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考虑市场学习行为的贝叶斯决策模型构建及应用 被引量:2

Construction and Application of Bayesian Decision Model with Market Learning Behavior
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摘要 贝叶斯统计模型对于描述复杂市场环境下的决策行为具有重要意义。当决策者具有根据信息不断更新信念的学习行为时,不能再采用传统的静态稳定参数推断方法进行统计决策。在贝叶斯框架下,可以结合决策主体的主观信念设定相关参数构建模型。基于储蓄-消费模型的研究发现市场学习行为对统计决策的影响显著,构建考虑学习行为的贝叶斯决策模型能够解释过于保守的谨慎行为。通过数值模拟,进一步说明具有学习过程的决策行为更加贴近现实。相关研究结论值得引起对传统风险度量方法的反思。 Bayesian statistical model is important to describe the decision behavior in complex market environment. When decision makers have learning behavior which can continuously update beliefs based on information, statistical decision should no longer use the traditional static stability parameters. In the Bayesian framework,model can be built up by setting parameters combined with subjective beliefs of decision makers. Market learning behavior has significant effect on statistical decision based on saving-consumption model, Bayesian decision model with learning behavior can explain the conservative consumption. Decision behavior with the learning process will be closer to reality by numerical simulation. Related findings deserve reflection of the traditional risk measurement methods.
出处 《中国管理科学》 CSSCI 北大核心 2016年第S1期519-524,共6页 Chinese Journal of Management Science
基金 教育部人文社会科学研究青年基金项目(15YJC630194) 国家自然科学基金青年资助项目(71401069)
关键词 学习行为 贝叶斯方法 决策模型 数值模拟 learning behavior Bayesian methods decision model numerical simulation
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参考文献3

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共引文献23

同被引文献30

引证文献2

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