Модель ожидаемой полезности, зависящая от ранга (первоначально называвшаяся ожидаемой полезностью ), представляет собой обобщенную модель ожидаемой полезности выбора в условиях неопределенности , разработанную для объяснения поведения, наблюдаемого в парадоксе Алле , а также для наблюдения, что многие люди одновременно покупают лотерейные билеты (подразумевая склонность к риску ) и страхуются от потерь (подразумевая неприятие риска ).
Естественным объяснением этих наблюдений является то, что люди переоценивают маловероятные события, такие как выигрыш в лотерею или катастрофическая страховая потеря. В парадоксе Алле люди, по-видимому, отказываются от шанса очень большого выигрыша, чтобы избежать однопроцентного шанса упустить в противном случае определенный большой выигрыш, но менее склонны к риску, когда им предлагают шанс снизить 11-процентный шанс потери до 10 процентов.
Было предпринято несколько попыток смоделировать предпочтения, включающие теорию вероятностей, наиболее примечательна оригинальная версия теории перспектив , представленная Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски (1979). Однако все такие модели включали нарушения стохастического доминирования первого порядка . В теории перспектив нарушения доминирования избегались введением операции «редактирования», но это приводило к нарушениям транзитивности .
Ключевая идея рангозависимой ожидаемой полезности заключалась в том, чтобы перевешивать только маловероятные экстремальные результаты, а не все маловероятные события. Формализация этого понимания потребовала применения преобразований к кумулятивной функции распределения вероятностей, а не к индивидуальным вероятностям ( Quiggin , 1982, 1993).
Центральная идея весовых коэффициентов, зависящих от ранга, была затем включена Дэниелом Канеманом и Амосом Тверски в теорию перспектив, а полученная модель получила название кумулятивной теории перспектив (Тверски и Канеман, 1992).
Как следует из названия, модель, зависящая от ранга, применяется к возрастающей перестановке , которая удовлетворяет .
где и — вес вероятности, такой что и
для функции преобразования с , .
Обратите внимание, что сумма весов решений должна равняться 1.