Questions tagged «preferences»

反映代理认为哪个状态最理想的二元关系。偏好是消费者选择决策理论的公理研究的基本要素。

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爱泼斯坦-津偏好的重要性是什么?
我听说最近有很多工作在应用Epstein-Zin首选项。维基百科页面似乎并不完整。 为什么Epstein-Zin偏好很重要? 一般而言,递归效用与其他偏好模型有何不同?他们捕获了什么,否则无法捕获? 有什么好的资源可以进一步了解它们?

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外生和内生偏好的定义是什么?
维基百科指出: 外生偏好 -来自模型外部且模型无法解释的偏好。 内生性偏好 -偏好不能被视为给定的,而是受到对外部事务状态的内部内部响应的影响。 有人可以澄清这两个术语的含义吗?具体而言,位于模型的“内部”(或内部)或“外部”(或外部)是什么意思?

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“汇总”和“代表代理”之间有什么区别?
“汇总”和“代表代理”之间有什么区别?很抱歉,如果我对这个问题尚不完全清楚,那是我要问的原因。在我看来,代表代理人的定义是通过最大化可以被解释为“代表代理人”的对象的效用来达到竞争均衡的情况,而“集合”是指一种相关情况,其中竞争性均衡价格不取决于初始end赋的分布。(这种效果。) 有人可以澄清这两个概念是什么以及它们是如何关联和/或不同的吗?

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劣等的效用函数的例子是什么?
假设消费者比苹果和香蕉有标准的凸,单调偏好。 (更新:我希望偏好尽可能地成为“标准”。因此,理想情况下,我们在每个地方的MRS都在减少,在每个地方也都“越多越好”。) 说他的偏好可以用效用函数u(A,B)u(A,B)u(A,B)。他必须满足一些预算约束pAA+pBB=ypAA+pBB=yp_AA+p_BB=y,其中yyy是他的收入。 然后什么是效用函数的一个实例,其中∂A∂y&lt;0∂A∂y&lt;0\frac{\partial A}{\partial y}<0,在某些情况下至少? 在我看来,这是一个非常简单的问题,但暂时谷歌搜索我什么都找不到。

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是否对个人品味不会随时间变化而做出的假设提出了严峻的挑战?
Stigler和Becker(1977)在开创性的论文De Gustibus non est Disputandum中调查了四类普遍被认为与口味稳定性不一致的现象:成瘾,习惯行为,广告和时尚,并分别提供了另一种解释。 。 所有这些解释均基于个人口味随时间稳定的假设。他们将口味与落基山脉进行了比较:“两者都在那里,明年也将在那里,而且所有人都一样。” 问题:我想知道是否对个人品味不会随时间变化的假设提出了严峻的挑战。如何? 注意:我之所以严加是因为他们的论点很微妙,而且很有说服力。例如,经验和成瘾的作用可以用稳定的偏好来解释。随着消费者获得优质产品的经验,它变得更易于使用。因此,使用成本随着使用量的增加而下降,从而导致更高的边际利润。当边际效用随使用量减少时,当边际效用减少的收益与增加使用量所获得的成本减少相匹配时,就达到了平衡。 更新:我发现塞缪尔·鲍尔斯(Samuel Bowles)对内生偏好的一项很好的相关调查。

