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RésuméLe célèbre Paradoxe d’Ellsberg [1961] a attiré l’attention sur l’importance de la précision des probabilités qui sous-tendent les choix risqués. A la suite de ce travail de pionnier, de nombreuses études ont montré que les sujets ont en général une aversion à l’imprécision (au caractère vague) qui entache la spécification des probabilités. Dans nombre de décisions risquées importantes, l’information est imprécise à la fois sur les probabilités et les conséquences, et des recherches précédentes ont démontré que des conséquences déterminées de façon vague ont des effets similaires à ceux de l’imprécision sur la détermination des probabilités.Le présent travail examine les effets joints de l’imprécision sur les deux attributs. Pour ce qui nous intéresse ici, les paris sont considérés comme également vagues si le domaine de leurs valeurs espérées possibles sont identiques, et des paris variables en précision sont définis comme égalisés si leurs valeurs espérées moyennes sont égales. Nous résumons les résultats de trois études précédentes dans lesquelles les sujets ont fournis les Equivalents Certains (Ecs) d’options égalisées, ou fait un choix entre des paires de telles options, alors que celles-ci étaient variables en termes de probabilités, de conséquences et de précision avec laquelle chaque dimension était spécifiée.Nous proposons un nouveau modèle de décision avec des attributs spécifiés de façon imprécise qui généralise le modèle de la théorie des perspectives aléatoires (de la Prospect Theory). Le modèle définit une nouvelle opération de « résolution d’imprécision » dans la phase d’édition. De façon cohérente avec la formulation d’Ellsberg, cette opération représente un domaine de valeurs (probabilités ou résultats) par une moyenne pondérée de ses points extrêmaux. Les résultats de cette opération sont utilisés dans la phase d’évaluation pour permettre de prendre des décisions (p. ex. d’effectuer des choix, de choisir des Ecs) sur des perspectives aléatoires imprécises. Les poids attachés aux deux points focaux (terminaux) reflète leur saillance relative et peuvent être utilisés pour catégoriser les profils de préférences en neutralité pour l’imprécision, aversion pour l’imprécision et inclination pour l’imprécision. Le nouveau modèle a pu être calé avec succès sur les résultats des trois études rappelées. Les paramètres estimés sont cohérents avec et confirment les profils de préférences découverts par l’analyse qualitative. Nous concluons par une discussion générale des propriétés du nouveau modèle.

Ellsberg’s famous paradox [1961] focused attention on the importance of the precision of the probabilities underlying risky choice. Following his seminal work numerous studies have demonstrated that people are generally averse to imprecisely specified (vague) probabilities. In many important risky decisions, information about both probabilities and outcomes is imprecise, and previous research has shown vagueness effects for outcomes to be similar to those for probabilities.The current work investigates the joint effects of vagueness on the two attributes. For our purposes, gambles are considered equally vague if the ranges of their possible expected values are identical, and gambles varying in precision are considered equated if their mean expected values are equal. We summarize results from three previous studies where subjects provided Certainty Equivalents (CEs) for, or made pair-wise choices between, equated options that varied in terms of their probabilities, their outcomes, and the precision with which each dimension was specified.We propose a new model for decision making with vaguely specified attributes that generalizes the Prospect Theory model. The model posits a new "vagueness resolution" operation in the editing phase. Consistent with Ellsberg’s formulation, this operation represents a range of values (probabilities or outcomes) by a weighted average of its end points. The results of this operation are used in the evaluation phase to reach decisions (e.g., choices, CEs) regarding vague prospects. The weights attached to the two focal (end) points reflect their relative salience, and can be used to classify preference patterns into vagueness neutral, vagueness avoiding and vagueness seeking behavior. The new model was fit successfully to results from the three studies reviewed. The estimated parameters are consistent with, and confirm, the patterns uncovered by the qualitative analysis. We conclude with a general discussion of the properties of the new model.