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Enregistrement W2529127485

A Comparison of Survey and Incentivized-Based Risk Attitude Elicitation

2016· preprint· en· W2529127485 sur OpenAlexaboutno aff
Jim Engle‐Warnick, Diego Pulido, Marine de Montaignac

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoss aversionSurvey data collectionRisk aversion (psychology)Dimension (graph theory)Contrast (vision)Survey instrumentActuarial scienceSample (material)Order (exchange)Survey researchEconomicsPsychologyMarketingBusinessExpected utility hypothesisMicroeconomicsComputer scienceFinancial economicsApplied psychologyStatisticsFinanceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports results from an on-line economics experiment with heads of households that explores the link between a sample of survey questions on the Canadian Know-Your-Client survey form and several incentivized laboratory instruments, both aimed at measuring risk attitudes and loss aversion. We find that the instruments significantly predict responses to risk questions, with the exception of a question that includes a time dimension. By contrast, the loss aversion instruments do not predict responses to loss questions. Indeed, if anything, risk instruments predict the majority of the loss questions. We conclude that the survey appears to be successful in eliciting attitudes towards risk; that the survey appears to be less successful with regard to loss aversion; and that it may be useful to include survey questions about higher order risk preferences on the form.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,265
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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