Beklenen fayda modeliyle çelişen deneyler

Bu, orada hiç cevap bulamayan bilişsel bilim beta hakkında sorduğum bir soru . Soru göçü / yeniden yayınlama için politikanın ne olması gerektiğini bilmiyorum (belki de metada tartışmaya değer mi?), Ancak burada daha fazla yanıt alabileceğini umuyordum (yani en az bir;)).

Beklenen faydalı model tarafından açıklanamayan deneylerin bir listesini arıyorum. Beklenen fayda modeline göre, belirsiz olayların vektörlerine göre bireysel tercihlerin modelini kastediyorum (örneğin $\Big(P(rain) = 0.4, P(sunshine) = 0.6\Big)$ ve $\Big(P(rain) = 0.6, P(sunshine) = 0.4\Big)$ ) Von Neuman ve Morgernstern tarafından önerilen aksiyomların listesini karşılar, yani

• tamlık
• geçişlilik
• süreklilik
• Bağımsızlık

Bu aksiyomların titiz bir formülasyonu , Risk ve Belirsizlik Ekonomisi El Kitabından Edi Karni tarafından Beklenen Fayda ve Öznel Olasılığın Aksiyomatik Temelleri'nin 8. sayfasında bulunabilir . .

Alternatif olarak, Von-Neuman ve Morgenstern'in temsil teoremi (aynı referansın sayfa 9'u) tarafından, bu aksiyomların, ajanın tercihlerinin, formun (ayrı bir durumda) bir faydalı fonksiyonu ile temsil edilebileceği gerçeğine eşdeğer olduğu bilinmektedir. ):

$U(L) = \sum_{all~possible~events "e"} P(e)u(e)$

burada $P(e)$ yine $e$ meydana gelme olasılığıdır ve $u(e)$$e$ olayını kesin olarak almanın faydasıdır .

En çok ilgilendiğim bu aksiyomların ihlali, Bağımsızlık aksiyomuyla ilgili olanlardır (bütünlük, geçişlilik ve süreklilik ihlalleri muhtemelen ayrı bir soruyu hak edecektir. bu soruyu geçişsizliğini bir örnek için.).

Beklenen fayda modeliyle açıklanamayan durumları arıyorum. Bazı iyi bilinen örnekler Allais ve Ellsberg paradokslarıdır ( Ellsberg paradoksuyla ilgili hala bir tartışma olmasına rağmen) ). Öte yandan, Saint-Peterborough paradoksunu beklenen fayda teorisiyle çelişen olarak görmüyorum, çünkü uygun bir riskten kaçınma varsayımı varsa teori tarafından açıklanabilir. Ama buna karşı tartışabilirsiniz.

Umarım bu soru beklenen fayda teorisiyle çelişen ünlü deneylerin bir deposu olarak hizmet edebilir, bu yüzden birçok eklemek için çekinmeyin.

bu makale http://else.econ.ucl.ac.uk/papers/uploaded/243.pdf (Choi 2007) rasyonalite ve beklenen fayda ile ilgilenen güzel bir son teknoloji deneyine sahiptir. Genel olarak tüketicilerin sadece% 17'si rasyonalite ile uyumludur. Quah'ın beklenen fayda (diğer modeller arasında) açıklanmış tercih teorisi hakkında güzel bir makalesi var, rasyonaliteden daha fazla reddedilecek beklenen fayda hipotezini test etmek için Choi veri kümesini kullanıyor https://ideas.repec.org/p/ LEC / leecon / 13-24.html

Paradoks listesine ekleyerek Machina'nın paradoksunu düşünün. Mas-Colell, Whinston ve Green'in Mikroekonomik Teorisinde anlatılmıştır.

Bir kişi Paris hakkında bir televizyon programını seyretmeye Paris'e gitmeyi tercih ediyor.

Kumar 1: Paris'e bir yolculuk kazanın% 99'u, televizyon programı% 1'i.

2. Kumar: Zamanın% 99'unda Paris'e seyahat kazanın,% 1'inde hiçbir şey kazanmayın.

Öğelere göre tercihler göz önüne alındığında, ikinci kumarın birincisine tercih edilebileceğini düşünmek mantıklıdır. Paris gezisini kaybeden biri o kadar hayal kırıklığına uğramış olabilir ki, ne kadar harika olduğuna dair bir programı izlemeye dayanamayacaklardı.

