QCM : Décision face au risque (23 questions)

Questions et réponses du QCM

1. Qu’est-ce qui caractérise une décision face au risque ?

Elle consiste à choisir entre des options dont les conséquences sont identiques.
Ses conséquences dépendent d’événements auxquels sont associées des probabilités.
Ses conséquences sont connues, mais les préférences de la personne restent incertaines.
Elle porte sur des événements dont les probabilités ne peuvent pas être estimées.

Ses conséquences dépendent d’événements auxquels sont associées des probabilités.

Explication

Une décision face au risque se distingue par des conséquences liées à des événements auxquels on associe des probabilités. Une décision dont les conséquences sont connues ne présente pas cette dépendance aux événements aléatoires.

2. Quel rôle joue la théorie de l’utilité espérée dans l’analyse des décisions risquées ?

Elle décrit les choix observés, même lorsque ceux-ci s’écartent d’un choix rationnel idéal.
Elle explique les préférences observées en remplaçant les probabilités par des certitudes.
Elle recommande l’option dont le gain monétaire maximal est le plus élevé.
Elle recommande l’option dont l’utilité attendue est la plus élevée, comme modèle normatif.

Elle recommande l’option dont l’utilité attendue est la plus élevée, comme modèle normatif.

Explication

Formalisée par John von Neumann et Oskar Morgenstern, la théorie de l’utilité espérée prescrit le choix de l’option ayant la plus grande utilité attendue. La description des choix observés relève plutôt d’une approche descriptive, comme la théorie des perspectives.

3. Une option offre 30 % de chances d’obtenir une conséquence d’utilité 10 et 70 % de chances d’obtenir une conséquence d’utilité 2. Comment calcule-t-on son utilité attendue ?

On additionne les utilités pondérées par leurs probabilités, soit 0,3×10+0,7×20{,}3 \times 10 + 0{,}7 \times 2.
On multiplie les utilités, puis on divise par la somme des probabilités, soit 10×20,3+0,7\frac{10 \times 2}{0{,}3 + 0{,}7}.
On additionne les utilités possibles sans les pondérer, soit 10+210 + 2.
On retient l’utilité de la conséquence la plus probable, soit 22.

On additionne les utilités pondérées par leurs probabilités, soit $$0{,}3 \times 10 + 0{,}7 \times 2$$.

Explication

L’utilité attendue s’obtient en multipliant l’utilité de chaque conséquence par sa probabilité, puis en additionnant les produits. Retenir seulement l’utilité de la conséquence la plus probable omet les autres issues possibles.

4. Pourquoi l’espérance monétaire du jeu de Saint-Pétersbourg est-elle infinie ?

Le gain maximal du jeu est fixé à un montant infini dès le premier lancer.
Chaque lancer contribue pour un euro à l’espérance, et ces contributions s’additionnent sans borne.
Le joueur reçoit nécessairement un montant croissant à chaque lancer effectué.
La probabilité d’obtenir face augmente à chaque lancer jusqu’à atteindre un.

Chaque lancer contribue pour un euro à l’espérance, et ces contributions s’additionnent sans borne.

Explication

Dans ce jeu, la contribution de chaque lancer à l’espérance monétaire est d’un euro, ce qui conduit à une somme infinie. Le montant reçu dépend du lancer où apparaît face, et le jeu ne prévoit pas que le gain augmente à chaque lancer effectué.

5. Quelle solution Daniel Bernoulli propose-t-il pour rendre compte du paradoxe de Saint-Pétersbourg ?

Calculer l’espérance du gain monétaire en donnant le même poids à chaque issue.
Remplacer les probabilités du jeu par les préférences observées chez les joueurs.
Limiter le gain monétaire à une somme maximale, puis calculer son espérance.
Calculer l’espérance de l’utilité plutôt que celle du gain monétaire, avec une utilité logarithmique du gain.

Calculer l’espérance de l’utilité plutôt que celle du gain monétaire, avec une utilité logarithmique du gain.

Explication

Bernoulli propose de remplacer l’espérance du gain monétaire par l’espérance de l’utilité, où l’utilité du gain correspond à son logarithme décimal. Plafonner le gain modifierait les règles du jeu plutôt que d’appliquer sa solution fondée sur l’utilité.

6. Dans la théorie de l’utilité espérée, que signifie une fonction d’utilité concave pour une personne qui envisage un pari ?

Elle implique une préférence pour le risque.
Elle implique une aversion pour le risque.
Elle indique que les probabilités des issues sont égales.
Elle signifie que la valeur monétaire des gains diminue avec le temps.

Elle implique une aversion pour le risque.

Explication

Une fonction d’utilité concave traduit une aversion pour le risque dans la théorie de l’utilité espérée. Une préférence pour le risque est l’interprétation opposée et ne découle pas de la concavité.

