プロスペクト理論

プロスペクト理論は、行動経済学、判断、意思決定に関する理論であり、 1979年にダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーによって開発されました。 ^{[ 1 ]}この理論は、カーネマンに2002年のノーベル経済学賞を授与する決定において引用されました。^{[ 2 ]}

統制された研究の結果に基づいて、個人が損失と利益の見通しを非対称的に評価する方法を説明します（損失回避を参照）。たとえば、一部の個人にとって、1,000ドルを失うことによる苦痛は、2,000ドルを得る喜びによってのみ補償される可能性があります。最終的な富ではなく、利益と損失に基づいて定義された価値関数と、個人が小さな確率を過大評価し、大きな確率を過小評価する傾向を反映する確率重み付け関数を導入します。^{[ 3 ]}したがって、期待効用理論（完全に合理的なエージェントが行うであろう決定をモデル化したもの）とは対照的に、プロスペクト理論は人々の実際の行動を説明することを目的としています。

この理論の当初の定式化では、「プロスペクト」という用語は宝くじの予測可能な結果を​​指していた。しかし、プロスペクト理論は他の形態の行動や意思決定の予測にも応用できる。

プロスペクト理論は、 1944年にジョン・フォン・ノイマンとオスカー・モルゲンシュテルンによって提唱された期待効用理論に異議を唱えるものであり、実験的手法を用いて構築された最初の経済理論の一つである。

それ以来、行動経済学と行動ファイナンスにおいて最も影響力のある枠組みの1つとなり、リスクと不確実性の下での意思決定に関する研究を再構築してきた。^{[ 4 ]}

1976年に経済学者のリチャード・セイラーが受け取った草稿では、「プロスペクト理論」の代わりに「価値理論」という用語が使われていた。その後、カーネマンとトベルスキーは、混乱を避けるためにタイトルを「プロスペクト理論」に変更した。カーネマンによれば、新しいタイトルは「意味がない」ものだった。^{[ 5 ]}

プロスペクト理論は、1970年代にカーネマンとトベルスキーが行ったヒューリスティクスと認知バイアスに関する先行研究から生まれたもので、不確実性下での合理的な選択予測からの体系的な逸脱を記録した。^{[ 6 ]}プロスペクト理論は、1979年のEconometrica誌の論文で、リスク下での意思決定に関する期待効用理論の記述的な代替案としてカーネマンとトベルスキーによって紹介された。^{[ 7 ]}

この理論は後に1992年に累積プロスペクト理論の開発によって改良され、複数の結果を伴う不確実な見通しに対応できるように元のモデルを拡張し、最初の定式化の技術的な限界に対処した。^{[ 8 ]}

その影響力は1980年代と1990年代に急速に拡大し、特に行動ファイナンスの分野で顕著で、標準モデルでは説明が困難な資産価格や投資家行動の異常現象を説明するための枠組みを提供した。^{[ 9 ]}

2002年にカーネマンが経済学に心理学的洞察を取り入れた業績でノーベル経済学賞を受賞したことで、プロスペクト理論は主流経済学における地位をさらに確固たるものにした。^{[ 10 ]}

プロスペクト理論の中心的な要素は損失回避であり、エージェントは同等の利益よりも損失をより強く感じるという観察である。この理論は、人々が現在の個々の状況に関するある「中立的な」参照点に対して、利益と損失の効用を評価するという考えに基づいている。したがって、固定された期待効用を合理的に最大化するのではなく、価値決定は効用の絶対的な尺度に従うのではなく、現在の中立的な状況に対して行われる。^{[ 11 ] [ 12 ]}

プロスペクト理論では、結果は絶対的なものではなく基準点との相対的な関係で評価される。これは参照依存性と呼ばれる特徴であり、同じ結果でも状況によって認識が異なる理由を説明するのに役立つ。^{[ 13 ]}

