YOSUKE HASHIDATE
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Stochastic Choice and Deliberately Stochastic Behavior (with Keisuke Yoshihara) 

Abstract.
This study proposes a tractable stochastic choice model to identify motivations for prosocial behavior, and to explore alternative motivations of deliberate randomization beyond ex-ante fairness concerns. To represent social preferences, we employ an additively perturbed utility model consisting of the sum of expected utility and a nonlinear cost function, where the utility function is purely selfish while the cost function depends on social preferences. Using the cost function, we study stochastic choice patterns to distinguish between stochastic inequity-averse behavior and stochastic shame-mitigating behavior. Moreover, we discuss how our model can complement recent experimental evidence of ex-post and ex-ante fairness concerns.
Link.
Link to SSRN / arXiv.
Highlight in Japanese 🇯🇵
Overview.
Purpose. 
  • 顕示選好理論的な視点から,どのような行動を観察すると,利他的行動や向社会的行動の要因を特定できるか,検討します.
  • 本研究では,とくに,不衡平回避性と sham/guilt による向社会的行動を識別することを目的としています.one-shot な行動だと見分けることが難しいため,確率的な行動からアプローチしています.
  • 社会的選好の研究の貢献として,ex-ante fairness の実験の観察結果では説明できない行動を補完する側面があります.
Methodology. 
  • axiomatic approach - stochastic choice function
  • additive perturbed utility (APU)
Findings. 
  • 利己性と利他性のトレードオフから確率的行動をする意思決定モデルを提案して,その特徴づけをしています.
Implications. 
  • 利他性の基準は多様であり,衡平性を重視する場合などの重要なクラスの特徴づけをすることで,不衡平回避性と shame/guilt に動機づけられた確率的行動のパターンの差異を考察しています.
  • モデルは deliberate randomization の一例として捉えることができます.ex-ante fairness の実験はくじの選択であり,それは意思決定者が mental coin を toss するのではなく (subjective randomization),randomization device に委ねる objective randomization です.その点には注意が必要です.
Updated: May 5, 2023
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