An Axiomatic Approach to Information Acquisition under Ambiguity

歧义下信息获取的公理化方法

基本信息

批准号：
21K01386
负责人：
武岡則男
金额：
$ 1.91万
依托单位：
Hitotsubashi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

情報獲得問題とは、不確実性に対して事前確率を持つ個人が、追加情報を得るために、情報の利益と費用を考慮して最適な実験を選択するというモデルであり、経済理論の近年の潮流を形成している。一方で現実の意思決定の状況では、データ不足から単一の事前信念を形成することが難しい場合が多い。意思決定者が複数信念を持つ状況を曖昧性と呼ぶ。曖昧性下の情報獲得問題を定式化するために、本研究では公理的アプローチを採用し、曖昧性のある信念の下での情報獲得を伴う効用関数表現定理を導き出すことを目指す。この研究を通して、観測可能なデータと結びついた実証的基礎を持つ情報獲得モデルの定式化が提供される。2021年度に、先行研究の公理のうち曖昧性を排除する公理を特定化し、それをどのように一般化すれば良いかという目処を立てた。2022年度はそれを受け、考えるべきモデルとして、実験の集合を曖昧実験と解釈し、それを最適に選択するような個人の意思決定モデルを定式化した。主要結果として、そのモデルの公理的基礎を得ることができた。特に、事前確率が単一である場合には、選択可能な実験が満たすべき制約として事後確率の平均が事前確率と一致するというベイズ整合性がよく知られているが、その複数信念の時の一般化が効用関数表現の一部として導かれた点が興味深い。当初は曖昧実験を選択する費用がかからない制約付き最適化モデルを想定していたが、通常の情報獲得モデルのように曖昧実験を選ぶコストを導入して、より一般的なモデルを想定し、その応用についても研究を行なった。以上をまとめたワーキングペーパーを個人ウェブサイトに掲載した。８月にオンラインの国際学会で研究報告を行なった他、ボストン大学、イェール大学などで対面のセミナー報告を行い、フィードバックを得た。

信息获取问题是具有先验概率的不确定性的个体通过考虑信息的收益和成本来选择最优实验以获取附加信息正在形成的趋势。另一方面，在现实生活中的决策情况中，由于缺乏数据，通常很难形成单一的先验信念。决策者有多种信念的情况称为模糊性。为了阐明模糊信念下的信息获取问题，本研究采用公理化方法，旨在推导出涉及模糊信念下信息获取的效用函数表示定理。通过这项研究，提供了一个具有经验基础和可观察数据的信息获取模型的公式。在 2021 财年，我们确定了消除先前研究公理之间歧义的公理，并设定了如何推广它们的目标。针对这一点，我们在2022年制定了个体决策模型，将一组实验解释为模糊实验，并最优选择它们作为模型进行考虑。主要结果是，我们能够获得该模型的公理基础。特别是，当存在单个先验概率时，贝叶斯一致性是可选实验必须满足的众所周知的约束，它规定后验概率的平均值与先验概率相匹配，有趣的是，泛化是作为一部分导出的。的效用函数表达式。最初，我们假设了一个约束优化模型，该模型不会产生选择模糊实验的成本，但我们通过像正常信息获取模型一样引入选择模糊实验的成本来假设一个更通用的模型，并且我们还进行了以下研究应用程序。我已在我的个人网站上发布了一份总结上述内容的工作文件。 8月，他在在线国际会议上展示了自己的研究成果，还在波士顿大学、耶鲁大学等机构做了现场研讨会报告，并得到了反馈。