2つの選択肢シナリオを考えてみましょう。

1. 450ドルを獲得できる確率は100％、1000ドルを獲得できる確率は50％
2. 500ドルを失う確率が100％、または1100ドルを失う確率が50％

エージェント個人の効用は金額に比例すると仮定される（例えば、1000ドルは500ドルの2倍の効用を持つ）。プロスペクト理論は次のように示唆している。

• 利益につながるリスクのある選択に直面した場合、エージェントはリスク回避的であり、期待効用が低い特定の結果を好む（つまり、価値関数は凹関数である）。
  • この例では、リスクを伴う利益の期待効用の方が高いにもかかわらず、エージェントは確実な450ドルを選択するだろう。
• 損失につながるリスクの高い選択に直面した場合、エージェントはリスク志向であり、期待効用は低いものの損失を回避できる可能性のある結果を好む（つまり、価値関数は凸関数である）。
  • エージェントは、期待効用は低いものの、1100ドルを失う可能性が50％ある方を選択するだろう。なぜなら、全く損失を被らない可能性もあるからだ。

これらの2つの例は、効用を最大化する選択のみを導く期待効用理論と矛盾する。また、利得の凹性と損失の凸性は、利得または損失の増加に伴って限界効用が逓減することを意味する。言い換えれば、お金持ちの人は、お金持ちの人よりも、一定額の利得に対する欲求（および一定額の損失に対する嫌悪感）が低いということである。

この理論は、人々が確率の低い事象に過剰な重み付けをし、確率の高い事象に不十分な重み付けをする傾向があるという観察に基づいた、第二の概念へと続いています。例えば、人は無意識のうちに、確率が99%の結果を95%であるかのように扱い、確率が1%の結果を5%であるかのように扱うことがあります。確率の過​​小評価と過大評価は、確率の過小評価と過大評価とは重要な点で異なり、後者は過信効果などで見られる別のタイプの認知バイアスです。

この理論では、意思決定プロセスを2つの段階で説明しています。^{[ 1 ]}

• 編集と呼ばれる初期段階では、意思決定の結果は、あるヒューリスティックに従って順序付けられます。具体的には、人々はどの結果を同等とみなすかを決定し、基準点を設定し、より小さな結果を損失、より大きな結果を利益とみなします。編集段階の目的は、あらゆるフレーミング効果を軽減することです。^{[ 14 ]}また、連続する確率をまとめて扱うのではなく、しばしば個別に扱うという個人の傾向から生じる孤立効果を解消することも目的としています。編集プロセスは、符号化、組み合わせ、分離、キャンセル、単純化、優位性の検出から構成されていると考えることができます。
• その後の評価段階では、人々は潜在的な結果とそのそれぞれの確率に基づいて価値（効用）を計算し、より高い効用を持つ選択肢を選ぶかのように行動する。

カーネマンとトベルスキーが評価段階で仮定する公式は、（最も単純な形では）次のようになる。

${\displaystyle V=\sum _{i=1}^{n}\pi (p_{i})\nu (x_{i})}$

どこ${\displaystyle V}$これは、意思決定を行う個人にとっての結果の全体的なまたは期待される効用であり、${\displaystyle x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n}}$潜在的な結果と${\displaystyle p_{1},p_{2},\dots ,p_{n}}$それぞれの確率と${\displaystyle \nu }$は、結果に値を割り当てる関数です。基準点を通る価値関数はS字型で非対称です。損失は利益よりも苦痛が大きく（つまり、損失回避があります）、これは期待効用理論とは異なります。期待効用理論では、合理的な主体は基準点に無関心であり、損失と利益の結果がどのように表現されるかを気にしません。${\displaystyle \pi }$は確率重み付け関数であり、人々は確率の低い事象には過剰反応する傾向があるが、確率の高い事象には過小反応する傾向があるという考え方を捉えている。${\displaystyle (x,p;y,q)}$結果を伴う見込みを表す${\displaystyle x}$確率で${\displaystyle p}$そして結果${\displaystyle y}$確率で${\displaystyle q}$確率的には何もありません${\displaystyle 1-pq}$。 もし${\displaystyle (x,p;y,q)}$定期的な見込み客（つまり、${\displaystyle p+q<1}$、 または ${\displaystyle x\geq 0\geq y}$、 または${\displaystyle x\leq 0\leq y}$）、 それから：

${\displaystyle V(x,p;y,q)=\pi (p)\nu (x)+\pi (q)\nu (y)}$

しかし、もし${\displaystyle p+q=1}$そしてどちらか${\displaystyle x>y>0}$または${\displaystyle x<y<0}$、 それから：

