作者
上市的：- 伊雷夫，I。
- 阿尔文·罗斯（Alvin E.Roth）。
摘要
主流经济理论所依据的理性假设被证明是一种有用的近似，尽管可以发现系统性地违反其预测。也就是说，理性行为的假设有助于理解许多成功的经济制度的运作方式，尽管人类的实际行为系统地缺乏完美的理性也是事实。我们考虑了对这种明显不一致性的可能解释，认为建立在理性假设基础上的机制在创造一种环境时很可能会成功，在这种环境中，他们试图促进的行为平均会给所有代理人带来最佳回报，而且在大多数情况下也是如此。对基础学习研究的回顾表明，在这些条件下，人们会很快学会最大化预期回报。这项审查还表明，在许多情况下，经验并不能增加最大化。在许多情况下，经验会导致人们体重不足的罕见事件。此外，本文建议，区分两种行为方法以改进经济分析是很方便的。第一种，也是行为经济学家和心理学家对判断和决策感兴趣的更传统的方法，强调了对理性模型的违反，并提出了描述模型来捕捉这些违反。第二种方法研究人类学习，以阐明人们快速学习以实现预期回报最大化的条件。当前的审查强调了这种类型的一组条件，并显示了如何理解这些条件可以促进市场设计。
建议引用
Erev，I.&Roth，Alvin E.，2014年。"最大化、学习和经济行为,"学术文章30831199，哈佛大学经济系。手柄：RePEc:hrv:faseco公司：30831199
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