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一套完整的主观概率、贝叶斯公式、过度自信和对新信息的过度反应
有一种认知心理学和建模信念和预测的方法，对于经济学家来说，这是自然而然的，但却非常具有误导性。假设是我们拥有一套完整的主观概率，并用贝叶斯公式更新，对于任何可能的事件组合，我们都相信它们发生的概率，并且 […]The post 一套完整的主观概率、贝叶斯公式、过度自信和对新信息的过度反应首先出现在 Angry Bear 上。
来源:愤怒的熊有一种认知心理学和建模信念和预测的方法，对于经济学家来说这是自然而然的，但非常具有误导性。其假设是，我们拥有一套完整的用贝叶斯公式更新的主观概率，对于任何可能的事件组合，我们都相信它们发生的概率，并且这些概率用贝叶斯公式更新，因此我们将一系列事件的概率除以我们观察到的事件发生的概率。大约一个世纪前，凯恩斯在《概率论》中指出，这种模型完全不切实际。事实上，稍加反省，你就会相信你并没有这样一套完整的主观概率。当试图得出主观概率时，我们感到被迫做出艰难的选择。而得出的不同系列事件的概率并非如此。最重要的是，贝叶斯公式对我们来说是黑魔法。最简单的应用都很难甚至不可能，其含义也令人难以置信。
假设一组完整的主观概率的主要吸引力在于，它至少比仍然传统的理性预期假设更不荒谬，在理性预期中，主观概率是客观准确的概率。
但是，用贝叶斯公式更新的假设一组完整的主观概率也是不可信的，并且具有不准确的含义。
一个是主观过度自信对新信息反应的含义。 如果要求人们给出 90% 的间隔，他们会给出 50% 的间隔。如果他们的信念是主观概率（准确得出并遵循概率定律），这意味着主观概率分布比客观概率分布更集中（例如方差更低）。这意味着对新信息的反应不足。