980 resultados para utility theory


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O sucesso da aplicação de técnicas de Análise das Decisões como apoio em problemas com um único objetivo predominante abriu caminho para estudos de problemas mais ambiciosos como os de decisões com multicritérios e decisões e de grupo (estes dois tipos utilizam metodologias muito semelhantes). Como evolução natural da Análise das Decisões, resultou a metodologia MAUT (Multi-Attribute Utility Theory). Seu rigorismo teórico torna as aplicações difíceis para um analista menos preparado. Como conseqüência, surgiu a metodologia AHP (Analytic Hierarchy Process) de utilização extremamente simples. A crítica ao AHP veio da escola européia que criou uma série de métodos conhecidos pela abreviação comum: MCDA (Multicriteria Decision Aid).

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This study centers on the assessment of psychological value of guarantees in pension products and the behavior biases associated with choice. When a guarantee on a product increases from 99% to 99,5% less than half of respondents show willingness to pay in contrast with 73% when going from 99,5% to 100%. Out of 105 respondents, 55 show that their choices concerning pension products are inconsistent with classic utility theory. Financial background proves insignificant thus pointing to behavioral biases. As individuals make choices that leave them worse-off, we argue that pension plan design would highly benefit from public policy interventions.

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We study the incentives of candidates to enter or to exit elections in order to strategically affect the outcome of a voting correspondence. We extend the results of Dutta, Jackson and Le Breton (2000), who only considered single-valued voting procedures by admitting that the outcomes of voting may consist of sets of candidates. We show that, if candidates form their preferences over sets according to Expected Utility Theory and Bayesian updating, every unanimous and non dictatorial voting correspondence violates candidate stability. When candidates are restricted to use even chance prior distributions, only dictatorial or bidictatorial rules are unanimous and candidate stable. We also analyze the implications of using other extension criteria to define candidate stability that open the door to positive results.

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I consider a general specification of criminals' objective functionand argue that, when the general non-expected utility theory issubstituted for the traditional expected utility theory, thehigh-fine-low-probability result (Becker, 1968) only holds underspecific and strong restrictions.

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This paper studies two important reasons why people violate procedure invariance, loss aversion and scale compatibility. The paper extends previous research on loss aversion and scale compatibility by studying loss aversion and scale compatibility simultaneously, by looking at a new decision domain, medical decision analysis, and by examining the effect of loss aversion and scale compatibility on "well-contemplated preferences." We find significant evidence both of loss aversion and scale compatibility. However, the sizes of the biases due to loss aversion and scale compatibility vary over trade-offs and most participants do not behave consistently according to loss aversion or scale compatibility. In particular, the effect of loss aversion in medical trade-offs decreases with duration. These findings are encouraging for utility measurement and prescriptive decision analysis. There appear to exist decision contexts in which the effects of loss aversion and scale compatibility can be minimized and utilities can be measured that do not suffer from these distorting factors.

