Los orígenes del sesgo de decisión económica y cómo pueden relacionarse con la burbuja de Bitcoin de 2017

La investigación en economía del comportamiento durante las últimas décadas ha demostrado que las decisiones de las personas a menudo se desvían de las de "homo-economicus, ”El agente racional egoísta que es el héroe de la mayoría de los libros de texto de teoría económica. Estas desviaciones (también conocidas como “sesgos de decisión”) a menudo conducen a resultados subóptimos en los niveles individual y social y se han convertido en el objetivo de varias intervenciones políticas.

Por ejemplo, en 2017, Bitcoin alcanzó los $ 10, 000. Mientras que la cifra de $ 10, 000, por sí mismo, no ofrece mucho más que la información fundamental sobre precios, este número tuvo importantes implicaciones psicológicas. Debido a que los humanos generalmente piensan en números redondos, golpeando los $ 10, 000 se ha convertido en un evento importante que llegó a la portada de las noticias de la noche.

Los economistas del comportamiento han caracterizado muchos otros sesgos de decisión sistemáticos que probablemente reflejen errores arbitrarios. Pero, ¿qué los está causando?

Los seres humanos contemporáneos se enfrentan a problemas de decisión que son bastante diferentes a los que habían enfrentado nuestros antepasados. Decidir si ir a cazar o buscar granos es diferente a elegir entre 30 tipos de salsa barbacoa en el estante del supermercado; pronosticar la lluvia de mañana en función del clima de hoy no es lo mismo que predecir los precios de Bitcoin de mañana en función del mercado actual. Como nuestros cerebros han evolucionado en entornos que no se parecen a los mercados modernos, podríamos confiar en supuestos que ya no son óptimos al tomar decisiones económicas.

A diferencia de la toma de decisiones financieras, los seres humanos parecen hacer juicios y decisiones fiables en el ámbito de la percepción. Aunque las ilusiones sensoriales son omnipresentes en experimentos cuidadosamente controlados en entornos antinaturales, las personas son notablemente buenas para dar sentido a la información perceptiva mientras navegan por el mundo caótico fuera del laboratorio. Documentación pasada de una ilusión visual en el campo, una foto de un vestido azul que a la mayoría de la población le parecía blanco, fue mirado con tanto asombro, que se convirtió en una sensación mundial en Internet de la noche a la mañana. Como nuestros cerebros han evolucionado en un entorno gobernado por las mismas regularidades que operan hoy (es decir, mecánico, óptico, y leyes físicas acústicas), todavía nos beneficiamos de confiar en los mismos cálculos que los cerebros de nuestros antepasados ​​habían usado al tomar decisiones que traducen la información sensorial en juicios perceptuales y acciones motoras.

Bitcoin 2017 como ejemplo de comportamiento humano caprichoso

El año 2017 fue bueno para Bitcoin. Mientras el mundo estaba loco por Bitcoin, un economista ganador del Premio Nobel consideró que Bitcoin ofrece un experimento psicológico más que oportunidades de inversión.

La fiebre de Bitcoin devolvió a Shiller a la historia cuando la manía de los tulipanes estaba en auge. Era el siglo XVII, y los precios de los bulbos de tulipanes alcanzaron niveles máximos, pero luego se derrumbó en 1637. Este fue el primer evento registrado que demostró una burbuja debido al frenesí de los compradores que arrojó los precios por encima del valor real del producto.

Muchos procesos de decisión en el ámbito financiero tienen paralelos en el ámbito de la percepción. Nuestra sensibilidad a la intensidad de la luz y el volumen auditivo sigue leyes logarítmicas que se asemejan a la forma en que codificamos las recompensas monetarias. Percibimos la luminancia y el tamaño de los objetos en su entorno, de una manera que se asemeja a los efectos de encuadre en la toma de decisiones económicas. Incluso el compromiso y los efectos de atracción, fenómenos bien documentados en la toma de decisiones de los consumidores, fueron documentados recientemente en el dominio de la percepción. Estos hallazgos sugieren que los sesgos de decisión pueden surgir porque nuestros cerebros aplican técnicas computacionales que resuelven con éxito problemas de percepción. también a la hora de tomar decisiones económicas.

Un estudio reciente, coautor de Cary Frydman (USC) y sinceramente suyo, investigó el mecanismo común en los dominios económico y perceptual en el contexto de un sesgo de decisión específico, las creencias de formación extrapolativa, también conocida como la creencia en la "mano caliente". Las personas a menudo se basan en observaciones pasadas al pronosticar el futuro, incluso cuando no contienen información creíble. Se cree que esta tendencia subyace a fenómenos a nivel de mercado, como la reacción exagerada a las noticias y la creación de una burbuja de precios, como en el caso de Bitcoin.

