Sequential Decision Making: From Decision Elicitation to Strategy Identification

Evgeny Kagan

doi:10.1287/mnsc.2023.02381

2025-09-01

PRE

Evgeny Kagan *

Stephen Leider

Özge Şahin

DOI：10.1287/mnsc.2023.02381

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摘要

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在序列问题中刻画行为通常因存在具有重叠预测的多种决策规则而变得复杂。为解决此问题，我们引入了一种新的实验和计量经济学方法，用于识别序列情境中的决策策略。该方法包括引出条件性策略（而非直接选择）并通过最大似然估计（而非计数一致性）来衡量策略遵循情况。将此方法应用于几种常见的序列问题，使唯一可识别的受试者比例相较于标准方法提高了多达三分之一，并得出以下发现。首先，在搜索和停止问题中，决策者对动态问题的状态和时间反应强度低于那些没有停止结构的问题。其次，决策规则通常比最优策略预测的更倾向于接受（要求更低）。第三，用于引出决策的格式（基于菜单的选择与数值阈值输入）对策略采用有显著影响。除了识别更符合动态选择问题中观察到的行为的决策规则外，这些结果对服务面临序列决策的客户的企业的启示在于：我们使用一个收益管理案例（最优订阅服务定价）表明，未能考虑相关决策规则可能使企业利润减少高达54%。

Keyword:

dynamic decision making

behavioral operations management

experiments