As origens do viés de decisão econômica e como elas podem se relacionar com a bolha do Bitcoin de 2017

Pesquisas em economia comportamental nas últimas décadas mostraram que as decisões das pessoas muitas vezes se desviam daquelas do "homo-economicus, ”O agente racional egoísta que é o herói da maioria dos livros de teoria econômica. Esses desvios (também conhecidos como “vieses de decisão”) geralmente levam a resultados abaixo do ideal nos níveis individual e social e se tornaram o alvo de várias intervenções políticas.

Por exemplo, em 2017, Bitcoin atingiu $ 10, 000. Enquanto a figura $ 10, 000, por si próprio, não fornece muito além das informações fundamentais de preço, este número teve implicações psicológicas significativas. Porque os humanos geralmente pensam em números redondos, atingindo os $ 10, Limiar 000 tornou-se um evento importante que chegou à primeira página do noticiário noturno.

Economistas comportamentais caracterizaram muitos outros vieses de decisão sistemáticos que provavelmente refletem erros arbitrários. Mas o que os está causando?

Os humanos contemporâneos enfrentam problemas de decisão bem diferentes daqueles que nossos ancestrais encontraram. Decidir se vai caçar ou forragear grãos é diferente de escolher entre 30 tipos de molho de churrasco na prateleira do supermercado; prever a chuva de amanhã com base no clima de hoje não é o mesmo que prever os preços do Bitcoin de amanhã com base no mercado de hoje. Como nossos cérebros evoluíram em ambientes que não se assemelham aos mercados modernos, podemos confiar em suposições que não são mais ideais ao tomar decisões econômicas.

Em contraste com a tomada de decisões financeiras, os humanos parecem fazer julgamentos e decisões confiáveis ​​no domínio da percepção. Embora as ilusões sensoriais sejam difundidas em experimentos cuidadosamente controlados em ambientes não naturais, as pessoas são notavelmente boas em entender as informações perceptivas enquanto navegam no mundo caótico fora do laboratório. Documentação anterior de uma ilusão visual no campo, uma foto de um vestido azul que parecia branco para a maioria da população, foi considerado com tanto espanto, que se tornou uma sensação mundial da Internet da noite para o dia. Como nossos cérebros evoluíram em um ambiente governado pelas mesmas regularidades que operam hoje (ou seja, mecânico, óptico, e leis físicas acústicas), ainda nos beneficiamos de confiar nos mesmos cálculos que os cérebros de nossos ancestrais usaram ao tomar decisões que traduzem informações sensoriais em julgamentos perceptivos e ações motoras.

Bitcoin 2017 como um exemplo de comportamento humano caprichoso

O ano de 2017 foi bom para o Bitcoin. Enquanto o mundo estava enlouquecido por Bitcoin, um economista ganhador do Prêmio Nobel sentiu que o Bitcoin oferece mais um experimento psicológico do que oportunidades de investimento.

A corrida do Bitcoin levou Shiller de volta à história, quando a mania das tulipas estava em alta. Foi no século 17, e os preços dos bulbos de tulipas atingiram novos patamares, mas depois quebrou em 1637. Este foi o primeiro evento registrado que demonstrou uma bolha devido ao frenesi dos compradores que jogou os preços mais altos do que o valor real do produto.

Muitos processos de decisão no domínio financeiro têm paralelos no domínio perceptivo. Nossa sensibilidade à intensidade da luz e ao volume auditivo segue leis logarítmicas que se assemelham à maneira como codificamos recompensas monetárias. Percebemos a luminância e o tamanho dos objetos ao redor, de uma forma que se assemelha aos efeitos de enquadramento na tomada de decisão econômica. Mesmo o compromisso e os efeitos de atração, fenômenos bem documentados na tomada de decisão do consumidor, foram recentemente documentados no domínio da percepção. Essas descobertas sugerem que vieses de decisão podem surgir porque nossos cérebros aplicam técnicas computacionais que resolvem problemas de percepção com sucesso, também ao tomar decisões econômicas.

Um estudo recente, co-autoria de Cary Frydman (USC) e, sinceramente, investigou o mecanismo comum entre os domínios econômicos e perceptivos no contexto de um viés de decisão específico, as crenças de formação extrapolativas, também conhecida como a crença na “mão quente”. As pessoas costumam confiar em observações anteriores ao prever o futuro, mesmo quando não contêm nenhuma informação confiável. Acredita-se que essa tendência seja a base de fenômenos no nível do mercado, como reação exagerada às notícias e criação de uma bolha de preços, como no caso do Bitcoin.