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当将相对的归一化效用函数视为pmf时,香农熵或香农信息的解释是什么?
假设ΩΩ\Omega是一组离散随机变量和互斥结果fff是一个利用率函数,其中0&lt;f(ω)≤10&lt;f(ω)≤10 < f(\omega) \leq 1,∑Ωf(ω)=1∑Ωf(ω)=1\sum_\Omega f(\omega) = 1,等 当fff被均匀地分布在ΩΩ\Omega和fff是一个概率质量函数,香农熵H(Ω)=∑Ωf(ω)log1f(ω)H(Ω)=∑Ωf(ω)log1f(ω)H(\Omega) = \sum_{\Omega}f(\omega)log\frac{1}{f(\omega)}被最大化(=log|Ω|)=log|Ω|)=log|\Omega|),并且当一个元素ΩΩ\Omega具有fff的全部质量时,香农熵被最小化(实际上为000)。这与关于意外(或不确定性降低),结果和不确定性(或预期意外)和随机变量的直觉相对应: 当fff均匀分布时,不确定性最大化,质量均匀分布的结果越多,我们的不确定性就越大。 当fff所有质量都集中在一个结果中时,我们就没有不确定性。 当我们将结果分配为的概率时111,当我们实际观察到它时,我们不会获得任何信息(“不惊奇”)。 当我们给结果分配概率越来越接近于000,对它实际发生的观察变得越来越有用(“令人惊讶”)。 (当然,所有这些都没有对香农信息/熵的编码进行更具体的解释,但对认知的解释较少)。 但是,当fff具有效用函数的解释时,存在对l o g 1的感官解释。或∑f(ω)log1log1f(ω)log1f(ω)log\frac{1}{f(\omega)}?在我看来,可能是:∑f(ω)log1f(ω)∑f(ω)log1f(ω)\sum f(\omega)log\frac{1}{f(\omega)} 如果作为PMF表示在Ω上的均匀分布,则f作为效用函数对应于对结果的无差异,该结果不可能更大*fffΩΩ\Omegafff 一个效用函数,其中一个结果具有所有效用,而其余结果都不具有(尽可能多地偏向效用),这对应于非常强的相对偏好 -缺乏冷漠。 是否有扩展的参考?我是否错过了有关比较概率质量函数和离散随机变量的归一化相对效用的限制的知识? *我知道无差异曲线,出于种种原因,看不到它们与我的问题有什么关系,首先是我对分类样本空间进行了研究,而实际上我对“差异”本身不感兴趣,而是当实际的(离散)“概率分布”或(附加)具有效用函数的解释时,如何将效用解释为概率,以及如何解释概率函数。

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议题多时的公平投票程序
当几个人必须决定一个是/不是问题*时,使用的自然决策规则是多数规则。 但是,当有许多问题要决定时,多数人的规则在以下意义上是“不公平的”:在所有主题上,多数人的观点都可能被接受,而在任何主题上,少数人的观点都可能不被接受。举一个极端的例子,有51%的人口将决定大约100%的问题。 我正在寻找防止这种不公平的决定规则。 正式地,将“统一组”定义为始终以相同方式投票的一群人。将统一组的“接受率”定义为统一组的意见被接受的问题的百分比。 定义一个“公平决策规则”作为一个规则,对于该规则,对于每个包含X%人口的统一组,当问题数量趋于无穷大时,接受率趋于X。 我的问题是:是否存在以上定义的公平划分规则? (*我将问题限制为是/否问题,因为当问题不是二进制问题时,问题要复杂得多)。

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细微的无差异曲线
如果消费者遵循连续性的合理性公理(即,他的偏好没有跳跃),那么效用函数的无差异曲线就被认为很薄。 为什么连续性(使得)暗示了无差异曲线?x⪰y⇒∃ z=x+ϵx⪰y⇒∃ z=x+ϵx \succeq y \Rightarrow \exists \space z=x+\epsilon|z|≥y ∀ϵ&gt;0|z|≥y ∀ϵ&gt;0|z|\ge y \space \forall \epsilon > 0

