WikiDer > Стохастическое доминирование

Стохастическое доминирование это частичный заказ между случайные переменные.^[1][2] Это форма стохастический порядок. Концепция возникает в теория принятия решений и анализ решений в ситуациях, когда одна игра ( распределение вероятностей по сравнению с возможными исходами, также известными как перспективы) может быть оценена как превосходящая другую авантюру для широкого класса лиц, принимающих решения. Он основан на общих предпочтения относительно наборов возможных результатов и связанных с ними вероятностей. Для определения доминирования требуется лишь ограниченное знание предпочтений. Предотвращение риска является фактором только стохастического доминирования второго порядка.

Стохастическое доминирование не дает общий заказ, а скорее только частичный заказ: для некоторых пар азартных игр ни одна из них не будет стохастически доминировать над другой, поскольку разные члены широкого класса лиц, принимающих решения, будут различаться в отношении того, какая игра предпочтительнее, но в целом они не считаются одинаково привлекательными.

Государственное доминирование

Простейший случай стохастического доминирования - это государственное господство (также известный как господство штата за штатом), определяемый следующим образом:

Случайная величина A доминирует по состоянию над случайной величиной B, если A дает по крайней мере такой же хороший результат в каждом состоянии (каждый возможный набор результатов) и строго лучший результат по крайней мере в одном состоянии.

Например, если доллар добавлен к одному или нескольким призам в лотерее, новая лотерея будет доминировать над старой, потому что она дает лучшую выплату независимо от конкретных чисел, реализованных в лотерее. Точно так же, если полис страхования рисков имеет более низкую премию и лучшее покрытие, чем другой полис, то с ущербом или без него результат будет лучше. Любой, кто предпочитает большее меньшему (в стандартной терминологии, любой, кто имеет монотонно возрастающие предпочтения) всегда будет отдавать предпочтение игре с доминированием государства.

Первый заказ

Государственное доминирование - это частный случай канонической стохастическое доминирование первого порядка (FSD),^[3] который определяется как:

Случайная величина A имеет стохастическое преобладание первого порядка над случайной величиной B, если для любого результата Икс, A дает по крайней мере такую ​​же высокую вероятность получения по крайней мере Икс как и B, и для некоторых Икс, A дает более высокую вероятность получить не менее Икс. В виде обозначений ${displaystyle P [Ageq x] geq P [Bgeq x]}$ для всех Икс, а для некоторых Икс, ${displaystyle P [A> x]> P [B> x]}$.

Что касается кумулятивные функции распределения двух случайных величин, доминирование A над B означает, что ${displaystyle F_ {A} (x) leq F_ {B} (x)}$ для всех Икс, со строгим неравенством на некоторыхИкс.

Азартная игра А Стохастическая игра первого порядка доминирует над игрой Б если и только если каждый ожидаемая полезность максимайзер с увеличением вспомогательная функция предпочитает азартную игру А азартной игре Б.

Стохастическое доминирование первого порядка также может быть выражено следующим образом: если и только если A стохастически доминирует над B, существует некоторая азартная игра. ${displaystyle y}$ такой, что ${displaystyle x_ {B} {overset {d} {=}} (x_ {A} + y)}$ куда ${displaystyle yleq 0}$ во всех возможных состояниях (и строго отрицательно хотя бы в одном состоянии); здесь ${displaystyle {overset {d} {=}}}$ средства "равен по распределению"(то есть" имеет то же распределение, что и "). Таким образом, мы можем перейти от графической функции плотности A к функции плотности B, грубо говоря, сдвинув часть вероятностной массы влево.

Например, рассмотрим один бросок справедливой кости с шестью возможными исходами (состояниями), представленными в этой таблице, а также сумма, выигранная в каждом состоянии каждой из трех альтернативных игр:

${displaystyle {egin {array} {rcccccc} {ext {State (die result)}} & 1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 hline {ext {Gamble A wins}} $ & 1 & 1 & 2 & 2 & 2 & 2 & 2 {ext {Gamble B wins}} $ & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 2 & 2 & 2 C {ext {Gamble wins}} $ & 3 & 3 & 3 & 1 & 1 & 1 hline end {array}}}$