7. Dans le choix entre recevoir 500 $ avec certitude ou avoir une chance sur deux de gagner 1 000 $, que révèle le choix majoritaire observé par Kahneman et Tversky ?

La plupart préfèrent le pari, ce qui manifeste une aversion au risque face aux gains.
La plupart préfèrent le pari, car les deux options offrent une somme identique avec certitude.
La plupart préfèrent le gain certain, ce qui manifeste une aversion au risque face aux gains.
La plupart préfèrent le gain certain, car son espérance monétaire est supérieure à celle du pari.

La plupart préfèrent le gain certain, ce qui manifeste une aversion au risque face aux gains.

Explication

Dans cette comparaison, 84 % des participants choisissent le gain certain, bien que les deux options aient la même espérance monétaire. Le choix majoritaire n’est donc pas le pari risqué, contrairement à ce que suggère la deuxième interprétation.

8. Dans le choix entre perdre 500 $ avec certitude ou avoir une chance sur deux de perdre 1 000 $, quelle préférence a été observée chez la majorité des participants ?

Ils préfèrent la perte certaine, qui leur garantit une issue prévisible.
Ils préfèrent la perte certaine parce que son espérance monétaire est nulle.
Ils préfèrent le pari parce qu’il garantit une perte deux fois moins élevée.
Ils préfèrent le pari risqué, qui leur donne une chance d’éviter la perte.

Ils préfèrent le pari risqué, qui leur donne une chance d’éviter la perte.

Explication

Dans ce problème, 69 % des participants préfèrent le pari risqué à la perte certaine. Ce pari ne garantit pas une perte plus faible : il comporte une chance de perdre 1 000 $.

9. Quelle tendance décrit l’effet de réflexion dans les choix face au risque ?

Une aversion au risque dans les deux domaines, avec une intensité variable selon les enjeux.
Une prise de risque dans le domaine des gains et une aversion au risque dans celui des pertes.
Une prise de risque dans les deux domaines, avec des préférences dépendant des probabilités.
Une aversion au risque dans le domaine des gains et une prise de risque dans celui des pertes.

Une aversion au risque dans le domaine des gains et une prise de risque dans celui des pertes.

Explication

L’effet de réflexion désigne le renversement de l’attitude face au risque : les personnes tendent à être prudentes face aux gains et à prendre davantage de risques face aux pertes. Une aversion au risque dans les deux domaines ne rend pas compte de ce renversement.

10. Quelles sont les deux phases successives de la décision dans la théorie des perspectives ?

La comparaison des probabilités, puis le choix d’un point de référence
L’évaluation des options, puis leur édition
L’édition des options, puis leur évaluation
Le codage des gains, puis le calcul des richesses finales

L’édition des options, puis leur évaluation

Explication

Le processus comprend d’abord l’édition des options, puis leur évaluation. Inverser cet ordre ne correspond pas aux phases décrites par la théorie.

11. Une personne trie et reformule des options avant de les comparer. À quelle phase de la théorie des perspectives cette activité appartient-elle ?

À l’édition, qui organise et simplifie les perspectives avant leur évaluation
À la comparaison, qui détermine les probabilités objectives de chaque résultat
À l’évaluation, qui sélectionne directement l’option à utilité subjective maximale
Au codage, qui transforme les résultats finaux en montants de richesse

À l’édition, qui organise et simplifie les perspectives avant leur évaluation

Explication

L’édition consiste notamment à organiser, trier, reformuler et simplifier les perspectives pour faciliter leur évaluation. Le choix de l’option la plus avantageuse relève plutôt de la phase d’évaluation.

12. Pendant la phase d’évaluation, selon quel critère le décideur choisit-il une perspective ?

Il choisit celle dont l’utilité subjective est la plus élevée
Il choisit celle qui comporte le moins d’options à examiner
Il choisit celle dont la probabilité objective de gain est la plus élevée
Il choisit celle dont le résultat final de richesse est le plus élevé

Il choisit celle dont l’utilité subjective est la plus élevée

Explication

Pendant l’évaluation, le décideur retient la perspective dont l’utilité subjective est la plus élevée. Le résultat final de richesse ne constitue pas à lui seul le critère de choix indiqué ici.

13. Quel rôle joue le point de référence dans la théorie des perspectives ?

Il correspond au résultat le plus probable parmi les perspectives proposées
Il représente la richesse moyenne des personnes confrontées au choix
Il sert d’état initial de richesse pour coder les résultats comme des gains ou des pertes
Il désigne l’état final de richesse utilisé pour évaluer chaque option

Il sert d’état initial de richesse pour coder les résultats comme des gains ou des pertes

Explication

Le point de référence est l’état initial de richesse par rapport auquel les résultats sont codés comme des gains ou des pertes. L’évaluation en fonction des états finaux de richesse correspond à la confusion avec l’utilité attendue.

