陈增静;拉里·爱泼斯坦。;张国栋 一个中心极限定理,损失厌恶和多武器强盗。 (英语) Zbl 1518.91047号 《经济学杂志》。理论 209,文章ID 105645,35 p.(2023). 摘要:本文研究了一个决策者厌恶损失,特别是在收益领域厌恶风险,在损失领域爱好风险的多武器盗贼问题。重点放在广阔的视野上。在许多分析结果中导出了渐近(大范围)特性的损失规避后果。该分析基于一组测度的新中心极限定理,在这组测度下,条件方差可以以很大程度上非结构化的历史依赖方式变化,只受它们位于固定区间的限制。 MSC公司: 91B06型 决策理论 91B32型 资源和成本分配(包括公平分配、分摊等) 60英尺05英寸 中心极限和其他弱定理 关键词:多武器强盗;损失厌恶;顺序抽样;大角度近似;中心极限定理;振荡布朗运动 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.Chen}等人,J.Econ。理论209,文章ID 105645,35 p.(2023;Zbl 1518.91047) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Banks,J。;Sundaram,R.K.,一类产生短视最优策略的强盗问题,J.Appl。概率。,625-632 (1992) ·Zbl 0766.90081号 [2] 北卡罗来纳州巴贝里斯,《经济学前景理论三十年:回顾与评估》,J.Econ。展望。,27, 173-196 (2013) [3] Bergemann,D。;Välimäki,J.,《班迪特问题》(Bandit problems)(Durlauf,S.N.;Blume,L.E.,《新帕尔格雷夫经济学词典》(The New Palgrave Dictionary of Economics)(2008),帕尔格雷夫·麦克米伦:帕尔格雷弗·麦克米兰伦敦)·Zbl 1056.90076号 [4] Berry博士。;弗里斯特特,B.,《匪徒问题》(1985),查普曼厅:伦敦查普曼大厅·兹比尔0659.62086 [5] 布雷特,R.N。;约翰逊,S.M。;Karlin,S.,《关于最大化n个观测值之和的序列设计》,《数学年鉴》。Stat.,27,4,1060-1074(1956年)·Zbl 0073.14203号 [6] 陈,Z。;爱泼斯坦,L.G.,概率测度集的中心极限定理,斯托克。过程。申请。,152, 424-451 (2022) ·Zbl 1502.60028号 [7] 陈,Z。;爱泼斯坦,L.G。;Zhang,G.,《中心极限定理、损失厌恶和多武装匪徒》(2021),Arxiv预印本 [8] 陈,Z。;Zili,M.,具有不连续电导的一维热方程,Sci。中国数学。,58, 1, 97-108 (2015) ·Zbl 1322.60129号 [9] De Finetti,B.(Jeffrey,R.,《归纳逻辑和概率研究》,第2卷。《归纳逻辑与概率研究》,第2卷,1980年(1938年),美国加州出版社:美国加州出版社伯克利分校),英文翻译为“在部分可交换的条件下” [10] Diaconis,P。;Freedman,D.,《部分交换性和充分性》(1982),斯坦福大学统计系,技术报告190 [11] Dreze,J.,《道德风险与国家依赖偏好的决策理论》(Dreze and state dependent preference),(1987年,《不确定性下的经济决策论文》,剑桥大学出版社:剑桥大学出版社),23-89 [12] Easley,D。;Yang,L.,《损失厌恶、生存和资产价格》,J.Econ。理论,160,494-516(2015)·Zbl 1369.91058号 [13] 埃伯特,S。;Strack,P.,《直到痛苦的结局:动态背景下的前景理论》,美国经济学。版本:105,1618-1633(2015) [14] 爱泼斯坦,L.G。;Kaido,H。;Seo,K.,《不完全模型的稳健置信区间》,《计量经济学》,841799-1838(2016)·Zbl 1420.91043号 [15] 爱泼斯坦,L.G。;Schneider,M.,递归多主席,J.Econ。理论,113,1-31(2003)·Zbl 1107.91360号 [16] 方,X。;彭,S。;邵庆明。;Song,Y.,次线性期望下收敛速度的极限定理,Bernoulli,25,4A,2564-2596(2019)·Zbl 1428.6206号 [17] Feldman,D.,《对“双臂强盗”问题的贡献》,Ann.Math。Stat.,33,847-856(1962)·Zbl 0113.14801号 [18] Gittins,J。