Robust modeling of strategic decision making
Final Report Abstract
Ziel des Projektes war die Erforschung “Robuster Modellierung strategischer Entscheidungsfindung”. Der ökonomische Ansatz zur Modellierung von Entscheidungsfindung basiert auf der Spezifikation einer Präferenzordnung und eines Entscheidungsprozesses, der gegebenen die Präferenzordnung jeder Option eine Wahrscheinlichkeit zuweist, mit der sie gewählt wird. Hierbei werden auch soziale Präferenzen und systematische sowie stochastische Abweichungen von Rationalität (also “Fehler”) berücksichtigt. Die Entscheidungsfindung ist “strategisch” wenn weitere Personen involviert sind, deren Aktionen und Reaktionen antizipiert werden müssen, worüber Akteure sogenannte “Beliefs” zu bilden haben. Ein strategisches Entscheidungsmodell ist eine Kombination aus Nutzen-, Entscheidungs- und Beliefmodell und gilt als “robust” wenn es Vorhersagekraft in einer größeren Klasse von Interaktionen als bisherige Kombinationen besitzt. In einer Analyse von Experimenten zum wiederholten Gefangenendilemma fand ich eine auffällige Invarianz der Strategien, die nach Runde 1 genutzt werden: Menschen kooperieren wenn in der letzten Runde beide kooperierten, defektieren wenn vorher beide defektierten, and randomisieren (nahe an 50-50) sonst. Dies ist interessant, da das wiederholte Gefangenendilemma das allgemein genutzt Modell langfristiger Beziehungen ist, und die zuvor vermutete Reziprozität (“Tit-for-Tat”) nicht nachgewiesen werden kann. In einer aufbauenden Arbeit wird gezeigt, dass dieses Verhalten durch existierende Modelle strategischen Gleichgewichts nicht modelliert werden kann. Basierend auf einer Analyse von Auktionen entwickle ich im zweiten Teilprojekt ein Modell, welches beobachtete Gebote in statischen Auktionen mit sowohl privaten als auch gemeinsamen Werten robust vorhersagt. Beobachtete Abweichungen von der klassischen Gleichgewichtsvorhersage werden in beiden Fällen auf den aus der Psychologie bekannten False-Consensus-Effect zurückgeführt. Dies erschließt neue Anwendungsgebiete in der empirischen Analyse von Auktionen, insbesondere potentiell zuverlässige Wege zur Identifikation von Auktionen mit privaten, gemeinsamen oder hybriden Werten basierend einfach auf der beobachteten Verteilung der Gebote. Nach ausführlichen Analysen von Entscheidungen in Verteilungsproblemen entwickelte ich neue “axiomatische” Ansätze zur Modellierung des stochastischen Entscheidungsprozesses und der Präferenzordnung. Beide Ansätze sind innovativ in Relation zur existierenden Literatur und ermöglichen in den analysierten Verteilungsproblemen eine konsistente Darstellung von zuvor als inkonsistent geltenden Entscheidungen. Beide Modelle basieren auf ähnlichen Axiomen wie “narrow bracketing” und “scaling invariance”, die ihrerseits häufig beobachtete verhaltensökonomische Phänomene widerspiegeln. Damit sind die Modelle miteinander und vielen anderen Beobachtungen kompatibel, was robuste Anwendbarkeit über die bereits analysierten Verteilungsprobleme hinaus verspricht. Meine Analysen zu Beliefmodellen kamen zu dem vorläufigen Schluss, dass strategische Unsicherheit in Interaktionen mehrerer Akteure durch Ambiguitätsaversion darstellbar sein müsste, ähnlich zu den Modellen, die in der verhaltensorientierten Entscheidungstheorie genutzt werden. Alle bisherigen Versuche, dies ähnlich robust zu modellieren, wie die zuvor diskutierten Aspekte der strategischen Entscheidungsfindung, waren jedoch nicht befriedigend erfolgreich. Dieses Vorhaben wurde dann zugunsten einer ausführlichen Analyse strategischer Entscheidungsfindung in Abstimmungen aufgeschoben, und in dieser Analyse gelang eine in Relation zur Literaur erste substantielle Erklärung für die häufige Forderung einstimmiger Abstimmungen.
Publications
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