Назарияи афзалияти ошкоршуда мекӯшад аз интихобҳои мушоҳидашудаи истеъмолкунанда санҷад, ки оё ӯ рафтори оқилонаи ба ҳадди аксар расондани судмандиро нишон медиҳад ё не. Қувваи ин равиш дар он аст, ки бидуни пешакӣ фарз кардани шакли функсияи судмандии истеъмолкунанда, танҳо бо маълумоти нарх ва харид санҷиши мутобиқат анҷом дода метавонад.

Ин пажӯҳиш натиҷаи ғайричашмдоштро нишон медиҳад: бо афзоиши шумораи молҳо дар муҳити интихоб, санҷишҳои афзалияти ошкоршуда на қавитар, балки заифтар мешаванд. Дар назари аввал, азбаски муҳити дорои маҳсулоти зиёд мураккабтар менамояд, метавон интизор шуд, ки вайронкуниҳои оқилона будани рафтори истеъмолкунанда осонтар ошкор мешаванд. Аммо муаллифон баръаксро нишон медиҳанд. Ҳангоми собит будани шумораи мушоҳидаҳо, бо зиёд шудани шумораи молҳо ҳиссаи рафторҳое, ки шарти GARP-ро қонеъ мекунанд, босуръат ба як наздик мешавад.

GARP маънои «Аксиомаи умумии афзалияти ошкоршуда»-ро дорад. Ба забони сода, он мегӯяд, ки истеъмолкунанда набояд интихоби даврие кунад, ки бо интихобҳои гузаштаи худ мухолиф бошад. Тибқи пажӯҳиш, дар муҳитҳои баландандоза минтақаҳои геометрие, ки чунин зиддиятҳоро ба вуҷуд меоранд, хеле хурд мешаванд. Дар натиҷа, қариб ҳар гуна рафтор ба модели интихоби оқилона мувофиқ ба назар мерасад.

Ин бозёфт муҳим аст, зеро маълумоти муосири истеъмолкунанда аксар вақт аз ҳазорон категорияи маҳсулот, штрихкод, нарх ва мушоҳидаи харид иборат мешавад. Агар бо зиёд шудани шумораи молҳо санҷишҳои оқилона будан қувваи фарқгузории худро аз даст диҳанд, гуфтани он ки «маълумот GARP-ро вайрон намекунад» дигар шояд далели ба андозае қавӣ набошад, ки мо тасаввур мекардем.

Мушкил чист?

Назарияи афзалияти ошкоршуда дар иқтисод абзори муҳиме барои санҷиши рафтори истеъмолкунанда аст. Тибқи ин назария, агар истеъмолкунанда дар доираи буҷет сабади муайяни молҳоро интихоб карда бошад, фарз карда мешавад, ки он сабад нисбат ба сабадҳои дигаре, ки дар ҳамин буҷет харидан мумкин буд, бартарӣ дода шудааст. Агар истеъмолкунанда дар мушоҳидаҳои баъдӣ ошкоро ба ин тартиби афзалият мухолифат кунад, рафтори ӯ метавонад бо ба ҳадди аксар расондани судмандии оқилона номувофиқ шумурда шавад.

Ин равиш бе пурсидани «чиро дӯст медорӣ?» аз истеъмолкунанда, танҳо бо дидани он ки чӣ мехарад, санҷиши мутобиқат анҷом медиҳад. Аз ҳамин сабаб қавӣ аст. Шакли функсияи судмандиро пешакӣ муайян кардан лозим нест. Аммо нуқтаи калидие, ки пажӯҳиш бар он тамаркуз мекунад, чунин аст: Оё ин санҷиш ҳангоми хеле зиёд шудани шумораи молҳо ҳамоно қавӣ мемонад?

Имрӯз маълумоти истеъмолкунанда баландандоза аст. Дар харидҳои супермаркетӣ садҳо ё ҳазорҳо категорияи маҳсулот вуҷуд дошта метавонанд. Дар платформаҳои рақамӣ корбарон бо имконоти бисёр рӯ ба рӯ мешаванд. Дар таҳлилҳои эконометрӣ бо зиёд шудани шумораи молҳо модел воқеӣтар менамояд. Аммо муаллифон иддао мекунанд, ки ин воқеъгароӣ аз ҷиҳати санҷишпазирӣ арзиш дорад.

