金钱并非一切
我在上一章节中提到平常人花钱购买保险或延长保修期并不能从中获利，但人们会轻易地购买这二者。古典经济学家会认为这种行为“不理性”。假如我们应该注重使自己的长期财富最大化，那可能会是一种“不理性”的行为。但金钱并非一切。内心的宁静也同样重要。现实生活中，人们所做出的决策在古典经济学家的眼中通常是“不甚理想的”，但对你我而言具有重要的意义。
但现实生活中，人们也会做出很多既不理性也不明智的奇怪的事情。例如，在购买15美元每加仑的汽油时，即使现金支付可以得到每加仑5美分的折扣，有些人还是会愿意采用信用卡进行支付，但又通常会支付145美元的现金来避免5美分的信用卡“附加费”。不论你怎么称呼这笔费用都没有关系。不管怎样，采用信用卡支付和采用现金支付所购买的汽油一样，价格也一样。很多人在购买价值15美元的物品时会愿意走远路以节约5美元，而在购买价值125美元的物品时却不愿如此。但是这两个5美元没有差别。假设你前往剧院时在售票处发现自己的钱包里面丢失了10美元，你会对是否买票而犹豫。而如果预先购买了票并且遗失在前往剧院的路上，你很可能会重新花10美元再购买一张票。出于某些原因，人们会区别对待10美元丢失的钱和丢失10美元的票。但那究竟有何意义？
研究人们决策行为的心理学家发现了众多违背“理性”理想原则的有趣行为。他们对众多我们在认知、判断和可选项评估等方面存在的常见偏差和错误进行了分类，同时也记录了情绪对决策行为的强大影响。在本章节中，我将介绍并深入探讨其中部分有趣(且有用)的发现。请记住我所探讨的所有问题并非适用于每个人。人们在决策中的“病理”表现(即系统性的错误)因人而异。但我打赌你会同我一样发现自己身上也存在其中部分问题。若如此，你应该引以为慰的是自己是一个正常的人。
部分奇怪的模式和常见的错误是不可能从决策行为中彻底消除的。这是由我们的大脑构造所决定的。但对于其他的错误，我们可以进行自我培训和提高，加强反省，从而不断有效地加以避免。长远来看，对这些模式和倾向的了解将帮助我们提高决策的有效性。
在有些情况下，对这些模式的了解将帮助我们找到影响他人行为的方法。例如聪明的商人知道如何进行推销，让你更愿意打开自己的钱包给他们送钱。如果了解了这些模式，你就可以抵抗住他们可恶的操纵。你也可以利用这些知识来影响他人的决策。
我们何时会冒险
如果我们都像古典经济学家所认为的那样擅于追求完全且理性的期望效用最大化，那么当遇到任何选择时我们都会问自己：“我如何创造自己所希望的最大价值？”可是通常而言，我们问的是另一个完全不同的问题：“我可能会赢还是会输？”
乍一看这两个问题之间好像没有太大的差别。但区别的确存在。行为决策理论——心理学的一个分支，研究人们如何进行涉及几率问题的决策——的一个重要观点就是人们因其对损失或收益的预期而对风险有着截然不同的态度。我们倾向于接受不利的冒险以避免损失，但会拒绝有利的冒险以确保收益。
丹尼尔·卡纳曼(Daniel Kahneman)和阿莫司·特沃斯基(Amos Tversky)利用精心设计的调查问卷对该领域进行了众多开创性的工作。例如，卡纳曼和特沃斯基曾请他们的研究对象在两个选项之间进行选择，一个是3 000美元的确定性收益，还有一个是有80％可能性的4 000美元的不确定性收益，但第二个选项有20%的可能会一无所获。虽然第二个选项有八成的把握，但他们的研究对象更愿意选择3 000美元的确定性收益(顺便说一句，我也会如此)。但当所给予的两个选项变为3 000美元的确定性损失和有80％可能性的4 000美元的不确定性损失(20％的可能性没有损失)时，研究对象会更愿意冒险(我也会如此)。