エルゴディシティ変換がリスク下での人間の意思決定を予測する

意思決定理論は一般的にリスク嗜好が個人ごとに異なりながらも時間的に安定した効用関数として表現できると仮定しています。エルゴディシティ経済学の最近のモデルは、財産を最速で成長させたい場合、人々は財の動態に応じて効用関数を調整する必要があることを明らかにしています。ここでは、そのような調整を人間が行うかどうかを、異なる財の動態に曝露することで確認しました。参加者が二つの異なる条件で重要なリスクを伴う意思決定を行う実験を実施しました：加算的および乗算的な財の動態です。私たちは、各参加者について二つの条件でリスク回避パラメータを別々に推定し、階層ベイズモデルを通じてアイソエラスティック関数に適合させました。事前登録された分析の中で、エルゴディシティ経済学によって予測された通り、乗算条件下でリスク回避パラメータが増加する効用関数の変化について強い証拠を見出しました。財の動態の大きな影響に関する証拠の他に、二つの条件を通じて持続する参加者間の特性のような違いも回復しました。私たちの研究は新しい実験デザインを導入し、パイロットデータとより大きなコホートの間に二つの独立した再現を含んでいます。これらの結果は、人間のリスクを取る行動が意思決定が行われる動的文脈に敏感であり、長期的な財の最大化が重要な説明原理であることを示しています。