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【学术讲座】 12月29日 我学院2023年数字经济系列讲座(二十五)
文章来源: 发表时间:2023-12-28 12:10:22点击次数:

讲座题目:Axiomatizing Correlation Utility

(相关性效用理论的公理化)

面向对象:面向全院师生

主讲嘉宾:周恕弘 教授(单位:西南财经大学

学科方向:行为经济学

讲座时间:20231229日(周五)下午1400-1800

讲座地点:威尼斯澳门人登录welcome402

主办单位:威尼斯澳门人登录welcome 我校创新发展研究中心


摘要:Building on the emerging literature on correlation preference reflecting regret and salience considerations, we offer an axiomatization of correlation utility without requiring transitivity or completeness. We next axiomatize an correlation expected utility (CEU) by adopting an independence axiom for correlation preference. By weakening independence to betweenness, we axiomatize a non-CEU preference. The resulting correlation betweenness utility (CBU) can account for recent experimental evidence of correlation preference, including the correlated Allais paradox which is incompatible with CEU. We further investigate the implications of (in)completeness in CEU and CBU. In the absence of correlation sensitivity, CEU reduces to transitive expected utility while CBU reduces to a skew-symmetric bilinear representation under another weakening of independence, called projective independence, and further reduces to weighted utility under transitivity.


中文摘要:基于一支反映了后悔(Regret)和突显性(Salience)问题的相关性效用理论的新兴文献,我们在不要求传递性或完备性的情况下,公理化了相关性效用理论。 随后,我们采用一种针对相关性偏好的独立性(Independence)公理,以此公理化相关性期望效用(Correlation Expected UtilityCEU)。 接下来,我们将独立性再弱化为中间性(Betweenness),以此公理化非 CEU 偏好。由此引出的中间性效用理论(Correlation Betweenness UtilityCBU),解释了最近关于相关性偏好的实验证据,包括与 CEU 不兼容的相关性阿莱悖论(Correlated Allais Paradox)。 我们进一步研究了(不)完备性在 CEU CBU 中的影响。 在不存在相关敏感性(Correlation Sensitivity)的情况下,CEU 特定化为具有传递性的期望效用。而在另一种独立性弱化(即投射独立性,Projective Independence)的情况下,CBU 则特定化为斜对称(Skew Symmetric)双线性表征,并在满足传递性的情况下,进一步特定化为加权效用理论(Weighted Utility)


 

嘉宾介绍:周恕弘,教授,西南财经大学中国行为经济与行为金融研究中心特聘主任。计量经济学会院士(Econometric Society Fellow)、经济学理论促进学会院士(SAET Fellow)、实验与行为经济学家。1981年获得加拿大不列颠哥伦比亚大学跨学科研究(数学、经济学、管理科学)的博士学位。曾执教于美国亚利桑那大学、约翰霍普金斯大学、加州大学尔湾分校、香港科技大学,新加坡国立大学。主要研究领域为决策理论、行为与生物经济学、实验经济学。在经济学顶级期刊Econometrica(四篇)、JPERESJETMS等发表文章数十篇。


 

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