Dynamic Random Utility
Dynamic Random Utility
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动态随机效用
作者：
Mira Frick;Ryota Iijima;Tomasz Strzalecki
我们提供了动态随机效用的公理化分析，描述了通过最大化某些随机过程来解决动态决策问题的代理的随机选择行为（
U
t
）的公用事业。我们首先证明即使当 (
U
t
）是任意的，动态随机效用强加了新的可测试性
对行为的跨周期限制，超越静态随机效用公理的逐周期类似物。动态随机效用的一个重要特征是行为可能会出现
依赖于历史，因为时期-
t 选择揭示有关的信息
U
t
，可能是序列相关的；然而，我们的关键新公理强调，该模型对可能出现的历史依赖形式提出了具体限制。其次，我们表明，强加自然贝叶斯理性公理限制了随机性的形式（
U
t
）可以显示。相比之下，在实证研究中广泛使用的效用冲击规范违反了这些限制，导致可能显示负选项值并产生有偏差的参数估计的行为。最后，动态随机选择数据使我们能够描述随机效用的重要特殊情况，特别是学习和品味持久性，这在静态领域与一般模型没有区别。
We provide an axiomatic analysis of dynamic random utility, characterizing the stochastic choice behavior of agents who solve dynamic decision problems by maximizing some stochastic process (
U
t
) of utilities. We show first that even when (
U
t
) is arbitrary, dynamic random utility imposes new testable
across‐period restrictions on behavior, over and above period‐by‐period analogs of the static random utility axioms. An important feature of dynamic random utility is that behavior may appear
history‐dependent, because period‐
t choices reveal information about
U
t
, which may be serially correlated; however, our key new axioms highlight that the model entails specific limits on the form of history dependence that can arise. Second, we show that imposing natural Bayesian rationality axioms restricts the form of randomness that (
U
t
) can display. By contrast, a specification of utility shocks that is widely used in empirical work violates these restrictions, leading to behavior that may display a negative option value and can produce biased parameter estimates. Finally, dynamic stochastic choice data allow us to characterize important special cases of random utility—in particular, learning and taste persistence—that on static domains are indistinguishable from the general model.
研究设计与市场设计的结合：使用集中分配进行影响评估
影响因子：
6.1
作者：
Abdulkadiroğlu, Atila;Angrist, Joshua D.;Narita, Yusuke;Pathak, Parag A.
通讯作者：
Pathak, Parag A.
随机效用模型的非参数分析
DOI：
10.3982/ecta14478
发表时间：
2018
期刊：
arXiv: Statistics Theory
影响因子：
--
作者：
Y. Kitamura;J. Stoye
通讯作者：
J. Stoye