Our analysis builds on an experimen

Our analysis builds on an experimental tradition that uses field experiments focused on
behavior towards risk, started in India by Binswanger [1980][1981][1982]. Later contributions
include experiments in Zimbabwe by Barr [2003], in Chile and Peru by Barr and Packard
[2003][2005], in India, Ethiopia and Uganda by Humphrey and Verschoor [2004a][2004b], and in
Timor-Leste by Botelho, Harrison, Pinto, Rutström and Veiga [2005]. Humphrey and Verschoor
[2004a][2004b] conclude that the behavior they observed is inconsistent with expected utility
maximization, and exhibits subjective probability weighting. They recommend that models of choice
under uncertainty in developing countries should replace EUT with a version of PT. This model
could then be used in conjunction with the experimental data to evaluate and quantify specific
features of behavior such as attitudes towards risk.
This conclusion echoes calls made on the basis of data collected from numerous
experiments conducted in the developed world (e.g. Camerer [1998]). However, it is founded on a
questionable premise: that the research agenda should establish the single best account of behavior,
and that “best” should be defined in terms of the single model that explains the data most
accurately. What if some subjects are best characterized by one model of choice under uncertainty,
and other subjects are best characterized by another model of choice under uncertainty, and the two
models imply different risk attitudes? It is clear that such a scenario makes it more difficult to inform
policy interventions than when one assumes just one model of choice.
To investigate this possibility, and contrary to the approach adopted in conventional studies
of risky choice, we take two of the major competing models of risky choice in the literature and allow
the data to determine the fraction of behavior described by each model. Using a “finite mixture model”
approach, we estimate the parameters of each competing model and contrast the results with those
emerging from conventional estimates that assume either EUT or PT describe behavior, but not
both.
We conclude that there is, in fact, support for each model in our data, so that there is no

Kết quả (Việt) 2:

Phân tích của chúng tôi được xây dựng dựa trên một truyền thống thực nghiệm có sử dụng thí nghiệm tập trung vào
hành vi đối với rủi ro, bắt đầu ở Ấn Độ bởi Binswanger [1980] [1981] [1982]. Đóng góp sau này
bao gồm các thí nghiệm ở Zimbabwe do Barr [2003], ở Chile và Peru do Barr và Packard
[2003] [2005], ở Ấn Độ, Ethiopia và Uganda bởi Humphrey và Verschoor [2004a] [2004b], và trong
Timor-Leste bởi Botelho, Harrison, Pinto, Rutström và Veiga [2005]. Humphrey và Verschoor
[2004a] [2004b] kết luận rằng hành vi của họ quan sát thấy không phù hợp với dự kiến tiện ích
tối đa hóa, và trưng bày chủ quan xác suất trọng. Họ khuyên rằng mô hình của sự lựa chọn
dưới bất ổn tại các nước đang phát triển nên thay EUT với một phiên bản của PT. Mô hình này
sau đó có thể được sử dụng kết hợp với các dữ liệu thực nghiệm để đánh giá và xác định số lượng cụ thể
các tính năng của hành vi đó là thái độ đối với rủi ro.
Kết luận này lặp lại các cuộc gọi được thực hiện trên cơ sở các số liệu thu thập từ nhiều
thí nghiệm được tiến hành ở các nước phát triển (ví dụ như Camerer [1998 ]). Tuy nhiên, nó được thành lập trên một
tiền đề nghi vấn: rằng các chương trình nghiên cứu cần thiết lập các tài khoản duy nhất của hành vi,
và rằng "tốt nhất" phải được xác định trong các điều khoản của các mô hình duy nhất giải thích các dữ liệu nhất
chính xác. Điều gì nếu một số đối tượng có đặc điểm tốt nhất của một mô hình của sự lựa chọn không chắc chắn,
và các đối tượng khác có đặc điểm tốt nhất của một mô hình của sự lựa chọn không chắc chắn, và hai
mô hình bao hàm thái độ rủi ro khác nhau? Rõ ràng là một kịch bản như vậy làm cho nó khó khăn hơn để thông báo
chính sách can thiệp hơn khi một trong những giả định chỉ là một mô hình của sự lựa chọn.
Để cứu khả năng này, và trái với các phương pháp tiếp cận trong nghiên cứu thông thường
của sự lựa chọn mạo hiểm, chúng tôi mất hai của chính cạnh tranh mô hình của sự lựa chọn mạo hiểm trong các tài liệu và cho phép
các dữ liệu để xác định phần của hành vi được mô tả bởi mỗi mô hình. Sử dụng một "hữu hạn mô hình hỗn hợp"
phương pháp tiếp cận, chúng tôi ước tính thông số của từng mô hình cạnh tranh và đối chiếu kết quả với những
trường mới nổi từ các ước tính thông thường mà giả sử một trong hai EUT hoặc PT mô tả hành vi, nhưng không phải
cả hai.
Chúng tôi kết luận rằng có, trên thực tế, hỗ trợ cho từng mô hình dữ liệu của chúng tôi, do đó không có được