Quando il gioco si fa incerto, i professori cominciano a giocare

Simone Cerreia-Vioglio, Fabio Maccheroni e Massimo Marinacci (Dipartimento di Scienze delle Decisioni) con Luigi Montrucchio (Università di Torino) nel paper Uncertainty Averse Preferences (Journal of Economic Theory, Vol. 146, Issue 4, July 2011, pages 1275-1330, doi: 10.1016/j.jet.2011.05.006) propongono un modello che unifica gli esistenti modelli di decisione sotto incertezza e che esibiscono avversione all'incertezza stessa. I quattro autori dimostrano che tali modelli differiscono nella specificazione di un indice di incertezza da loro proposto.

Gli individui ogni giorno compiono scelte i cui risultati sono aleatori. Un esempio ovvio sono le scelte finanziarie. L'aleatorietà è meglio compresa se categorizzata in due differenti tipologie: rischio e incertezza. Rischio si riferisce a una situazione nella quale la probabilità delle conseguenze derivanti da una scelta è ben compresa e l'aleatorietà è quindi misurabile. Una scommessa su un numero di una roulette è l'esempio più semplice di tale aleatorietà. D'altro canto, il termine incertezza si riferisce ad una fonte di aleatorietà che non è completamente compresa dal decisore o che non è misurabile tramite una probabilità. Ciò si traduce nell'assenza di una distribuzione di probabilità che governi le realizzazioni. Una scommessa su una corsa di cavalli è l'esempio più cogente per questo tipo di aleatorietà.

I primi lavori in economia si sono concentrati su situazioni di scelta sotto rischio. Tuttavia, lo studio di condizioni di scelta sotto incertezza ha ricoperto un ruolo fondamentale nella recente teoria delle decisioni e nelle sue applicazioni in economia e finanza. Ciò è dovuto al fatto che la maggior parte delle scelte economiche si svolge sotto condizioni di incertezza. Inoltre, le teorie di scelta sotto rischio si sono dimostrate insufficienti nello spiegare importanti fenomeni economici e finanziari, quali per esempio l'equity premium puzzle. La problematica sollevata dall'equity premium puzzle si riferisce al fatto che se i decisori conoscessero la vera distribuzione di probabilità dei rendimenti azionari le loro scelte e gli extra rendimenti osservati sul mercato azionario rispetto ai titoli di stato sarebbero giustificati da un'avversione al rischio non riscontrata nei dati. Pertanto alcuni ricercatori hanno giustificato questi extra rendimenti come derivanti da avversione all'incertezza, ovvero derivanti da un'avversione al non conoscere la probabilità degli eventi sui mercati azionari.

Negli ultimi venticinque anni, diversi criteri di decisione sono stati introdotti e assiomatizzati per spiegare il comportamento degli individui in condizione di incertezza. Un gran numero di questi criteri condivide due ipotesi cardine: monotonia (preferenza per conseguenze migliori in ogni stato del mondo) e avversione all'incertezza (attitudine alla diversificazione). Tuttavia, fino ad ora, è mancato un modello comune che potesse spiegare i modelli esistenti come appartenenti ad un'unica grande classe. Cerreia-Vioglio Maccheroni, Marinacci e Montrucchio forniscono tale modello. Gli autori in questo lavoro mostrano come preferenze che esibiscanomonotonia e avversione all'incertezza corrispondano ad un criterio decisionistico basato su un indice di avversione all'incertezza, un indice di avversione al rischio, e una regola di aggregazione pessimistica. Inoltre, tale lavoro mostra come ogni modello, finora sviluppato, che soddisfi le ipotesi prima menzionate, corrisponda ad una precisa specificazione dell'indice di incertezza proposto dagli autori.