【锚点】本轮只讲一个判断：【损失厌恶】不是人对金钱的朴素偏好，而是有限带宽认知在【参考点】下选择的【失真度量】；观察者先选定失真度量，再决定保留什么信息。

【显式】Kahneman & Tversky 的前景理论给出价值函数：收益 v(x)=x^{α，损失 v(x)=-λ(-x)}β；Tversky & Kahneman (1992) 的常见估计为 α≈β≈0.88、λ≈2.25。也就是相对参考点，100 元损失的心理代价约等于 225 元收益。

【隐式】Shannon 的率失真理论说，认知不是无损记录，而是在给定失真 D 下最小化互信息 I(X;Y)，或在带宽 B 下选择可接受失真：若失真函数 D 对“损失”惩罚更大，最优编码会优先保留“可能损失”的区分度，而压缩“额外收益”的细节。损失厌恶因此可被读成：系统先选定失真度量，再决定保留什么信息。

【细微】常见误解把损失厌恶归为“概率错误”或“情绪偏差”。更准确的切分是：【参考点】改变了失真度量，同一现金流在“已拥有”与“未拥有”两种参考点下，最优决策可以不同。偏差来自目标函数不同，而不是计算器坏了。

【极难发现】如果损失厌恶只是可训练掉的噪声，它应随财富、经验或训练单调消失；但有限带宽下的率失真约束会持续存在，因此它更像认知系统的结构性边界，而非一次性错误。

【流程节点链路】：环境状态 → 参考点设定 → 失真度量选择 → 带宽约束压缩 → 行为选择 → 可观测保守偏差。

【待验证点】若把参考点从“避免损失”改为“追求绝对收益”，表观 λ 应下降；若 λ 在跨域、跨财富组中稳定，则它更像通用失真度量而非情境情绪。

问题：如果【理性】应定义为在给定失真度量下最优，行为经济学的任务是否应从“纠正偏差”转向“设计更低的认知失真接口”？