Risk aversion and framing effects
Notice bibliographique
Résumé
We present a new experimental evidence of how framing affects decisions in the context of a lottery choice experiment for measuring risk aversion. We investigate framing effects by replicating the Holt and Laury's (Am. Econ. Rev. 92:1644-1655, 2002) procedure for measuring risk aversion under various frames. We first examine treatments where participants are confronted with the 10 decisions to be made either simultaneously or sequentially. The second treatment variable is the order of appearance of the ten lottery pairs. Probabilities of winning are ranked either in increasing, decreasing, or in random order. Lastly, payoffs were increased by a factor of ten in additional treatments. The rate of inconsistencies was significantly higher in sequential than in simultaneous treatment, in increasing and random than in decreasing treatment. Both experience and salient incentives induce a dramatic decrease in inconsistent behaviors. On the other hand, risk aversion was significantly higher in sequential than in simultaneous treatment, in decreasing and random than in increasing treatment, in high than in low payoff condition. These findings suggest that subjects use available information which has no value for normative theories, like throwing a glance at the whole connected set of pairwise choices before making each decision in a connected set of lottery pairs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».