Мушкил чунин аст: Вақте назарияи афзалияти ошкоршуда аз ҳад чандир мешавад, он метавонад қариб ҳар гуна рафторро оқилона шуморад. Дар чунин ҳолат санҷиш метавонад муваффақ ба назар расад, на аз он сабаб ки истеъмолкунанда воқеан оқилона аст, балки аз он сабаб ки модел наметавонад маҳдудиятҳои кофӣ танг гузорад, то вайронкуниро ошкор кунад.

Усул чӣ пешниҳод мекунад?

Пажӯҳиш муҳтавои эмпирикии назарияи афзалияти ошкоршударо бо ченаки “Area”-и Selten арзёбӣ мекунад. Муҳтавои эмпирикӣ маънои онро дорад, ки назария рафторҳои мушоҳидашударо то чӣ андоза маҳдуд мекунад. Агар назария рафторҳои хеле зиёдро қабул кунад, рад кардани он душвортар мешавад ва муҳтавои эмпирикиаш коҳиш меёбад. Агар назария танҳо маҷмӯи маҳдуди рафторҳоро қабул кунад, он маҳдудкунандатар ва санҷишпазиртар ҳисобида мешавад.

Ченаки Selten Area таносуби фазои рафтореро, ки назария иҷозат медиҳад, ба тамоми фазои имконпазири рафтор ифода мекунад. Агар ин таносуб ба 1 хеле наздик бошад, назария қариб ҳар гуна рафторро қабул мекунад. Агар таносуб хурд бошад, назария рафторҳои бештарро истисно мекунад ва муҳтавои санҷишии қавитар дорад.

Муаллифон меомӯзанд, ки бо зиёд шудани шумораи молҳо ҳиссаи интихобҳое, ки шарти GARP-ро қонеъ мекунанд, чӣ гуна тағйир меёбад. Барои ин ду роҳи пурракунандаи исбот истифода мешавад. Роҳи аввал ба назарияи граф такя мекунад. Вайронкуниҳои афзалияти ошкоршуда ҳамчун давраҳои самтдори афзалият дида мешаванд. Роҳи дуюм ба нобаробариҳои Afriat такя мекунад. Теоремаи Afriat шартҳои зарурӣ ва кофиро медиҳад, ки дар онҳо маҷмӯи маълумот метавонад бо функсияи судмандии хубрафтор оқилона гардонда шавад.

Пажӯҳиш инчунин симулятсияҳоро истифода мебарад. Симулятсияҳо бо тақсимоти нархе калибр карда мешаванд, ки ба маълумоти воқеии сканери супермаркет монанд аст. Ба ин тартиб, натиҷа танҳо ҳадди абстрактии математикӣ намемонад; инчунин санҷида мешавад, ки таъсири он дар муҳитҳои монанд ба маълумоти воқеии истеъмолкунанда то чӣ андоза калон аст.

Формулаҳо чӣ мегӯянд?

Дар пажӯҳиш муносибати афзалияти ошкоршуда чунин таъриф мешавад:

Дар ин ҷо \(x_i\) сабади молҳои интихобшударо дар мушоҳидаи \(i\), ва \(p_i\) вектори нархҳоро дар ҳамон мушоҳида нишон медиҳад. Ин ифода чунин маъно дорад: Агар сабади \(j\) бо нархҳои мушоҳидаи \(i\) дастрас бошад ва истеъмолкунанда бо вуҷуди ин сабади \(x_i\)-ро интихоб карда бошад, пас \(x_i\) мустақиман нисбат ба \(x_j\) афзалияти ошкоршуда дорад.

