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Enregistrement W3147116413 · doi:10.3390/jrfm14040158

The Standard Model of Rational Risky Decision-Making

2021· article· en· W3147116413 sur OpenAlexvenueno aff
Kazem Falahati

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExpected utility hypothesisMathematical economicsAxiomVon Neumann–Morgenstern utility theoremSubjective expected utilityVon Neumann architectureCertaintyProspect theoryRandom variableValuation (finance)Variable (mathematics)MathematicsEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Expected utility theory (EUT) is currently the standard framework which formally defines rational decision-making under risky conditions. EUT uses a theoretical device called von Neumann–Morgenstern utility function, where concepts of function and random variable are employed in their pre-set-theoretic senses. Any von Neumann–Morgenstern utility function thus derived is claimed to transform a non-degenerate random variable into its certainty equivalent. However, there can be no certainty equivalent for a non-degenerate random variable by the set-theoretic definition of a random variable, whilst the continuity axiom of EUT implies the existence of such a certainty equivalent. This paper also demonstrates that rational behaviour under utility theory is incompatible with scarcity of resources, making behaviour consistent with EUT irrational and justifying persistent external inconsistencies of EUT. A brief description of a new paradigm which can resolve the problems of the standard paradigm is presented. These include resolutions of such anomalies as instant endowment effect, asymmetric valuation of gains and losses, intransitivity of preferences, profit puzzle as well as the St. Petersburg paradox.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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