Loading presentation...

Present Remotely

Send the link below via email or IM

Copy

Present to your audience

Start remote presentation

  • Invited audience members will follow you as you navigate and present
  • People invited to a presentation do not need a Prezi account
  • This link expires 10 minutes after you close the presentation
  • A maximum of 30 users can follow your presentation
  • Learn more about this feature in our knowledge base article

Do you really want to delete this prezi?

Neither you, nor the coeditors you shared it with will be able to recover it again.

DeleteCancel

BEKLENTİ TEORİSİ

No description
by

Bilge Turp

on 6 May 2015

Comments (0)

Please log in to add your comment.

Report abuse

Transcript of BEKLENTİ TEORİSİ

Tanımlar
Parametreler
Temel Kaynaklar
Seçim Süreci
Tanımlar:
Risk altında gerçekleştirilen bireysel seçimlere yönelik psikoloji tabanlı tanımlayıcı bir teoridir (Puto,1987).


Beklenti teorisinin amacı davranışın özelliklerini saptamak değil davranışı tanımlamak veya tahmin etmektir (Thaler,1985).


Kişilerin kazançlar konusunda riskten kaçındıklarını, kayıplar konusunda ise riski kabul ettiklerini varsaymakta ve referans noktasına göre kararların oluşturulmasının önemine vurgu yapmaktadır (Levy,1992;Mahewaran ve Meyers-Levy,1990;Klein ve Oglethorpe,1987).
Deneysel Etkiler
(PROSPECT THEORY)
BEKLENTİ TEORİSİ
Bilge TURP GÖLBAŞI
Beklenti teorisi seçim sürecini iki aşamaya ayırmaktadır:

1. Düzenleme Aşaması & 2. Değer Aşaması

1. Düzenleme Aşaması:
Beklentilerin sadeleştirilmesi ve 2. aşama olan değerlendirme aşamasında kolaylıkla ele alınabilecek hale getirilmesini sağlayan kuralları içerir. Bu aşama
kodlama, birleştirme, ayırma, iptal etme, sadeleştirme ve baskın olanı bulma
olarak ifade edilir.


1) Kesinlik Etkisi:
Kişilerin değerlendirmelerinde kesin gördükleri sonuçlar, olası gördükleri sonuçlara göre daha ağır basmaktadır.

Allais Paradoksu:
(A): Kesin olarak 1 milyon dolar kazanç elde edilecektir,
(B): %10 olasılıkla 5 milyon dolar kazanç elde edilecektir, %89 olasılıkla 1 milyon dolar,kazanç elde edilecektir, %1 olasılıkla bir şey kazanılmayacaktır,
(C): %11 olasılıkla 1 milyon dolar kazanç elde edilecektir, %89 olasılıkla bir şey
kazanılmayacaktır,
(D): %10 olasılıkla 5 milyon dolar kazanç elde edilecektir, %90 olasılıkla bir şey
kazanılmayacaktır.

Problem 1:
A: .33 olasılıkla 2500, .66 olasılıkla 2400, .01 olasılıkla 0 kazanma N=72 (18)
B: Kesin olarak 2400 kazanma N=72 (82)*
N; cevaplayıcı sayısını, (); cevaplayıcıların yüzde kaçının o seçeneği tercih ettiği
u(2400) > .33u(2500) + .66u(2400) u; toplam faydayı ifade etmektedir.

Problem 5:
A: %50 olasılıkla 3 haftalık İngiltere, Fransa,İtalya turu kazanma N=72 (22)
B: Kesin olarak 1 haftalık İngiltere turu kazanma N=72 (78)*



Beklenen Fayda (Değer) Teorisi ile uyumlu olmayan deneysel etkiler (Kahneman ve Tversky):
1) Kesinlik Etkisi,
2) Yansıma Etkisi,
3) İzolasyon Etkisi
2) Yansıma Etkisi:
Kesinlik etkisi incelendiğinde herhangi bir kaybı içermeyen beklentiler (pozitif beklentiler) arasında gerçekleştirildiği görülmektedir. Tersi bir durumda yani kazançların yerini kayıplar aldığında pozitif beklentilere ilişkin tercihlerin tam tersi bir sonuç çıkmaktadır, bu durum yansıma etkisi" olarak adlandırılır.
Kaynak:
Daniel Kahneman; Amos Tversky (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2); Mart,268.
3) İzolasyon Etkisi:
İnsanlar çoğunlukla alternatifler arasındaki seçimi kolaylaştırmak için alternatiflerin ortak olarak paylaştıkları özellikleri göz ardı ederek ayırt edici özelliklere odaklanmaktadır, bu durum izolasyon etkisi ile adlandırılmıştır.