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Executive Summary The unifying theme of this thesis is the pursuit of a satisfactory ways to quantify the riskureward trade-off in financial economics. First in the context of a general asset pricing model, then across models and finally across country borders. The guiding principle in that pursuit was to seek innovative solutions by combining ideas from different fields in economics and broad scientific research. For example, in the first part of this thesis we sought a fruitful application of strong existence results in utility theory to topics in asset pricing. In the second part we implement an idea from the field of fuzzy set theory to the optimal portfolio selection problem, while the third part of this thesis is to the best of our knowledge, the first empirical application of some general results in asset pricing in incomplete markets to the important topic of measurement of financial integration. While the first two parts of this thesis effectively combine well-known ways to quantify the risk-reward trade-offs the third one can be viewed as an empirical verification of the usefulness of the so-called "good deal bounds" theory in designing risk-sensitive pricing bounds. Chapter 1 develops a discrete-time asset pricing model, based on a novel ordinally equivalent representation of recursive utility. To the best of our knowledge, we are the first to use a member of a novel class of recursive utility generators to construct a representative agent model to address some long-lasting issues in asset pricing. Applying strong representation results allows us to show that the model features countercyclical risk premia, for both consumption and financial risk, together with low and procyclical risk free rate. As the recursive utility used nests as a special case the well-known time-state separable utility, all results nest the corresponding ones from the standard model and thus shed light on its well-known shortcomings. The empirical investigation to support these theoretical results, however, showed that as long as one resorts to econometric methods based on approximating conditional moments with unconditional ones, it is not possible to distinguish the model we propose from the standard one. Chapter 2 is a join work with Sergei Sontchik. There we provide theoretical and empirical motivation for aggregation of performance measures. The main idea is that as it makes sense to apply several performance measures ex-post, it also makes sense to base optimal portfolio selection on ex-ante maximization of as many possible performance measures as desired. We thus offer a concrete algorithm for optimal portfolio selection via ex-ante optimization over different horizons of several risk-return trade-offs simultaneously. An empirical application of that algorithm, using seven popular performance measures, suggests that realized returns feature better distributional characteristics relative to those of realized returns from portfolio strategies optimal with respect to single performance measures. When comparing the distributions of realized returns we used two partial risk-reward orderings first and second order stochastic dominance. We first used the Kolmogorov Smirnov test to determine if the two distributions are indeed different, which combined with a visual inspection allowed us to demonstrate that the way we propose to aggregate performance measures leads to portfolio realized returns that first order stochastically dominate the ones that result from optimization only with respect to, for example, Treynor ratio and Jensen's alpha. We checked for second order stochastic dominance via point wise comparison of the so-called absolute Lorenz curve, or the sequence of expected shortfalls for a range of quantiles. As soon as the plot of the absolute Lorenz curve for the aggregated performance measures was above the one corresponding to each individual measure, we were tempted to conclude that the algorithm we propose leads to portfolio returns distribution that second order stochastically dominates virtually all performance measures considered. Chapter 3 proposes a measure of financial integration, based on recent advances in asset pricing in incomplete markets. Given a base market (a set of traded assets) and an index of another market, we propose to measure financial integration through time by the size of the spread between the pricing bounds of the market index, relative to the base market. The bigger the spread around country index A, viewed from market B, the less integrated markets A and B are. We investigate the presence of structural breaks in the size of the spread for EMU member country indices before and after the introduction of the Euro. We find evidence that both the level and the volatility of our financial integration measure increased after the introduction of the Euro. That counterintuitive result suggests the presence of an inherent weakness in the attempt to measure financial integration independently of economic fundamentals. Nevertheless, the results about the bounds on the risk free rate appear plausible from the view point of existing economic theory about the impact of integration on interest rates.

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ABSTRACT: BACKGROUND: Decision curve analysis has been introduced as a method to evaluate prediction models in terms of their clinical consequences if used for a binary classification of subjects into a group who should and into a group who should not be treated. The key concept for this type of evaluation is the "net benefit", a concept borrowed from utility theory. METHODS: We recall the foundations of decision curve analysis and discuss some new aspects. First, we stress the formal distinction between the net benefit for the treated and for the untreated and define the concept of the "overall net benefit". Next, we revisit the important distinction between the concept of accuracy, as typically assessed using the Youden index and a receiver operating characteristic (ROC) analysis, and the concept of utility of a prediction model, as assessed using decision curve analysis. Finally, we provide an explicit implementation of decision curve analysis to be applied in the context of case-control studies. RESULTS: We show that the overall net benefit, which combines the net benefit for the treated and the untreated, is a natural alternative to the benefit achieved by a model, being invariant with respect to the coding of the outcome, and conveying a more comprehensive picture of the situation. Further, within the framework of decision curve analysis, we illustrate the important difference between the accuracy and the utility of a model, demonstrating how poor an accurate model may be in terms of its net benefit. Eventually, we expose that the application of decision curve analysis to case-control studies, where an accurate estimate of the true prevalence of a disease cannot be obtained from the data, is achieved with a few modifications to the original calculation procedure. CONCLUSIONS: We present several interrelated extensions to decision curve analysis that will both facilitate its interpretation and broaden its potential area of application.

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We experimentally question the assertion of Prospect Theory that people display risk attraction in choices involving high-probability losses. Indeed, our experimental participants tend to avoid fair risks for large (up to ? 90), high-probability (80%) losses. Our research hinges on a novel experimental method designed to alleviate the house-money bias that pervades experiments with real (not hypothetical) loses.Our results vindicate Daniel Bernoulli?s view that risk aversion is the dominant attitude,But, contrary to the Bernoulli-inspired canonical expected utility theory, we do find frequent risk attraction for small amounts of money at stake.In any event, we attempt neither to test expected utility versus nonexpected utility theories, nor to contribute to the important literature that estimates value and weighting functions. The question that we ask is more basic, namely: do people display risk aversion when facing large losses, or large gains? And, at the risk of oversimplifying, our answer is yes.

