タグ付けされた質問 「behavioral-economics」

7
ブラックフライデーはどのように機能しますか？
ブラックフライデーのような日には、誰もが購入するものすべてに大きな節約を期待して急いでいます。需要のレベルはばかげたレベルに達しているようで、賢い商人は需要に応じて価格をすべて引き上げることで反応することを期待するでしょう。 それでも、毎年、ブラックフライデーで人々がお互いをbeり合い、踏みにじるビデオが見られます。 ブラックフライデーは、実際には何も存在しない節約の幻想を作り出す単なるマーケティング策略なのでしょうか？市場は消費者行動に追いついていないのですか？または、ブラックフライデーを推進する別のメカニズムがありますか？
5
滞在するか、または終了する必要がありますか？
活動をやめる経済理論はありますか？何かに投入される投資コストとそれを追求する機会コストを比較検討する理論。 Fershtman and Gneezy Quitting in Tournamentsの論文は、レース中またはトーナメントの途中で終了する決定を調査していることを知っています。しかし、私は、楽器を演奏する、スポーツをする、仕事をするなど、何かをやめるより一般的なモデルを探しています。（卒業生）-学校から中退することは、同じ投資-機会費用のトレードオフに従うかもしれません。 更新：終了または終了プロセスをモデル化する明示的な参照を探していますが、それが特に一般化なしの決定に関係している場合でもです。 編集：ここで私は@Ubiquitousの答えを選んだ理由です。
3
有界合理性の統一理論の構築における最近の進歩は何ですか？
有界合理性モデルは、特定の心理的バイアスを非常に具体的な方法で説明することに焦点を当てているようです。特に、最先端のコンセンサスでは、1つのサイズがすべてに適合するわけではないようです。フレーミング効果のpre延により、この問題は非常に困難になりますが、有界合理性のモデリングに対する一般的なアプローチを考える方法はありますか。それは後悔の最小化、またはランダムな選択、または合理的な不注意ですか？
5
リスク、不確実性、あいまいさの違いは何ですか
リスク、不確実性、あいまいさの違いを突き止めようとしています。 私が理解しているように、行動経済学者が不確実性の下での選択について話すとき、彼らはエージェントがリスク（結果の範囲にわたる既知の確率分布）とあいまいさ（未知の確率分布）に直面するときの選択を意味します。したがって、不確実性は、リスクとあいまいさに分類できる包括的な概念です。たとえばDannenberg et al（2014）を参照してください。 これらの用語の意味について、ナイト（1921）とエルスバーグ（1961）にまで遡る議論があることも理解しています。上記のものと競合する定義はありますか？
1
Ms. Exponential vs Ms. Hyperbolic Vignetteについて
私は、指数割引が双曲線割引よりも優れている理由を示すためにこの小さな寓話に出くわしました1： （双曲線割引曲線の）より大きなお辞儀は、指数曲線を使用した誰かと双曲線割引業者が取引した場合、彼女はすぐにお金から解放されることを意味します。たとえば、次の冬までの距離がE女史よりもH女史の評価を低下させるため、Exponential女史は春ごとにHyperbolic女史の冬用コートを安く購入できました。その後、EさんはコートをHさんに毎秋秋に売り込むことができ、冬が近づくとHさんの評価が急上昇しました。 抜粋が参照する図は、以下に示すものにいくらか似ています。最も顕著な違いは、使用された実際の割引関数の分析形式3とともに、どの曲線がどれであるかを示す凡例を追加したことです2。 しかし、上で提示されたように、この議論は偽りであるように私には思えます。だれの評価がより落ち込むかは時間に依存することは明らかです。したがって、EさんとHさんの役割が逆になったまったく同じ引数は、曲線が交差する点と垂直軸の間の任意の時点で機能します。 実際、双曲線と指数曲線の係数の特定の選択では、すべての時点で、指数曲線は双曲線のものよりも低くなっています。例えば： 上記の緑の指数曲線は、 1つの値のみ、つまりt = 0（つまり、縦軸で示される時間）で双曲線と交差することがわかります。すべてのt &lt; 0の場合、緑の指数曲線は厳密に双曲線のものを下回っています。tttt = 0t=0t = 0t &lt; 0t&lt;0t < 0 これは、E氏の指数割引曲線が緑色の曲線である場合、H氏は抜粋で説明されている戦略を適用することにより、彼女をすぐに真似ることができ、これは、次の時間間隔の長さに関係なく当てはまることを意味します。冬のコートの売買。 要約すると、私見では、双曲線割引よりも指数割引の方が優れているという抜粋の議論には水がありません。 さて、この抜粋は特に厳密ではなく、双曲線割引よりも指数割引のほうが優れていることを示すより説得力のある方法があるかもしれません。もしそうなら、それは何ですか？特に、次のことを知りたいです。 指数割引を使用する人は、双曲線割引を使用する人の一方的な経済的利点をどのように利用できますか？ （一方的に、私は戦略が双曲線割引を使用するsomoneoneに対して指数割引を使用する人にのみ利用可能であり、その逆ではないことを意味します。） 1この一節で私が参照しているのは、ジョージ・エインズリーによる意志の内訳（2001）（pp。30-31）です。でも本は持っていません。 2作者が「大きなお辞儀」で何を意味するかについての私の解釈に従って、「双曲線」と「指数」のラベルを追加しました。私は英語のネイティブスピーカーではないので、この解釈が逆の場合は訂正してください。 （- ∞ 、0 ]（−∞、0](-\infty, 0]
2
勢いは一般的なリスク要因としてどのように正当化されますか？
