2002年10月9日，瑞典皇家科学院宣布，美国普林斯顿大学心理学教授丹尼尔; 凯尼曼（Daniel Kahneman）与经济学教授弗农•史密斯分享今年诺贝尔经济学奖。
Daniel Kahneman博士，1934年出生于以色列的特拉维夫，1954年在以色列的希伯来大学获得心理学与数学学士学位，1961年获得美国加利福尼亚大学伯克利分校心理学博士学位，现为普林斯顿大学（Princeton University）心理学教授与Woodrow Wilson学院公共事务教授，他是我们这个时代最有影响力的社会科学家之一。
2002年诺贝尔奖授予给他的理由是：“把心理研究的成果与经济学融合到了一起，特别是在有关不确定状态下人们如何作出判断和决策方面的研究”。
正如诺贝尔经济学奖所评价一样，他将心理学与经济学完美地结合在一起，成为继西蒙之后再一次荣获诺贝尔经济学奖的心理学家。
与西蒙相同的是，两人同样是凭借对人类决策过程的研究荣获诺贝尔经济学奖。
与西蒙不同的是，凯尼曼从本科到博士阶段，接受的训练一直为心理学训练，同时，凯尼曼完全是凭借自己的心理学研究成果荣获诺贝尔经济学奖，因此，他成为世界心理学史上第一个凭借心理学研究荣获诺贝尔经济学奖的心理学家。
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启发式策略
Kahneman教授荣获2002年诺贝尔经济学将主要归功于他对不确定条件下的人类决策行为的研究。他与Tversky合著的《不确定条件下的判断：直接推断与偏差》（Judgment under uncertainty: Heuristics and biases，1974）早已被公认为不确定条件下人类进行决策判断描述性理论方面的经典著作。
传统经济学从“决策者是理性的自私人”的角度出发，认为决策者以无偏好的方式对决策后果的概率进行主观的估计，即这一主观估计是根据概率学原理能正确推论出来的。
据此他们确定了著名的期望价值模型。该理论指出，决策行为总是人们对自己认为的价值（价值）经过计算之后，在进行主观而无偏的概率估计的结果，力求最大化的期望价值。
但是Kahneman等人经过研究证明：人们在不确定条件往往并不遵循期望价值理论而是使用一系列的启发式策略进行直观判断。Kahneman从三个方面对人们用于估计概率和预测价值的启发式策略进行了阐述与说明。(Kahneman,1973,1979,2000,2002; Tversky,1974)
代表性启发法（representativeness Heuristics）
它表现在人们根据该事物的一些突出特征对其进行归类的时候，当它与某类事物（范畴）的代表性相类似的时候，就直观地推断出该事物归属于这一类。
事实上，人们早就根据既有经验为各类事务塑造了他们各自的原型。它具有该群体的典型特征和最大的代表性，做决策时，人们往往仅仅将事物与各个原型相对照。一旦匹配就将其归入该原型所代表的范畴。由代表性启发法造成的认知偏差往往表现在以下几方面：对基率或者先验概率敏感性低；结合效应和小数法则。
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引用Kahneman的一个著名的实验为例：
约翰，男，45岁，已婚，有子女。他比较保守，谨慎并且富有进取心。他对社会和政治问题不敢兴趣，闲暇时间多用于业余爱好，比如做木匠活和猜数字迷语。
假设他来自于一个工程师的概率和律师组成的样本群。然后，分别告诉被试不同的先验概率。一组的被试被告知工程师人数为样本的30%，律师为70%。另一组被试被告知工程师人数为样本的70%，律师为30%。询问两组被试约翰更有可能从事哪种职业？
结果表明，两组被试大都认为约翰是工程师，即使在主试有意提醒他们注意叙述条件的情况下，这种现象仍未改变。这说明，人们只根据描述性语言的代表性进行判断却全然不考虑先验概率的影响。
概率论中的结合率表明，某事物既属于范畴A又属于范畴B的概率不会大于且往往小于它单独的属于A或者B的概率，即P(AB)<=P(A)或者P（B），而在实际认知决策的时候，人们往往遵循结合效应，表现出了与概率论的结合率相反的情况。
试看以下的一个例子：
琳达31岁，单身，性格外向，哲学毕业。在学校其间关心歧视和社会公正问题，参加过反核武器抗议示威活动。那么，她可能是？选项有以下两个：
1． 她既是银行职员又是个女权主义者。
2． 她是个银行职员。
向被试询问琳达更有可能是哪一种人？
结果表明，绝大部分人认为她更像1。虽然选项1出现的概率要比选项2出现的概率小得多。不过人们似乎认为1是对琳达更自然的描述，更像她的代表性特征。
最后，人们经常有将小样本看作与大样本（或者总体）具有相似概率分布的判断倾向，即将小样本与大样本的概率分布视为等价，由此带来了两个结果。
