¿Cuál es la diferencia entre riesgo, incertidumbre y ambigüedad?

Estoy tratando de precisar la diferencia entre riesgo, incertidumbre y ambigüedad.

Según tengo entendido, cuando los economistas del comportamiento hablan de la elección bajo incertidumbre, se refieren a la elección cuando los agentes enfrentan riesgo (distribución de probabilidad conocida en un rango de resultados) versus ambigüedad (distribución de probabilidad desconocida). Por lo tanto, la incertidumbre es un concepto general que se puede dividir en riesgo y ambigüedad. Ver, por ejemplo, Dannenberg et al (2014) .

También entiendo que hay un debate sobre el significado de estos términos que se remontan a Knight (1921) y Ellsberg (1961). ¿Hay alguna definición competitiva para la anterior?

Aquí hay una formalización teórica de decisión de sus definiciones.

$X$$\Delta(X)$$X$. Por ejemplo, se le puede pedir al tomador de decisiones que forme preferencias entre la lotería que le ofrece una manzana con probabilidad 0.3 y una naranja con probabilidad 0.7, y la lotería que le ofrece una manzana con probabilidad 0.5 y una naranja con probabilidad 0.5. El resultado estándar en esa área (teorema de von Neumann-Morgenstern) ofrece una representación que identifica la actitud del agente hacia el riesgo objetivo (su función de utilidad), mientras que las probabilidades se dan como una primitiva del modelo.

$X$$S$$f:S \rightarrow X$$S$$X$. Por ejemplo, se le puede pedir al tomador de decisiones que forme preferencias entre el acto que le ofrece una manzana si Novak Djokovic gana el Abierto de Australia 2017 y una naranja si no, y la lotería que le ofrece una manzana si Andy Murray gana el Abierto de Australia 2017 y una naranja de lo contrario. El resultado estándar en esa área (teorema de von Neumann-Morgenstern) ofrece una representación que identifica las creencias probabilísticas del agente con respecto a los estados y su actitud hacia el riesgo (su función de utilidad).

$X$$f:S \rightarrow \Delta(X)$$S$

Observe que las definiciones de riesgo objetivo y ambigüedad son, en cierta medida, subjetivas. El hecho de que el riesgo se llame "objetivo" se basa en gran medida en el supuesto de que el tomador de decisiones está de acuerdo con el modelo de probabilidad subyacente. Por ejemplo, si observa el resultado de un lanzamiento de moneda, podría creer que las caras suceden con una probabilidad objetiva de 0.5. Está implícitamente impuesto en la teoría de que el tomador de decisiones está de acuerdo con esta afirmación.

Con respecto a la ambigüedad, usted mismo podría creer que el acto "recibir una manzana si Novak Djokovic gana el Abierto de Australia 2017" es muy ambiguo porque no tiene idea de cómo calcular una probabilidad subjetiva para este evento. Dicho esto, otro tomador de decisiones podría creer con mucha confianza que Djokovic tiene un 74% de posibilidades de ganar el torneo, en cuyo caso no percibe este acto como ambiguo en absoluto. La ambigüedad es una noción subjetiva, dada por las preferencias y el comportamiento de las personas y no por la situación de elección en sí.

Hasta ahora no ha recibido respuesta a su última pregunta, sobre la visión de Knight y otros sobre el riesgo y la incertidumbre. De hecho, hay una distinción bastante radical entre la visión de incertidumbre en Knight (y Keynes) y la presentada en la respuesta de Oliv.

En resumen, según Knight (1921), el riesgo se refiere a situaciones en las que la clasificación de estados, eventos o alternativas es objetiva y conocida, y sus probabilidades pueden determinarse objetivamente. Por ejemplo, en el contexto de una póliza de seguro de vivienda, los eventos podrían ser "incendio de vivienda" o "incendio de vivienda", cuyas probabilidades pueden afirmarse más o menos objetivamente, en función de las características de la vivienda / entorno / individual.

Por el contrario, para Knight la incertidumbre surge de "la imposibilidad de una clasificación exhaustiva de los estados" ( Langlois y Cosgel 1993 , p.459). Por lo tanto, independientemente de si las probabilidades de los eventos son objetivas o subjetivas , la naturaleza / economía puede ser tan compleja que simplemente no se conocen todos los estados posibles. Como tal, cualquier categorización de eventos utilizada para predecir el futuro se basa en la intuición y el juicio , por lo que es subjetiva.