Curiosamente, La formación extrapolativa de creencias también se encuentra a menudo en experimentos de laboratorio de toma de decisiones perceptivas:las personas responden más rápido y con mayor precisión a los estímulos sensoriales que continúan un patrón aparente, incluso cuando se le dice explícitamente que la secuencia es completamente aleatoria. En el estudio, Cary y yo usamos un diseño intra-sujeto, donde cada participante participó en las tareas de toma de decisiones tanto en el ámbito económico como en el perceptual.

Nuestro objetivo era investigar si las personas utilizan un mecanismo computacional común de formación de creencias al tomar ambos tipos de decisiones. Esta fue una prueba de una idea de 16 años del mencionado Robert Shiller, quien escribió en su libro seminal "Irrational Exuberance":

Descubrir los orígenes del sesgo de decisión económica mediante juicios perceptuales

En la tarea de toma de decisiones perceptual (figura siguiente), les pedimos a los participantes que tomaran una serie de decisiones perceptivas. Cada ronda de la tarea comenzaba con la aparición de una cruz de fijación en el medio de la pantalla, que después de 800 milisegundos fue reemplazado por un círculo o un cuadrado. La posibilidad de ver cualquiera de las formas fue siempre del 50% y no dependía de la historia. Los participantes tenían que clasificar la forma presionando el botón "izquierda" cuando era un círculo, y "derecha" cuando era un cuadrado. Recibían dinero siempre que clasificaban la forma con precisión, y cuanto más rápido lo hicieran.

Descubrimos que cuando una forma continuaba con una "racha" de formas similares (por ejemplo, apareció un círculo después de otros tres círculos), los participantes tenían más probabilidades de clasificarlo correctamente, y también fueron más rápidos al hacerlo. Esto sugiere que los participantes estaban formando implícitamente expectativas sobre la identidad del próximo estímulo basadas en observaciones pasadas, a pesar de que se le dijo explícitamente que la secuencia era aleatoria.

En la tarea económica (figura siguiente), los participantes vieron una serie de eventos que representaron "sorpresas en el desempeño" de una empresa que cotiza en bolsa. Estos eventos pueden ser "positivos" o "negativos". Cada ronda les pedimos a los participantes que decidieran cuánto estaban dispuestos a pagar por una acción que valdría $ 100 si la próxima sorpresa de rendimiento fuera "positiva, ”Pero $ 0 si fuera negativo. En este caso, Para ellos era óptimo pagar la cantidad en dólares que equivale a la probabilidad de que (según la creencia de uno) la próxima sorpresa de desempeño fuera positiva. Los participantes no sabían que la secuencia real de sorpresas de desempeño era completamente aleatoria:la probabilidad real de ver una sorpresa positiva o negativa era del 50% y no dependía en absoluto del historial.

En esta tarea, Cary y yo descubrimos que después de una secuencia de varias sorpresas de desempeño "positivas", los participantes estaban dispuestos a pagar más por las acciones, y cuanto más larga era la racha, cuanto más estaban dispuestos a pagar. Después de una secuencia de "sorpresas negativas, estaban dispuestos a pagar menos, y otra vez, cuanto más larga era la racha, menos estaban dispuestos a pagar. Esto sugiere que solo los participantes estaban formando expectativas sobre el futuro basadas en observaciones pasadas, y lo hacían de manera similar a la tarea perceptiva.

Lo más intrigante, encontramos una correlación confiable entre el grado de creencias extrapolativas a través de las tareas perceptivas y económicas. En otras palabras, personas que respondieron con mayor rapidez y precisión a un "círculo" que precedió a una serie de otros círculos (en comparación con un "cuadrado" que precedió a una serie de círculos), a pesar de que se le dijo explícitamente que las formas aparecían al azar, También eran más propensos a ofertar más dinero por una acción de una empresa que tuvo una racha reciente de sorpresas positivas de desempeño.

Conclusión

Nuestros hallazgos pueden explicar en parte el patrón de precios en el "experimento psicológico" del comercio de Bitcoin en 2017. A medida que subió el precio, cada vez más personas estaban ansiosas por comprar Bitcoin, pensando que la subida seguirá. Lo mismo pasa estos días, en el mercado bajista de 2018-2019, a medida que aumenta el volumen de vendedores a medida que baja el precio de Bitcoin, lo que lleva a un impulso negativo que no está relacionado con el valor fundamental de la moneda.

Estos resultados iluminan los orígenes de la formación extrapolativa de creencias en la toma de decisiones económicas. Los seres humanos podrían depender de procesos automáticos de bajo nivel que desempeñan un papel en la toma de decisiones perceptivas al formar sus juicios económicos. Si este es el caso, la formación de creencias extrapolativas puede ser un proceso cognitivo difícil de reprimir.