Storyboard

Deformación no lineal del valor subjetivo respecto a un punto de referencia (asimetría pérdida/ganancia) y de la probabilidad percibida. Incluye el valor prospectivo agregado (suma sobre resultados posibles), que es la salida final del mini-simulador de decisión bajo riesgo.

>Modelo

ID:('ky', 1595)

Storyboard

$v(x)=x^{\alpha_{PT}},\ x\ge0$

Variables

$alpha_{PT}$

Exponente de ganancia

$1$

$x$

Resultado respecto al punto de referencia

$unit$

$v(x)$

Valor subjetivo

$unit$

>Modelo

ID:('gm', 14034)

Storyboard

$v(x)=-\lambda_{PT}(-x)^{\beta_{PT}},\ x<0$

Variables

$\beta_{PT}$

Exponente de pérdida

$1$

$lambda_{PT}$

Factor de aversión a pérdida

$1$

$x$

Resultado respecto al punto de referencia

$unit$

$v(x)$

Valor subjetivo

$unit$

>Modelo

ID:('gm', 14035)

Storyboard

$\pi(p)=\dfrac{p^{\gamma_{PT}}}{(p^{\gamma_{PT}}+(1-p)^{\gamma_{PT}})^{1/\gamma_{PT}}}$

Variables

$gamma_{PT}$

Curvatura de ponderación

$1$

$p$

Probabilidad objetiva

$1$

$pi(p)$

Probabilidad ponderada subjetiva

$1$

>Modelo

ID:('gm', 14036)

Storyboard

$V_{PT}=\sum_{k=1}^{n_{out}}\pi(p_k)v(x_k)$

Variables

$n_{out}$

Número de resultados posibles

$1$

$pi(p_k)$

Ponderación del resultado k

$1$

$V_{PT}$

Valor prospectivo agregado

$unit$

$v(x_k)$

Valor subjetivo del resultado k

$unit$

>Modelo

ID:('gm', 14037)

Storyboard

$LA=\dfrac{|v(-x)|}{|v(x)|}$

Variables

$LA$

Razón de aversión a pérdida

$1$

$v(x)$

Valor subjetivo de ganancia equivalente

$unit$

$v(-x)$

Valor subjetivo de pérdida equivalente

$unit$

>Modelo

ID:('gm', 14038)

Descripción

Red de modelo

• Método alternativo
• Método tradicional
• Estrategia
• 2D
• 3D

Ecuación

Número

Primero, seleccione la ecuación:   a ,  luego, seleccione la variable:   a 

---

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

Cálculos

Símbolo

Ecuación

Resuelto

Traducido

 Variable   Dado   Calcule   Objetivo :   Ecuación   A utilizar

Variables

$gamma_{PT}$

gamma_pt

Curvatura de ponderación

1

$alpha_{PT}$

alpha_pt

Exponente de ganancia

1

$\beta_{PT}$

beta_pt

Exponente de pérdida

1

$lambda_{PT}$

lambda_pt

Factor de aversión a pérdida

1

$n_{out}$

n_out

Número de resultados posibles

1

$pi(p_k)$

pi_p_k

Ponderación del resultado k

1

$p$

p_prob

Probabilidad objetiva

1

$pi(p)$

pi_p

Probabilidad ponderada subjetiva

1

$LA$

LA_ratio

Razón de aversión a pérdida

1

$x$

x_pt

Resultado respecto al punto de referencia

unit

$V_{PT}$

V_pt

Valor prospectivo agregado

unit

$v(x)$

v_val

Valor subjetivo

unit

$v(x)$

v_val_gain

Valor subjetivo de ganancia equivalente

unit

$v(-x)$

v_val_loss

Valor subjetivo de pérdida equivalente

unit

$v(x_k)$

v_val_k

Valor subjetivo del resultado k

unit

ID:(0, 1595)