Problem 10:
İki aşamalı bir oyunun
1.
aşamasında
.75
olasılıkla hiçbir şey kazanmadan oyunu tamamlama,

.25
olasılıkla
2
. aşamaya geçme durumu olsun,
2.
aşamaya geçildiğinde ise
.80
olasılıkla
4000 (4000, .80)
veya
kesin olarak
3000
kazanma söz konusu olduğunu düşünelim.

Böyle bir durumda .
25*.80=.20 4000
kazanma şansı varken,
.25*1.0=.25 3000
kazanma şansı vardır.

Bu durum Tablo 1'de
problem 4
ile aynıdır ancak bu problemde cevap veren
141
kişinin
%78'
i
problem 4
'ün tersine
2.
beklentiyi seçmişlerdir. Burada cevaplayıcılar ilk aşamayı göz ardı ederek
problem 3
'de olduğu gibi bir değerlendirme yapmışlardır.
Kodlama:
İnsanlar genellikle çıktıları kazanç ya da kayıp olarak görmektedir.
Kazanç veya kayıplar bir referans noktasına göre tanımlanmaktadır.
Referans noktası
, karar çerçevesini belirleyen en önemli faktörlerden birsidir,
karar çerçevesi

ise bir karar probleminde karar vericinin alternatifleri gözden geçirme perspektifini ifade eder. Referans noktasının yeri ve çıktının kazanç ya da kayıp olarak kodlanması beklentinin formülasyonundan ve karar vericinin beklentilerinden etkilenmektedir.

Birleştirme:
Bazı durumlarda belli bir çıktılyla ilgili beklentilerin birleştirilerek basitleştirilmesini ifade eder.
Örneğin:
(200, .25; 200 .25) şeklindeki bir durumun (200, .50) olarak birleştirilmesi
Genelleme:

Kazançlar, kayıplardan farklı bir şekilde ele alınmaktadır.

Çok küçük olasılıklar dışında, kayıplar için risk alma, kazançlar için riskten kaçınma gözlemlenir.

Problemin yapısı seçimleri etkileyebilmektedir.
Ayırma:
Bazı durumlarda beklentiye ilişkin risksiz olan unsur riskli kısımdan ayrılabilir.
Örneğin:
(300, .80; 200, .20) burada kesin olarak 200 kazanç söz konusudur. Bu kısım ayrıldığında kalan riskli kısım ise (100, .80) olarak ortaya çıkmaktadır.

İptal Etme:
Her iki seçenek için ortak özelliğin dikkate alınmamasını ifade etmektedir.
Örneğin:
1. aşamada %75 hiçbir şey kazanmama, %25 2. aşamaya geçme şansı olduğunda
2. aşamaya geçilince (4000, .80; 3000) kazanma durumu olduğu düşünülürse cevaplayıcıların
1. aşamayı dikkate almadan 2. aşamaya göre bir değerlendirme yaptıkları görülmektedir.

Sadeleştirme:
Olasılığın ya da çıktının yuvarlanmasını ifade etmektedir.
Örneğin:
%49 101 kazanma şansı 100 kazanma şansı olarak yuvarlanabilir.

Baskın Olanı Bulma:
Reddedilecek baskın alternatifi bulmak için seçeneklerin taranmasını ifade etmektedir.

İlk aşama olan düzenleme aşamasında düzenlenen beklentiye ilişkin toplam değer V ile ifade edilmekte ve bu değer π olmak üzere iki parametre ile açıklanmaktadır.

π: Karar ağırlığını içeren olasılıkla ilgili bir fonksiyondur ve p olasılığının beklentinin toplam değeri üzerindeki etkisini yansıtmaktadır.

v: Her bir x çıktısının fonksiyonudur ve çıktının sübjektif değerini yansıtır.

