Эксперименты, противоречащие ожидаемой полезной модели

Это вопрос, который я задал для бета-версии когнитивной науки, на которую так и не получил ответа. Я не знаю, какой должна быть политика для переноса / повторного размещения вопросов (может быть, стоит обсудить в мета-версии?), Но я надеялся, что здесь может быть получено больше ответов (то есть хотя бы один;))

Я ищу список экспериментов, которые нельзя объяснить ожидаемой полезной моделью. Под ожидаемой полезной моделью я подразумеваю модель индивидуальных предпочтений над векторами неопределенных событий (например, и ), что удовлетворяет списку аксиом, предложенных фон Нейманом и Моргернстерном, а именно$\Big(P(rain) = 0.4, P(sunshine) = 0.6\Big)$$\Big(P(rain) = 0.6, P(sunshine) = 0.4\Big)$

• завершенность
• транзитивность
• непрерывность
• независимость

Строгая формулировка этих аксиом может быть найдена на странице 8 « Аксиоматических основ ожидаемой полезности и субъективной вероятности» Эди Карни из «Справочника по экономике риска и неопределенности». ,

В качестве альтернативы, согласно теореме о представлении фон Неймана и Моргенштерна (страница 9 той же ссылки), эти аксиомы, как известно, эквивалентны тому факту, что предпочтения агента могут быть представлены функцией полезности вида (в дискретном случае ):

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

где $P(e)$ снова - вероятность того, что $e$ произойдет, а $u(e)$ - полезность получения события $e$ точно.

Нарушения этих аксиом, которые меня больше всего интересуют, связаны с аксиомой независимости (нарушения полноты, транзитивности и непрерывности, вероятно, заслуживают отдельного вопроса. См. Этот вопрос для примера непереходности.).

Я ищу ситуации, которые нельзя объяснить ожидаемой полезной моделью. Некоторыми хорошо известными примерами являются парадоксы Алле и Эллсберга (хотя по- прежнему ведутся споры о парадоксе Эллсберга ). С другой стороны, я не считаю парадокс Сент-Питерборо противоречащим теории ожидаемой полезности, поскольку он может быть объяснен теорией, если принять соответствующую степень неприятия риска. Но вы всегда можете возразить против этого.

Я надеюсь, что этот вопрос может послужить хранилищем известных экспериментов, противоречащих теории ожидаемой полезности, поэтому не стесняйтесь добавлять их.

В этой статье http://else.econ.ucl.ac.uk/papers/uploaded/243.pdf (Choi 2007) представлен хороший современный эксперимент, посвященный рациональности и ожидаемой полезности, являющейся частным случаем этого. В целом, только 17% потребителей совместимы с рациональностью, поэтому оставшуюся часть нельзя ожидать от максимизаторов полезности. У Куа есть хорошая статья о раскрытой теории предпочтений ожидаемой полезности (среди других моделей), он использует набор данных Choi для проверки гипотезы ожидаемой полезности, которая будет отвергнута чаще, чем рациональность https://ideas.repec.org/p/ LEC / leecon / 13-24.html

Добавляя к списку парадоксов, рассмотрим парадокс Мачины. Это описано в «Масло-Колелл, Уинстон и Грин Микроэкономическая теория».

Человек предпочитает поездку в Париж, а не смотреть телевизионную программу о Париже.

Gamble 1: выиграть поездку в Париж 99% времени, телевизионную программу 1% времени.

Gamble 2: выиграть поездку в Париж 99% времени, ничто 1% времени.

Разумно предположить, что, учитывая предпочтения по предметам, вторая игра может быть предпочтительнее первой. Кто-то, кто потерял поездку в Париж, может быть настолько разочарован, что не сможет стоять и смотреть программу о том, как это здорово.

После ответа @Pburg и последующего обсуждения в комментариях я хотел опубликовать альтернативный парадокс Machina, о котором я подумал. Хотя он может быть менее распространенным в реальной жизни, он кажется мне более сильным в том смысле, что он не опирается на какую-то взаимодополняемость между «различными» компонентами каждого результата. Рассмотрим следующую альтернативу:

Gamble 1: выиграть 1 миллион долларов в 99% случаев, выиграть пенни в 1% случаев.

Gamble 2: выиграть 1 миллион долларов в 99% случаев, ничего не выиграть в 1% случаев.

Я подозреваю, что большинство людей предпочитают выиграть 1 миллион долларов, а не выиграть ни копейки, а точно ничего не выиграть, в то время как некоторые люди, тем не менее, предпочитают играть 2 на игру 1.

Эксперименты Канемана и Тверского и многие другие в поведенческой экономике противоречат существованию функции полезности (предпочтения не являются полными и переходными), поэтому также противоречат ожидаемой полезности.

Позвольте мне упомянуть еще одну довольно известную: калибровочную теорему Рабина (2000) и Рабина и Талера (2002) . Идея состоит в том, что люди с небольшими ставками должны быть по существу не склонны к риску, но на самом деле это не так.

Только предполагая слабо вогнутую и строго возрастающую функцию полезности, Рабин показывает, что неприятие риска на малых ставках подразумевает явно нереалистичное неприятие риска на больших ставках. Другими словами, согласно теории ожидаемой полезности, сопротивление принятию небольших ставок с положительной ожидаемой ценностью приводит к абсурдным выводам о поведении индивидов в играх с большими ставками.

Например, лицо, отказавшееся в подбрасывании монеты с выигрышем в 125 долларов США и потерей в 100 долларов США, не примет выигрыш в долларах США и потеряет 600 долларов США.$\infty$

Документы стоит прочитать, но имейте в виду опровержения, например, Кокс и Садирадж (2006) или Паласиос-Уэрта и Серрано (2006).

Собираю мой комментарий под этим ответом .

Одним из поразительных вопросов, связанных с решениями, не охваченными ожидаемой полезностью, является эффект кадрирования, обсуждаемый Тверски и Канеманом (1981) и другими. В своем экспериментальном исследовании они позволили двум разным (но с одинаковыми характеристиками) группам выбрать один из двух вариантов. Обе группы на самом деле сталкиваются с одним и тем же выбором, но формулировка разная. Одна группа выбирает между A и B и одна группа между C и D. Это всегда один безопасный и один рискованный выбор. В то время как 72 процентов выбрали вариант сохранения А против В, 78 процентов выбрали рискованный вариант D против C, хотя в ожидаемой полезности термины и . Так что это наблюдение не совместимо с ожидаемой полезностью.B = $A=C$$B=D$

Ожидается, что болезнь убьет 600 человек, если не будет предпринято никаких действий.

У вас есть два варианта (программа и ) для борьбы с болезнью:$A$$B$

Если будет принят, 200 человек будут спасены.$A$

Если принимается , все 600 сохраняются с вероятностью 1/3, а с вероятностью 2/3 ни один человек не сохраняется.$B$

Другая группа людей столкнулась с выбором между программой и$C$$D$

Если будет принят, 400 человек умрут.$C$

Если принят, никто не умирает с вероятностью 1/3 и с вероятностью 2/3 все люди умирают.$D$