Curiosamente, a formação extrapolativa de crenças também é frequentemente encontrada em experimentos de laboratório de tomada de decisão perceptual:as pessoas respondem mais rápido e com mais precisão aos estímulos sensoriais que continuam um padrão aparente, mesmo quando explicitamente informado de que a sequência é completamente aleatória. No estudo, Cary e eu usamos um design dentro da disciplina, onde cada participante participava de tarefas de tomada de decisão nos domínios econômico e perceptivo.

Nosso objetivo foi investigar se as pessoas usam um mecanismo computacional comum de formação de crenças ao tomar ambos os tipos de decisões. Este foi um teste de uma ideia de 16 anos do mencionado Robert Shiller, que escreveu em seu livro seminal “Exuberância Irracional”:

Descobrindo as origens do viés de decisão econômica usando julgamentos perceptivos

Na tarefa de tomada de decisão perceptiva (figura abaixo), pedimos aos participantes que tomassem uma série de decisões perceptivas. Cada rodada da tarefa começava com o aparecimento de uma cruz de fixação no meio da tela, que após 800 milissegundos foi substituído por um círculo ou um quadrado. A chance de ver qualquer uma das formas sempre foi de 50% e não dependeu da história. Os participantes tiveram que classificar a forma pressionando o botão "esquerdo" quando era um círculo, e “certo” quando era um quadrado. Eles recebiam dinheiro sempre que classificavam a forma com precisão, e quanto mais rápido eles fizeram isso.

Descobrimos que quando uma forma continuou uma "faixa" de formas semelhantes (por exemplo, um círculo apareceu após três outros círculos), os participantes eram mais propensos a classificá-lo corretamente, e também foram mais rápidos ao fazê-lo. Isso sugere que os participantes estavam implicitamente formando expectativas sobre a identidade do próximo estímulo com base em observações anteriores, apesar de ser explicitamente informado de que a sequência era aleatória.

Na tarefa econômica (figura abaixo), os participantes viram uma série de eventos que representaram “surpresas de desempenho” de uma empresa de capital aberto. Esses eventos podem ser "positivos" ou "negativos". Cada rodada, pedimos aos participantes que decidissem quanto estariam dispostos a pagar por uma ação que valeria US $ 100 se a próxima surpresa de desempenho fosse "positiva, ”Mas $ 0 se fosse negativo. Nesse caso, era ideal para eles pagar o valor em dólares que é igual à probabilidade de que (de acordo com a crença) a próxima surpresa de desempenho seria positiva. Os participantes não sabiam que a sequência real de surpresas de desempenho era completamente aleatória:a probabilidade real de ver uma surpresa positiva ou negativa era de 50% e não dependia de forma alguma do histórico.

Nesta tarefa, Cary e eu descobrimos que, após uma sequência de várias surpresas de desempenho "positivas", os participantes estavam dispostos a pagar mais pelo estoque, e quanto mais longa a seqüência foi, mais eles estavam dispostos a pagar. Depois de uma sequência de "surpresas negativas, eles estavam dispostos a pagar menos, e de novo, quanto mais longa a seqüência foi, menos eles estavam dispostos a pagar. Isso sugere que apenas os participantes estavam formando expectativas sobre o futuro com base em observações anteriores, e estavam fazendo isso de maneira semelhante à tarefa perceptiva.

Mais intrigantemente, encontramos uma correlação confiável entre o grau de crenças extrapolativas nas tarefas perceptivas e econômicas. Em outras palavras, pessoas que responderam de forma mais rápida e precisa a um "círculo" que precedeu uma série de outros círculos (em comparação com um "quadrado" que precedeu uma série de círculos), apesar de ser explicitamente informado de que as formas apareceram aleatoriamente, também estavam mais propensos a oferecer mais dinheiro por uma ação de uma empresa que teve uma série recente de surpresas de desempenho positivas

Conclusão

Nossas descobertas podem explicar parcialmente o padrão de preços no "experimento psicológico" de negociação de Bitcoin em 2017. À medida que o preço subia, mais e mais pessoas estavam ansiosas para comprar Bitcoin, pensando que o aumento vai continuar. O mesmo acontece hoje em dia, no mercado baixista de 2018-2019, conforme o volume de vendedores aumenta conforme o preço do Bitcoin cai - levando a um impulso negativo que não está relacionado ao valor fundamental da moeda.

Esses resultados iluminam as origens da formação extrapolativa de crenças na tomada de decisão econômica. Os humanos podem estar contando com processos automáticos de baixo nível que desempenham um papel na tomada de decisão perceptiva ao formar seus julgamentos econômicos. Se esse é o caso, a formação de crenças extrapolativas pode ser um processo cognitivo difícil de suprimir.