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Entscheidungsverhalten unter Risiko im Gruppen‐ und Geschlechterkontext
Eine experimentelle Analyse
Entscheidungsverhalten unter Risiko im Gruppen‐ und Geschlechterkontext
Eine experimentelle Analyse
AWG ‐ Austrian Working Group on Banking and Finance
Andrea EsslStefan Palan
27.11.2010
Überblick der PräsentationÜberblick der Präsentation
• Motivation
• Theoretische Hintergründe
• Forschungsfrage
• Experimentdesign und Problemstellungen
• Ergebnisse
• Fazit
MotivationMotivation
• Steigende Partizipation von Frauen am Arbeitsmarkt - vor allem in
Führungspositionen
• Steigende Relevanz von Gruppenentscheidungen
• Geschlechteraspekt in Gruppen
• „Teams take the better risks“ von Rockenbach, Sadrieh,
Mathauschek (2007)
– Erwartungsnutzentheorie nach von von Neumann und
Morgenstern
– Portfolio Selection Theory nach Markowitz
Motiv
atio
n
Erwartungsnutzentheorie (nach von Neumann und Morgenstern 1947)
Erwartungsnutzentheorie (nach von Neumann und Morgenstern 1947)
Erwartungsnutzentheorie nach von Neumann und Morgenstern
• Max. des Erwartungswerts des Nutzens
• von Neumann – Morgenstern - Erwartungsnutzenfunktion:
• Axiome der Erwartungsnutzentheorie:– Ordnungsaxiom– Stetigkeitsaxiom– Unabhängigkeitsaxiom– Invarianzaxiom
Th
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inte
rgrü
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Erwartungsnutzentheorie – Ergebnisse von Rockenbach, Sadrieh und Mathauschek (2007)
Erwartungsnutzentheorie – Ergebnisse von Rockenbach, Sadrieh und Mathauschek (2007)
• Verletzung gegen das Unabhängigkeitsaxioms
– Common Ratio Effect
• Verletzungen gegen das Invarianzaxiom
– Preference Reversal Effect
– Outcome Framing Effect
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Erwartungsnutzentheorie – Outcome Framing Effect:Beispiel
Erwartungsnutzentheorie – Outcome Framing Effect:Beispiel
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Anfangs-ausstattung
Option A Option B
Wahrscheinlichkeiten 50% 50% 100% 0%
Auszahlungen
Entsch. 1 4 4 0 2 0
8 4 6 0
Entsch. 2 8 0 -4 -2 0
8 4 6 0
Portfolio Selection Theory (nach Markowitz 1952)Portfolio Selection Theory (nach Markowitz 1952)
• Standardabweichung als ein Proxy für das Risiko = Risk
• Erwartungswert = Return
• Effizientes Portfolio (dominierendes Portfolio):
bei gleichem Return kleineres Risiko
bei gleichem Risiko höheren Return
bei höherem Return kleineres Risiko
Ein Portfolio ist genau dann effizient, wenn es kein
anderes Portfolio gibt, welches dieses dominiert.
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Portfolio Selection Theory – Ergebnisse von Rockenbach, Sadrieh und
Mathauschek (2007)
Portfolio Selection Theory – Ergebnisse von Rockenbach, Sadrieh und
Mathauschek (2007)
• 2 Lotterietypen:
Investor-Lotterien:
• Gruppen akkumulierten signifikant höhere
Erwartungswerte
Gambler-Lotterien:
• Gruppen agieren signifikant häufiger im Sinne des
Portfolio Selection Theory
Th
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Portfolio Selection Theory – Beispiele
Portfolio Selection Theory – Beispiele
Th
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tische H
inte
rgrü
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Investor-Lotterie Option A Option B
Wahrscheinlichkeiten 40% 60% 80% 20%
Auszahlungen 7 3 4 3,5
Erwartungswert 4,6 3,9
Standardabweichung 2,0 0,2
Gambler-Lotterie Option A Option B
Wahrscheinlichkeiten 30% 70% 80% 20%
Auszahlungen 7 2 4 3
Erwartungswert 3,5 3,8
Standardabweichung 2,3 0,4
FragestellungenFragestellungen
Wie wirken diverse
Geschlechterkompositionen in Gruppenentscheidungen auf:
– Outcome Framings und
– die Prinzipen der Portfolio Selection Theory?
Frageste
llungen
Das Experiment: Das DesignDas Experiment: Das Design
• 1. Phase: Cognitive Reflection Test
• 2. Phase: Risikoaversionstest nach Holt und Laury (2002)
• 3., 4. und 5. Phase: Outcome Framing Effekt und Risk-
Return-Prinzip
– 3. und 5. Phase (Individualphasen)
– 4. Phase (Gruppenphase)
– 10 Entscheidungen, davon:
• 4 Outcome Framing Effect
• 6 Portfolio Selection Theory
Experim
en
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n u
nd P
roble
mste
llung
Das Experiment: Das DesignDas Experiment: Das Design
• Wahlmechanismus Gruppenphase
– anonymer Abstimmungsprozess
• 1. Wahlgang
• bei Nichteinstimmigkeit 2. Wahlgang
• bei Nichteinstimmigkeit Prinzip der einfachen
Mehrheit
• nach jedem Wahlgang Wahlergebnismitteilung
Experim
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roble
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Das Experiment: Lottery-Choice Experiment
Das Experiment: Lottery-Choice Experiment.
