선택 범위를 확장하여 Machina Paradox를 해결할 수 있습니까?

다른 질문 , Machina 역설은 예상되는 실용 신안에 가능한 반례로 언급된다.

역설 목록에 추가하여, Machina의 역설을 생각해보십시오. 이것은 Mas-Colell, Whinston 및 Green의 Microeconomic Theory에서 설명합니다.

어떤 사람은 파리에 관한 텔레비전 프로그램을 보지 않고 파리 여행을 좋아합니다.

도박 1 : 파리 여행 시간의 99 %, 텔레비전 프로그램 시간의 1 %를이기십시오.

도박 2 : 파리 여행 99 %, 시간의 1 %를 얻지 못합니다.

아이템에 대한 선호도를 고려할 때, 두 번째 도박이 첫 번째 아이템보다 선호 될 수 있다고 가정하는 것이 합리적입니다. 파리 여행을 놓친 누군가는 너무 실망해서 프로그램이 얼마나 훌륭한지를 견뎌 내지 못할 것입니다.

그러나 이것이 가능한 것은 상태 의존적 유틸리티를 고려한 의사 결정 공간을 확장함으로써 해결할 수 있다고 생각합니다. 예를 들어, 두 개의 시간주기가있는 모델을 고려해보십시오. $ t = 0 $ 및 $ t = 1 $. 첫 번째는 파리 여행에 대한 불확실성을 해결하기 전에 나타납니다. 두 번째 기간은 도박의 해결 이후입니다. 이제 다음과 같이이 잠재적 결과를 모델화하십시오. $$ \ begin {align} & amp; = \ {P, \ emptyset \} \\ B & = = {P ^ C, T \} \\ C & gt; = {P ^ C, N \}, \ end {정렬} $$ 여기서 $ A $는 파리 여행에 당첨되는 결과에 해당합니다. (그리고 그 후에 무엇을하든 상관 없습니다) $ B $는 여행에서 이기지 못하고 나중에 TV를 보는 결과입니다. $ C $는 당신이 이기지 못하고 나중에 아무것도하지 않는 경우입니다. 그렇다면 한시적으로 TV를 통해 파리를 좋아할지라도 (...?), 시간이 지남에 따라 함께 고려 될 때 (어떤 보완 성으로 인해) $ C보다 $ B $ 이상을 선호합니다.

내 질문은 이것이다. 이 역설을 해결하는 합리적인 방법일까요? 사람들이이 문제를 해결하려고 시도한 방법은 무엇입니까?

아니요, 이것은 Machina 역설과 정확히 같기 때문에 Machina 역설을 해결한다고 말하지 않을 것입니다. Paradox는 실제로 당신에게 세 가능한 결과. M-C / W / G 책은 $ B $와 $ C $ 결과에 대해서만 논합니다. 왜냐하면 역설이 독립의 원칙을 위반하는지 여부에 초점을 맞추기 때문입니다.

그러나 가장 중요한 것은, Machina가 아니 그것을 주장한다. 모든 사람들은 $ A & gt; C & gt; B $를 우선적으로 주문하게됩니다. 그는 명백한 심리학 적 이유 때문에 그것이 합리적이라고 주장했다. 약간 사람들은 ... 일부 다른 예상 유틸리티 프레임 워크를 따르는 $ A & gt; B & gt; C $의 순서를 갖습니다.

첫 번째는 "나는 여행을 잃고 나서 파리에 관한 영화를 볼 수 없다 - 나는 TV를 부술 것이다"라고 말할 것이다. 두 번째는 "글쎄, 거친 운. 적어도 나는 그것을 화면에서보고 계속 꿈을 꾸는 것"이라고 말할 것입니다. 두 가지 모두 "평범한"인간에 의해 예상 될 수있는 행동처럼 보입니다.

역설의 요점은 합리적인 상황, 즉 많은 사람들을 특징 지을 수 있고 자주 일어날 수있는 상황에서 그것이 위반 될 수 있다는 것만을 제외하고는 모든 사람에게 유효 유틸리티 (EU)가 유효하지 않다는 것을 보여주는 것이 아닙니다.

이것과 같은 역설은 심사 숙고하고 있습니다. 온도 EU가 어떤 의미에서 사람들의 "대다수"를 적절히 대표하고 있으며, 따라서 경제 모델에서 핵심 이론적 가정으로 타당하거나 유용하거나 오도하지 않는 것인지 여부를 나타냅니다. 그리고 이것은 정도 , 양적 문제. 이것은 사회 과학에서의 이론적 모델의 거의 모든 가정에 해당된다.

저는 이것이 Machina Paradox를 해결 한 것이 맞다고 생각합니다. 그러나 모델의 재구성과 국가에 의존하는 유틸리티의 아이디어를 연관 지을 지 확신하지 못합니다.

국가 의존적 유틸리티는 예상 유틸리티 모델의 결과 집합을 단순하게 확장하거나 수정하는 것 이상입니다. 상태 의존 유틸리티를 이해하려면 상태와 결과를 명확하게 구별해야합니다. 상태 종속적 유틸리티 모델에서, 에이전트는 $ (x_1, x_2, \ dots, x_S) $와 같은 목록에 대한 선호도를 가지며, 여기서 각 $ x_i $는 쌍 $ (결과, 상태) $입니다.

귀하의 예에서는 다른 주들이 무엇인지 명확하게 알지 못합니다. 내 이해는 하나 뿐이며, 역설은 다른 상태에 의존하지 않고 $ \ {P, T \} $에서 $ \ {A, B, C \} $로 결과 집합을 변경하여 해결됩니다. . 이것이 올 바르면 상태 종속성을 참조 할 필요가 없습니다. 결과 집합을 재구성하는 것으로 충분합니다.

상태에 의존하는 유틸리티와 VnM 모델의 차이점에 대해, 나는 한 번 썼다. 수학에 관한 대답 .SE . Mas-Colell, Whinston 및 Green의 관련 섹션을 참조하십시오.