一般的なリスク要因としての勢い？ この質問の一部は、こちらにある別の質問のフォローアップです。この他の質問では、組織間資本資産価格付けモデル（I-CAPM）やアービトラージ価格付け理論（APT）などの因子価格付けモデルの一般的なリスク要因として説明するのが難しいことが指摘されました。これらのモデルでは、これらの要因の1つへの曝露は、ある種の望ましくないリスクへの曝露を表すと想定されています。この質問では、運動量への曝露を何らかの形の一般的なリスクへの曝露と解釈する方法を理解しようとしています。特に知りたい 勢いをリスク要因として含める会社は誰ですか？説明は何でしたか？ 勢いはしばしば行動の過剰反応または過小反応に起因するようです。（これは非合理的かもしれませんし、多分合理的な過剰反応かもしれません、私は推測します---そうですか？）勢いを合理化する解釈はありますか？（つまり、運動量への暴露が悪いことを説明するものを意味します。） 参考までに： Jegadeesh and Titman（1993）は、情報への過剰反応、サイズ効果と系統的リスクとの関係、短期的な価格圧力、流動性の欠如、共通要因に対する株価反応の遅れなど、勢いのいくつかの説明をレビューしています 同紙は、「相対的な強み」プレミアム（過去の勝者を購入する戦略）は体系的なリスクへの露出によるものではなく、「一般的な要因に対する株価反応の遅れから生じるリードラグ効果」に帰することはできないと主張している。証拠は、企業固有の情報に対する価格反応の遅れと一致しているようです。 勝者のポートフォリオの株は、成立日の最初の数か月に行われる四半期決算発表の際に、敗者のポートフォリオの株よりも大幅に高いリターンを実現します。ただし、発表日から8か月から20か月後の発表日は、落札者ポートフォリオの株式よりも、敗者ポートフォリオの株式の方が大幅に高くなります。 初期のポジティブおよび後のネガティブな相対強度のリターンの証拠は、過剰反応の証拠としてのリターンの反転の一般的な解釈とリターンの持続性（つまり、過去の勝者が将来にポジティブなリターンを達成すること）は、おそらく過度に単純化していることを示唆しています。
1
起業家とリスク回避
起業家が一般集団よりもリスクを回避するかどうかについては、さまざまな意見があります。一般的に開催された信念は、彼らはそれほどでもあることですが、反対意見は同様に存在します。この見方を裏付けているように思われる英国での小さな調査さえあります。 この点でより実証的な研究はありますか？
0
複数回の公共財実験の力を計算する
繰り返される公共財実験に必要なアプリオリの必要なサンプルサイズを計算/シミュレーションしたいと思います。 NNN参加者 は、グループ（）で、公共財ゲームのラウンド（線形、自発的貢献メカニズム、匿名、罰なし、コミュニケーションなし、同時決定）をプレイします。RRRnnnn≤Nn≤Nn \leq N 参加者のプライベート支払いましょうするとして計算して、iiiπiπi\pi_iπi=pi+α×Gπi=pi+α×G\pi_i = p_i + \alpha \times G G=∑ni=1(gi)G=∑i=1n(gi)G=\sum_{i=1}^{n}(g_i) pipip_iプライベートアカウントへの寄付、 gigig_iパブリックアカウントへの寄付、 0&lt;α&lt;1&lt;αn0&lt;α&lt;1&lt;αn 0 < \alpha <1< \frac{\alpha}{n}、これは1人当たりの限界リターン（MPCR）です。 各参加者は、自分がパブリックアカウントに提供するトークンの量を決定しますが、です。EEE0≤gi≤E0≤gi≤E0 \leq g_i \leq Epi=E−gipi=E−gip_i = E - g_i 各ラウンド（）各個人は新しい寄付始まります。rrr0≤r≤R0≤r≤R0 \leq r \leq RiiiEEE 実験では、参加者は条件にランダムに割り当てられます。条件は2つの要因によって異なります。因子1には2つのレベルがあり、因子2には2つのレベルがあり、これは2x2の完全要因計画です。レベルはカテゴリです。ランダムな割り当ては被験者間です。つまり、各被験者は各ラウンドで因子レベルの同じ組み合わせに割り当てられます。言い換えれば、処理の割り当てはラウンドによって変化しません。iiirrr 公共財への貢献に関するF1とF2の相互作用の重要性をテストしたい。従属変数はによって変化しますが、独立変数はラウンド全体で一定のままなので、これにランダム効果回帰モデルを使用するか、固定効果回帰モデルを使用するかについては明確ではありません。gijgijg_{ij}rrrrrr いずれにせよ、私は計算したい、それぞれ。nを指定して、相互作用効果のパワーをシミュレートします。これらのタイプの実験は頻繁に行われるため、誰かが計算やシミュレーション、または他のタイプのリソースのためにRまたはStataコードを提供できるかどうかを尋ねたいと思いました。
1
モディリアーニのLCHに従って実際に消費を計画した人はいますか？
https://en.wikipedia.org/wiki/Life-cycle_hypothesis?wprov=sfti1 地球上の誰も実際にこれを行っていないことは私には自明のようです。実在の人々は近視眼的で、規律がなく、すべての変数を説明する計算能力に欠けています。 何人かは試みようとするかもしれませんが、常に失敗します、そして、ほとんどの人々は試みさえせず、代わりに短期間生きます。リチャード・ターラーは彼の本「Misbehaving：The Making of Behavioral Economics」でこれをカバーしています。 LCH動作のインスタンスが1つでも文書化されていますか？
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.