Measuring Ambiguity Attitudes for All (Natural) Events
测量所有自然事件中的模糊态度AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论模糊厌恶与感知的行为测量，未明确涉及离散选择模型、结构估计或给定列表中的其他计量细分。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
测量所有自然事件中的模糊态度
- 研究问题
- 面对缺乏对称性、主观概率信念难以控制的自然事件，如何分别测量模糊厌恶与模糊不敏感性，并考察时间压力的影响？
- 方法与思路
- 作者提出模糊厌恶与不敏感性／感知两个指标，称即使概率信念未知也可控制其影响，且不要求风险下的期望效用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称指标可用于自然事件且适用于多种模糊理论；时间压力应用显示，不敏感性上升，而模糊厌恶未增加。
- 阅读关注点
- 核对指标如何剥离未知概率信念、适用理论及偏好条件，并检查实际测量程序和时间压力研究的设计与统计证据。
- 阅读边界
- 摘要未说明样本、测量任务、研究设计与效应精度；结果符合直觉本身不能验证指标在所有自然事件中的有效性。
原文摘要
Measurements of ambiguity attitudes have so far focused on artificial events, where (subjective) beliefs can be derived from symmetry of events and can be then controlled for. For natural events as relevant in applications, such a symmetry and corresponding control are usually absent, precluding traditional measurement methods. This paper introduces two indexes of ambiguity attitudes, one for aversion and the other for insensitivity/perception, for which we can control for likelihood beliefs even if these are unknown. Hence, we can now measure ambiguity attitudes for natural events. Our indexes are valid under many ambiguity theories, do not require expected utility for risk, and are easy to elicit in practice. We use our indexes to investigate time pressure under ambiguity. People do not become more ambiguity averse under time pressure but become more insensitive (perceive more ambiguity). These findings are plausible and, hence, support the validity of our indexes.