随机考虑是否解释了难以做出选择时的行为？根据

我们在本节中检验了这一假设的有效性。鉴于LAI是唯一一个我们不能拒绝的模型，在我们的实验设计的未来扩展中，我们可以通过研究一阶随机意义上由所有其他彩票主导的外部选项来解决这个问题。πLALowπLAMediumπLAHighπLAcostmLAcost∈ {低、中、高}这一偏好联合稳定性的假设是从特征及其描述群体行为的能力推断出来的。接下来，我们检验一个类似的假设。与托拉形成鲜明对比的是，即使是思想也不存在明显的偏好分布。福鲁姆认为，由于高成本行为与MMS一致，但低成本行为与MMS不一致，因此我们拒绝了同样的分布是直觉结果的假设。综上所述，LAI在任何对价成本处理中均未被拒绝。此外，我们不能否认偏好的基本分布在参考文献中是相同的假设，并支持我们的识别结果的经验有效性。4.3. 来自汇总数据的证据：如果我们对成本处理进行汇总，结果是否有效？作为一项重要的稳健性检查，我们分析了我们的主要发现是否在聚合所有HRcrumrumfortion of Lamay之后仍然有效，而不是在聚合所有成本处理的行为之后。毕竟，在许多应用中，我们不能以对价成本为条件。（ii）对于我们的样本量，LAMAY的无反应性可能是一个偶数。我们提醒读者，我们的实验是迄今为止同类实验中最大的。合并数据中的测试直接解决了第一个问题，部分解决了样本量的问题（合并数据后，样本量从4099个观察值增加到2297个观察值）。鲁姆不能拒绝。表6总结了这些发现。

这证实了我们之前的结果，并为上述担忧提供了证据。请注意，对于LA HRC，模型对每种对价成本的合理化并不意味着Yrumapesteguia等人（2016年）和Aguiar等人（2016年）。从这个意义上说，合并检验具有较高的统计^PLAπcostmlacostbbbmatrix Idmof维度dmis乘以3。表6——汇总数据的结果——12297次观测充分考虑有限考虑模型检验统计p值模型检验统计p值468.06 0.0037 LA 681260 0.2590EU-RUM 4170.17<0.002 MM 322469 0.0087RCG 202249 0.0084Larumrumlochoices有证据反对随机理性的标准模型，支持有限考虑。4.4. 讨论偏好分布将取决于认知成本。然而，我们发现，我们不能否认LAA在对价成本处理中具有稳定的偏好分布的完整假设。因此，我们没有发现系统性误解的证据。有证据表明，有限的考虑可能是选择外部选项背后的机制。Thepoint（参见Suleymanov（2018）的工作）。Freeman et al.（2018）提供了一种替代机制，用于从成对比较中选择无风险彩票，而非显性风险选择，当二进制选择集呈现为作者是效用最大化的特例时。回想一下，我们发现的证据与我们的反刍动物实验相反，从而排除了Freeman et al.（2018）对costlynor环境的机制仅限于成对比较，他们每次面临一组选择。在本节结束时，我们讨论了我们的模型和我们在数据中支持的理性疏忽方面的发现。关于异质理性不注意型DM群体的情况以及群体中此类行为的聚集情况，留待将来研究。5.

偏好和注意力的结构估计：对福利考虑成本的影响，对选择的影响，因此对福利的影响。我们还确定偏好。我们首先考虑对随机对价的限制，因为这是唯一一种不会在所有对价成本中被拒绝的模型。我们发现，大集合X上的估计分布随着考虑成本的降低而减少。功能。也就是说，我们考虑一个参数效用函数u（x）=x1-σ1-σ, -1.≤ σ<1，ln（x），σ=1。REUXdistribution over preference ordersπ（Apesteguia et al.（2017）），文献中对此进行了广泛研究（如Holt and Laury（2002））。我们发现，CRRA限制没有改变（与CRRA限制一致）和随机对价（与THLA规则一致）；而随机对价规则随着对价成本的变化而变化。图10–成本处理的估计随机对价规则5.1。估计随机对价规则^mLA^po，AA∈AXA公司 样本中的XX菜单。X交叉成本处理的估计随机规则是^mLAX，HighX的函数。成本降低考虑转移到更大的子集。特别是，当没有额外的接近1（^mLAX，低（X）=0.9092）时。表7总结了这些结果。Xrational或全考虑DMs随着考虑成本的降低而增长。图10还显示，注意力并不是均匀分布在X的（严格的）子集上。例如，对于高成本，大小为4的子集的注意力分布为^mLAX，高（X \\{l}）=^mLAX，高（X \\{l}）=^mLAX，高（X \\{l}）=0.0001，^mLAX，高（X \\{l}）=0.0303，特别是，我们不能拒绝考虑成本处理的偏好稳定性。πCRRA LALow=πCRRA LAMedium=πCRRA LAHIGH假设的p值为0.49。将其转换为单工。