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盗版/文件共享-为什么不免费提供歌曲,电影或书籍?
为什么不免费提供歌曲,电影或书籍(+广告)? 一世。每分钟,人们都在盗版,并且没有停止。如果人们在iTunes上看到0.99首歌曲,在洪流站点上看到0.00首歌曲,那么我看不到有什么能阻止大多数人访问该洪流站点,就像我看不到任何东西可以阻止他们进入图书馆或要求朋友借书而不是在Borders购买书或在收音机上轻按歌曲。 那么,为什么像RIAA或MPAA这样的公司不免费发行其歌曲,电影或书籍,却投放类似于有线电视制作方式的广告?在我看来,公司承担了巨大的机会成本(例如,JK罗琳(JK Rowling)损失了数百万美元,因为她拒绝让哈利·波特(Harry Potter)以电子书的形式出版。没有迎合她的粉丝,所以她的粉丝迎合了自己。 ii。我猜想,他们认为他们实际上可以通过DRM之类的东西来制止盗版,或者使人们相信他们会被捕,即使这种情况不太可能在iTunes,Netflix或其他方面继续赚钱。 但是,我在纪录片中读到,美国电影协会(MPAA)董事长兼首席执行官格里克曼(Glickman)认为盗版永远不会停止,但表示他们会努力使盗版变得尽可能困难和乏味。 因此他无法制止ADMITS盗版,这使我的猜测是错误的。那么答案是什么?RIAA和MPAA实际上不合理吗? 除了机会成本和搭便车问题之外,文件共享/盗版还涉及哪些经济概念或理论? 注意: 这也可以扩展到游戏,应用程序等。 为了澄清,我并不是要问为什么不免费提供歌曲,电影和书籍。由于仍然有需求,应该继续给他们付款。如果人们想购买CD,DVD或书籍,参加音乐会或去看电影,然后再免费获得歌曲,电影和书籍,那么我想如果免费获得歌曲,电影和书籍,他们可能不愿意少做点事情因为好像人们喜欢看电影或听音乐会一样,没有互联网访问权限或喜欢闻书,他们会继续购买尽可能多的东西。

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第一福利定理中本地非饱食假设的目的是什么?
利润最大化假设意味着 $$ \ text {if} x_i \ succ x_i ^ * \ text {then} p_ix_i&gt; p_i w_i $$ 好的,所以这只是说如果代理是效用最大化/理性,那么如果他没有选择一个严格优于他的捆绑的捆绑,那么它一定不能负担得起。 为什么需要当地的非饱食假设呢? $$ \ text {if} x_i \ succeq x_i ^ * \ text {then} p_ix_i \ geq p_i w_i $$ 为什么这不仅仅是利润最大化假设的自动化?如果我们知道$ x_i \ succ x_i ^ * \暗示p_ix_i&gt; p_i w_i $,显然不是很明显$ …

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Translog首选项
什么是跨log首选项?在维基百科的文章仅清除了,它代表了超越对数的偏好,并且他们是柯布-道格拉斯偏好的推广。 它们是否具有使其更具吸引力的特殊功能?我从未见过这些在宏观经济学中被使用过。

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理性但不连续偏好的效用表示的存在
这与Do不连续的偏好有关,意味着没有连续的效用函数? 我认为上述相关问题的标题是用一种方式表达的,这种方式掩盖了OP在身体中暗示的一个微妙不同但更有趣的问题。我想在这里明确提出这个问题。 是否存在可由(可能不连续的)效用函数表示的理性但不连续的偏好关系? 换句话说,如果满足完整性和传递性但是违反了连续性,我们还能找到一个效用函数来表示它吗?≿≿\succsim 从已知结果来看,答案似乎并不明显。 我们知道,当且仅当首选项是完整的,可传递的和连续的时,才存在连续的效用表示。但这并没有告诉我们当偏好不连续时会发生什么。 我们知道,对于某些不连续的偏好(例如词典偏好),不存在效用表示。但这个结论可以推广吗? 最后,我想指出违反连续性的要求意味着我们排除了有限(和可数?)域。≿≿\succsim

