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Human Decision Making in Dynamic Resource Allocation
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AI
DOI：10.1287/mnsc.2021.01097.png)
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摘要
En 中文
本研究通过产品开发的背景实验性地研究了动态资源分配决策。产品经理必须在有限的预算下接受或拒绝一系列设计改进机会。当项目实施成本在整个过程中固定时，人类被试表现良好。然而，在更复杂的设置中，即项目后半段成本增加的情况下，被试的表现显著下降。我们采用策略频率估计方法分析被试的决策机制，发现许多被试存在：(a)对未来时期权重误判（在简单情况下权重不足，在复杂情况下权重过高）和(b)仅关注最高价值机会。这些启发式方法在复杂设置中表现不佳，导致过度节约，是对成本增加的适得其反的反应。复杂设置中的顶尖表现者通过将问题分解为两个类似于简单设置的子问题来取得良好表现，他们能够近乎最优地处理这些问题。在第二项研究中，我们测试了基于提示这种分解方法的经理干预措施以提高复杂设置中的表现。仅提示被试考虑问题分解大多无效。然而，额外分享一份提供顶尖表现者如何以及为何分解问题的最佳实践预算计划能显著提高表现。我们的结果表明决策者在动态资源分配问题中何时表现良好或不良，并展示了有效的方法来重新构建问题以提高其表现。
Keyword:
dynamic decision making
resource allocation
decision behavior
laboratory experiments
managerial treatment
期刊
IF:
4.9
论文数:
793
被引数:
5.0W
机构
引用论文
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Optimal stopping behavior with relative ranks: the secretary problem with unknown population size
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