当LA是真实模型时，第二步估计量是一致的，这是我们不能拒绝的。请注意，forLAit必须是Mlax（D）=ηLA（D）表示所有D∈十、 因此，ηlai是2X上的随机考虑规则。表7–每个对价处理的估计随机对价规则汇总表显示SPD∈2X：| D |=k^mLAX（D），带D∈ 2倍。考虑因素集sizeCost | D |=0 | D |=1 | D |=2 | D |=3 | D |=4 | D |=5高成本0.0133 0.2125 0.1376 0.0855 0.3464 0.2061中等成本0.0001 0.2047 0.0006 0.1743 0.0003 0.6218低成本0.0001 0.0003 0.0006 0.0913 0.90923 0为了更好地确定所有菜单的关注度，估计值以零为界，因此minA^mX（A）=0.0001。^mLAX，高（X{l}）=0.3159。计算每个彩票的以下平均注意力指数：IA（a）=XD∈2A：a∈D、 | D | mA（D）。X中的备选方案a。表8显示了每个对价成本处理的IX（a）。如果DM在所有优先顺序上具有反事实均匀分布，则平均对价指数也可以理解为选择频率的加权概率。在这一假设下，充分考虑意味着每一个备选方案都将以1/5的概率进行总体选择。表8显示，当没有对价成本（即低成本处理）时，每次彩票的隐含指数与全面对价相差不大。中高成本并非如此。对于中高成本彩票，2号彩票的平均关注度最高。

另一方面，当考虑其他选择的成本时，彩票5似乎获得的关注相对较少。计算（回想一下，理解彩票所需的概率是1/5、1/4、3/20，//自然有一个合理的想法，即当选择困难时，简单的彩票会被平均考虑，而复杂的彩票则会被更多地考虑。子集；例如，计算任何给定的两个彩票如何竞争注意力。表8–每次彩票/对价处理的平均对价指数，IX（a）对价成本——数据理论上，高-中-低FCT彩票1 0.1966 0.1247 0.1822 0.2000彩票2 0.3607 0.3870 0.2125 0.2000彩票3 0.1475 0.1826 0.2125 0.2000彩票4 0.1486 0.1814 0.1822 0.2000彩票5 0.1346 0.1260.2125 0.20005.2。估计偏好分布我们提醒读者，我们不能拒绝这样的假设，即随机选择是由CRRAADM生成的，其偏好在对价成本处理中是稳定的（p值=0.49）。施加限制，期望效用最大化者可以用CRRA贝努利π集表示，以估计隐含的CRRA参数。我们的结果表明，^π对六个偏好中的两个偏好Laσ有很大的正概率∈.,大约20%的DM最喜欢彩票4或5。特别是，只有在不考虑彩票的情况下，才会选择thisDMs首选项。这意味着，与外部选择相比，观察到的选择概率是福利损失的一个公开度量。请注意，我们不能否认我们的大多数DM都是风险规避型的。此外，我们不能否认，对于两种主要的偏好类型，默认的备选OIS根据σ排在最后∈-,-4σ值。由于单交叉特性，这些括号实际上是连接的间隔。单交叉σσ ∈-,.σ ∈.,安德利斯倾向于从4号订单到6号订单。

对于不同的断点，所有对都满足此属性。这一结果与霍尔特和劳里（2002）对风险规避的估计非常一致。无法直接进行比较，因为由于数据集的结构，σ的区间无法直接映射到我们的区间。例如，在我们的设计中，Holt和Laury（2002）估计，34%的人口可以用σ<来表示低和实际支付——可比支付。15，而40%对应σ>。41、对于较大的实际和假设付款，他们发现了类似的结果。表9-LA规则前缀。阶^π隐含σl l l l l0.30500[-1,0.2287）升 l l l l0.04905（0.2287,0.2606）升 l l l l0.04905（0.2606,0.2728）升 l l l l0.04905（0.2728,0.2832）升 l l l l0.04905（0.2832,0.3001）升 l l l l0.49880（0.3001,1）CRRA参数隐含秩覆盖∪ {o} 。我们强调，对于所有三种考虑成本，这种偏好分布是相同的。此外，我们提醒读者，我们强烈反对乌鲁木齐模型，但在对该模型的有限考虑下，我们可以在CRRA限制下恢复稳定的偏好分布。5.3. 有限考虑偏好的福利后果。我们的识别结果还允许我们检查有限考虑对我们人口的福利影响。

福利损失的结构估计是次优的DM的分数。通过CRRA偏好对LAHRC进行评估，确保偏好分布和随机对价规则得到了很好的定义（这在测试中不需要）。^mLAA{}A.∈A引用类型。只考虑了默认选项以外的任何内容。除了那些因为不关注任何事情而处于次优状态的个人之外，还有一些DM关注违约之外的一些备选方案，如果他们考虑所有可用的备选方案，效果也会更好。我们对福利损失的衡量也考虑了这些DM。grand choice setXare的结果是：（i）在高成本案例中，24.07%的个体。。这些发现支持了无效假设，即艰难选择通过对决策者福利的有限影响对福利产生负面影响。我们还观察到，对价成本对福利的影响正在严格增加。结论从统计学上区分人口行为的竞争模型。通过外部变量选择集和考虑备选方案的成本，我们可以理清随机性的两个来源。我们将此扩展称为L-HRC。对所有HRCCA的测试可纳入北村和斯托耶（2018）的测试框架。这些观察到的选择是由一群符合L-HRC的个体产生的。RUMLALALAchange和对价成本。在假设DMs具有CRRA偏好和useLA规则的情况下，我们唯一地恢复了对价成本和偏好分布的分布。我们的发现表明：（i）对价成本的分布是异质的；（ii）有两种主要的优先权，不同的对价成本。这一比例可能高达25%。参考Sabaluck，J.和Adams，A.（2017）。

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