Шарти GARP-ро ба шакли сода чунин навиштан мумкин аст:

Дар ин ҷо \(R\) басташавии гузарои афзалиятҳои мустақим ва ғайримустақими ошкоршударо, ва \(P^0\) афзалияти сахти мустақими ошкоршударо ифода мекунад. Маънои GARP чунин аст: Агар аз рӯи занҷири афзалият чунин намояд, ки истеъмолкунанда \(x_i\)-ро нисбат ба \(x_j\) афзал донистааст, пас набояд баъдтар интихобе кунад, ки дар он \(x_j\)-ро ошкоро нисбат ба \(x_i\) афзал диҳад.

Нобаробариҳои теоремаи Afriat чунин дода мешаванд:

Ин нобаробариҳо месанҷанд, ки оё интихобҳои мушоҳидашуда бо функсияи судмандӣ шарҳ дода мешаванд ё не. Агар қиматҳои \(U_i\) ва \(\lambda_i\), ки ин нобаробариҳоро қонеъ мекунанд, ёфта шаванд, маҷмӯи маълумот бо рафтори оқилонаи истеъмолкунанда мувофиқ дониста мешавад.

Дар пажӯҳиш нархҳои бо даромад нормализатсияшуда ва саҳмҳои буҷет истифода мешаванд:

Дар ин ҷо \(m_i\) даромад ё буҷет дар мушоҳидаи \(i\)-ро; \(r_i\) нархҳои нормализатсияшударо; \(w_i^k\) саҳми моли \(k\)-ро дар буҷет; ва \(\rho_{ij}^k\) таносуби нархи нормализатсияшуда байни ду мушоҳидаро нишон медиҳад.

Ченаки Selten Area ченаки муҳтавои эмпирикӣ дар маркази пажӯҳиш аст:

Дар ин ҷо \(A_K\) ҳиссаи фазои интихоберо, ки барои \(K\) мол GARP-ро қонеъ мекунад; \(S_K\) маҷмӯи интихобҳои бо GARP мувофиқ; ва \(\Delta_{K-1}^{T}\) симплекси ҳосилии ҳамаи интихобҳои имконпазири саҳми буҷетро ифода мекунад. Бо наздик шудани қимати \(A_K\) ба 1 назария камтар маҳдудкунанда мешавад.

Натиҷаи асосии пажӯҳиш бо нобаробарии зерин ифода мешавад:

Маънои ин формула чунин аст: Ҳангоми собит будани шумораи мушоҳидаҳо, бо зиёд шудани шумораи молҳо \(K\) ҳиссаи интихобҳое, ки GARP-ро қонеъ мекунанд, бо суръати экспоненсиалӣ ба 1 наздик мешавад. Яъне дар муҳитҳои интихоби баландандоза вайронкунии GARP аз ҷиҳати геометрӣ хеле нодир мегардад.

Натиҷаи монанд аз ҷониби барномаи хаттии Afriat чунин дода мешавад:

Ин ифода нишон медиҳад, ки эҳтимоли иҷрошаванда будани нобаробариҳои Afriat низ бо зиёд шудани шумораи молҳо босуръат ба 1 наздик мешавад. Ба ибораи дигар, дар муҳитҳои дорои молҳои зиёд барои маҷмӯи маълумот мувофиқ ба ба ҳадди аксар расондани судмандӣ ба назар расидан торафт осонтар мешавад.

Интуитсияи асосие, ки дар симулятсияҳо истифода мешавад, низ бо формулаи зерин алоқаманд аст:

Ин нишон медиҳад, ки ченаки Area метавонад ҳамчун таносуби геометрӣ тафсир шавад. Эҳтимоли он ки векторҳои саҳми буҷети ба таври тасодуфӣ интихобшуда бо GARP мувофиқ бошанд, ба таносуби ҳаҷме, ки GARP иҷозат медиҳад, ба тамоми ҳаҷми имконпазири интихоб баробар аст.