@Pburg cevabını ve ardından yapılan yorumların ardından, düşündüğüm alternatif bir Machina Paradoksu göndermek istedim. Gerçek hayatta daha az yaygın olsa da, her sonucun "farklı" bileşenleri arasında bir çeşit tamamlayıcılığa güvenmediği anlamında bana göre daha güçlü görünüyor. Aşağıdaki alternatifi düşünün:

Kumar 1: Zamanın% 99'unu 1 milyon dolar kazanın, zamanın% 1'ini kuruş kazanın.

2. Kumar: Zamanın% 99'unu 1 milyon dolar kazanın, zamanın% 1'ini kazanmayın.

Çoğu insanın kesin olarak hiçbir şey kazanmadığı için bir kuruş kazanmayı kesin olarak 1 milyon dolar kazanmayı tercih ettiğinden şüpheleniyorum, ancak bazı insanlar 1'i kumar oynamak için 2'yi tercih ediyor.

Kahneman ve Tversky'nin deneyleri ve davranışsal iktisattaki birçok kişi, bir fayda fonksiyonunun (tam ve geçişli olmayan tercihler) varlığıyla çelişmektedir, bu nedenle beklenen fayda ile de çelişmektedir.

Oldukça iyi bilinen bir tanesinden daha bahsedeyim: Rabin (2000) tarafından kalibrasyon teoremi ve Rabin ve Thaler (2002) . Fikir, küçük miktarlarda bireylerin temelde riskten kaçınmaları gerektiğidir, ancak gerçekte değildirler.

Sadece zayıf içbükey ve kesinlikle artan bir fayda fonksiyonunu varsayan Rabin, küçük miktarlarda riskten kaçınmanın büyük miktarlarda gerçekçi olmayan riskten kaçınma anlamına geldiğini gösterir. Diğer bir deyişle, beklenen fayda teorisi altında, olumlu bir değere sahip küçük bahisli kumarları kabul etme direnci, büyük bahisli kumarlarda bireylerin davranışları hakkında saçma sonuçlara yol açmaktadır.

Örneğin, 125 USD kazanç ve 100 USD zarar eden bir bozuk parayı reddeden kişi kazanç USD kabul etmeyecektir $\infty$ ve 600 USD kumar kaybetmek.

Makaleler okumaya değer, ancak Cox ve Sadiraj (2006) veya Palacios-Huerta ve Serrano (2006) gibi çürütücüleri aklınızda bulundurun.

Bu cevabın altındaki yorumumu alıyorum .

Beklenen fayda tarafından yakalanmayan kararlarla ilgili çarpıcı bir konu, Tversky ve Kahneman (1981) ve diğerleri tarafından tartışılan çerçeveleme etkisidir . Deneysel çalışmalarında iki farklı (ancak aynı özelliklere sahip) grupların iki seçenek arasında seçim yapmalarına izin verdiler. Her iki grup aslında aynı seçeneklerle karşı karşıyadır, ancak ifadeler farklıdır. Bir grup A ve B arasında, bir grup C ile D arasında seçim yapar. Her zaman güvenli ve riskli bir seçimdir. Yüzde 72 tasarruf seçeneği A ve B'yi seçerken, yüzde 78 riskli seçeneği D vs C'yi seçti, ancak beklenen fayda koşullarında$A=C$ ve $B=D$. Dolayısıyla bu gözlem beklenen fayda ile uyumlu değildir.

Herhangi bir işlem yapılmazsa bir hastalığın 600 kişiyi öldürmesi beklenir.

İki seçeneğiniz var (program $A$ ve $B$) hastalık ile savaşmak için:

Eğer $A$ kabul edildiğinde 200 kişi kurtarılacak.

Eğer $B$ kabul edildiğinde, 600'ün tümü 1/3 olasılıkla kaydedilir ve 2/3 olasılıkla hiç kimse kurtarılmaz.

Başka bir grup insan program arasında seçim yapıyordu $C$ ve $D$

Eğer $C$ kabul edildiğinde 400 kişi ölecek.

Eğer $D$ kabul edildiğinde kimse 1/3 olasılıkla ölmez ve olasılık 2/3 olasılıkla tüm insanlar ölür.