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Decisions taken in modern organizations are often multi-dimensional, involving multiple decision makers and several criteria measured on different scales. Multiple Criteria Decision Making (MCDM) methods are designed to analyze and to give recommendations in this kind of situations. Among the numerous MCDM methods, two large families of methods are the multi-attribute utility theory based methods and the outranking methods. Traditionally both method families require exact values for technical parameters and criteria measurements, as well as for preferences expressed as weights. Often it is hard, if not impossible, to obtain exact values. Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis (SMAA) is a family of methods designed to help in this type of situations where exact values are not available. Different variants of SMAA allow handling all types of MCDM problems. They support defining the model through uncertain, imprecise, or completely missing values. The methods are based on simulation that is applied to obtain descriptive indices characterizing the problem. In this thesis we present new advances in the SMAA methodology. We present and analyze algorithms for the SMAA-2 method and its extension to handle ordinal preferences. We then present an application of SMAA-2 to an area where MCDM models have not been applied before: planning elevator groups for high-rise buildings. Following this, we introduce two new methods to the family: SMAA-TRI that extends ELECTRE TRI for sorting problems with uncertain parameter values, and SMAA-III that extends ELECTRE III in a similar way. An efficient software implementing these two methods has been developed in conjunction with this work, and is briefly presented in this thesis. The thesis is closed with a comprehensive survey of SMAA methodology including a definition of a unified framework.

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Tämä tutkielma replikoi vuonna 1979 tehtyä Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk tutkimusta. Tutkielman tarkoituksena on tutkia odotetun hyödyn teorian ja prospektiteorian välistä eroa. Lisäksi tutkielmassa pyritään tutkimaan onko vastaajien vastauksilla yhteyttä heidän hajauttamiseensa ulkomaisiin sijoituskohteisiin. Kysymykset ovat suoraan replikoituja lukuun ottamatta viimeistä kysymystä, joka on tutkielman laatijan oma kysymys. Vastaukset on kerätty pörssiyhtiöiden yhtiökokouksissa Suomessa keväällä 2011 ja Lappeenrannan teknillisen yliopiston opiskelijoiden keskuudessa.

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The theory of the perspective and the changes of preference in the mainstream: a Lakatosean prospect. For many decades over the 20th Century, the mainstream of economics adopted a normative and axiomatic theory of individual behavior in which maximizing procedures were carried out by rationally unbounded agents. This status has been challenged on many grounds and alternative views from fields like psychology have found a way into the core of economics research frontier. Prospect theory, developed by psychologists Daniel Kahneman and Amos Tversky since the 1970s, has provided a more empirical, inductive and descriptive theory of decision making. It has made significant inroads into mainstream microeconomics, shaking the habits of some of its practitioners. This paper first takes stock of its main developments and then uses a Lakatosian framework to draw out its negative and positive heuristics. In what follows, its heuristics are compared to those of traditional rational decision-making theories. The differences between them are highlighted, pointing to changes in the mainstream of the profession and to new opportunities for research.

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We provide a survey of the literature on ranking sets of objects. The interpretations of those set rankings include those employed in the theory of choice under complete uncertainty, rankings of opportunity sets, set rankings that appear in matching theory, and the structure of assembly preferences. The survey is prepared for the Handbook of Utility Theory, vol. 2, edited by Salvador Barberà, Peter Hammond, and Christian Seidl, to be published by Kluwer Academic Publishers. The chapter number is provisional.

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Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.

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Les implications philosophiques de la Théorie de la Perspective de 1979, notamment celles qui concernent l’introduction d’une fonction de valeur sur les résultats et d’un coefficient de pondération sur les probabilités, n’ont à ce jour jamais été explorées. Le but de ce travail est de construire une théorie philosophique de la volonté à partir des résultats de la Théorie de la Perspective. Afin de comprendre comment cette théorie a pu être élaborée il faut étudier la Théorie de l’Utilité Attendue dont elle est l’aboutissement critique majeur, c’est-à-dire les axiomatisations de la décision de Ramsey (1926), von Neumann et Morgenstern (1947), et enfin Savage (1954), qui constituent les fondements de la théorie classique de la décision. C’est entre autres la critique – par l’économie et la psychologie cognitive – du principe d’indépendance, des axiomes d’ordonnancement et de transitivité qui a permis de faire émerger les éléments représentationnels subjectifs à partir desquels la Théorie de la Perspective a pu être élaborée. Ces critiques ont été menées par Allais (1953), Edwards (1954), Ellsberg (1961), et enfin Slovic et Lichtenstein (1968), l’étude de ces articles permet de comprendre comment s’est opéré le passage de la Théorie de l’Utilité Attendue, à la Théorie de la Perspective. À l’issue de ces analyses et de celle de la Théorie de la Perspective est introduite la notion de Système de Référence Décisionnel, qui est la généralisation naturelle des concepts de fonction de valeur et de coefficient de pondération issus de la Théorie de la Perspective. Ce système, dont le fonctionnement est parfois heuristique, sert à modéliser la prise de décision dans l’élément de la représentation, il s’articule autour de trois phases : la visée, l’édition et l’évaluation. À partir de cette structure est proposée une nouvelle typologie des décisions et une explication inédite des phénomènes d’akrasie et de procrastination fondée sur les concepts d’aversion au risque et de surévaluation du présent, tous deux issus de la Théorie de la Perspective.