${\displaystyle V(x,p;y,q)=\nu (y)+\pi (p)\left[\nu (x)-\nu (y)\right]}$

最初の式から、次のことが推測できる。${\displaystyle \nu (y)+\nu (-y)>\nu (x)+\nu (-x)}$そして${\displaystyle \nu (-y)+\nu (-x)>\nu (x)+\nu (-x)}$価値関数は、基準点からの偏差に基づいて定義され、一般的に利得に対しては凹関数、損失に対しては凸関数であり、損失に対する傾きは利得に対する傾きよりも急である。${\displaystyle (x,p)}$と同等${\displaystyle (y,pq)}$それから${\displaystyle (x,pr)}$は好まれない${\displaystyle (y,pqr)}$しかし、最初の式から次のことが導かれる。${\displaystyle \pi (p)\nu (x)+\pi (pq)\nu (y)=\pi (pq)\nu (y)}$これは、${\displaystyle \pi (pr)\nu (x)\leq \pi (pqr)\nu (y)}$、 したがって：

$\displaystyle {\frac {\pi \left(pq\right)}{\pi \left(p\right)}}\leq {\frac {\pi \left(pqr\right)}{\pi \left(pr\right)}}}$

これは、確率の比率が一定の場合、確率が低いほど決定の重みは1に近くなり、確率が高いほど重みは1に近くなることを意味します。プロスペクト理論では、${\displaystyle \pi }$は決して線形ではない。${\displaystyle x>y>0}$、${\displaystyle p>p'}$そして${\displaystyle p+q=p'+q'<1,}$見通し${\displaystyle (x,p';y,q)}$見込み客を支配する${\displaystyle (x,p';y,q')}$つまり、${\displaystyle \pi (p)\nu (x)+\pi (q)\nu (y)>\pi (p')\nu (x)+\pi (q')\nu (y)}$、 したがって：

$\displaystyle {\frac {\pi \left(p\right)-\pi (p')}{\pi \left(q'\right)-\pi \left(q\right)}}\leq {\frac {\nu \left(y\right)}{\nu \left(x\right)}}}$

として${\displaystyle y\rightarrow x}$、${\displaystyle \pi (p)-\pi (p')\rightarrow \pi (q')-\pi (q)}$しかし、${\displaystyle p-p'=q'-q}$それは、${\displaystyle \pi }$線形である必要がありますが、編集段階で排除されるため、支配される選択肢は評価段階に持ち込まれます。プロスペクト理論では直接的な支配違反は発生しませんが、プロスペクトAがBを支配し、BがCを支配し、CがAを支配することは可能です。

価値関数は通常、利益に対しては凹型、損失に対しては凸型であり、損失に対する傾きは一般的に利益に対する傾きよりも急である。これらの幾何学的特性は、利益に対するリスク回避と損失に対するリスク志向を示し、それによって損失回避を特徴づける。これらの特性は、実験的観察から帰納的に導き出された。価値関数の特性に関する最初の純粋に演繹的な数学的証明は、数十年を経て提示された。証明^{[ 15 ]}は、偏微分方程式（PDE）を使用して、S字型の損失回避的価値関数の第一原理からの導出を示している。${\displaystyle \beta ^{2}U_{xx}=U_{yy}}$これは、経験則を解明するためのミクロ的基礎を提供する。

プロスペクト理論の適用方法を見るために、保険を購入するという意思決定を考えてみましょう。保険対象リスクの発生確率は1%、潜在的な損失額は1,000ドル、保険料は15ドルとします。プロスペクト理論を適用する場合、まず基準点を設定する必要があります。これは現在の資産額、または最悪のケース（1,000ドルの損失）のいずれかになります。現在の資産額を基準点とした場合、意思決定は以下のいずれかになります。

1. 保険料として15ドルを支払うと、見込み効用は${\displaystyle v(-15)}$、

または

2. 0ドル（確率99%）または-1,000ドル（確率1%）の可能性のある結果を持つ宝くじに参加し、その結果得られる見込み効用は${\displaystyle \pi (0.01)\times v(-1000)+\pi (0.99)\times v(0)=\pi (0.01)\times v(-1000)}$。

プロスペクト理論によれば、

• ${\displaystyle \pi (0.01)>0.01}$なぜなら、低い確率は通常、過大評価されるからである。
• ${\displaystyle v(-15)/v(-1000)>0.015}$損失における価値関数の凸性によって。