Beklenti teorisinin temel eşitliği ise ne tam pozitif ne tam negatif toplam değerinin belirlenmesinde π ve v parametrelerinin birleştirilmesinden oluşmaktadır.
(x,p;y,q) olarak ifade edilebilecek basit bir beklenti için eşitlik aşağıdaki gibi oluşturulur:

V(x,p;y,q)= π(p)v(x)+π(q)v(y)
Örn:
V(300, .80;200, .20)= π(.80)v(300)+π(.20)v(200)

Tam olarak pozitif ve tam olarak negatif beklentilerin değerlendirilmesinde, düzenleme aşamasında beklenti, riskli ve risksiz bileşenlerine ayrılır. Risksiz kısım, kesin olarak elde edilecek veya ödenecek minimum kazanç veya kaybı ifade ederken riskli kısım, risk altında olan ilave kazanç veya kaybı ifade etmektedir. Dolayısıyla eşitlik aşağıdaki gibidir:

V(x,p;y,q)= v(y)+π(p)[v(x)-v(y)]
2. Değerlendirme Aşaması:
Karar vericinin düzenleme aşamasını takiben her bir beklentiye ilişkin değerlendirmeler yaptığı ve en yüksek değeri sağlayan beklentiyi seçtiği varsayılmaktadır. Buna göre değer fonksiyonu:

Referans noktasından sapmalara göre tanımlanır,
Genellikle kazançlar için iç bükey, kayıplar için dış bükeydir,
Kazançlara göre kayıplar için daha diktir.
Beklenti teorisinde bir diğer önemli unsur da
ağırlıklandırma
fonksiyonudur.

Her bir çıktının değeri karar ağırlığı ile çarpılır. Karar ağırlığı; sadece olayın algılanan olasılığını değil olayların, beklentilerin çekiciliği üzerindeki etkisini ölçmektir. Çeşitli deneysel çalışmalar küçük olasılıkların fazla ağırlıklandırılırken, orta ve büyük olasılıkların düşük ağırlıklandırıldığını doğrulamaktadır.
Barberis (2013), beklenti teorsinin orjinal versiyonuna ilişkin iki temel kısıttan söz etmektedir. Tversky ve Kahneman'ın beklenti teorisinin değiştirilmiş versiyonu olan "Kümülatif Beklenti Teorisi" ile kısıtlara çözüm getirmişler ve ayrılabilir karar ağırlıkları yerine kümülatif karar ağırlıklarını kullanarak teoriyi çeşitli açılardan geliştirmişlerdir.


Teorinin Kullanıldığı Pazarlama Literatürü
Beklenti teorisi pazarlama da davranışların tahmini için başarılı bir şekilde kullanılmaktadır.

Creyer ve Ross Jr., 1997
, firma davranışlarının etkisine dair gerçekleştirdikleri çalışmada tüketicilerin, firmaların etik olan ve olmayan davranışlarına karşı nasıl tepki gösterdiklerini tahmin etmede beklenti teorisi değer fonksiyonundan yararlanılabileceğini ifade etmektedir.

Puto 1987
, referans noktasının nasıl tespit edileceğine ilişkin çok az sayıda araştırma olduğuna vurgu yapmış ve satın alma kararları için referans noktasının oluşturulmasına yönelik bir çalışma gerçekleştirmiştir.

Leclerc, vd. 1995
, beklenti teorisi ve zihinsel muhasebe teorisini kullanarak tüketicilerin mal ve hizmet satın alımı ve tüketiminde kullandıkları zamanı para olarak değerlendirip değerlendirmedikleri üzerine bir araştırma gerçekleştirmişlerdir.

Grewal 1994
, fiyat ve performans riski arasındaki ilişkiye yönelik literatürde yer alan tutarsızlıkları çözümlemek için beklenti teorisini kavramsal bir çerçeve olarak kullanmışlardır.

İnsanların tercihlerini etkileyen çerçeveleme konusunda literatürde, çeşitli araştırmalar gerçekleştirilmiştir. Bu araştırmalara göre alternatif pozitif olarak çerçevelendiğinde insanlar riskten kaçınmakta, negatif olarak çerçevelendiğinde ise risk alabilmektedir (Maheswaran ve Meyers-Levy, 1990).

Full transcript