Паёми асосии график, ҷадвал ва схема

Тасвирҳои аввалини пажӯҳиш ғояи асосиро бо мисолҳои содаи ду ва се мол шарҳ медиҳанд. Дар муҳити ду мол минтақаҳое, ки вайронкунии GARP-ро ба вуҷуд меоранд, бештар намоёнанд. Вақте моли сеюм илова мешавад, фазои интихоб васеъ мегардад ва минтақаҳои вайронкунӣ дар тамоми фазо хурдтар мемонанд. Дар ин мисол фазои интихоби оқилона аз тақрибан 0.82 барои ду мол ба тақрибан 0.95 барои се мол меафзояд.

Яке аз графикҳои асосӣ нишон медиҳад, ки бо зиёд шудани шумораи молҳо қимати Area чӣ гуна боло меравад. Ин график барои шумораи гуногуни мушоҳидаҳо ҳамон натиҷаи асосиро медиҳад: Илова кардани мушоҳидаҳои бештар метавонад барои муддате қувваи санҷишро зиёд кунад ё талафро суст созад, аммо таъсири баландандозаро аз байн намебарад. Дар симулятсияи Benchmark, ҳангоми 10 мушоҳида қимати Area дар 9 мол аз 0.9 ва дар 11 мол аз 0.95 мегузарад. Ҳангоми расидан ба 20 мушоҳида ин ҳадҳо танҳо ба 13 ва 15 мол мегузаранд. Ҳатто бо 50 мушоҳида, дар атрофи 20 мол Area ба 0.95 мерасад.

Графики дигар таъсири тағйирпазирии тақсимоти нархро нишон медиҳад. Вақте нархҳо ба ҳам хеле наздиканд, хатҳои буҷет метавонанд бештар бурида шаванд ва санҷиш маҳдудкунандатар гардад. Аммо вақте тағйирпазирии нарх ба сатҳҳои воқеӣ мерасад, таъсири шумораи молҳо боз ҳам бартарӣ пайдо мекунад. Яъне гуногунии нарх санҷишро то андозае қавӣ мекунад, вале мушкили баландандозаро ҳал намекунад.

Графики маҳдудиятҳои separability, яъне ҷудошавандагӣ, дар пажӯҳиш як кӯшиши муҳими ҳалли масъаларо нишон медиҳад. Вақте молҳо ба гурӯҳҳо тақсим мешаванд ва дар ҳар гурӯҳ сохторҳои зерсудмандии камандоза фарз карда мешаванд, муҳтавои эмпирикии санҷиш метавонад афзоиш ёбад. Масалан, дар муҳити 24 мол ва 10 мушоҳида, дар ҳоле ки қимати Area-и модели бемаҳдуд қариб 1 аст, тақсим кардани молҳо ба гурӯҳҳои хурдтар метавонад Area-ро ба таври назаррас коҳиш диҳад. Ин нишон медиҳад, ки фарзияҳои сохтории иловагӣ метавонанд қувваи санҷишро зиёд кунанд.

Графикҳои тарҳи таҷриба аҳамияти тарзи интихоби маҳдудиятҳои буҷетро нишон медиҳанд. Тарҳҳои таҷрибавии собит ва тарҳҳои таҷрибавии ба интихоб мутобиқшуда натиҷаҳои гуногун медиҳанд. Аммо натиҷаи ҷолиб чунин аст: Тарҳҳои таҷрибавие, ки дар андозаи паст қавӣ менамоянд, ҳангоми гузаштан ба андозаи баланд шояд бо ҳамон дараҷа санҷишпазир набошанд.

Озмоишҳо чӣ гуна анҷом дода шудаанд?

Ин пажӯҳиш бештар аз он ки озмоиши лабораторӣ бошад, кори исботи назариявӣ ва симулятсионӣ аст. Бо иштирокчиёни инсон озмоиши нав анҷом дода нашудааст. Муаллифон аввал аз ҷиҳати математикӣ нишон медиҳанд, ки чаро GARP дар андозаҳои баланд камтар маҳдудкунанда мешавад, баъд бо симулятсияҳо месанҷанд, ки ин таъсир дар муҳитҳои воқеии маълумот то чӣ андоза калон аст.