Здесь игра A с точки зрения состояния доминирует над игрой B, потому что A дает, по крайней мере, такой же хороший доход во всех возможных состояниях (результаты броска кубика) и дает строго лучший выход в одном из них (состояние 3). Поскольку A по состоянию доминирует над B, он также доминирует в первом порядке B. Азартная игра C не доминирует над B по состояниям, потому что B дает лучшую доходность в состояниях с 4 по 6, но C первого порядка стохастически доминирует над B, поскольку Pr (B ≥ 1) = Pr (C ≥ 1) = 1, Pr (B ≥ 2) = Pr (C ≥ 2) = 3/6 и Pr (B ≥ 3) = 0, а Pr (C ≥ 3) = 3/6> Pr (B ≥ 3). Азартные игры A и C не могут быть упорядочены относительно друг друга на основе стохастического доминирования первого порядка, потому что Pr (A ≥ 2) = 4/6> Pr (C ≥ 2) = 3/6, в то время как, с другой стороны, Pr (C ≥ 3) = 3/6> Pr (A ≥ 3) = 0.

В общем, хотя, когда одна игра первого порядка стохастически доминирует над второй игрой, ожидаемая величина выплаты при первой игре будет больше, чем ожидаемая величина выплаты при второй, обратное неверно: нельзя заказывать лотереи с относительно стохастического доминирования, просто сравнивая средние значения их распределений вероятностей. Например, в приведенном выше примере C имеет более высокое среднее значение (2), чем A (5/3), однако C не доминирует над A.

Второго порядка

Другой часто используемый тип стохастического доминирования - это стохастическое доминирование второго порядка.^[1][4][5] Грубо говоря, для двух азартных игр A и B игра A имеет стохастическое преобладание второго порядка над игрой B, если первая более предсказуема (то есть сопряжена с меньшим риском) и имеет, по крайней мере, такое же высокое среднее значение. Все не склонный к риску максимизаторы ожидаемой полезности (то есть те, у кого есть возрастающие и вогнутые функции полезности) предпочитают стохастически доминирующую игру второго порядка доминирующей. Доминирование второго порядка описывает общие предпочтения меньшего класса лиц, принимающих решения (тех, для кого больше - лучше и кто не склонен к риску, а не все те, для кого больше лучше), чем доминирование первого порядка.

В терминах кумулятивных функций распределения ${displaystyle F_ {A}}$ и ${displaystyle F_ {B}}$, A является стохастически доминирующим второго порядка над B тогда и только тогда, когда область под ${displaystyle F_ {A}}$ от минус бесконечности до ${displaystyle x}$ меньше или равно под ${displaystyle F_ {B}}$ от минус бесконечности до ${displaystyle x}$ для всех действительных чисел ${displaystyle x}$, со строгим неравенством на некоторых ${displaystyle x}$; то есть, ${displaystyle int _ {- infty} ^ {x} [F_ {B} (t) -F_ {A} (t)], dtgeq 0}$ для всех ${displaystyle x}$, со строгим неравенством на некоторых ${displaystyle x}$. Эквивалентно, ${displaystyle A}$ доминирует ${displaystyle B}$ во втором порядке тогда и только тогда, когда ${displaystyle operatorname {E} [u (A)] geq operatorname {E} [u (B)]}$ для всех неубывающих и вогнутый служебные функции ${displaystyle u (x)}$.

Стохастическое доминирование второго порядка также может быть выражено следующим образом: Азартная игра А стохастическая игра второго порядка доминирует над В тогда и только тогда, когда существуют некоторые азартные игры. ${displaystyle y}$ и ${displaystyle z}$ такой, что ${displaystyle x_ {B} {overset {d} {=}} (x_ {A} + y + z)}$, с ${displaystyle y}$ всегда меньше или равно нулю, и с ${displaystyle operatorname {E} (zmid x_ {A} + y) = 0}$ для всех значений ${displaystyle x_ {A} + y}$. Здесь введение случайной величины ${displaystyle y}$ делает B первого порядка стохастически преобладающим над A (что делает B не нравится тем, у кого функция полезности возрастает), и введение случайной величины ${displaystyle z}$ вводит средний сохраняющий спред в B, что не нравится тем, кто имеет вогнутую полезность. Обратите внимание, что если A и B имеют одинаковое среднее значение (так что случайная величина ${displaystyle y}$ вырождается к фиксированному числу 0), то B является сохраняющим среднее значение разбросом A.

Достаточные условия стохастического доминирования второго порядка

• Стохастическое доминирование первого порядка А над B является достаточным условием доминирования второго порядка А над B.
• Если B это среднее сохраняющее распространение А, тогда А стохастически доминирует второй порядок B.

