La k-uncertainty e la relazione con le nozioni di rischio e ambiguità

Uno dei concetti fondamentali del Treatise on Probability è sicuramente quello di incertezza. Anche per l’importante biografo Robert Skidelsky l’incertezza risulta essere uno dei punti cardine del pensiero keynesiano: “I would now assign a much greater weight to uncertainty in Keynes’s revolution than I did when I wrote my biography”10 _{(Skidelsky 2011, p. 2). Tale concetto, centrale}

negli anni ’20 del Novecento, verrà utilizzato e discusso anche nel periodo post- keynesiano. Il dibattito è in effetti ancora aperto. Ciò è principalmente dovuto alla complessità della nozione ed alla difficoltà di elaborare una teoria adeguata alla sua comprensione.

La nozione di incertezza keynesiana, detta k-uncertainty, venne sviluppata parallelamente a quella dell’economista Frank Knight, che la introdusse nell’opera del 1921 Risk, Uncertainty and Profit. I lavori dei due studiosi furono contemporanei, ma indipendenti. In seguito tale concetto venne ripreso da Daniel Ellsberg nel 1961 e da George L. S. Shackle. I lavori di questi autori, infatti, vengono spesso messi in relazione.

10 _{Vedi Skidelsky (2011) per ulteriori approfondimenti sulla prospettiva keynesiana intorno al tema}

Per comprendere il concetto di incertezza, è necessario differenziarlo da quello di rischio. Keynes afferma che “risk is when probabilities can be known (measured); uncertainty exists when they cannot be known (or measured), i.e. when the future is unknowable” (Skidelsky 2011, p. 3). Anche Knight propone una definizione simile: “the word ‘risk’ is ordinarily used in a loose way to refer to any sort of uncertainty viewed from the standpoint of the unfavourable contingency, and the term ‘uncertainty’ similarly with reference to the favourable outcome” (Knight 1921, p. 243).

Knight ritiene inoltre che vi sia una forte ambiguità nell’uso dei due termini e per questo motivo si deve cercare di specificarli come sopra indicato. Egli ritiene che si possano usare i termini “oggettivo” e “soggettivo” per designare il rischio e l’incertezza, dato che le due espressioni sono già in uso con un significato simile a quello da lui proposto: “The pratical difference between the two categories, risk and uncertainty, is that in the former the distribution of the outcome in a group of instances is known (either through calculation a priori or from statistics of past experience), while in the case of uncertainty this is not true, the reason being in general that it is impossible to form a group of instances, because the situation dealt with is in a high degree unique” (Knight 1921, p. 244). Dunque si parla di rischio quando la distribuzione delle probabilità dell’accadimento di un evento sono conosciute, mentre di incertezza quando tale distribuzione è sconosciuta.

Il punto di vista keynesiano si pone in discontinuità con quello degli economisti neoclassici. Secondo Downward, “while it may be said that neoclassicals stress the measurability of probabilities and treat risk and uncertainty as synonymous, radical economists, such as post Keynesians, distinguish between risk and uncertainty” (Downward 1998). Anche i soggettivisti, tra cui Savage e De Finetti, cercano di abbandonare tale dicotomia che porterebbe a discutere “over the subjectivity or objectivity of probabilities as a measure of risk and/or uncertainty. It is debated whether or not probabilities are measurable or not measurable” (Downward 1998, p. 1).

La dicotomia prende una forma specifica nella General Theory: nel breve periodo si parla di rischio, mentre nel lungo periodo il problema è proprio l’incertezza. Già negli scritti precedenti, Keynes aveva mostrato il suo punto di vista sulle capacità della teoria economica ortodossa di studiare il lungo periodo: “The long run is a misleading guide to current affairs. In the long run we are all dead. Economists set themselves too easy, too useless a task if in tempestuous seasons they can only tell us that when the storm is long past the ocean is flat again” (Keynes 1923).