Барои калибркунии симулятсияҳо маълумоти ACNielsen Homescan Panel истифода мешавад. Ин маҷмӯи маълумот сканери муфассалест, ки харидҳои супермаркетии хонаводаҳоро дар сатҳи штрихкод пайгирӣ мекунад. Дар пажӯҳиш ба сохтори маълумоти минтақаи Denver барои давраи 1993–1995, ки 2.100 хонавода ва тақрибан як миллион муомиларо дар бар мегирад, такя карда мешавад.

Муаллифон аз ин маълумот шакли тақсимоти нархҳои нормализатсияшударо ба даст меоранд ва дар симулятсияҳо тақсимоти лог-нормалии нархҳои ба он монандро истифода мебаранд. Ба ин тартиб, санҷиш на танҳо бо нархҳои абстрактии тасодуфӣ, балки бо гуногунии нархе анҷом мешавад, ки ба хариди воқеии супермаркетӣ монанд аст.

Дар симулятсияҳо шумораи молҳо \(K\), шумораи мушоҳидаҳо \(T\) ва тағйирпазирии нарх дар қиматҳои гуногун санҷида мешаванд. Ҳамчунин фарзияҳои афзалияти ҷудошаванда ва тарҳҳои гуногуни таҷриба муқоиса мешаванд. Ҳадаф дидани он аст, ки дар кадом шароит санҷиши GARP воқеан қувваи истиснокунандаи рафтор дорад ва дар кадом шароит қариб ҳар гуна рафторро қабул мекунад.

Натиҷаҳо чиро нишон медиҳанд?

Натиҷаи асосии пажӯҳиш равшан аст: Ҳангоми собит будани шумораи мушоҳидаҳо, бо зиёд шудани шумораи молҳо муҳтавои эмпирикии санҷиши GARP босуръат коҳиш меёбад. Дар муҳитҳои баландандоза қисми хеле калони интихобҳое, ки маҳдудияти буҷетро қонеъ мекунанд, бо GARP мувофиқ мешаванд. Аз ин рӯ, санҷиши афзалияти ошкоршуда метавонад дар фарқ кардани он ки истеъмолкунанда воқеан оқилона аст ё не, душворӣ кашад.

Ин натиҷа танҳо дар ҳадди назариявӣ пайдо намешавад. Симулятсияҳо нишон медиҳанд, ки ҳатто дар тақсимоти воқеии нарх ва шумораи миёнаи молҳо таъсир калон аст. Масалан, вақте шумораи молҳо ба фосилаи 10–20 мерасад, дар бисёр ҳолатҳо қимати Area босуръат ба 1 наздик мешавад. Ин метавонад дар маълумоти муосири сканерӣ ё маълумоти истеъмоли бисёркатегориявӣ мушкили ҷиддии қувваи санҷиш ба вуҷуд орад.

Зиёд кардани шумораи мушоҳидаҳо кӯмак мекунад, аммо мушкилро пурра ҳал намекунад. Мушоҳидаҳои бештар маънои маҳдудиятҳои бештари буҷет ва муносибатҳои имконпазири бештари афзалиятро доранд. Аммо бо зиёд шудани шумораи молҳо ҳаҷми фазои интихоб хеле зудтар меафзояд. Аз ин рӯ, минтақаҳои вайронкунӣ дар дохили фазои умумӣ ҳамоно хурд мемонанд.

Фарзияҳои сохтории иловагӣ, ба монанди ҷудошавандагӣ, метавонанд муҳтавои эмпирикиро зиёд кунанд. Вақте молҳо ба зергурӯҳҳо ҷудо мешаванд ва фарз карда мешавад, ки истеъмолкунанда дар дохили ин гурӯҳҳо сохторҳои алоҳидаи қарор дорад, санҷиш маҳдудкунандатар шуда метавонад. Аммо ин ҳалли масъала низ фарзия талаб мекунад ва шояд дар ҳама ҳолатҳо кофӣ набошад.

