幫各位釐清一些事實，希望有助討論。 ※ 引述《souldragon (仆街)》之銘言： : ※ 引述《DarthRaider (龍非池中物)》之銘言： : 問題就在把不相干的小變數剔除就可能大大影響結果 例如蝴蝶效應 : 而量化模型的問題也不只這些 例如把每個人都當作1 [等量又等性] : 1加1等於2 [人性的反應可能大於或小於] 若不排除蝴蝶效應的可能 : 則可能失之毫釐差之千里 蝴蝶效應的正式用法跟非線性微分方程的初始條件有關， 但是跟「剔除不相干的小變數」無關，請勿誤用。 : : 不過確實有一份研究指出，經濟系的學生比其他人更有自利傾向 : 這實驗說法我也有看過 應該是受所讀的書影響 XD : 人性是會被引導 但也有可能學經濟的人本性就比較自利 : 畢竟若覺得經濟學的假設沒道理的人不會去學 : 要先認同才會被引導 這是雞生蛋或蛋生雞的問題 你可能沒看清楚：原本的研究結果是「經濟系學生， 不論高低年級都比較沒公德心、比較自利」。 因此，這跟「選擇唸經濟系」有關，但是跟唸的書無關。 另外，後來的研究並沒有replicate這個結果，因此尚未有定論。 : : 這也要分三部分來談 : : 經濟學的"理性"是指完備性、反身性、遞移性三大公設 : : （也有人認為兩個就夠用了，在此不談） : : 跟我們一般認知的"理性"有所不同 : : 人不擅長計算機率是演化的結果 : : 在遠古時代，具有冒險性格的人比較能獲得食物並受女性青睞 : : 可參考《隨機致富的陷阱》、《數學與頭腦相遇的地方》 : : 更貼切的例子是，A、B、C 三個門後面，只有一個是轎車，其他都是山羊 : : 假設你選定要開 A 後，主持人先開了 C，發現後面是山羊 : : 這時他宣布你有一次改選 B 的機會，那要不要換？ : : 很多人都認為沒差，但其實用條件機率算一下的話，換是比較有利的 : : 專家獲利未必比較好，是因為成熟的股市過於複雜 : : 無法把所有的客觀數字跟股民的情緒納入計算 : : 每個學科都有它們及與不及的領域啊 : 理性的假設比較接近人性是見樹不見林 : 而實際上多數的人都是見林不見樹 : 譬如人買一千萬的房子時 多1趴的價錢[十萬]不會覺得怎樣 : 但平時卻會省幾十元的油錢或交通費 明顯不是用'量化思考' : 人比較常用的是質性思考 很多書也是在批評不合假設 XD : : 這個實驗是說明人也會在乎公平，且其對分比例因文化不同而有點差異 : : （過程中有找不同社會的人來參加） : : 技術上，如果效用函數設定為聊勝於無，那 C 是會接受一元的方案 : : 但如果再納入公平性的衡量，B 由於考慮到 C 可能會覺得不公平而玉石俱焚 : : 就不會只給 C 一塊錢了 : 演化上的角度表示人是群居的動物 合作比競爭更利於生存 : 而經濟學的模式是以個體利益最大來解讀 就會偏離事實 : 從群體層次來推論的模型似乎比較合理些 追求「效用(utlity)最大」跟「貨幣利潤(monetary payment)最大」是兩回事， 因此，拿最後通牒賽局的實驗結果出來，並不能否定效用極大化的假設。 只要有公平或嫉妒之類的社會偏好(social preference)在效用函數裡面就行了。 這是為什麼DarthRaider會提「公平性的衡量」的緣故，跟什麼演化、群居無關。 當然，到底「效用極大化」這個假設對不對，還是可以檢驗。 只是不能單用最後通牒賽局的實驗結果來做。 另外，是否真的「會偏離事實」是一個實證問題(empirical question)， 要做這種陳述請拿實證研究出來，說什麼「似乎比較合理些」不算。 : : 建議你可以找這本書來看《數字的陷阱：解開12個數學的迷惑》 : : 裡面有一章就是囚犯困境 : : 結果讓人意外，因為總有被忽略的變數 : : 再怎麼樣精密的模型用起來都可能有缺陷 : : 所以更要知道什麼時候可以用，什麼時候不能 : : 數字搜查線（Numb3rs）也有一集是用 tit-for-tat strategy 來走出囚犯困境 : : 還蠻好看的 : 經濟學的思考過程一般人並不會完用到 : 若有十步 一般人頂多只會用到二三步 : 若以十步的完整過程來預測 自認為很精確萬無一失 : 其實人性根本不是這樣子 難怪經濟學家投資的獲利也沒比較優 先說，tit-for-tat不是萬能：囚犯困境中，兩個tit-for-tat碰在一起， 如果一個是先背叛，另一個是先合作，那可是會在兩個mismatch之間擺盪， 既不是Pareto效率的結果，也不是Nash均衡。 而經濟學的思考步驟有多少步，跟處理的問題有關，不是說十步就十步的。 有的情境很簡單，只要一步，有的情況很複雜，則需要多一點。 而且，下面就是一個「不同人能考慮不同步」的經濟學模型，請卓參： Camerer, Ho and Chong (2004), “A Cognitive Hierarchy Model of Games,” Quarterly Journal of Economics, 119(3), 861–898. 以此淺見，謹供參考。 --

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