从删失数据中的错误学习：最优停止问题中的赌徒谬误与其他相关性误判
经济学
2022-11-15 v6 计算机科学与博弈论
理论经济学
摘要
我研究了错误感知随机序列跨期相关性的个体的内生学习动态。有偏见的智能体面临一个最优停止问题。他们对潜在分布不确定，并从前人那里学习其参数。智能体在早期抽取结果“足够好”时停止，因此前人的经验包含连续的负面序列但不包含正面序列。当智能体错误地期望出现系统性反转（“赌徒谬误”）时，他们会低估连续低于平均值抽取的可能性，收敛至对分布均值的过度悲观信念，并过早停止。对分布方差不确定的智能体会高估该方差，其高估程度取决于前人的停止阈值。我还分析了跨期相关性的其他误判如何与内生数据删失相互作用。
引用
@article{arxiv.1803.08170,
title = {Mislearning from Censored Data: The Gambler's Fallacy and Other Correlational Mistakes in Optimal-Stopping Problems},
author = {Kevin He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.08170},
year = {2022}
}