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从剩余行为中分离预测的随机性

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摘要

我们提出了一种新的随机选择模型拟合优度度量方法：即能够与模型协调的最大数据部分。该过程将数据分为两部分：一部分由模型的最佳规范生成，另一部分表示剩余行为。我们声称，分离中涉及的三个元素有助于理解数据。我们展示了如何将我们的方法应用于任何随机选择模型，然后研究了四个著名模型的情况，每个模型捕获了不同的随机性概念。我们用一个实验数据集来说明我们的结果。

建议引用

  • Jose Apesteguia和MiguelÁngel芭蕾舞团，2020年。"从剩余行为中分离预测的随机性,"经济学工作论文1757年，蓬佩法布拉大学经济与商业系。
    • 手柄：RePEc:upf:upfgen:1757
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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    最相关的项目

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    6. 肖恩·达菲和古斯曼、史蒂文·史密斯和约翰，2019年。"经济学实验室中对长度的判断：有大脑可以选择吗？,"MPRA纸93126，德国慕尼黑大学图书馆。
    7. 西蒙·塞雷亚·维奥利奥（Simone Cerreia-Vioglio）、法比奥·马切罗尼（Fabio Maccheroni）和马西莫·马里纳奇（Massimo Marinacci），2020年。"多项式逻辑过程与偏好发现：黑箱内外,"工作文件博科尼大学因诺琴佐·加斯帕里尼经济研究所（IGIER）663。
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    11. Costa-Gomes，Miguel&Cueva，Carlos&Gerasimou，Georgios，2014年。"选择、延期和一致性,"SIRE讨论文件2015-17年，苏格兰经济研究所（SIRE）。
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    20. Annie Liang，2016年。"从选择数据推断偏好异质性,"PIER工作文件档案16-029，宾夕法尼亚大学经济系宾夕法尼亚经济研究所，2016年10月4日修订。

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