Tengo una pregunta compleja.
¿Hay alguna otra forma de modelar los desajustes de preferencia de los remitentes (en juegos de remitentes-receptores) hacia el deseo de algún estado específico aparte de las funciones de pérdida cuadrática? ¿Por qué no las funciones de ganancia cuadrática? Entiendo que es un poco intuitivo usar este modelo, ¿pero hay algún otro modelo que también se utilice para tales situaciones?
La pérdida cuadrática es conveniente porque proporciona una solución en forma cerrada después de investigar las condiciones de primer orden.
Dicho esto, si estás interesado en la actualización de creencias, una función de pérdida absoluta puede modificar (ralentizar) la actualización cuando una señal resulta estar en la cola de la distribución y parece un valor atípico.
También puedes considerar una función compuesta $L$ (por ejemplo, un promedio ponderado de una pérdida cuadrática y una pérdida absoluta) para controlar la rapidez con la que se realizan esas actualizaciones. Que $x^*$ sea el valor real y $x$ una estimación $$L_{x^*}(x)=\alpha \left( x^* - x \right)^2 + \beta \left| x^* - x \right| $$ donde $\alpha$ y $\beta$ podrían ser cualquier número real no negativo (por ejemplo, $\alpha=\beta=0.5$).
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