在这两种情况下，卡纳曼和特沃斯基的研究对象都拒绝了期望效用最大化的选择。要进行计算其实轻而易举。在第一个问题中，人们所偏爱的可选方案(3 000美元的确定性收益)的期望效用为3 000×10＝3 000，而另一个冒险方案的期望效用相比更高：-4 000×08=-32 000在第二个问题中，人们所偏爱的可选方案(冒险)的期望效用为-4 000×08＝-3 200，而另一个不太受欢迎的方案(3 000美元的确定性损失)的期望效用也相比更高：-3 000×10＝-3 000。简而言之，卡纳曼和特沃斯基的研究对象都是拙劣的赌徒。
我们中大部分人也是如此。这就是社会科学家们所谓的“有力”发现：众多研究证实人们在面对损失预期时会接受冒险，但在面对收益预期时会拒绝风险。这是因为我们因损失感受到的痛苦会超过收益所带来的快乐。(正如吉米·康纳斯所说的：“我对失败的厌恶超过对胜利的渴望。”)你自己也会充分体现出这种倾向：在所有条件相等的情况下，你会更愿意冒险以避免损失，而不会愿意为了同等数量的收益来承担风险。
严格地从金钱上来说这种倾向并非期望效用最大化的选择，但很多人会坚称这种决策具有重要的意义。毕竟我们中很少有人能对3 000美元的损失一笑置之。那会是一种大灾难，我们会因此陷入严重的困难当中。损失就是损失。4 000美元的损失并没有比3 000美元的损失严重多少。如果你不会游泳，那么在30英尺深的地方溺水和在40英尺没有区别。所以选择1/5的机会来避免损失是非常合理的，即使这个选择有80%的可能性会带来更大的损失。这就是灾难规避原则(选择灾难产生几率最小的可选项)将给予我们的答案。冒险只有80％的可能性会带来灾难，而3 000美元的确定性损失100％会引起灾难。
而在另一种情况下，我们都可以得到3 000美元的额外收益。4 000美元自然更好，但为什么要为了意外之财而冒险呢？拿着那笔钱走吧。这是大中取小原则会给出的答案。如果对比两个选项的最差结果，3 000美元的确定性收益自然好过冒险，后者还有1/5的可能性一无所获。
当你的财务状况比较紧张时，这种推理毫无疑问具有重大的意义。但如果你拥有巨大的财富，那就没有必要根据灾难规避原则或大中取小原则来进行决策了。你可以充分地利用那些几率。接受冒险去赚取收益，但拒绝会带来更大损失的冒险。卡纳曼和特沃斯基的研究对象大部分都是大学生，所以他们的偏好并不会让我觉得奇怪。
接受冒险来避免损失，但是回避风险来确保收益，这在特定的财务背景下是明智的选择。但这种选择并非始终明智，而且其倾向非常强烈。
请考虑以下卡纳曼和特沃斯基向他们的研究对象所提出的问题。(方括号中为选择该可选项的人员比例)
假设美国在为一种罕见的亚洲疾病的爆发做准备，该疾病预计会导致600人死亡。现在已经提出了两个与该疾病进行斗争的方法。假设对各方案结果的具体科学预测如下：
如果采用方案A将有200人可以得救。(72％)
如果采用方案B，1/3的可能性600人全部可以得救，2/3的可能性无人得救。(28％)
你更中意哪个方案？
请注意两个方案具有同样的期望价值：救活200个生命。卡纳曼和特沃斯基的研究对象倾向于做出回避风险的选择。
但当以死亡人数而非得救人数来重新阐述同样的两个方案时，出现了截然不同的答案。
如果采用方案C将有400人死亡。(22％)
如果采用方案D，1/3的可能性无人死亡，2/3的可能性所有人都会死亡。(78％)
在这种情况下，研究对象更偏爱具有风险的选择项。只是将问题用损失来进行了重新诠释，卡纳曼和特沃斯基就成功地诱导人们更偏爱于风险。
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