14. Que signifie l’aversion aux pertes dans la théorie des perspectives ?

Le gain d’une somme suscite plus de joie que la perte de cette même somme ne provoque de contrariété
Les pertes sont perçues comme moins importantes lorsque le point de référence reste stable
La perte d’une somme suscite plus de contrariété que le gain de cette même somme ne procure de joie
Les pertes et les gains de même montant entraînent des réactions émotionnelles équivalentes

La perte d’une somme suscite plus de contrariété que le gain de cette même somme ne procure de joie

Explication

L’aversion aux pertes désigne l’asymétrie selon laquelle une perte provoque plus de contrariété qu’un gain identique ne procure de joie. L’idée d’une réaction plus forte aux gains inverse cette relation.

15. Comment les problèmes 4 et 5 peuvent-ils proposer des états finaux de richesse équivalents tout en suscitant des choix différents ?

Le point de référence place les options du problème 4 dans le domaine des pertes et celles du problème 5 dans celui des gains
Le point de référence place les options du problème 4 dans le domaine des gains et celles du problème 5 dans celui des pertes
Les options du problème 4 ont des probabilités plus élevées, tandis que celles du problème 5 offrent des montants finaux supérieurs
Les problèmes diffèrent par leur richesse finale, mais présentent des points de référence identiques

Le point de référence place les options du problème 4 dans le domaine des gains et celles du problème 5 dans celui des pertes

Explication

Les états finaux correspondants sont équivalents, mais le point de référence fait apparaître les options du problème 4 comme des gains et celles du problème 5 comme des pertes. Dire que les domaines sont inversés contredit le cadrage de ces problèmes.

16. Comment la négligence du bonus de départ peut-elle expliquer les préférences observées dans les problèmes 4 et 5 ?

Elle conduit à respecter le principe de ségrégation et à coder les options par rapport à la richesse finale plutôt qu’à la richesse initiale
Elle conduit à enfreindre le principe de ségrégation et à coder les options par rapport à la richesse initiale plutôt qu’à la richesse finale
Elle amène à comparer les probabilités des options sans tenir compte de leur présentation en gains ou en pertes
Elle conduit à traiter les résultats comme des variations par rapport à la richesse moyenne des participants

Elle conduit à enfreindre le principe de ségrégation et à coder les options par rapport à la richesse initiale plutôt qu’à la richesse finale

Explication

La négligence du bonus de départ est associée à la transgression du principe de ségrégation et au codage des options par rapport à la richesse initiale. Le codage par rapport à la richesse finale décrit au contraire la distinction avec la théorie de l’utilité attendue.

17. Quelle différence distingue la pondération d’un résultat dans la théorie de l’utilité attendue et dans la théorie des perspectives ?

L’utilité attendue pondère l’utilité par la probabilité p, tandis que les perspectives pondèrent la valeur par σ(p).
L’utilité attendue pondère la valeur par σ(p), tandis que les perspectives pondèrent l’utilité par la probabilité p.
L’utilité attendue pondère le résultat par sa valeur, tandis que les perspectives utilisent directement la probabilité p.
Les deux théories pondèrent l’utilité par p, mais les perspectives ajoutent un ajustement au résultat final.

L’utilité attendue pondère l’utilité par la probabilité p, tandis que les perspectives pondèrent la valeur par σ(p).

Explication

Dans l’utilité attendue, p pondère directement l’utilité du résultat ; dans la théorie des perspectives, la valeur est multipliée par un poids de décision σ(p). La confusion consiste à attribuer à l’utilité attendue le poids transformé σ(p), qui caractérise plutôt la théorie des perspectives.

18. Comment la fonction de pondération σ(p) traite-t-elle les petites probabilités par rapport aux probabilités moyennes ou grandes ?

Elle surpondère les probabilités moyennes et sous-pondère les petites et les grandes probabilités.
Elle traite les petites probabilités comme les probabilités moyennes, mais surpondère les grandes.
Elle sous-pondère les petites probabilités et surpondère les probabilités moyennes ou grandes.
Elle surpondère les petites probabilités et sous-pondère les probabilités moyennes ou grandes.

Elle surpondère les petites probabilités et sous-pondère les probabilités moyennes ou grandes.

Explication

Pour les petites probabilités, σ(p) est supérieur à p, tandis que pour les probabilités moyennes ou grandes, σ(p) est inférieur à p. L’inversion de ces relations est une confusion plausible, mais elle décrit exactement le schéma opposé.

19. Qu’est-ce qu’une heuristique dans le jugement ?

Une stratégie qui remplace les jugements incertains par des décisions fondées sur des données complètes.
Une procédure de calcul qui augmente le temps de réflexion afin de prévenir les erreurs.
Une règle de décision qui garantit un jugement exact en réduisant le nombre d’informations examinées.
Un raccourci cognitif qui économise du temps et de l’effort, mais peut entraîner des erreurs.