Keynes comparte esta visión de la incertidumbre, y es esencial en su teoría de los "espíritus animales". Precisamente porque el futuro es desconocido, no solo en la probabilidad de eventos, sino también en el rango de eventos que podrían ocurrir, las expectativas en las decisiones de inversión no son solo una cuestión de cálculo matemático. Como dijo Keynes, las decisiones de invertir se toman "como resultado de los espíritus animales - de un impulso espontáneo de acción en lugar de inacción, y no como el resultado de un promedio ponderado de beneficios cuantitativos multiplicado por probabilidades cuantitativas " (Keynes 2008 [1936] : 144, el énfasis es mío). Curiosamente, el enfoque resaltado en cursiva es lo que Oliv describe en su respuesta, y la base de gran parte de la teoría neoclásica de inversión bajo incertidumbre.

Entre los círculos poskeynesianos, esta incertidumbre se denomina "incertidumbre radical, fundamental u ontológica", en contraste con la visión neoclásica de la incertidumbre descrita en la respuesta de Oliv, que a veces se denomina "incertidumbre epistemológica". Por ejemplo, ver aquí .

Finalmente, con respecto a la ambigüedad, que yo sepa, ese concepto no se usa en la literatura temprana sobre este tema.

Oliv, creo que a lo que te refieres en este párrafo:

El marco habitual para hablar de ambigüedad es la situación en la que un tomador de decisiones expresa preferencias sobre actos inciertos. Formalmente, si es un espacio de premio y es un espacio de estado, los actos son mapeos de a. Por ejemplo, se le puede pedir al tomador de decisiones que forme preferencias entre el acto que le ofrece una manzana si Novak Djokovic gana el Abierto de Australia 2017 y una naranja si no, y la lotería que le ofrece una manzana si Andy Murray gana el Abierto de Australia 2017 y una naranja de lo contrario. El resultado estándar en esa área (teorema de von Neumann-Morgenstern) ofrece una representación que identifica las creencias probabilísticas del agente con respecto a los estados y su actitud hacia el riesgo (su función de utilidad).

Es el mundo subjetivo puro de Savage, como se presenta en Savage "Fundamentos de Estadística".

Mi interpretación de los términos son:

$\Rightarrow$

Incertidumbre : toma de decisiones con probabilidades subjetivas . Esto significa que dado un evento, dos personas pueden tener diferentes creencias probabilísticas sobre el mismo, donde ninguna puede convencer a la otra de la superioridad de su propia evaluación probabilística. En este caso, la primitiva de los problemas de decisión es solo la relación de preferencia (las creencias se derivan de ella). El modelo estándar es la utilidad esperada subjetiva subjetiva

Mezcla de ambos : aquí es donde Anscombe Aumann entra en escena. Axiomatizan una preferencia funcional donde están presentes las probabilidades subjetivas y objetivas . En su representación, el tomador de decisiones tiene una doble expectativa (sobre loterías y sobre estados del mundo)

Ambigüedad : ahora, los escenarios ambiguos son aquellos en los que el tomador de decisiones no tiene suficiente información para estar completamente seguro de que su creencia (única) es la correcta. Citando a Cerreia Vioglio et.al "Ambigüedad y estadísticas robustas",

La ambigüedad se refiere al caso en que un DM no tiene información suficiente para cuantificar a través de una única distribución de probabilidad la naturaleza estocástica del problema que enfrenta "

$[ x\%, y\%]$

$f:S \rightarrow X$$f:S \rightarrow \Delta (X)$

• Riesgo  : la probabilidad de estar expuesto a una pérdida o daño
• Incertidumbre  : el estado de no estar seguro de algo
• Ambigüedad  : falta de claridad en virtud de tener más de un significado

Hablemos de los términos laicos.

La ambigüedad es la falta de contexto explícito. A un cocinero se le dan harinas, huevos, azúcar, sal, especias. Si le pide al cocinero que "haga comida con ella", esto es ambigüedad.

La incertidumbre es resultados aleatorios causados ​​por instrucción / dirección ambigua. Por ejemplo, utilice las instrucciones ambiguas anteriores, los resultados pueden ser pasta, pasteles, galletas, carbón, etc. El resultado es "incierto".

El riesgo es todo posible tangible accesible "mal" resultado / eventos por probabilidades asociadas a actividades específicas, depende del contexto.
Por ejemplo, cuando yace en el suelo plano, sus posibilidades de caer son bajas. Pero eso no significa que no puedas caer: ¿qué pasa si la tierra debajo de ti se rompe debido a un terremoto? (guiños)