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2021-06-02Kumulative Dissertation DOI: 10.18452/22919
On the Significance of Information
dc.contributor.authorJacobs, Perke
dc.date.accessioned2021-06-02T11:10:45Z
dc.date.available2021-06-02T11:10:45Z
dc.date.issued2021-06-02none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/23607
dc.description.abstractDiese Dissertation unterstreicht die Rolle von Informationen bei der Erforschung ökonomischer Entscheidungen. Das erste Kapitel beschäftigt sich mit dem Zugang zu akkuraten Informationen über die Wirksamkeit medizinischer Interventionen. Unserem Model zufolge besteht in vielen entwickelten Ländern Nachfrage für Zugang zu unabhängigen medizinischen Informationen wie Cochrane Reviews. Wir schätzen, dass für viele Länder diese Nachfrage zu moderaten oder geringen Kosten erfüllt werden kann. Das zweite Kapitel beschäftigt sich mit der Kommunikation solcher Informationen und untersucht den unterstützenden Effekt natürlicher Häufigkeiten bei der Berechnung von A-posteriori Wahrscheinlichkeiten (Gigerenzer & Hoffrage, 1995). Durch eine Meta-Analyse erklären wir Konzepte und entflechten die Effekte von 15 Studienmerkmalen. Im einfachsten Studiendesign führen natürliche Häufigkeiten zu 24 Prozent korrekten Antworten verglichen mit 4 Prozent bei konditionellen Wahrscheinlichkeiten. Die finalen beiden Kapitel analysieren Satisficing-Strategien für unsichere Entscheidungsumgebungen in denen Agenten eine vollumfassende, probabilistische Beschreibung des Entscheidungsproblems fehlt. Simon (1955) zufolge nutzen Satisficing-Strategien ein Anspruchsniveau um die Suche nach weiteren Entscheidungsalternativen zu beenden. Das dritte Kapitel beschreibt wie solche Strategien in der ökonomischen Literatur als Präferenz modelliert werden um Entscheidungen zu erklären die der Nutzenmaximierung unterlegen sind während die Kognitionswissenschaften diese Strategien als Lösungen für Inferenzprobleme betrachten. Wir erklären die Divergenz mit unterschiedlichen Annahmen über die vorliegenden Informationen der Agenten. Das letzte Kapitel untersucht Satisficing-Strategien unter Taxifahrern. Wir stellen fest, dass die Stundenlöhne von Taxifahrern kaum vorhersagbar sind und ihre Entscheidungen Schichten zu beenden am besten durch einfache Satisficing-Strategien vorhergesagt werden können.ger
dc.description.abstractThis doctoral thesis emphasizes the significance of informational conditions in studying economic decisions. The first chapter concerns access to accurate probabilistic information in the domain of medical interventions. We estimate that, in many developed countries, there appears to be demand for governments to grant citizens free access to impartial reviews of medical evidence, as provided in Cochrane Reviews. For these countries, we estimate that this demand can be met at low costs. The second chapter concerns the communication of such information and examines the facilitating effect of natural frequencies on the derivation of posterior probabilities, as delineated by Gigerenzer and Hoffrage (1995). In a meta-analysis, we clarify concepts and disentangle the effects of 15 study characteristics. We find that in the simplest study design, 4 percent correct solutions when presented with conditional probabilities and 24 percent when presented with natural frequencies. The final two chapters examine the satisficing class of strategies for uncertain decision environments in which agents lack a full probabilistic description of the decision problem. According to Simon (1955), satisficing strategies use aspiration levels to terminate search for suitable alternatives. The third chapter describes how in economics, satisficing is modeled as a preference structure or as a decision rule that yields choices inferior to utility maximization, whereas in cognitive science, satisficing strategies use aspiration levels to solve inference problems. We explain the divergence, noting that they refer to risky and uncertain environments, respectively. The final chapter examines satisficing in an applied setting, studying taxi drivers' shift termination behavior. We find that drivers' hourly earnings are very uncertain and drivers’ behavior is best predicted by simple satisficing strategies that terminate shifts when reaching an aspired shift income or shift duration.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectMikroökonomieger
dc.subjectVerhaltenswissenschaftenger
dc.subjectUnsicherheitger
dc.subjectRationalitätger
dc.subjectMicroeconomicseng
dc.subjectBehavioral Scienceeng
dc.subjectUncertaintyeng
dc.subjectRationalityeng
dc.subject.ddc330 Wirtschaftnone
dc.titleOn the Significance of Informationnone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/23607-1
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/22919
dc.date.accepted2021-05-26
dc.contributor.refereeEngelmann, Dirk
dc.contributor.refereeGigerenzer, Gerd
local.edoc.pages259none
local.edoc.type-nameKumulative Dissertation
local.edoc.institutionWirtschaftswissenschaftliche Fakultätnone

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