas, huevos, azúcar, sal y especias. Si se le pide al cocinero que "haga comida con eso", esto es ambigüedad.

La incertidumbre es un resultado aleatorio causado por una instrucción/dirección ambigua. Por ejemplo, si se utiliza una instrucción ambigua, los resultados pueden ser pasta, pasteles, galletas, carbón, etc. El resultado es "incierto".

El riesgo son todos los posibles resultados/eventos "malos" tangibles accesibles por las probabilidades asociadas a actividades específicas, depende del contexto.
Por ejemplo, cuando te acuestas en el suelo plano, tus posibilidades de caer son bajas. Pero eso no significa que no puedas caerte: ¿qué pasa si la tierra debajo de ti se rompe debido a un terremoto? (guiños)