Un’ulteriore differenziazione è che una situazione rischiosa è caratterizzata da una struttura casuale ma fortemente deterministica, nella quale il decision- maker ha a disposizione un grande numero di dati che gli permettono una conoscenza dell’evento, mentre una situazione di k-uncertainty è caratterizzata da una struttura casuale soggetta a continui cambiamenti che

rendono difficile il compito al decision-maker. Nonostante lo studio delle situazioni rischiose sembra essere preferibile a quello delle situazioni incerte, Keynes ritiene l’approccio centrato sul rischio troppo limitato. Per tale motivo, nonostante la sua maggiore complessità, al centro della sua tesi emerge il concetto di uncertainty.

Come vengono operate allora le scelte dagli individui? Il concetto di incertezza deve essere messo in relazione a quello di razionalità limitata (bounded rationality). La razionalità è alla base del comportamento dell’agente economico che, vivendo in un ambiente troppo complesso, cerca di ridurlo per poterlo comprendere. L’individuo, però, non ha a disposizione una razionalità illimitata e questo non gli permette di sfuggire a quelle che, appunto, possiamo definire situazioni incerte (Vercelli 1995).

Quando gli agenti non hanno a disposizione sufficienti informazioni per operare delle scelte prendono in considerazione il passato come guida per le azioni del futuro, procedendo per analogia.11 _{L’evidenza a disposizione non è}

però sufficiente per inferire una similitudine tra il passato e il futuro e questo sottopone gli individui ad una fundamental uncertainty, ovvero ad una incertezza radicale.

Il concetto di k-uncertainty viene spesso confuso con quello di ambiguity, pur trattandosi di due entità a sé stanti. L’incertezza radicale è tipica delle situazioni in cui non esistono informazioni nel momento in cui operiamo una

scelta, dato che le evidenze a nostra disposizione sono limitate e non è possibile acquisire altra nuova conoscenza. Mentre il concetto di ambiguity si riferisce a situazioni in cui non abbiamo informazioni nel momento in cui operiamo una scelta, pur sapendo che tali informazioni effettivamente esistono (Camerer, Weber 1992, p. 7). In quest’ultimo caso possiamo fare in modo di ottenere tali informazioni mancanti. Per questo motivo, se il concetto di incertezza è associato spesso con la nozione di tempo radicale e irreversibile (Vickers 1994), quello di ambiguità può scomparire con il passare del tempo, venendo a conoscenza di un maggior numero di informazioni ex ante (Dequech 2001)12_.

Ciò che possiamo chiederci relativamente a queste nozioni è se sono da intendersi come graduali. Per quanto riguarda l’ambiguità non sembrano esserci molti dubbi: tale nozione è graduale, dato che più si viene a conoscenza di informazioni e più l’ambiguità su un argomento sembra scomparire. Per quanto riguarda l’incertezza, invece, questa deve essere differenziata dall’ignoranza, altrimenti non sarebbe possibile parlare di gradualità. L’incertezza dunque deve essere un valore compreso tra la certezza e l’impossibilità, ovvero tra 1 e 0 (Vercelli 1999).

Come abbiamo già visto nel primo capitolo, Keynes introduce un esempio di ambiguità nel TP, quando affronta il problema della scelta delle palline nelle

12 _{Vedi Dequech (2000) per ulteriori approfondimenti sulla distinzione tra ambiguity e k-}

urne, conoscendo o meno la loro distribuzione (Keynes 1921, pp. 55, 75-76,83). “The typical case (…) may be illustrated by the two cases following of balls drawn from an urn. In each case we require the probability of drawing a white ball; in the first case we know that the urn contains black and white in equal proportions; in the second case the proportion of each colour is unknown, and each ball is likely to be black as white” (Keynes 1921, p. 83). Seguendo Keynes, Daniel Ellsberg argomenterà 40 anni dopo che la presenza di incertezza nelle decisioni prese dagli agenti economici dipende non solo dalla probabilità percepita, ma anche dall’ambiguità delle decisioni (Fox, Tversky 1995).

