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 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.

Kết quả (Việt) 1:

Phân tích của chúng tôi xây dựng trên một truyền thống thử nghiệm sử dụng lĩnh vực thí nghiệm tập trung vàohành vi đối với nguy cơ, bắt đầu ở Ấn Độ bởi Binswanger [1980] [1981] [1982]. Sau đó đóng gópbao gồm các thí nghiệm ở Zimbabwe bởi Barr [2003], ở Chile và Peru bởi Barr và Packard[2003] [2005], ở Ấn Độ, Ethiopia và Uganda bởi Humphrey và Vershoor [2004a] [2004b], và trongTimor-Leste bởi Botelho, Harrison, Pinto, Rutström và Veiga [2005]. Humphrey và Vershoor[2004a] [2004b] kết luận rằng hành vi mà họ quan sát là không phù hợp với dự kiến Tiện íchtối đa hóa, và triển lãm xác suất chủ quan trọng. Họ đề nghị mà các mô hình của sự lựa chọndưới sự không chắc chắn trong nước đang phát triển cần thay thế EUT với một phiên bản của PT. Mô hình nàysau đó có thể được sử dụng kết hợp với dữ liệu thử nghiệm để đánh giá và định lượng cụ thểtính năng của các hành vi như Thái độ đối với nguy cơ.Kết luận này vang cuộc gọi được thực hiện trên cơ sở dữ liệu thu thập từ nhiềuthí nghiệm tiến hành ở các nước phát triển (ví dụ: Camerer [1998]). Tuy nhiên, nó được thành lập trên mộtcó vấn đề tiền đề: rằng chương trình nghị sự nghiên cứu nên thiết lập tài khoản tốt nhất của hành vi,và rằng "tốt nhất" nên được định nghĩa trong điều khoản của các mô hình duy nhất giải thích các dữ liệu đặtchính xác. Nếu một số đối tượng tốt nhất được đặc trưng bởi một mô hình của sự lựa chọn theo sự không chắc chắn,và các đối tượng khác tốt nhất được đặc trưng bởi một mô hình của sự lựa chọn theo sự không chắc chắn, và haiMô hình ngụ ý thái độ rủi ro khác nhau? Nó là rõ ràng rằng kịch bản như vậy làm cho nó khó khăn hơn để thông báo chochính sách các can thiệp hơn khi một trong những giả định chỉ là một mô hình của sự lựa chọn.Để điều tra này khả năng, và ngược lại để phương pháp tiếp cận được thông qua trong các nghiên cứu thông thườngrủi ro lựa chọn, chúng tôi có hai trong số các mô hình cạnh tranh lớn của sự lựa chọn mạo hiểm trong các tài liệu và cho phépcác dữ liệu để xác định phần nhỏ của hành vi được mô tả bởi mỗi mô hình. Bằng cách sử dụng một mô hình hữu hạn hỗn hợp""cách tiếp cận, chúng tôi ước tính các thông số của mỗi cạnh tranh mô hình và ngược lại các kết quả với những ngườiđang nổi lên từ ước tính thông thường giả định EUT hoặc PT mô tả hành vi, nhưng khôngcả hai.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.

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, 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 đó.