非可加性效用模型

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非可加性效用模型(non-additivity utility mode)

　　非可加性效用模型模型主要针对埃尔斯伯格悖论，认为概率在其度量上是不可加的。假设存在可相消性（或取代性）的多种确定性形式，并提出一个双线性表述，用非累加概率或概率的非线性变换作为结果的效用的权重。对消除性或替代性施加了多种限定，构造出一种双线性的函数，用不可加的概率测度的非线性转换，加权各种结果的效用。

　　举例说明：

　　假设在你面前有两个都装有100个红球和黑球的缸I和缸Ⅱ，你被告知缸Ⅱ里面红球的数目是50个，缸I里面红球的数目是未知的。如果一个红球或者黑球分别从缸I和缸Ⅱ中取出，那么它们分别被标为红I、黑I、红Ⅱ和黑Ⅱ。

　　现在从这两个缸中随机取出一个球，要求你在球被取出前猜测球的颜色，如果你的猜测正确，那么你就获得$100，如果猜测错误，那么什么都得不到。

　　为了测定你的主观偏好次序，你被要求回答下面的问题：

　　(1)你偏爱赌红I的出现，还是黑I，还是对它们的出现没有偏见?

　　(2)你偏爱赌红Ⅱ，还是黑Ⅱ?

　　(3)你偏爱赌红I，还是红Ⅱ?

　　(4)你偏爱赌黑I，还是黑Ⅱ?

　　由例子可得出，对某些公理化假定的放松或进行技术上的修补。

　　从总体上说，这些修正模型并不十分令人满意：

　　首先，对某些公理化假定的放松或进行技术上的修补，只是让现象适应理论，而不能使理论解释现象。

　　其次，这些理论模型在诸多实验结果面前往往顾此失彼和相互矛盾。因为这些现象几乎违背了预期效用模型的所有公理化假定。

　　再者，这些模型本身在进一步的实验面前也经不住验证^[1]。