Un raccourci cognitif qui économise du temps et de l’effort, mais peut entraîner des erreurs.

Explication

Une heuristique est un raccourci cognitif qui réduit le temps et l’effort nécessaires au jugement, tout en pouvant conduire à des erreurs. Une procédure destinée à garantir l’exactitude ne correspond pas à cette définition, car les heuristiques peuvent justement produire des jugements erronés.

20. Quel risque peut accompagner le gain d’effort procuré par les heuristiques ?

Elles peuvent conduire à retenir des informations inadéquates et à prendre de mauvaises décisions.
Elles peuvent transformer les jugements incertains en estimations fondées sur les fréquences réelles.
Elles peuvent rendre le jugement plus lent en imposant l’examen de toutes les informations disponibles.
Elles peuvent empêcher de former une décision lorsque plusieurs informations sont pertinentes.

Elles peuvent conduire à retenir des informations inadéquates et à prendre de mauvaises décisions.

Explication

Les heuristiques économisent des efforts, mais elles peuvent aussi orienter vers de mauvaises informations et des décisions erronées. Le fait d’examiner toutes les informations et de ralentir le jugement ne décrit pas ce risque, mais va à l’encontre du rôle de raccourci des heuristiques.

21. Une personne estime qu’un événement est fréquent parce que des exemples similaires lui viennent facilement à l’esprit. Quelle heuristique utilise-t-elle ?

L’heuristique de représentativité, qui s’appuie sur la ressemblance avec un stéréotype.
L’heuristique de pondération, qui transforme directement les résultats en probabilités objectives.
L’heuristique de disponibilité, qui s’appuie sur la facilité de rappel d’exemples similaires.
L’heuristique de fréquence, qui s’appuie sur la composition réelle d’un échantillon.

L’heuristique de disponibilité, qui s’appuie sur la facilité de rappel d’exemples similaires.

Explication

La disponibilité consiste à estimer la probabilité d’un événement selon la facilité avec laquelle des exemples semblables reviennent en mémoire. La représentativité est le distracteur le plus proche, mais elle repose sur la ressemblance à un stéréotype plutôt que sur la facilité de rappel.

22. Une personne juge que Jean appartient probablement à une profession parce que sa description ressemble au stéréotype associé à cette profession, sans tenir compte de sa fréquence dans l’échantillon. Quel mécanisme cela illustre-t-il ?

L’heuristique de représentativité, qui privilégie la ressemblance au stéréotype plutôt que les probabilités réelles.
L’estimation par fréquence, qui ajuste le jugement à la composition réelle de l’échantillon.
La pondération des probabilités, qui accorde un poids différent aux résultats selon leur valeur.
L’heuristique de disponibilité, qui privilégie la facilité de rappeler des exemples de cette profession.

L’heuristique de représentativité, qui privilégie la ressemblance au stéréotype plutôt que les probabilités réelles.

Explication

La représentativité conduit à juger l’appartenance à une catégorie à partir de la ressemblance à son stéréotype, en négligeant les probabilités réelles. La disponibilité peut aussi influencer un jugement de probabilité, mais elle repose sur le rappel facile d’exemples, et non sur la ressemblance au stéréotype.

23. Dans l’expérience sur la lettre « r », quelle erreur de jugement la majorité des participants commet-elle ?

Elle estime qu’il y a davantage de mots commençant par « r » que de mots ayant « r » en troisième position, alors que l’inverse est vrai.
Elle estime que les deux positions comptent autant de mots, alors que les mots commençant par « r » sont plus nombreux.
Elle estime qu’il y a davantage de mots ayant « r » en troisième position que de mots commençant par « r », alors que l’inverse est vrai.
Elle estime que les deux positions comptent autant de mots, alors que les mots ayant « r » en troisième position sont plus nombreux.

Elle estime qu’il y a davantage de mots commençant par « r » que de mots ayant « r » en troisième position, alors que l’inverse est vrai.

Explication

La majorité pense que les mots commençant par « r » sont plus nombreux que ceux qui ont cette lettre en troisième position, alors que c’est l’inverse. L’affirmation selon laquelle les mots ayant « r » en troisième position seraient les plus nombreux décrit le résultat réel, et non l’erreur des participants.

Révisez avec les flashcards

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Qu’est-ce qu’une décision face au risque ?

Un choix dont les conséquences dépendent d’événements associés à des probabilités.

Quels auteurs ont formalisé la théorie de l’utilité espérée ?

John von Neumann et Oskar Morgenstern.

Quel type de modèle est la théorie de l’utilité espérée ?

Un modèle normatif.

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Consultez la fiche de révision complète sur Décision face au risque.

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