Discriminating Among Probability Weighting Functions Using Adaptive Design Optimization.
Discriminating Among Probability Weighting Functions Using Adaptive Design Optimization.
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DOI：
10.1007/s11166-013-9179-3
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发表时间：
2013-12
影响因子：
4.7
通讯作者：
Myung JI
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cavagnaro DR;Pitt MA;Gonzalez R;Myung JI
概率权重函数将客观概率及其主观权重联系起来，在累积前景理论中对风险下的选择进行建模时起着核心作用。虽然已经提出了几种不同的参数形式，但它们在性质上的相似之处使得从经验上区分它们具有挑战性。在本文中，我们使用模拟和选择实验来研究自适应设计优化在多大程度上可以区分不同参数形式的概率加权函数。自适应设计优化是一种基于计算机的方法，它识别和利用模型差异以达到模型识别的目的。模拟实验表明，正确的(数据生成)形式可以与其竞争对手最终区分开来。一项实证实验的结果揭示了参与者之间在函数形式方面的异质性，其中两个模型(Pelec-2，线性对数赔率)成为最常见的最佳拟合模型。这些发现阐明了这些模型背后的假设。
Probability weighting functions relate objective probabilities and their subjective weights, and play a central role in modeling choices under risk within cumulative prospect theory. While several different parametric forms have been proposed, their qualitative similarities make it challenging to discriminate among them empirically. In this paper, we use both simulation and choice experiments to investigate the extent to which different parametric forms of the probability weighting function can be discriminated using adaptive design optimization, a computer-based methodology that identifies and exploits model differences for the purpose of model discrimination. The simulation experiments show that the correct (data-generating) form can be conclusively discriminated from its competitors. The results of an empirical experiment reveal heterogeneity between participants in terms of the functional form, with two models (Prelec-2, Linear in Log Odds) emerging as the most common best-fitting models. The findings shed light on assumptions underlying these models.
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