Matemáticas para finanzas irracionales: una aproximación a los sesgos en la toma de decisiones financieras.

• Autores: Julián Llorent Jurado, Mª Carmen Melgar Hiraldo , José Antonio Ordaz Sanz, Flor María Guerrero Casas
• Localización: Anales de ASEPUMA, ISSN-e 2171-892X, Nº. 27, 2019
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Los psicólogos Tversky y Kahneman en su teoría prospectiva, merecedora del premio Nobel de Economía en 2002, concluían que los individuos son aversos al riesgo cuando se trata de ganancias, mientras que son buscadores de riesgos ante situaciones de pérdidas. Esto se debe a que el miedo a las pérdidas actúa de manera emocional y no racional. Matemáticamente ellos postulaban la existencia de dos funciones en la toma de decisiones, la función de valor y la de ponderación, desarrollando una aproximación a la función de utilidad diferente a la de la utilidad esperada de la teoría clásica desarrollada por Bernoulli. Bajo este enfoque, la ponderación de la decisión no viene dada por una probabilidad racional, sino por la percepción de probabilidad de ocurrencia de los eventos, sobre los cuales pueden aparecer sesgos. En este trabajo se presenta una aproximación a los sesgos más comunes en la toma de decisiones financieras y cómo el uso de la heurística en las matemáticas puede llevar a elecciones no racionales.

  • English

    The psychologists Tversky and Kahneman in their prospect theory, deserving for Economics Nobel Prize in 2002, found individuals are risk averse to profits situations, but they are risk seekers in losses events. This happens because the fear of loss acts emotionally and not rationally. Mathematically they postulated the existence of two functions in decision-making, the value function and the weighting function, developing an approximation to the utility function different from classical theory of the expected utility stated by Bernoulli. Under this approach, the weighting of the decision is not given by a rational probability but by the perception of probability of occurrence of events, on which biases may appear. This paper presents an approach to the most common biases in financial decision making and how the use of heuristics in mathematics can lead to non-rational choices.

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