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SLAPP在文件共享/盗版方面的经济效益是什么?
从盗版/文件共享中分拆- 为什么不免费提供歌曲,电影或书籍? SLAPP在文件共享/盗版中的经济效益是什么? 上面的链接中有一条评论说“相关性是录音行业显然没有失去盗版之战。OP问题的基础是它们是'(我是OP,顺便说一下^ - ^)。 如果是这样的话,为什么RIAA会因为一些(yay,weasel words!)人们可能会因为无耻的开支(更不用说机会成本)而被认为是无耻的罚款而对人们进行大量起诉?例如Joel Tenenbaum(一分450万美元)和Jammie Thomas-Rasset(一分为192万美元)。 来自Wiki(强调我的): 针对公众参与的战略诉讼(SLAPP)是一项旨在审查,恐吓和沉默批评者的诉讼,通过给予他们法律辩护的代价,直到他们放弃批评或反对为止。 典型的SLAPP原告通常不希望赢得诉讼。如果被告屈服于恐惧,恐吓,增加法律费用或简单用尽并放弃批评,原告的目标就会实现。在某些情况下,针对被告的反复无聊诉讼可能会增加该方董事和高级职员责任保险的成本,从而干扰组织的运营能力。 我假设政府,社会,RIAA /原告,某人或某事通过如此坚持地追求这些人,有一些经济利益。 也许在除了文件共享之外的情况下,这可能会有一些好处,但是当涉及到当前的版权法,文件共享,盗版,数字世界等时,我正在绘制空白,特别是由于' 互联网原理的九头蛇:你知道,你可以踩到一个人,但我们还会有七个人。 美国电影协会(MPAA)主席兼首席执行官Glickman承认盗版永远不会停止,但声称他们将努力使其尽可能地困难和乏味。 那么,MPAA / RIAA从SLAPP中脱颖而出的究竟是什么?如果没有给出直接答案,可以选择:SLAPP的一般好处是什么(然后读者,例如我推断出类似的好处)?

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持续偏好定义
假设消费集$ X = R _ {+} ^ N $。根据定义,首选项是连续的,如果对于任何$ x \ in X $ sets $(y \ in in X:x \ succeq y)$和$(y \ in in X:y \ succeq x)$是关闭的。很明显,由效用函数$ u(k_ {1},k_ {2})= k_ {1} + k_ {2} $表示的首选项是连续的。但现在让我们采取一些x =(1,1)。然后设置$(在X中的y \:y \ successq(1,1))$因为接近无穷大而未关闭。我的问题是如何处理这个矛盾?

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Cobb-Douglas的二元关系
我正在审查旧的期中考试,为即将到来的期中考试做准备,并遇到了以下问题: 让。现在,将上的和定义为和α,β∈(0,1)α,β∈(0,1)\alpha , \beta \in (0,1)fαfαf_{\alpha}fβfβf_{\beta}R2R2\mathbb{R^2}fα(x)=xα1x1−α2fα(x)=x1αx21−αf_{\alpha}(x)=x_1^{\alpha} x_2^{1 - \alpha}fβ(x)=xβ1x1−β2fβ(x)=x1βx21−βf_{\beta}(x)=x_1^{\beta} x_2^{1 - \beta} 现在,令R为上的二进制关系。让我们有:R2xRx2\mathbb{R_x^2}x,y⊂R2+x,y⊂R+2{x,y} \subset R_+^2xRy↔fα(x)≥fα(y)∧fβ(x)≥fβ(y)xRy↔fα(x)≥fα(y)∧fβ(x)≥fβ(y)xRy \leftrightarrow f_{\alpha}(x) \geq f_{\alpha}(y) \land f_{\beta}(x) \geq f_{\beta}(y) 对于和哪些组合是完整的二进制关系,对于哪些组合是可传递的,对于哪些组合是连续的。αα\alphaββ\beta 我的想法 看来这只有在时才可以完成,但是当我继续使用进行WLOG时,我还不能完全完成证明。在这里有人可以尝试正式证明这是完全的iff? α=βα=β\alpha=\betaα&lt;βα&lt;β\alpha < \betaα=βα=β\alpha = \beta 我认为,每当我们有xRy,yRz时,我们必然会有xRz。那是。因此,我认为这对于所有组合都是可传递的。我的证明涉及使用实数的良好顺序和为此特定关系给出的定义。如果有人认为并非所有请告诉我原因/方式。α,βα,β\alpha,\betaα,βα,β\alpha,\beta 我知道什么是连续性以及如何证明它。但是,我不确定该关系对于哪些组合是连续的。我怀疑所有组合都是连续的。这是真的?如果可以,您能证明吗? α,βα,β\alpha,\betaα,βα,β\alpha,\beta

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