Необходимые условия стохастического доминирования второго порядка

• ${displaystyle operatorname {E} _ {A} (x) geq operatorname {E} _ {B} (x)}$ это необходимое условие для А стохастически доминировать второго порядка B.
• ${displaystyle min _ {A} (x) geq min _ {B} (x)}$ это необходимое условие для А второму порядку доминировать B. Из условия следует, что левый хвост ${displaystyle F_ {B}}$ должен быть толще левого хвоста ${displaystyle F_ {A}}$.

Третий порядок

Позволять ${displaystyle F_ {A}}$ и ${displaystyle F_ {B}}$ быть кумулятивными функциями распределения двух различных инвестиций ${displaystyle A}$ и ${displaystyle B}$. ${displaystyle A}$ доминирует ${displaystyle B}$ в третий порядок если и только если

• ${displaystyle int _ {- infty} ^ {x} int _ {- infty} ^ {z} [F_ {B} (t) -F_ {A} (t)], dt, dzgeq 0 {ext {для всех} }Икс,}$
• ${displaystyle operatorname {E} _ {A} (x) geq operatorname {E} _ {B} (x) ,,}$

и есть хотя бы одно строгое неравенство. Эквивалентно, ${displaystyle A}$ доминирует ${displaystyle B}$ в третьем порядке тогда и только тогда, когда ${displaystyle operatorname {E} _ {A} U (x) geq operatorname {E} _ {B} U (x)}$ для всех неубывающих вогнутых функций полезности ${displaystyle U}$ которые положительно перекос (то есть иметь положительную третью производную повсюду).

Достаточное состояние

• Стохастическое доминирование второго порядка является достаточным условием.

Необходимые условия

• ${displaystyle operatorname {E} _ {A} (log (x)) geq operatorname {E} _ {B} (log (x))}$ это необходимое условие. Условие означает, что среднее геометрическое ${displaystyle A}$ должно быть больше или равно среднему геометрическому ${displaystyle B}$.
• ${displaystyle min _ {A} (x) geq min _ {B} (x)}$ это необходимое условие. Из условия следует, что левый хвост ${displaystyle F_ {B}}$ должен быть толще левого хвоста ${displaystyle F_ {A}}$.

Более высокого порядка

Также были проанализированы высшие порядки стохастического доминирования, а также обобщения двойственной связи между порядками стохастического доминирования и классами функций предпочтения.^[6]Вероятно, самый мощный критерий доминирования основан на принятом экономическом допущении: снижение абсолютного неприятия риска.^[7][8]Это связано с несколькими аналитическими проблемами, и в настоящее время проводятся исследования для их решения.^[9]

Ограничения

Отношения стохастического доминирования могут использоваться в качестве ограничений в задачах математическая оптимизация, особенно стохастическое программирование.^[10][11][12] В задаче максимизации реального функционала ${displaystyle f (X)}$ по случайным величинам ${displaystyle X}$ в комплекте ${displaystyle X_ {0}}$ мы можем дополнительно потребовать, чтобы ${displaystyle X}$ стохастически доминирует над фиксированным случайным ориентир ${displaystyle B}$. В этих проблемах полезность функции играют роль Множители Лагранжа связанные со стохастическими ограничениями доминирования. При определенных условиях решение проблемы также является (возможно, локальным) решением проблемы, чтобы максимизировать${displaystyle f (X) + имя оператора {E} [u (X) -u (B)]}$ над ${displaystyle X}$ в ${displaystyle X_ {0}}$, куда ${displaystyle u (x)}$ - некоторая функция полезности. Если используется ограничение стохастического доминирования первого порядка, функция полезности ${displaystyle u (x)}$ является неубывающий; если используется ограничение стохастического доминирования второго порядка, ${displaystyle u (x)}$ является неубывающий и вогнутый. Система линейных уравнений может проверить, является ли данное решение эффективным для любой такой функции полезности.^[13]С ограничениями стохастического доминирования третьего порядка можно справиться с помощью выпуклого программирования с квадратичными ограничениями (QCP).^[14]

Смотрите также

• Современная теория портфолио
• Маргинальное условное стохастическое доминирование
• Расширение адаптивного набора - эквивалент стохастического доминирования в контексте отношений предпочтения.
• Квантовый катализатор

Рекомендации