Тарҳи таҷриба низ муҳим аст. Агар маҳдудиятҳои буҷет ба тавре интихоб шаванд, ки бештар якдигарро бурранд, эҳтимоли ошкор кардани вайронкуниҳои оқилона будан метавонад афзоиш ёбад. Аммо пажӯҳиш нишон медиҳад, ки ҳатто тарҳҳои эҳтиёткоронаи таҷриба мушкили баландандозаро пурра аз байн намебаранд.

Чаро ин муҳим аст?

Ин пажӯҳиш нишон медиҳад, ки санҷидани модел дар иқтисод аз он чи гумон мешавад, ҳассостар аст. Вақте маҷмӯи маълумот аз санҷиши GARP мегузарад, дар назари аввал ин натиҷа метавонад чунин хонда шавад: «рафтори истеъмолкунанда бо модели интихоби оқилона мувофиқ аст». Аммо дар муҳитҳои баландандоза ин мутобиқат метавонад на аз қавӣ будани воқеии модел, балки аз он сар занад, ки санҷиш дигар чизҳои хеле камро истисно мекунад.

Ин бозёфт барои иқтисоди муосири маълумот муҳим аст. Маълумоти сканери супермаркет, маълумоти тиҷорати электронӣ, рафтори платформаҳои рақамӣ ва маълумоти истеъмоли бисёркатегориявӣ баландандоза мебошанд. Агар дар чунин муҳитҳо санҷишҳои афзалияти ошкоршуда қариб ҳар гуна рафторро қабул кунанд, пажӯҳишгарон бояд натиҷаи «аз санҷиш гузашт»-ро бо эҳтиёти бештар тафсир кунанд.

Пажӯҳиш инчунин як таниши бунёдиро дар моделҳои нопараметрӣ намоён мекунад. Модели нопараметрӣ чандир аст, зеро шакли муайяни функсияро таҳмил намекунад. Аммо чандирии аз ҳад зиёд метавонад санҷишпазириро коҳиш диҳад. Ҳар қадар модел рафторҳои бештарро шарҳ дода тавонад, рад кардани он ҳамон қадар душвортар мешавад.

Барои хонандаи Verianla муҳимтарин паём чунин аст: Қувваи илмии назария танҳо аз он намеояд, ки чизҳои зиёдеро шарҳ медиҳад. Он ҳамчунин аз қобилияти истисно кардани баъзе чизҳо бармеояд. Агар санҷиш қариб ҳар гуна рафторро оқилона шуморад, маълумоте, ки он ба мо медиҳад, метавонад маҳдуд бошад.

Нуқтаҳои диққат

Муҳимтарин нуқтаи диққати пажӯҳиш он аст, ки он preprint мебошад. Азбаски аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст, натиҷаҳо набояд ҳамчун сухани охирини қатъишуда дар адабиёти иқтисодӣ хонда шаванд, балки ҳамчун саҳми назариявии қавӣ ва боз барои баҳс.

Нуқтаи дуюми диққат ин аст, ки натиҷаҳо дар доираи фарзияҳои муайян сохта шудаанд. Исботҳои назариявӣ дар шароити шумораи собити мушоҳидаҳо, маҳдуд будани таносубҳои нарх ва баъзе шартҳои парокандагии тақсимоти нарх кор мекунанд. Ин фарзияҳо метавонанд оқилона бошанд, аммо набояд худкор фарз карда шавад, ки дар ҳар муҳити маълумоти эмпирикӣ иҷро мешаванд.

Нуқтаи сеюми диққат худи ченаки Area аст. Selten Area андозаи геометрии фазои рафтореро, ки назария иҷозат медиҳад, чен мекунад. Ин ченаки хеле муфиди маҳдудкунандагӣ аст; аммо худ ба танҳоӣ ҳамаи масъалаҳои арзёбии эмпирикиро ҳал намекунад. Рафтори воқеии истеъмолкунанда метавонад нисбат ба кашидани тасодуфии саҳмҳои буҷет сохторёфтатар бошад.