;Jones,D.,实验顺序分配的动态分配指数,(Gani,J.,《统计学进展》(1974),北荷兰:北荷兰阿姆斯特丹)·Zbl 0303.62064号 [19] Guasoni,P。;胡伯曼,G。;Ren,D.,短缺厌恶,数学。金融,30869-920(2020)·Zbl 1508.91501号 [20] Hirano,K。;Porter,J.R.,《计量经济学中统计决策规则的渐近分析》,(Durlauf,S.N.;Hansen,L.P.;Heckman,J.J.;Matzkin,R.L.,《经济计量手册》,第7A卷(2020年),Elsevier),283-354 [21] 霍,X。;Fu,F.,风险感知多武装盗贼问题及其在投资组合选择中的应用,R.Soc.开放科学。,4,第171377条pp.(2017) [22] Kahneman,D。;Tversky,A.,《选择、价值观和框架》(2000),剑桥大学出版社:纽约剑桥大学出版社。 [23] Karni,E.,《主观概率依赖于行动的贝叶斯决策理论》,《经济学》。理论,48125-146(2011)·Zbl 1242.91046号 [24] Kallenberg,O.,概率对称和不变性原理(2005),Springer:Springer N.Y·Zbl 1084.60003号 [25] Keilson,J。;Wellner,J.A.,《振荡布朗运动》,J.Appl。概率。,15, 2, 300-310 (1978) ·Zbl 0391.60072号 [26] Kelsey,D。;Milne,F.,《诱导偏好、非相加信念和多重先验》,国际经济学。修订版,40,455-477(1999) [27] Kobberling,V。;Wakker,P.P.,《损失厌恶指数》,J.Econ。理论,122119-131(2005)·Zbl 1118.91057号 [28] Le Gall,J.F.,涉及未知过程局部时间的一维随机微分方程,(Taubman,A.;Williams,D.,《随机分析与应用》,LNM,第1095卷(1984),Springer:Springer Berlin),51-82·Zbl 0551.60059号 [29] Lejay,A。;Pigato,P.,振荡布朗运动的统计估计,伯努利,24,4B,3568-3602(2018)·Zbl 1415.62008号 [30] Link,G.,(部分)对称概率测度的de Finetti型表示定理,(Jeffrey,R.,《归纳逻辑和概率研究》,第2卷(1980),美国加利福尼亚出版社:美国加利福尼亚出版社伯克利分校)·Zbl 0539.03004号 [31] Marinacci,M.,《非加性概率的极限定律及其频率解释》,J.Econ。理论,84,145-195(1999)·Zbl 0921.90005号 [32] Peng,S.,G-期望,G-Brownian运动和Itótype的相关随机演算,(Benth,F.E.;Di Nunno,G.;Lindström,T.;Øksendal,B.;Zhang,T.,Abel Symposia。Abel Symbosia,Stoch.Anal.Appl.,vol.2(2007),Springer:Springer Berlin)·Zbl 1131.60057号 [33] Peng,S.,《不确定性下的非线性期望和随机演算:稳健CLT和G-Brownian运动》(2019),《Springer Nature》·Zbl 1427.60004号 [34] 罗斯柴尔德,M.,《市场定价的双臂强盗理论》,J.Econ。理论,98185-202(1974) [35] 萨尼,A。;拉扎里奇,A。;Munos,R.,《多武装匪徒的风险规避》(2013年) [36] Shi,Y。;崔,X。;姚,J。;Li,D.,《参考点调整和损失规避的动态交易》,Oper。决议,63,789-806(2015)·Zbl 1329.91126号 [37] Slivkins,A.,《多武器强盗简介》,Found。趋势马赫数。学习。,12, 1-2, 1-286 (2019) ·Zbl 1478.68006号 [38] A.特维斯基。;Kahneman,D.,《前景理论的进展:不确定性的累积表示》,J.风险不确定性。,5, 297-323 (1992) ·Zbl 0775.90106号 [39] Wakker,P.P。;Tversky,A.,《累积前景理论的公理化》,J.风险不确定性。,7, 147-176 (1993) ·Zbl 0785.90004号 [40] 徐志强。;周晓云,概率畸变下的最优停止,应用。概率。,23, 251-282 (2013) ·Zbl 1286.60038号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。