랜덤 초이스 해석

McFadden 이코노미스트는 일반적으로 확률 선택 선택 규칙에서 각 DM이 독립적이고 동일하게 도출됨에 따라 모집단의 의미에서 랜덤 선택을 해석합니다. 그러나 심리학자는 동일한 메뉴가 여러 번 제시 될 때 다른 대안을 선택할 것이라는 점에서 개별 DM은 실제로 확률 적이라고 주장했다. 나는 의사 결정에서 확률을 이해하는 방법 중 하나를 완전히 확신하지 못합니다. 신경 경제학, 인식론 또는 이와 관련된 것을 이해하는 작업이 있습니까? 요컨대, 개별 DM에 대한 무작위 선택의 해석은 무엇입니까?

나는이 두 해석이 상호 배타적이라고 생각하지 않으며, 동일한 문제의 다른 측면에 속한다. 하나는 경험적이며 다른 하나는 이론적이다. 이 두 가지 방법 사이의 충돌은 "인구"해석이 개인마다 다르다는 것입니다. 그러나 인구 구성 요소는 통계적인 편의성입니다. 연구원이 모델링 할 시간이없는 것은 "다른 모든 것"이며, 사람이 아닌 관측 집단의 수준에 따라 차이가 있으므로 개별적인 오류가 아닙니다.

실제로, 이러한 편의에 대한 하나의 허용 가능한 해석은 비 랜덤 구성 요소에 대한 조건부 조건이 동일하다는 것이며, 동일한 결정을 다시 제시하면 개인이 다른 선택을하도록 오류가 발생한다는 것입니다. 이것은 신경 학적 해석과 정확히 동일합니다. 임의 성분의 추가 구조는이 정당화가 적용되는 정도를 변경시킬 수 있습니다. 개인에 대한 오류가 시간이 지남에 따라 상관되는 것으로 간주되면 신경 경제 학적 설명의 상대적인 영향을 줄이고 개인의 수준에서 관찰 할 수없는 이질성에 관한 것입니다 . 그러나 임의 유틸리티는 여전히 두 가지 설명을 서로 다른 질문에 대한 답변으로 쉽게 포함 할 수 있습니다. 잔차 오차에는 신경 경제 학적 추론과 생략 된 변수가 모두 포함됩니다.

무작위성이 특별히 다른 모든 것을 포착하도록 고안된 정도까지, 그것은 대부분의 경험 론자들이 초점을 맞추고 싶지 않은 원인에 대해 이야기합니다. 마이클 우드 포드 (Michael Woodford)는 최근 신경 경제학과 무작위 선택 에 관해 무언가 를 썼다 . 그리고 분명히 신경 경제학에서 매우 일반적인 주장이다 "stocastic 신경 기능은 확률 적 선택이 의미"(참조 여기 , 여기 , 그리고 여기에 이러한 참조 중 일부는 신경 경제학은 임의 선택의 형태에 대한 제한을 배치한다는 지적하지만). 그러나 평균 계량 경제학 연구에서 생략 된 변수를 감안할 때, 임의의 항이 상대적으로 이러한 생략과 신경 학적 과정을 더 많이 포착 할 수 있다고 추측 할 수 있습니다.