연구 설계 : 무차별 곡선과 예산 라인

나는 무차별 곡선을 만드는 법에 관한 기본적인 아이디어를 가지고 있는데, 두 가지 재화를 사용해야하고 무관심한 묶음 쌍을 구해야한다.

주어진 상품 묶음에 대한 소비자 수요를 추정하는 데 적용된 연구를 수행 할 때 (설문 조사를 통해 내가 염려하는 한), 데이터가 잘 작동하도록하기 위해 우리가 대답하려고하는 주요 질문은 무엇인가? 그러한 프레임 워크를 사용할 때? 그러한 질문은 설문 조사에서 어떻게 표현되어야합니까?

서로 다른 양의 두 재화 사이의 선호 무차별 곡선을 도출하기 위해 가능한 한 의문 제기 프로토콜은 다음과 같이 구성된다.

1. 먼저 상품 묶음에 대한 임의의 수량 조합 (예 : A 20 단위 및 B 단위 5 단위)을 선택합니다.

2. 그런 다음 상품 중 임의의 수량 (예 : 상품 A의 15 단위)을 선택합니다.

3. (또는 그녀)가 A 단위 (또는 이전 단락에 명시된 다른 수량)로 구성된 상품 묶음으로 첫 번째 상품 묶음 (A와 B의 20 중 20 개)을 기꺼이 교환할지 여부를 소비자에게 묻고 10 단위의 B (또는 5 이상의 다른 수량이 제공됨).

4. 소비자가 첫 번째 묶음을 선택하면 이전 10 개의 B 단위가 더 많은 수량 (예 : 15 단위 B)으로 대체된다는 전제하에 이전 질문을 다시 질문해야합니다. 그렇지 않은 경우, 소비자가 두 번째 번들을 선택하면 이전 단락의 질문은 이전 단락의 10 단위가 더 적은 수량 (예 : 8 단위 B)으로 대체된다는 조건하에 다시 질문해야합니다.

5. 소비자가 두 번들 사이에 무관심하다고 생각할 때 두 번들은 무관하므로 상응하는 점은 같은 무차별 곡선 위에 있어야합니다.

6. 수량 (번들)의 다른 조합의 중요한 세트에 대한 이전 절차를 따르면 해당 무차별 곡선을 그릴 수 있습니다.

문헌에서 주요 접근법 중 하나는 번들 세트 사이에서 소비자에게 선택권을 제공 한 다음 계시 된 선호 이론 어떤 유형의 효용 및 수요 함수 (있는 경우)가 관찰 된 선택 행태와 일치 하는지를 추론하는 틀.

예를 들어, 하나의 데이터가 $ \ {A, B, C, D, \ ldots \} $ 번들 중 하나를 구매할 수있는 소비자를 관찰한다고 가정합니다. 이 세트에서 그는 $ A $를 선택합니다. 계시 된 환경 설정의 일반화 된 공리를 적용하면, 우리는이 선택을 생성 할 수있는 환경 설정에 몇 가지 제한을 둘 수 있습니다. 예를 들어 아래 그림에서 $ A, B, C, D, E, F \} $ 집합의 $ A $ 선택은 파란색과 녹색 기본 설정과 일치하지만 빨간색 또는 주황 설정은 아닙니다.

이 접근법은 관측 데이터와 측량 데이터에서 작동합니다. Afriat의 정리에서 절정에 달하는 일련의 관측 된 데이터에서 유추 할 수있는 것과 추론 할 수없는 것을 정확하게 이해하기 위해 많은 노력이 기울여 졌다는 장점이 있습니다. 이 문학에 대한 상당히 깔끔한 소개는 불가능한 할리 바리안 (Hal Varian)이 썼다. " 계시 된 환경 설정 ".