当人们知道了某时间的无偏（客观）概率的情况下，往往会对已经发生的小样本事件进行错误的估计，从而影响了对未发生事件的概率估计。这可以很好地解释赌徒心理。人们都知道投币得到正反面的概率相等。因此当连续多次投硬币都得到正面的情况下，人们总倾向于认为以后反面的出现概率很大。
小数法则（the law of small number ）则使得人们易于从一个短序列（小样本）中过分地推断潜在的大样本的概率分布。我们都有这样的经验：如果一个人连续几次都预测正确，我们就会十分相信他的判断力，认为他下次的预测仍会是正确的。与之相关的一个重要现象就是人们对期望值回归的错误认识。如果我们过于相信一种偏离常规情况的存在，那么我们将不会期望以后的观察值回归正常水平。
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可得性启发法（availability Heuristics）
它常用于判断某事件发生频率或者概率的情况。这时人们往往会利用记忆中最容易提取的信息进行主观估计，因为对频率或者概率的估计极大地受事件熟悉程度与突出性等可回溯性因素。
搜索方式的有效性和时间可想象的难易程度的影响而造成认知偏差。我们都有过类似经验，当被问题某种疾病的发生概率时，我们往往根据身边熟悉的人得此病的情况进行推断。这就是熟悉效应的一个表现。又如，若我们被问到：每年因飞机失事和被毒蛇咬伤而死亡的概率哪个大？
这是我们往往更容易选择前者。虽然也许事实上二者发生的机率相同，但由于舆论传媒的导向作用，使得我们对前种情况更为熟悉和敏感。这也在一定程度上对传统经济学理论的一个根基假设：人的行为规律不受外在环境的影响提出了质疑。
对搜索方式的有效性能很好说明的一个例子是：
你认为以R（如：ride）开头的单词，还是第三个字母是R（如，circle）的单词多？这是你也许会马上很容易地从记忆中提取一些单词，如red,roof等一系列以R开头的单词，却很难短时间内提取第三个字母是r的单词。于是你就无法做出判断，以R开头的单词多。但实际上，仅仅是因为我们对第二种情况不够熟悉，认为第三个字母这一提取线索是无效的。真正的情况恰好与我们的选择相反。(Kahneman,1973,1979,2000,2002; Tversky,1974)
一旦人们对某事件没有经验的时候，人们往往会根据该事件可想象的难易程度来判定它的发生概率。例如，从一个81组成的样本中抽取2人组成委员会和从一个同样大的样本中抽取79人组成委员会两种情况的组织方式各有多少种？分别让两组被试对以上两个情景之一进行直觉判断，发现第一种情况下，被试估计的数量要远大于第二种情况。而实际上，一个任意两人组成的一种委员会形式的同时，样本中余下的79人就相应地形成一种组织方式，因此两种情况下的答案应是相同的。之所以会发生这种偏差，就是因为两人的组成情况更容易在想象中进行。
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锚定与调整性启发法（anchoring and adjustment Heuristics）
它表现在人们对于不确定数值的估计往往是基于对初始值或者起始点（starting point）进行适当调整的结果。起始点可以是实践本身提供的，也可以是在估计过程中局部发生的。但是无论哪一种情况，起始点都会对估计值产生决定性影响。
一个简单的小实验，让两组被试分别直觉推断：1×2×3×4×5×6×7×8与8×7×6×5×4×3×2×1两组算式的结果，发现对第一组乘积式数值的估计显著地低于第二组的数值。这在很大程度上归因于起始点（两种情况下分别是1和8）的作用。虽然这些起始点对决策来说不具有任何意义。锚定启发法还表现在对合取事件和析取事件的认知偏差上。
试判断以下三种情况的偏好程度：
从一个装有50%红球和50%白球中的箱中抽取红球。（简单事件）
从一个装有90%红球和10%白球的箱中连续7次抽取红球（合取事件）
从一个由10%红球和90%白球的箱中连续7次抽球且至少有一个抽取红球（析取事件）
先让我们根据统计学的原理分别求以下三种情况各自抽中红球的概率。P1=0.5；p2=≈0.48；P3≈0.52。
因此无偏差的主观估计值应该是P3>P1>P2，人们应该偏好析取事件。但事实上，绝大多数被试喜欢合取事件而最不趋向选择析取事件，即人们倾向于高估合取事件而低估析取事件。
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风险回避与风险偏好
个人偏好是基于偏离基于一个相对的参照水平的程度而其变化的（Reference-dependent preference）而非取决于一个绝对量（如财富水平等）。
相对于这个参照水平“得”带来快乐，“失”导致痛苦。而从图中对此损失与收益这两段曲线的斜率（前者几乎为后者的二倍），这说明：人们对损失的感受性要大于对收益的感受性，即我们平时所说的损失厌恶。因此人们经常的行为反应就是回避损失（Loss aversion）。
，浅谈凯尼曼经济心理学研究及其影响