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J-GLOBAL ID：202002277122149763   整理番号：20A0786715

リスクの下での選択パラドックスのモデリング:展望理論からサンプリングベースの説明まで【JST・京大機械翻訳】

Modeling choice paradoxes under risk: From prospect theories to sampling-based accounts

著者 (4件)： Kellen David (Syracuse University, United States) ,  Steiner Markus D. (University of Basel, Switzerland) ,  Davis-Stober Clintin P. (University of Missouri, United States) ,  Pappas Nicholas R. (Syracuse University, United States)
資料名： Cognitive Psychology  (Cognitive Psychology)
巻： 118  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0848A  ISSN： 0010-0285  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意思決定の研究における重要な開発は,異なる理論(例えば,期待効用理論)を拒否する選択パラドックス(例えば,Allais)の確立と試験に基づいている。文献における最も一般的で最も一般的なモデルの一つ,累積的予測理論(CPT)は,それを拒否する選択パラドックスの収集から生じる経験的証拠の成長体にもかかわらず,その状態を維持するために管理されてきた。2つの代替モデル,Attention Exchange(TAX)の伝達と決定場理論(DFT_e)の拡張を,CPTの可能な代替案として提案した。今日まで,これら3つのモデルを直接比較した研究は,異なる選択パラドックスをテストする大きなロット問題の文脈の中で,直接比較されていない。本研究は,潜在的な利得と損失の両方を含む,大規模で多様なロットの問題を用いることにより,これを達成した。著者らの結果は,そのパラメトリック形式に関係なくCPTを拒否する,一連の「強い」選択逆説の存在とロバスト性を支持する。モデル比較結果により,DFT_eは,非常に大きい様式で大規模に選択データを収容することができるので,現在のロット問題の集合に対して最も良い説明を提供することを示した。DFT_eの成功は,CPTが説明できない逆説を含む多くの行動現象が,簡単な雑音サンプリング過程によりうまく捕捉できることを示した。全体として,著者らの結果は,研究者がCPTから離れるべきであり,DFT_eのような代替モデルに対するそれらの努力に焦点を当てていることを示唆する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  意思決定 ,  場の理論 ,  *逆理 ,  利得 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 期待効用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リスクの下での選択 ,  ユーティリティ ,  展望理論 ,  選択パラドックス ,  逐次サンプリング

分類 (5件)： 経営工学一般  (KA01010C) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  利益管理  (KA05030A) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： リスク ,  パラドックス ,  モデリング ,  展望 ,  理論 ,  サンプリング ,  説明