比較対象は${\displaystyle \pi (0.01)}$そして${\displaystyle v(-15)/v(-1000)}$すぐには明らかではない。しかし、一般的な価値関数と重み付け関数では、${\displaystyle \pi (0.01)>v(-15)/v(-1000)}$、したがって${\displaystyle \pi (0.01)\times v(-1000)<v(-15)}$つまり、小さな確率を強く過大評価すると、凸性の効果を打ち消す可能性が高い。${\displaystyle v}$損失を抑えることで、保険の魅力を高めている。

フレームを-$1,000に設定すると、次の選択肢があります。${\displaystyle v(985)}$そして${\displaystyle \pi (0.99)\times v(1000)}$この場合、利益における価値関数の凹性や高確率の過小評価も、保険を購入することへの選好につながる可能性がある。

小さな確率の過大評価と価値関数の凹凸の相互作用により、いわゆるリスク態度の4つのパターンが導き出されます。^{[ 16 ]}利益の確率が中程度または損失の確率が小さい場合はリスク回避行動、損失の確率が中程度または利益の確率が小さい場合はリスク志向行動。

以下に、リスク態度の4つのパターンの例を示します。各象限の最初の項目は、見込みの例を示しています（例：10,000ドルを獲得する確率が95%であれば、高い確率であり利益となります）。象限の2番目の項目は、見込みが引き起こす可能性のある中心的な感情を示しています。3番目の項目は、それぞれの見込みに対してほとんどの人がどのように行動するかを示しています（リスク回避型またはリスク志向型）。4番目の項目は、民事訴訟の和解に関する話し合いにおける潜在的な被告と原告の予想される態度を示しています。^{[ 17 ]}

確率の歪みとは、人々が一般的に確率の値を0から1の間で一様に捉えていないという点です。低い確率は過大評価されている（つまり、確率の結果を過度に気にしている）と言われ、中程度から高い確率は過小評価されている（つまり、確率の結果をあまり気にしていない）と言われます。確率が過大評価から過小評価に変わる正確なポイントは任意ですが、考慮すべき良いポイントは確率 =  0.33です。人は確率 =  0.01を確率 =  0よりもはるかに高く評価します（確率 =  0.01は過大評価されていると言われます）。しかし、人は確率 =  0.4と確率 = 0.5をほぼ同じ値として捉えます。また、確率= 0.99 の値は、確実なことである確率= 1の値よりもはるかに小さいです（確率= 0.99は過小評価されています）。確率の歪みをもう少し詳しく見てみると、π ( p ) + π (1 − p ) < 1 となります (ここでπ ( p ) はプロスペクト理論における確率です)。^{[ 18 ]}            

近視眼的損失回避（MLA）は、プロスペクト理論から派生した概念で、人間が短期的な損失と利益に焦点を当て、長期的な損失と利益よりもそれらを重視する自然な傾向を指します。このバイアスは、個人が長期的な利益の獲得よりも目先の損失の回避に注力してしまうため、一見すると意思決定の質を低下させる可能性があります。

近視眼的な損失回避を調べた大規模な研究が、1997年にGneezyとPottersによって行われた。[9] この研究では、参加者はコインの着地に賭けるか、全く賭けないかを選択できる単純な賭けゲームに参加した。参加者には一定額のお金が与えられ、一連のラウンドで収益を最大化するという課題が与えられた。

研究結果によると、参加者は前のラウンドで負けた直後に賭けをする傾向が強く、前のラウンドで勝った直後に賭けを避ける傾向が強かった。この行動は近視眼的な損失回避理論と一致しており、参加者は研究期間全体の収益よりも短期的な利益と損失を重視していたと考えられる。

さらに、調査結果から、研究開始時に高額の資金を与えられた参加者は、少額の資金を与えられた参加者よりもリスク回避傾向が強いことが明らかになった。この観察結果は、プロスペクト理論によって予測される、資産の変化に対する感度の低下という概念を裏付けるものである。

グニージーとポッターズによるこの研究は、近視眼的な損失回避の存在を強調し、このバイアスがいかに最適とは言えない意思決定につながるかを明らかにしている。プロスペクト理論と近視眼的な損失回避が意思決定にどのように影響するかを分析することで、研究者や政策立案者は、人々がより情報に基づいた選択を行い、長期的な目標を達成できるよう支援する介入策を策定することができる。

