The Predictive Utility of Generalized Expected Utility Theories
广义期望效用理论的预测价值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：摘要比较风险情境下的实验选择回答，并以最大似然方法评估效用理论，研究内容直接对应离散选择。
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广义期望效用理论的预测价值
- 研究问题
- 如何在比较风险决策理论时利用不一致回答的系统性变化，并综合拟合程度与简约性评估期望效用及其竞争理论的预测价值？
- 方法与思路
- 作者提出最大似然估计方法，从选择回答中提取更多信息，利用不一致回答的系统性变化，以拟合程度和简约性评价理论，并分析二十三个数据集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，二十三个数据集的分析给出以较少简约性损失换取较大拟合改善的理论菜单，包括 mixed fanning、前景理论、期望效用与期望值理论。
- 阅读关注点
- 核对不一致选择的随机误差设定、似然函数如何区分各理论，以及简约性评价的具体标准和所谓预测价值是否经过样本外检验。
- 阅读边界
- 摘要将预测价值表述为拟合与简约性的结合，未说明样本外预测设计或具体比较指标；不能据此断言所列理论在其他数据中同样占优。
原文摘要
Recent experimental choice studies compare expected utility with competing theories of decision-making under risk. Formal tests used to judge the theories usually count the number of consistent responses, ignoring systematic variation in inconsistent responses. A maximum-likelihood estimation method is developed that extracts more information from the data and enables one to judge the predictive utility--fit and parsimony--of utility theories. Analyses of twenty-three data sets suggest a menu of theories that sacrifice the least parsimony for the biggest improvement in fit. The menu is mixed fanning, prospect theory, expected utility, and expected value. Copyright 1994 by The Econometric Society.