[論文レビュー] The debt aversion survey module: An experimentally validated tool to measure individual debt aversion

David Albrecht, Thomas Meißner|arXiv (Cornell University)|Nov 4, 2022

Economic and Environmental Valuation被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、インcentivized実験と多変量回帰を用いた構造的推定を通じて、実験的に検証された、短く信頼性が高く、実装が容易な個人の借入回避行動を測定するためのツールとして、2つの質問から成るアンケートモジュールを紹介している。実験的に測定された借入回避行動との間で0.3073の相関を示し、意思決定の選択を89.76％の正確さで予測する。これは完全な構造的推定と同等の性能であり、大規模な調査に最適である。

ABSTRACT

We develop an experimentally validated, short and easy-to-use survey module for measuring individual debt aversion. To this end, we first estimate debt aversion on an individual level, using choice data from Meissner and Albrecht (2022). This data also contains responses to a large set of debt aversion survey items, consisting of existing items from the literature and novel items developed for this study. Out of these, we identify a survey module comprising two qualitative survey items to best predict debt aversion in the incentivized experiment.

研究の動機と目的

• 個人の借入回避行動を測定する短く実用的で、実験的に検証されたアンケートツールの開発を目的とする。
• 大規模な借入回避行動に関する研究において、費用が高く、時間がかかるインcentivized実験の限界を克服することを目的とする。
• 実験的に測定された借入回避行動を最もよく予測する最小限のアンケート項目のセットを特定し、簡潔さと予測力の両立を図ることを目的とする。
• 研究者が非実験的状況で借入回避行動を制御できるようにし、行動経済学研究における因果推論を向上させることを目的とする。
• GPSアンケートモジュールと同等のベンチマークツールを提供するが、特定に借入回避行動に特化していること。

提案手法

• インcentivized実験（Meissner & Albrecht, 2022）の選択データを用いて、階層的最尤推定法による個人の借入回避行動の構造的推定。
• 借入回避行動に関する100件以上のアンケート項目の収集。既存の文献からの項目に加え、実験的に開発された新規項目も含む。
• アンケート反応から実験的に推定された借入回避行動パラメータ（γ）を予測するための多変量OLS回帰。
• 予測正確性とモデルの簡潔さの両立を図るため、交差検証（k=5およびk=10）、BIC、AIC、および調整済R²を用いたモデル選択。
• リッカート尺度（1 = 強く賛成、6 = 強く反対）の回答に重みを付けて合成された借入回避行動スコアを計算。
• k-分割交差検証を用いた検証と、構造的推定のベンチマークとの予測正確性の比較。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの短いアンケート項目のセットが、実験的に測定された個人の借入回避行動を最もよく予測するか？
• RQ2 アンケートモジュールの予測正確性は、実際の選択を予測するための完全な構造的推定と比べてどの程度か？
• RQ3 アンケートモジュールのサンプル内およびサンプル外性能は、相関係数および平均絶対誤差の観点からどのようになっているか？
• RQ4 アンケートモジュールは、GPSモジュールのような既存の好み測定ツールと比べてどの程度の性能を示すか？
• RQ5 アンケートモジュールは、非実験的で大規模なアンケート調査において、借入回避行動を信頼性高く制御できるか？

主な発見

• 2つのリッカート尺度項目（Q1:「借入は今日の生活の不可欠な一部である。」およびQ2:「お金の借り入れに正当な理由はない。」）から成るアンケートモジュールは、実験的に測定された借入回避行動（γ）と0.3073の相関を示した。
• モジュールは借入回避行動パラメータの分散のおよそ9.45％を説明しており（R² = 0.0945）、中程度の有意義なサンプル内適合を示している。
• k-分割交差検証では平均絶対予測誤差が0.0272となり、優れたサンプル外の予測性能を示している。
• アンケートモジュールに基づく予測は、意思決定のシナリオの89.76％で実際の選択を正しく予測した。これは完全な構造的推定の91.48％とほぼ同等であり、近い水準の予測力を持っていることを示している。
• アンケートモジュールは、より短く借入回避行動に特化しているにもかかわらず、GPSアンケートモジュールと同等の予測品質を示している。
• 測定誤差の懸念に対してもモジュールは頑健であり、テスト・リテスト信頼性において、リスクや時間割引の既存の好み測定と同等の性能を示している。