효용 함수는 의사 결정 분석의 기본 요소이지만, 사용 가능한 다양한 기능적 형태가 있습니다. 작은 결정의 경우 선택이 결정을 변경하지 않을 수 있습니다. 그러나 서로 다른 효용 함수는 큰 결정에 대해 크게 다른 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 어떤 효용 기능적 형태를 사용할지에 대한 질적 권장 사항이 있지만, 리스크 선호를 모델링해야 하는 불확실성이 얼마나 커야 하는지에 대한 정확한 답변은 없습니다. 이 논문은 서로 다른 효용 함수 간의 확실한 동등 오차를 최대화함으로써, 결정자의 부에 비해 불확실성이 얼마나 커질 수 있을지에 대한 분석과 지침을 제공합니다. 이는 리스크 회피를 모델링해야 하는 시점과 부의 함수로서 리스크 회피를 모델링해야 하는 시점을 다룹니다.
Small et al. (Tue,)가 이 질문을 연구했습니다.