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Le nombre important de véhicules sur le réseau routier peut entraîner des problèmes d'encombrement et de sécurité. Les usagers des réseaux routiers qui nous intéressent sont les camionneurs qui transportent des marchandises, pouvant rouler avec des véhicules non conformes ou emprunter des routes interdites pour gagner du temps. Le transport de matières dangereuses est réglementé et certains lieux, surtout les ponts et les tunnels, leur sont interdits d'accès. Pour aider à faire appliquer les lois en vigueur, il existe un système de contrôles routiers composé de structures fixes et de patrouilles mobiles. Le déploiement stratégique de ces ressources de contrôle mise sur la connaissance du comportement des camionneurs que nous allons étudier à travers l'analyse de leurs choix de routes. Un problème de choix de routes peut se modéliser en utilisant la théorie des choix discrets, elle-même fondée sur la théorie de l'utilité aléatoire. Traiter ce type de problème avec cette théorie est complexe. Les modèles que nous utiliserons sont tels, que nous serons amenés à faire face à des problèmes de corrélation, puisque plusieurs routes partagent probablement des arcs. De plus, puisque nous travaillons sur le réseau routier du Québec, le choix de routes peut se faire parmi un ensemble de routes dont le nombre est potentiellement infini si on considère celles ayant des boucles. Enfin, l'étude des choix faits par un humain n'est pas triviale. Avec l'aide du modèle de choix de routes retenu, nous pourrons calculer une expression de la probabilité qu'une route soit prise par le camionneur. Nous avons abordé cette étude du comportement en commençant par un travail de description des données collectées. Le questionnaire utilisé par les contrôleurs permet de collecter des données concernant les camionneurs, leurs véhicules et le lieu du contrôle. La description des données observées est une étape essentielle, car elle permet de présenter clairement à un analyste potentiel ce qui est accessible pour étudier les comportements des camionneurs. Les données observées lors d'un contrôle constitueront ce que nous appellerons une observation. Avec les attributs du réseau, il sera possible de modéliser le réseau routier du Québec. Une sélection de certains attributs permettra de spécifier la fonction d'utilité et par conséquent la fonction permettant de calculer les probabilités de choix de routes par un camionneur. Il devient alors possible d'étudier un comportement en se basant sur des observations. Celles provenant du terrain ne nous donnent pas suffisamment d'information actuellement et même en spécifiant bien un modèle, l'estimation des paramètres n'est pas possible. Cette dernière est basée sur la méthode du maximum de vraisemblance. Nous avons l'outil, mais il nous manque la matière première que sont les observations, pour continuer l'étude. L'idée est de poursuivre avec des observations de synthèse. Nous ferons des estimations avec des observations complètes puis, pour se rapprocher des conditions réelles, nous continuerons avec des observations partielles. Ceci constitue d'ailleurs un défi majeur. Nous proposons pour ces dernières, de nous servir des résultats des travaux de (Bierlaire et Frejinger, 2008) en les combinant avec ceux de (Fosgerau, Frejinger et Karlström, 2013). Bien qu'elles soient de nature synthétiques, les observations que nous utilisons nous mèneront à des résultats tels, que nous serons en mesure de fournir une proposition concrète qui pourrait aider à optimiser les décisions des responsables des contrôles routiers. En effet, nous avons réussi à estimer, sur le réseau réel du Québec, avec un seuil de signification de 0,05 les valeurs des paramètres d'un modèle de choix de routes discrets, même lorsque les observations sont partielles. Ces résultats donneront lieu à des recommandations sur les changements à faire dans le questionnaire permettant de collecter des données.