Stellen Sie sich vor, dass Ihnen in einem Experiment eine Reihe von Konsumg\u00fctern gezeigt wird. Sie sehen zum Beispiel verschiedene B\u00fccher und DVDs. Sie tun nichts anderes, als die G\u00fcter passiv zu betrachten. Gleichzeitig werden Ihre Hirnsignale gemessen. Danach werden Sie gebeten, aus jeweils zwei der gezeigten Produkte immer dasjenige auszuw\u00e4hlen, welches Sie lieber haben m\u00f6chten. Neoklassische \u00d6konomen, die sonst nichts \u00fcber Sie wissen, sind in einer solchen Situation nicht in der Lage, Ihre Wahl der G\u00fcter mit mehr als 50-prozentiger Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, weil die neoklassische \u00d6konomie beobachtete Entscheidungen mit Pr\u00e4ferenzen gleichsetzt. Somit k\u00f6nnten neoklassische \u00d6konomen Ihre zuk\u00fcnftige Wahl nur dann vorhersagen, wenn sie fr\u00fchere Entscheidungen von Ihnen beobachtet h\u00e4tten. <\/p>\n
\nAnders ist es in der Neuro\u00f6konomie. Neuro\u00f6konomen k\u00f6nnen Ihre Auswahl mit 60- bis 80-prozentiger Wahrscheinlichkeit vorhersagen \u2013 rein aufgrund der Hirnsignale, die w\u00e4hrend Ihrer Betrachtung der verschiedenen G\u00fcter auftraten. Die Neuro\u00f6konomen brauchen also nicht unbedingt fr\u00fchere Entscheidungen, um zuk\u00fcnftige Wahlen vorherzusagen. Hier ist anzumerken, dass die neuro\u00f6konomischen Vorhersagen auf der Gruppenebene geschehen. Zudem geht es weder um Marketing noch darum, die Gedanken von Individuen zu beeinflussen.
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\nW\u00e4hrend die neoklassische \u00d6konomie annimmt, dass das Wahlverhalten durch die \u00d6konomen bestenfalls repr\u00e4sentiert werden kann, als ob<\/em> die Leute eine Nutzenfunktion maximierten, versucht die Neuro\u00f6konomie herauszufinden, wie das Wahlverhalten der Leute tats\u00e4chlich<\/em> abl\u00e4uft, um es besser zu verstehen und zu modellieren. Dazu bedient sie sich zum Beispiel der funktionellen Magnetresonanztomografie (im Volksmund auch \u00abdie R\u00f6hre\u00bb genannt), um die Hirnaktivit\u00e4t zu messen. Bei der Neuro\u00f6konomie handelt es sich um ein relativ junges wissenschaftliches Gebiet, in dem Forscher aus verschiedenen Disziplinen \u2013 neben \u00d6konomie und Neurowissenschaften auch Psychologie und Computerwissenschaften \u2013 eng zusammenarbeiten.
<\/p>\nNeuro\u00f6konomie bedeutend f\u00fcr Finanztheorie <\/strong><\/h2>\n
\nEin weiteres Beispiel f\u00fcr einen Beitrag der Neuro\u00f6konomie kommt aus der Risikoforschung. Im Gegensatz zur neoklassischen Nutzen- und Prospekttheorie existieren in der Finanztheorie seit L\u00e4ngerem Ans\u00e4tze, welche das Risiko (von Ertr\u00e4gen) explizit modellieren \u2013 so etwa das vom US-\u00d6konomen Harry Markowitz entwickelte Mean-Variance-Modell zur Portfolioauswahl. Dieses Modell erh\u00e4lt nun dank der Neuro\u00f6konomie \u00abbiologische Plausibilit\u00e4t\u00bb: In unserer Forschung haben wir wiederholt Hirnsignale gefunden, welche explizit \u00abRisiko\u00bb abbilden. Risiko haben wir dabei zum Beispiel als Varianz definiert: Eine 50-prozentige Chance, im schlechteren Fall einen oder im besseren Fall neun Franken zu gewinnen, hat mehr Varianz und ist somit riskanter als eine 50-prozentige Chance, vier oder sechs Franken zu gewinnen.
\n
\nWir finden im Hirn sowohl objektive Risikosignale, welche bei allen Leuten \u00e4hnlich auftreten, als auch subjektive Risikosignale, welche den individuellen Nutzen von Risiko widerspiegeln. Vor allem die objektiven Signale erh\u00f6hen die biologische Plausibilit\u00e4t des Mean-Variance-Modells und zeigen: F\u00fcrs Hirn spielt nicht nur die Kr\u00fcmmung der Nutzenfunktion eine Rolle. Tats\u00e4chlich zeigen Leute mit unterschiedlicher Nutzenfunktion \u00e4hnlich erh\u00f6hte Risikosignale, wenn sie die 50-prozentige Chance f\u00fcr einen oder neun Franken w\u00e4hlen, wie wenn sie die weniger riskante Alternative w\u00e4hlen. Wir hoffen, dass diese und andere Befunde letztlich die Grundlage schaffen werden f\u00fcr bessere \u00f6konomische Modelle der Entscheidungsfindung.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"