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实验经济学

实验经济学(英语:Experimental economics)是一门利用真人实验测试不同经济理论及新市场机制的方法。利用受试者的金钱动机创造出类似真实世界的动机,帮助实验者及人们了解市场及交易系统运作的原理。实验可以在实验室或在一个真实的环境进行。

概述

有关实验经济学的历史及方法在,2002年诺贝尔经济学奖得主弗农·史密斯曾在1987出版的汇整性论著中提到:

“从历史的角度,经济学方法及论述一直以来被视为无法实验(或实地观察)的科学,比较接近天文学气象学,而不同于物理学化学。基于一般的、内省地‘合理化’,假设人们的偏好,及生产者供给背后的成本技术经济学家一直在寻求贴近现实,如同天文学的资料。然而,将天文学与经济学视为方法论上的均等也许有问题。天文学和经济学有两个主要的不同可以帮我们理清经济学上的数理逻辑问题。首先,基于维持平行主义(物理法则适用于万物的假设),天文学借重了许多古典力学量子物理学的理论,这些理论都是经由精密严谨的实验所得到的。其次,传统的观点,经济学并没有类似环境可利用控制良好的实验来测试行为准则,而这些准则在适用于经济运作时常假设其偏误可以忽略来处理。类似的观点,如天文学和物理学之间,近年来有一个新兴的领域结合了经济学及实验心理学共同关心的话题。”

实验主题

实验经济学可以大致分为下例几个主题:市场博弈论决策、议价、口头竞价、协调、社会偏好、学习、撮合、及实地实验。

合作博弈

协调博弈论为具有多元均衡的博弈,通常可按 Pareto 次序。在实验经济学中有两个一般性的问题集,通常博弈会如此设计:

  1. 在多元均衡下,实验的受试者是否可以协调,或学习到协调?如果是这样,是否有一般性的准则能预测哪一个均衡较可能会达成?
  2. 帕雷托最适均衡下,实验的受试者是否可以协调,或学习到协调?如果不能,是否有条件或机制可以协助受试者达成 Pareto 最适均衡?

演绎选择原则可以就博弈本身的特性提出预测的方法。归纳选则原则可以用来预测动态的性质。

学习实验

之所以需要学习模型起源于受试者通常在实验中重复进行决策。此外,在两人或多人博弈,受试者也许会形成对其他受试者的信念可能会随着时间改变的信念。这个过程被解释成信念学习。受试者也许会跳离那些过去导致糟糕报偿的决策然后朝向那些过去高报偿的决策方向。这个过程称为强化学习。

直到1990年代,简单的调适性模型,一般使用的方法如 Cournor 最适反应或虚构竞赛。在90年代中期,Alvin Roth 及 Ido Erev 展示了强化学习可以有效的预测实验博弈。1999年,Colin Camerer 及 Teck Ho 引入经验权重吸子(experience weighted attraction)法,简称为 EWA。其为强化学习和信念学习的一般化模型,同时也显示虚构竞赛(根据过去历史的权重)在数学上等同于一般化的强化法,所有未实际采行的策略都被强化。对于 EWA 的批评包括因为参数过多所导致的过度配适,对于博弈缺乏一般性,以及想要解释 EWA 参数所可能遭遇的困难。

代表人物

实验经济学的重要代表人物包括诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡内曼弗农·史密斯加州理工学院教授柯林·凯莫若、瑞士苏黎世大学教授恩斯特·费尔

外部链接


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