We conclude that there is, in fact,

We conclude that there is, in fact, support for each model in our data, so that there is no single, correct model that explains all of the data. Furthermore, as conjectured above, we show that
the inferences about parameters of each model differ when one estimates the flexible specification
that allows the data to determine the fraction of the choices explained by each model. In particular,
under the flexible specification our data point to a concave (risk averse) utility of income function if
you assume EUT, but a convex (risk seeking) utility of income function if you assume PT. These
results are consistent with the views of Humphrey [2000] and Harrison and Rutström [2005], who
argue that it may be inappropriate to search for a single model of risky choice because behavior is
sufficiently heterogeneous that it cannot be described by a single theory. Moreover, this is not the
sort of heterogeneity that one can assume to be correlated with observable characteristics of the
individuals, although the statistical approach we employ does allow for that.
We review the design of the experimental tasks in section 1. Each subject made 8 choices
between pairs of lotteries with real monetary consequences, with outcomes that were substantial in
terms of their income and wealth. Each subject was given these experimental tasks as part of a larger
household survey, so we also have a set of characteristics to describe the individual and their
household. In section 2 we specify statistical models for these data which allow choices to be made
consistently with EUT or PT. We consider all binary choices jointly in order to characterize the
decision processes used by our subjects across a range of tasks. The parameters of each theory are
allowed to be linear functions of observed individual characteristics, as well as experimental
treatments and locations, so we do not assume that every subject has the same utility function or
probability weighting function. In section 2 we also specify a finite mixture model in which observed
choices can may be generated by either EUT decision-makers or PT decision-makers. Section 3
presents out results and section 4 concludes.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi kết luận rằng không có, trong thực tế, hỗ trợ cho mỗi mô hình trong dữ liệu của chúng tôi, vì vậy mà có là không có mô hình duy nhất, chính xác giải thích tất cả các dữ liệu. Hơn nữa, như phỏng đoán ở trên, chúng tôi thấy rằngsuy luận về các thông số của mỗi mô hình khác nhau khi một ước tính đặc điểm kỹ thuật linh hoạtcho phép các dữ liệu để xác định phần nhỏ trong số các lựa chọn giải thích của mỗi mô hình. Đặc biệt,theo đặc điểm kỹ thuật linh hoạt dữ liệu của chúng tôi điểm để một tiện ích lõm (rủi ro không thích) của chức năng thu nhập nếubạn giả định EUT, nhưng một lồi (nguy cơ tìm kiếm) hữu ích của chức năng thu nhập nếu bạn giả sử PT. đâykết quả là phù hợp với quan điểm của Humphrey [2000] và Harrison và Rutström [2005], những ngườitranh luận rằng nó có thể là không thích hợp để tìm kiếm một mô hình duy nhất của sự lựa chọn mạo hiểm bởi vì hành vikhông đồng nhất đủ mà nó không thể được mô tả bởi một lý thuyết duy nhất. Hơn nữa, đây không phải là cácloại heterogeneity mà một trong những có thể giả định để được tương quan với các đặc điểm quan sát của cáccá nhân, mặc dù phương pháp tiếp cận thống kê chúng tôi sử dụng cho phép cho điều đó.Chúng tôi xem xét việc thiết kế các nhiệm vụ thử nghiệm trong phần 1. Mỗi chủ đề lựa chọn 8giữa