Experim
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Das Experiment: Abgrenzung zu Rockenbach, Sadrieh und Mathauschek (2007) im Design
Das Experiment: Abgrenzung zu Rockenbach, Sadrieh und Mathauschek (2007) im Design
Experim
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Wesentlich Unterschiede im Experimentdesign
Rockenbach, Sadrieh und Mathauscheck
Essl und Palan
Fokus Gruppen- vs. Individual-
entscheidungen
Geschlechts-kompositionen in
Gruppen-entscheidungen
Gruppenentscheidungs-findungsprozess
Face-to-face Interaktion in der
Gruppe
Anonymer Wahlmechanismus
Experimentart Between-subject Within-subject
Outcome Framing Effect: Ergebnisse (1)
Outcome Framing Effect: Ergebnisse (1)
Erg
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Outcome Framing Effect:Ergebnisse (2)
Outcome Framing Effect:Ergebnisse (2)
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Outcome Framing Effect: Ergebnisse (3)
Outcome Framing Effect: Ergebnisse (3)
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Outcome Framing Effect: Ergebnisse (4)
Outcome Framing Effect: Ergebnisse (4)
Erg
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Portfolio Selection Theory: ErgebnissePortfolio Selection Theory: Ergebnisse
• Gruppen entscheiden sich signifikant häufiger als Individuen für
die risikobehaftete Lotterie in den Investorentscheidungen
(Phase 3 = 63 % vs. Phase 4 = 70 % ; p = 0,002)
• Im zweiten Wahlvorgang in Phase 4 wurden signifikant mehr
Erwartungswerte akkumuliert als im ersten
(EW 1=77 % vs. EW 2=84 %; p = 0,001)
• Weder in Gruppen- noch in Individualentscheidungen konnte ein
signifikanter Geschlechterunterschied beobachtet werden
Erg
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isse u
nd Fa
zit
Ergebnisse und Fazit Ergebnisse und Fazit
In diesem Experiment konnte gezeigt werden, dass
• OFE
– Individuen und Gruppen unterliegen dem Outcome Framing Effekt
– Subjekte, die immer in frauendom. Gruppen mitspielten agierten konsistenter
– Subjekte lernten
• Risk-Return-Prinzip
– Gruppen sammelten höhere EV (n. sig.) aber auch unter höherem Risiko (sig. zumin. bei Investor-Lotterien)
– Im zweiten Wahlvorgang wurden signifikant mehr Erwartungswerte akkumuliert
• demografische Merkmale, kognitive Fähigkeiten und Risikoeinstellungen spielten weder beim OFE noch beim Risk-Return-Prinzip eine Rolle
Erg
ebn
isse u
nd Fa
zit
FazitFazit
•Fokus der Analyse:
Einfluss des eigenen Geschlechts/Gruppengeschlechts auf die Entscheidung
•zukünftige Forschungsinhalte im Zusammenhang von Gruppenentscheidungen im Geschlechterkontext:
unter welchen Umständen haben Frauen und Männer gleiche bzw. unterschiedliche Risikopräferenzen
die Einstellungen gegenüber den Geschlechtern der Anderen
die Auswirkung verschiedener Gruppenentscheidungsprozesse
Erg
ebn
isse u
nd Fa
zit
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!
Ergebnisse (5)Ergebnisse (5)
Wer kumuliert höhere Erwartungswerte zu einem kleineren Risiko – frauendominierte, männerdominierte Gruppen oder Individuen?
Überblick - Durchschnittliche normalisierte EVIndividualphase1 Gruppenphase Individualphase 2
Gesamt Fraue
n
N=48
Männer
N=57
Gesamt frauen-
dom.
männer
- dom.
Frauen
/Männer
Gesamt Fraue
n
N=48
Männer
N=57
Alle Lott 0,79 0,80 0,79 0,82 0,86x 0,79# 0,82 0,80 0,82 0,77
Inv-Lott 0,85 0,84 0,87 0,90 0,83* 0,86a 1,03 0,87 0,85 0,89
Gam-Lott 0,73 0,76 0,71 0,74 0,81b 0,7c 0,69 0,72 0,79 0,65
x N=19, #N=24, aN=36,*N=25, bN=26, cN= 37
Überblick - Durchschnittliche normalisierte SDIndividualphase1 Gruppenphase Individualphase 2
Gesamt Fraue
n
N=48
Männer
N=57
Gesamt frauen-
dom.
männer
- dom.
