は、歪み確率によって計算されることを意味します
誤った期待。どちらのバージョンも正のエントロピーを持っています: 非公式の演習として、
これを示す簡単な引数を作成します。目的関数は、それにペナルティを掛けて計算されます
エントロピーは、エントロピー制約のラグランジュ乗数として解釈できるペナルティ係数 λ によってペナルティを受けます。
簡単にするために、参照モデルは、
ログの消費がドリフトのあるランダムなゲームであると想定しているとします。
歩く：
ここでは標準正規確率変数です。
この仮定の下では、問題の唯一の状態変数は であるため、次のように設定できます。
ベルマン方程式は次のように記述されます。
また：
ここで、ラグランジュ定式化の制約付き最小化問題を次のように書き直します。
このうち のときのラグランジュ乗数の制約条件です。これが一番
最小化問題の一次条件は この式は選好とまったく同じです。
同じ。 の場合、不確実性回避モデルは、 モデルで
相対リスク回避係数が より大きい。同様のものを提案した
の観点から、 は、この議論を一般化する方法を示しています。
意味のある対数線形消費プロセス。
が線形であると推測すると、上記を解くことができます。
戻ります。とします。
このうち、は定数です。
を掛けることは、確率を変更することと同じであることを思い出してください。
レート。の確率密度は標準正規密度 であり
、つまり、歪み確率密度は次を満たします。
したがって、歪んだ信念は、標準正規確率変数 の平均値を低下させます。
「最悪の場合」のモデルで平均値が の間にあるような値
の間に。 を掛けても の分散は変化しません。
性的。連続時間拡散モデルでも同様の結果が得られます。
変更はドリフトにのみ影響し、拡散係数には影響しません。 ) 消費における「最悪のケース」のモデル
ゆらぎが大きいほど悲観的であり、エントロピーペナルティパラメータ λ は小さくなります。この結果は、 番目の
第 章の見解によると、確率的割引係数は選好と信念の両方を反映するため、不確実です。
性的嫌悪は、効果的なリスク回避を強化すること、または悲観的なシフトと考えることができます
変換プロセスが消費を生む 上記の例では、不確実性回避は平均的な消費の伸びに対する投資家の認識を変えます。
長い仮定ですが、消費成長の仮定の系列相関には影響しません。 は、
代替フレームワーク、投資家の参照モデルには予測できない消費の伸びがあります
と同様の長期リスクモデルを使用しています。
「最悪の場合」のモデルでは、消費の伸びへのショックは長期化します。
不確実性回避に関する文献は、ポジティブ経済学と規範的経済学の区別をあいまいにしている
区別、合理的意思決定と非合理的意思決定の違い。保守的な悲観主義は
投資家の行動の正の予測因子と見なされていますが、一部の著者は、
型の不確実性に対する標準的な (「堅牢な」) 応答。これは、行動ファイナンスの文献と一致しています。
まったく対照的に、これらの投資家の一部は目的を持っているとみなされました。
有害な信念または行動