投資判断に関して言えば、近視眼的な損失回避は、より保守的なアプローチの投資判断につながる可能性があります。たとえば、投資家は株式ポートフォリオの株価の下落に過剰反応する可能性があり、それが利益損失への恐怖と不安を引き起こします。投資家のこの反応は、株式の売却による利益損失につながる可能性があります。^{[ 1 ]}行動ファイナンスの研究では、このパターンを分析し、短期的な損失のリスクがブローカーに影響を与える可能性があるため、市場で高収益の選択肢を避ける傾向があることを観察しました。

著名な行動経済学者であるベナルツィとセイラーはこの概念を分析し、「株式プレミアムの謎」と呼んだ。^{[ 2 ]}この謎は、過去の統計で見ると、株式は長期間にわたって債券よりも利益を上回っているという事実を指している。さらに興味深いことに、彼らは、新しい投資家は債券よりも株式を重視する傾向がないことを指摘した。ベナルツィとセイラーはこの現象を、若い投資家が株式を重視しないことによる近視眼的な損失回避と関連付けている。若い投資家は、市場のわずかな下落で株式を手放す傾向があるためである。

この行動は市場の予測可能性を低下させる可能性があります。投資家が短期的な損失を補うために株式を売却すると、経済の落ち込みを増幅させる波及効果が生じる可能性があります。市場の下落に大きく影響された投資家が株式を売却すると、大量売却によって増加した株式数がさらに価格を下落させます。この仮想的な投資家集団は株価の下落に反応して売却し、結果として株価全体が下落する可能性があります。この「投資家の不安」という概念は、長期的な利益の可能性に関係なく、安全上の理由から投資を売却したいという欲求を強調する可能性があります。この絶え間ない市場の変動は、市場の安定性と直接関係しています。

この効果の一例は、2008年の金融危機のような経済危機の際に見られ、パニックによる売り浴びせが市場の安定性に大きな影響を与えた。大不況以前の期間には、「米国の住宅市場の活動は10年間拡大し、2006年にピークを迎えた^{[ 11 ]}」が、2007年に停止した。2008年以前の傾向が住宅ローン価格の下落を示唆していたため、不動産投資家は迅速に反応した。住宅ローン担保証券の大量売却は、信用市場や株式市場を含む他の市場でも同様の不安定さを引き起こした。

プロスペクト理論は強力な記述力を持つにもかかわらず、理論的、経験的、心理学的な様々な批判を受けており、それがその後の拡張や代替モデルを生み出す動機となっている。^{[ 9 ]}

プロスペクト理論の原型では、一次確率優位性の違反が生じました。つまり、プロスペクトAは、すべてのxの値に対してプロスペクトBの下で値x以上を受け取る確率がプロスペクトAの下での確率と少なくとも同程度であり、xのある値に対してはプロスペクトBよりも高い場合でも、プロスペクトBよりも好まれる可能性があります。後の理論的改良によりこの問題は克服されましたが、選好に非推移性を導入するという代償を伴いました。累積プロスペクト理論と呼ばれる改訂版では、順位依存期待効用理論から導出された確率重み付け関数を使用することでこの問題を克服しました。累積プロスペクト理論は、無限に多くの結果、あるいは連続的な結果（例えば、結果が任意の実数である場合）にも使用できます。これらの問題を（古典的な）プロスペクト理論の枠組み内で克服するための代替ソリューションも提案されています。^{[ 36 ]}

これらの制約により、プロスペクト理論の記述的洞察を維持しつつ、形式的な一貫性と適用可能性に関する懸念に対処することを目的とした拡張が開発されました。^{[ 9 ]}

プロスペクト理論の逆S字型​​グラフの参照点も、その点で不連続になる可能性があり、幾何学的違反が生じるため、制限につながる可能性があります。これは、ゼロ結果効果の説明、リスクのある意思決定における行動条件の欠如、および曲線の導出に関する制限につながります。この制限を解消するために、過渡的な凹凸型ユニバーサルシステムが提案されました。^{[ 37 ]}

心理学分野の批評家たちは、プロスペクト理論が記述モデルとして生まれたとしても、そこで述べられているプロセスに対する心理学的説明は提供していないと主張した。^{[ 38 ]} さらに、感情など、意思決定プロセスにとって同様に重要な要因がモデルに含まれていない。^{[ 39 ]}