cặp của xổ số kiến thiết với hậu quả thực tiền tệ, với kết quả đã được đáng kể trongđiều khoản của thu nhập và sự giàu có của họ. Mỗi môn được cho những nhiệm vụ thử nghiệm như là một phần của một lớn hơncuộc điều tra hộ gia đình, do đó, chúng tôi cũng có một tập hợp các đặc điểm để mô tả các cá nhân và của họhộ gia đình. Trong phần 2, chúng tôi chỉ định các mô hình thống kê cho các dữ liệu cho phép lựa chọn được thực hiệnmột cách nhất quán với EUT hoặc PT. Chúng tôi xem xét tất cả các lựa chọn nhị phân phối hợp để mô tả cácquyết định quy trình được sử dụng bởi các đối tượng của chúng tôi trên một loạt các nhiệm vụ. Các tham số của lý thuyết mỗicó thể là chức năng tuyến tính quan sát thấy các đặc điểm cá nhân, cũng như thử nghiệmphương pháp điều trị và địa điểm, vì vậy chúng tôi không có thể giả định rằng mỗi chủ đề có cùng chức năng tiện ích hoặcxác suất nặng chức năng. Trong phần 2, chúng tôi cũng chỉ định một mô hình hữu hạn hỗn hợp trong đó quan sátsự lựa chọn có thể có thể được tạo ra bởi EUT nhà ra quyết định hoặc PT nhà ra quyết định. Phần 3trình bày trong các kết quả và phần 4 kết luận.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi kết luận rằng có, trên thực tế, hỗ trợ cho mỗi mô hình trong dữ liệu của chúng tôi, vì vậy mà không có đơn, mô hình chính xác mà giải thích tất cả các dữ liệu. Hơn nữa, như phỏng đoán trên, chúng tôi cho thấy rằng
những kết luận về các thông số của mỗi mô hình khác nhau khi một trong những đặc điểm kỹ thuật ước tính linh hoạt
cho phép các dữ liệu để xác định các phần của những sự lựa chọn được giải thích bởi mỗi mô hình. Đặc biệt,
theo các đặc điểm kỹ thuật linh hoạt điểm dữ liệu của chúng tôi cho một lõm (sợ rủi ro) tiện ích chức năng thu nhập nếu
bạn giả EUT, nhưng một lồi (nguy cơ tìm kiếm) tiện ích chức năng thu nhập nếu bạn giả PT. Những
kết quả này phù hợp với quan điểm của Humphrey [2000] và Harrison và Rutström [2005], những người
cho rằng nó có thể là không thích hợp để tìm kiếm một mô hình duy nhất của sự lựa chọn mạo hiểm vì hành vi là
đủ không đồng nhất mà nó không thể được mô tả bởi một lý thuyết đơn . Hơn nữa, đây không phải là
loại không đồng nhất mà ta có thể giả định có mối tương quan với các đặc tính quan sát được của
các cá nhân, mặc dù các phương pháp thống kê chúng tôi sử dụng không cho phép điều đó.
Chúng tôi xem xét việc thiết kế các nhiệm vụ thử nghiệm trong phần 1. Mỗi đối tượng thực hiện 8 lựa chọn
giữa các cặp xổ số với những hậu quả tiền tệ thực sự, với những kết quả đó là đáng kể
về thu nhập và sự giàu có của họ. Mỗi đối tượng đã được đưa ra những nhiệm vụ thử nghiệm như là một phần của một lớn hơn
cuộc điều tra hộ gia đình, vì vậy chúng tôi có một tập hợp các đặc điểm để mô tả các cá nhân và của họ
trong gia đình. Trong phần 2, chúng tôi xác định mô hình thống kê cho những dữ liệu này cho phép lựa chọn được thực hiện
một cách nhất quán với EUT hoặc PT. Chúng tôi xem xét tất cả các lựa chọn nhị phân phối để đặc trưng cho
quá trình ra quyết định sử dụng các đối tượng của chúng tôi trên một loạt các nhiệm vụ. Các thông số của từng lý thuyết được
cho phép để được hàm tuyến tính của đặc điểm cá nhân quan sát, cũng như thử nghiệm
phương pháp điều trị và địa điểm, vì vậy chúng tôi không giả định rằng tất cả các môn có chức năng hữu ích, cùng một
xác suất trọng chức năng. Trong phần 2, chúng ta cũng chỉ định một mô hình hỗn hợp hữu hạn trong đó quan sát
các lựa chọn có thể có thể được tạo ra bởi một trong hai EUT ra quyết định hoặc PT ra quyết định. Phần 3
trình bày những kết quả và phần 4 kết luận.