Frauen
/Männer
Gesamt Fraue
n
N=48
Männer
N=57
Alle Lott 0,45 0,42 0,47 0,48 0,47x 0,53# 0,44 0,46 0,40 0,51
Inv-Lott 0,63 0,60 0,65 0,70 0,71* 0,73a 0,68 0,64 0,60 0,68
Gam-Lott 0,27 0,24 0,29 0,26 0,19b 0,27c 0,31 0,28 0,21 0,35x N=19, #N=24, aN=36,*N=25, bN=26, cN= 37
Erg
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Ergebnisse (8)Ergebnisse (8)
Vergleich der Phasen
Regression- Abhängige Variable: Differenz zwischen 6. und 4. Phase -Vergleich der Phasen- OFE
Modell Nicht standardisierte Koeffizienten
Standardisierte Koeffizienten
T Sig.nifikanz
B Standardfehler Beta
(Konstante)Differenz zwischen 5. und 4. Phase
,105 ,042 2,505 ,014
,406 ,094 ,392 4,329 ,000N =105, R2 = ,154
Regression - Abhängige Variable: Differenz zwischen 6. und 4. Phase - EV
Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte Koeffizienten
T Sig.
B Standardfehler Beta
(Konstante) -,080 ,069 -1,150 ,253
Differenz zwischen 5. und 4. Phase ,735 ,080 ,669 9,143 ,000N = 105, R2 = 0, 48
Regression -Abhängige Variable: Differenz zwischen 6. und 4. Phase – S.D.Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte
KoeffizientenT Sig.
B Standardfehler Beta(Konstante) ,144 ,133 1,08 ,283
Differenz zwischen 5. und 4. Phase ,621 ,086 ,581 7,25 ,000N = 105, R2 = 0,34
Ergebnisse (9)Ergebnisse (9)
Einfluss demografischer Merkmale
Log Regression (abhängige Variable = Konsistenzen)Regressions-koeffizient B
Standard-fehler
Wald df Sig. Exp(B)
Geschlecht(1=weiblich) ,184 ,588 ,098 1 ,754 1,202CRT 1,569 3 ,666
Risiko (Anzahl der Wahl “sichere Option) -,168 ,128 1,739 1 ,187 ,845
Studienjahre -,118 ,157 ,562 1 ,453 ,889Alter ,053 ,073 ,518 1 ,472 1,054Konstante -1,354 1,749 ,599 1 ,439 ,258
N =105, Nagelkerkes R2 = ,054
Regression: Abhängige Variable: EVModell Nicht standardisierte Koeffizienten Standardisierte
KoeffizientenT Sig.
B Standardfehler Beta(Konstante) 27,665 ,524 52,771 ,000
CRT ,094 ,067 ,141 1,394 ,166Master ,184 ,177 ,106 1,039 ,301
Anzahl der Wahl für die "sichere" Option ,024 ,036 ,067 ,659 ,512Alter -,024 ,021 -,124 -1,163 ,248
Geschlecht (1=weiblich) -,065 ,162 -,042 -,400 ,690
N =105, R2 = ,046
Ergebnisse (10)Ergebnisse (10)
Einfluss demografischer Merkmale
Regression: Abhängige Variable: S.D.
Modell Nicht standardisierte Koeffizienten
Standardisierte Koeffizienten
T Sig.
B Standardfehler Beta
(Konstante) 10,113 ,886 11,412 ,000
Geschlecht (1=weiblich) -,428 ,275 -,160 -1,559 ,122
CRT -,060 ,114 -,052 -,528 ,598
Anzahl der Wahl für die "sichere" Option
-,051 ,061 -,083 -,838 ,404
Alter ,016 ,035 ,047 ,453 ,651
Master ,776 ,299 ,258 2,594 ,011
N =105, R2 = ,097
Ergebnisse (11)Ergebnisse (11)
Analyse des Wahlprozess
Einstimmigkeiten bei den Wahlen (1.
Wahlvorgang)
Anzahl Optionswechsel
Investor-Lotterien 57,8% 15,8%
Gambler-Lotterien 44,8% 17,8%
OFE 42,9% 17,9%
Ergebnisse (12)Ergebnisse (12)
Ergebnisse (13)Ergebnisse (13)
OFE hypothetische Regeln 1. Wahlvorgang 2. Wahlvorgang
Einstimmig Konsistenz 7% 11%
Mehrheit Konsistenz 44% 37%
Minderheit Konsistenz 91% 91%
Veto gegen Inkonsistenz 91% 91%
hypothetische
Reglen
1. Wahlvorgang 2. Wahlvorgang
Investor Gambler Zusammen Investor Gambler Zusammen
Einstimmig maxEV 57% 41% 49% 70% 54% 62%
Mehrheit max EV 93% 74% 84% 90% 77% 84%
Minderheit max EV 99% 96% 98% 99% 96% 98%
Excess Risk Vetoing 93% 96% 95% 90% 96% 93%