比較的単純なアドホックな意思決定戦略である優先順位ヒューリスティックが代替モデルとして提案されている。これは、カーネマンとトベルスキー（1979）のすべての（1段階）ギャンブルで多数派の選択を予測でき、合計260の問題を含む4つの異なるデータセット全体で累積プロスペクト理論よりも多数派の選択をより良く予測できるが、^{[ 40 ]}このヒューリスティックは、通常実験でテストされない多くの単純な意思決定状況を予測できず、被験者間の異質性も説明できない。^{[ 41 ]}

これらの理論的発展を超えて、記述と経験のギャップに関する研究は、人々が明示的な確率情報ではなくフィードバックからリスクについて学ぶ状況にプロスペクト理論を拡張しました。個人が結果を繰り返しサンプリングしてフィードバックを受け取ると、まれな事象を過小評価する傾向がありますが、記述情報のみに基づいて選択を行う場合は、同じまれな事象を過大評価する傾向があります。^{[ 42 ]}経験に基づく選択と記述に基づく選択を比較した研究では、プロスペクト理論で想定されている確率の重み付けは、結果に関する情報がどのように取得されるかによって逆転する可能性があることが示されています。^{[ 43 ]}この研究の流れは、確率の主観的な変換は、プロスペクトの形式的な構造だけでなく、学習プロセス、サンプリングの変動性、即時フィードバックの有無によっても形成されることを示唆しており、プロスペクト理論の適用における重要な境界条件を強調しています。^{[ 44 ]}

これらの知見は、プロスペクト理論の予測性能が、学習、フィードバック、および文脈的要因がより重要な役割を果たす管理された実験室環境と現実世界の環境とで異なる可能性があることを強調している。^{[ 45 ]}

2017年にTheory and Decisionに掲載された53か国を対象とした国際調査では、プロスペクト理論が、西洋諸国だけでなく、さまざまな文化圏において、宝くじに関する意思決定をよく説明できることが確認された。^{[ 46 ]}また、この研究では、プロスペクト理論の平均パラメータに体系的に影響を与える文化的および経済的要因も明らかになった。

2020年にNature Human Behaviourに掲載された研究では、プロスペクト理論に関する研究を再現し、次のように結論付けました。「我々は、プロスペクト理論の経験的基盤が、あらゆる妥当な閾値を超えて再現されると結論付けます。」^{[ 47 ]}

プロスペクト理論は行動経済学において広く称賛されている考え方ですが、限界もあります。参照点は、特定の状況において正確に決定することが難しいと主張されてきました。多くの外部要因が参照点に影響を与える可能性があり、そのため「利益」と「損失」が実際に何であるかを定義することが難しくなります。KőszegiとRabin（2007）は、意思決定における個人的均衡の概念を提示しています。これは基本的に、期待と状況が参照点の決定、ひいては「利益」と「損失」の認識に大きな影響を与えるという前提に基づいています。個人的均衡とリスクを伴う選択を考慮すると、参照点が何であるかの認識についてさらに曖昧さが生じます。^{[ 20 ]}

プロスペクト理論は、不確実性の下でどのように意思決定を行うべきかについての指針を提供することなく、実際にどのように意思決定が行われるかを説明するため、規範的というより記述的であるという批判もよく受けます。^{[ 9 ]}

批評家の中には、プロスペクト理論は人々が何を選択するかを予測しようとするものの、実際の意思決定プロセスを十分に説明していないと主張する者もいる。例えば、ネイサン・バーグとゲルト・ギゲレンツァーは、古典経済学もプロスペクト理論も、人々が実際にどのように意思決定を行うかについて説得力のある説明を提供していないと主張している。彼らはさらに、プロスペクト理論は古典的な期待効用理論よりも認知資源をより多く必要とするとまで主張している。^{[ 48 ]}

さらに、学者たちはフレーミング効果がどの程度重要かについて疑問を呈している。例えば、ジョン・リストは、複雑な意思決定環境ではフレーミング効果が減少すると主張している。彼の実験的証拠は、アクターが競争市場の結果を経験するにつれて、より合理的なアクターのように行動し、プロスペクト理論の影響が減少することを示唆している。^{[ 49 ]}

スティーブン・カチェルマイヤーとモハメド・シェハタは、中国の実験対象者の間でプロスペクト理論を支持する証拠はほとんどないことを発見した。しかし、彼らはプロスペクト理論に反対する文化的議論は行っていない。むしろ、彼らは、報酬が純資産に比べて大きい場合、プロスペクト理論の効果は減少すると結論付けている。^{[ 50 ]}

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