Нуқтаи чоруми диққат он аст, ки пажӯҳиш намегӯяд назарияи интихоби оқилонаро рад кардааст. Мақола ба хулосаи «истеъмолкунандагон оқилона нестанд» намерасад. Он натиҷаи маҳдудтар ва техникиро пешниҳод мекунад: Дар муҳитҳои баландандоза санҷишҳои GARP метавонанд дар ошкор кардани инҳироф аз оқилона будан заиф шаванд.

Нуқтаи панҷуми диққат он аст, ки пешниҳодҳои ҳалли масъала ҳам арзиш доранд. Фарзияҳои иловагӣ, ба монанди ҷудошавандагӣ ё сохтори гурӯҳӣ, метавонанд қувваи санҷишро зиёд кунанд; аммо пажӯҳишгар бояд ин фарзияҳоро асоснок кунад. Дар акси ҳол, ҳангоми афзоиши қувваи санҷиш воқеъгароии модел метавонад баҳсбарангез гардад.

Хулоса

Ин пажӯҳиш нишон медиҳад, ки назарияи афзалияти ошкоршуда метавонад дар муҳитҳои интихоби баландандоза ба таври ғайричашмдошт заиф шавад. Бо зиёд шудани шумораи молҳо, давраҳои афзалияте, ки барои ба вуҷуд овардани вайронкунии GARP лозиманд, аз ҷиҳати геометрӣ дар минтақаҳои хеле хурд мемонанд. Дар натиҷа, қариб ҳар пайдарпаии интихобе, ки буҷетро пурра масраф мекунад, метавонад бо рафтори оқилона мувофиқ ба назар расад.

Ин бозёфт маънои онро надорад, ки санҷишҳои афзалияти ошкоршуда беарзишанд. Баръакс, нишон медиҳад, ки мо бояд беҳтар бифаҳмем, ин санҷишҳо дар кадом шароит қавӣ ва дар кадом шароит заифанд. Дар таҷрибаҳои камандоза ё хуб тарҳрезишуда ин санҷишҳо ҳанӯз ҳам метавонанд маънодор бошанд. Аммо дар муҳитҳои бисёрмолӣ, бисёркатегориявӣ ва баландандоза натиҷаи «вайронкунии GARP нест» бояд бо эҳтиёти бештар тафсир шавад.

Саҳми умумии мақола пешниҳод кардани тавзеҳи қавии геометрӣ барои масъалаи санҷишпазирӣ дар иқтисод аст. Маҳсулоти бештар метавонад маънои фазои воқеитарини истеъмолро дошта бошад; аммо ҳамзамон метавонад маънои камтар фарқгузор шудани санҷишҳои оқилона буданро низ дошта бошад.

Хулоса, пажӯҳиш ба иқтисодшиносон чунин ҳушдор медиҳад: Қобилияти модел барои шарҳ додани рафторҳои хеле зиёд ҳамеша хабари хуб нест. Баъзан ин нишон медиҳад, ки на модел воқеиятро бо қувваи зиёд фаро гирифтааст, балки рад кардани он душвортар шудааст.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Ин матн бар асоси preprint-и Ian Crawford ва Longye Tian бо номи “The Empirical Content of Revealed Preference in High Dimensions” таҳия шудааст. Пажӯҳиш муҳтавои эмпирикии назарияи афзалияти ошкоршударо дар муҳитҳои интихоби баландандоза тавассути GARP, ченаки Selten Area, нобаробариҳои Afriat, назарияи граф ва симулятсияҳо меомӯзад.

Ин матн тарҷумаи калима ба калима нест; ғояи асосии пажӯҳиш мувофиқи хатти нашрии Verianla содда карда шуда, ба мақолаи аслии таҳририи тоҷикӣ табдил дода шудааст.

Формулаҳои мақола бо то ҳадди имкон нигоҳ доштани тартиби аслии рамзҳо ба шакли мувофиқ бо MathJax интиқол дода шудаанд. Азбаски пажӯҳиш preprint буда, аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст, бозёфтҳо бояд на ҳамчун натиҷаҳои ниҳоии иқтисодӣ, балки ҳамчун саҳми академии боз барои баҳс хонда шаванд.