Nel saggio del 1961 Ellsberg propone il medesimo problema affrontato precedentemente da Keynes13_{: “You have the following information. Urn I}

contains 100 red and black balls, but in a ratio entirely unknown to you; there may be from 0 to 100 red balls. In Urn II, you confirm that there are exactly 50 red and 50 black balls” (Ellsberg 1961, pp. 650-651). Secondo la teoria dell’utilità attesa (EUT) si suppone che gli individui preferiscano assumersi dei rischi nelle situazioni in cui conoscono la distribuzione delle probabilità, piuttosto che in uno scenario ambiguo, causato da tale mancanza di informazioni. Dunque una probabilità nota di vincere, dovrebbe essere sempre preferita ad una sconosciuta di vincere, anche se il valore dell’ultima è superiore a quello della prima.

Ellsberg propone un altro test nel quale immagina un’urna contenente 30 palline rosse e 60 palline tra nere e gialle, in una proporzione sconosciuta. Si prendono poi in esame due coppie di giochi, il gioco A e B ed il gioco C e D:

Gioco A Gioco B

Ricevi $100 se peschi una palla rossa Ricevi $100 se peschi una palla nera _{e $0 se peschi una palla gialla}

Gioco C Gioco D

Ricevi $ 100 se peschi una palla rossa o

una palla gialla Ricevi $ 100 se peschi una palla nera o una palla gialla

Gli agenti economici preferiscono il gioco A al gioco B, se ritengono che pescare una palla rossa sia più probabile che pescarne una nera. Se fosse così, allora dovrebbero necessariamente preferire il gioco C al gioco D: infatti pescare una palla rossa o gialla dovrebbe risultare più probabile del pescare una nera o gialla. Quando però gli agenti economici vengono interrogati, si ottiene come risposta che il gioco A è preferito al B, ma il D al C. Sulla base di ciò Ellsberg conclude che gli agenti economici compiono scelte in modo intransitivo, violando i postulati dell’utilità attesa (EUT)14_.

Un esperimento simile era stato effettuato pochi anni prima anche da Maurice Allais che, come Ellsberg, aveva dimostrato una possibile incoerenza delle scelte effettuate dagli agenti economici per mezzo della teoria dell’utilità attesa (EUT).

14 _{Vedi Giocoli (2003) e Moscati (2018) per un approfondimento sulla teoria dell’utilità attesa (EUT)}

Anche Allais prese in considerazione due coppie di giochi enunciati come segue:

Gioco A Gioco B

Vincita Opportunità Vincita Opportunità

$ 1 milione 100%

$ 1 milione 89%

Niente 1%

$ 5 milioni 10%

Gioco C Gioco D

Vincita Opportunità Vincita Opportunità

Niente 89% Niente 90%

$ 1 milione 11%

$ 5 milioni 10%

economici vengono interrogati rispondono di preferire il gioco A al B e il gioco D al C, dunque le loro scelte non sono coerenti con la teoria dell’utilità attesa. Dopo aver differenziato il rischio dalla k-uncertainty e quest’ultima anche dal concetto di ambiguità, è bene prendere in considerazione altre caratteristiche della fundamental uncertainty. Diversi studiosi distinguono due tipologie di incertezza (Dosi, Egidi 1991; Dequech 2000):

1. Incertezza sostanziale: quando non abbiamo a disposizione tutte le informazioni che sarebbero necessarie per compiere una scelta. 2. Incertezza procedurale: quando ci riferiamo al divario tra la complessità di una situazione e la competenza degli agenti nel processo di informazione.

Un dibattito recente e ancora aperto è relativo alla composizione della k- uncertainty. Per alcuni studiosi l’incertezza keynesiana è costituita dalle due facce di Giano: da un lato le viene attribuita una componente epistemologica legata al grado di conoscenza intorno ai fenomeni, dall’altro invece ha una componente ontologica che permette di associare tale nozione alla realtà circostante (Dequech 2000, Dequech 2001). Per altri ancora, invece, l’incertezza può essere trattata come una nozione epistemica, ma non ontologica (Mc Cann 1998).