A Theory of Random Consumer Demand

Abstract

This paper presents a new theory of random consumer demand. The primitive is a collection of probability distributions, rather than a binary preference. Various assumptions constrain these distributions, including analogues of common assumptions about preferences such as transitivity, monotonicity and convexity. Two results establish a complete representation of theoretically consistent random demand. The purpose of this theory of random consumer demand is application to empirical consumer demand problems. To this end, the theory has several desirable properties. It is intrinsically stochastic, so the econometrician can apply it directly without adding extrinsic randomness in the form of residuals. Random demand is parsimoniously represented by a single function on the consumption set. Finally, we have a practical method for statistical inference based on the theory, described in McCausland (2004), a companion paper.

Ce papier présente une nouvelle théorie de demande aléatoire des consommateurs. La primitive est une collection de lois de probabilités plutôt qu'une préférence binaire. Les lois sont soumises à diverses contraintes, notamment des analogues aux hypothèses habituelles sur les préférences telles que la transitivité, la monotonicité et la convexité. Deux résultats permettent une représentation complète d'une demande aléatoire compatible avec la théorie. L'objectif de cette théorie de demande aléatoire des consommateurs est l'application à des problèmes empiriques de la demande des consommateurs. Dans cette optique, cette théorie présente plusieurs propriétés souhaitables. Elle est intrinsèquement stochastique, elle peut donc être appliquée directement sans avoir à ajouter d'aléa extrinsèque sous forme de résidus. La demande aléatoire est parcimonieuse dans sa représentation par une seule fonction de l'ensemble de consommation. Finalement, une méthode pratique d'inférence fondée sur cette théorie est présentée dans McCausland (2004), un papier complémentaire.