If you ask people if they would pre

If you ask people if they would prefer (1) a 50% chance of winning $100 or nothing, or (2) a gift of $45, most choose the gift. A rational agent would choose the bet because its expected value is $50.2 But for system one—the one that actually makes most of our decisions before we are aware of it—the 50% chance of ending up with nothing is just too scary. The gift’s value has to be much less than the expected value of the bet for people to prefer the bet. An exception is professional gamblers, who would probably choose the bet because they know that over many such choices, they would come out ahead. Their system one has learned to accept risky but favorable bets.

Based on years of research on how people actually make decisions on gambles and

other risky conditions (e.g., whether to settle a lawsuit out of court), Daniel Kahne-
man and his colleague Amos Tversky developed a 2 × 2 matrix, which they named

fourfold pattern, to summarize their theory’s predictions (see Table 12.1). It says that

when we face a big chance of a large gain (top left) or a small chance of a large loss

(bottom right), we prefer to play it safe (i.e., are risk-averse), but when we face a big

chance of a large loss (top right) or a small chance of a large gain (bottom left), we

prefer to gamble (i.e., are risk-seeking).

The fourfold pattern predicts human behavior in risky situations—for example, our

willingness to:

l Accept settlements in lawsuits.

l Buy insurance (when not required).

l Play lotteries.

l Gamble in casinos.

Kết quả (Việt) 1:

Nếu bạn yêu cầu người nếu họ thích (1) một 50% cơ hội giành chiến thắng $100 hoặc không có gì, hoặc (2) một món quà của $45, hầu hết chọn những món quà. Một đại lý hợp lý sẽ chọn đặt cược vì giá trị dự kiến của nó là $50.2 nhưng đối với hệ thống một-một trong đó thực sự làm cho hầu hết các quyết định của chúng tôi trước khi chúng tôi là nhận thức của nó — 50% cơ hội kết thúc với không có gì là quá đáng sợ. Những món quà giá trị đã ít hơn nhiều so với giá trị kỳ vọng của đặt cược cho những người muốn đặt cược. Một ngoại lệ là con bạc chuyên nghiệp, những người sẽ có thể chọn đặt cược vì họ biết rằng qua nhiều sự lựa chọn như vậy, họ sẽ đi ra phía trước. Hệ thống của họ một đã học được để chấp nhận cược nguy hiểm nhưng thuận lợi.Dựa trên nhiều năm nghiên cứu về cách mọi người thực sự làm cho các quyết định trên gambles vàCác điều kiện nguy hiểm khác (ví dụ, cho dù là để giải quyết một vụ kiện ra tòa án), Daniel Kahne -người đàn ông và đồng nghiệp của ông Amos Tversky đã phát triển một ma trận 2 × 2, họ đã đặt tênsố mẫu, để tóm tắt các dự đoán lý thuyết của họ (xem bảng 12,1). Nó nói rằngKhi chúng tôi gặp phải một cơ hội lớn của một tăng lớn (trên bên trái) hoặc một cơ hội nhỏ của một mất mát lớn(dưới cùng bên phải), chúng tôi muốn chơi nó an toàn (tức là, có nguy cơ-averse), nhưng khi chúng ta phải đối mặt với một lớncó thể có một mất mát lớn (trên bên phải) hoặc một cơ hội nhỏ của một tăng lớn (dưới cùng bên trái), chúng tôithích để đánh bạc (ví dụ, có nguy cơ tìm kiếm).Các mô hình số dự đoán hành vi của con người trong những tình huống nguy hiểm — ví dụ, chúng tôisẵn sàng để:l chấp nhận các khu định cư trong các vụ án.l mua bảo hiểm (khi không bắt buộc).l chơi xổ số kiến thiết.l đánh bạc trong Sòng bạc.

Kết quả (Việt) 2:

Nếu bạn hỏi người dân nếu họ thích (1) 50% cơ hội chiến thắng $ 100 hoặc không có gì, hoặc (2) một món quà của $ 45, đa số chọn các món quà. Một đại lý hợp lý sẽ chọn đặt cược bởi vì giá trị kỳ vọng của nó là 50,2 $ Nhưng đối với hệ thống một một trong đó thực sự làm cho hầu hết các quyết định của chúng tôi trước khi chúng tôi nhận thức được nó-những 50% cơ hội kết thúc với không có gì là quá đáng sợ. Giá trị của món quà phải được ít hơn nhiều so với giá trị dự kiến đặt cược cho những người thích đặt cược. Một ngoại lệ là các con bạc chuyên nghiệp, những người có lẽ sẽ chọn đặt cược bởi vì họ biết rằng trong nhiều sự lựa chọn như vậy, họ sẽ đi ra phía trước. Một hệ thống của họ đã học được cách chấp nhận mạo hiểm nhưng thuận lợi cược.

Dựa trên nhiều năm nghiên cứu về cách mọi người thực sự làm cho các quyết định về đánh bạc và

điều kiện rủi ro khác (ví dụ, cho dù để giải quyết một vụ kiện ra tòa án), Daniel Kahne-
người đàn ông và đồng nghiệp của ông Amos Tversky phát triển một ma trận 2 × 2, mà họ đặt tên là

mẫu gấp bốn lần, để tóm tắt dự đoán lý thuyết của họ (xem bảng 12.1). Nó nói rằng

khi chúng ta phải đối mặt với một cơ hội lớn của một tăng lớn (trên cùng bên trái) hoặc một cơ hội nhỏ của một sự mất mát lớn

(dưới bên phải), chúng tôi thích chơi nó an toàn (ví dụ, là sợ rủi ro), nhưng khi chúng ta phải đối mặt với một lớn

cơ hội của một mất mát lớn (trên bên phải) hoặc một cơ hội nhỏ của một tăng lớn (dưới bên trái), chúng tôi

thích đánh bạc (tức là, có nguy cơ trục lợi).

các mẫu gấp bốn lần dự đoán hành vi của con người trong nguy hiểm tình huống, ví dụ, chúng tôi

sẵn sàng:

l Chấp nhận các khu định cư trong các vụ kiện.

bảo hiểm l Mua (khi không cần thiết).

xổ số l play.

l Gamble trong sòng bạc.