第四章VNM效用函数与风险升水解说.ppt

  1. 1、本文档共44页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
彩票的选择具有一般商品消费选择的特征,具有收益的不确定性。可以用式子 表示。如它会产生两种结果。 单赌:设有n种可能的事件结果, 则单赌集合可写成: 【完备性与传递性公理】对两种不同的结果,消费者的偏好为: o 风险规避程度的测量 (2)全部风险规避度量: 这是从决策者具有不同收入水平上的风险进行对比说明风险的大小的,在这方面普拉特通过两个具有不同效用函数的决策者所面临的风险大小给出了解释,有时又被称为普拉特定理。对此有三个基本的条件: 对于所有的 都有 。即决策2在 任何一个财富水平上的绝对风险系数均大于决策者1。 存在一个递增的凹函数 ,使得在所有的 上均有 。即 是 的一个凹变换,或者说, 比 更凹。 对于所有的 即决策者2的风险溢价均大有决策者1。 相对风险的度量 这是评价财富水平按照一定的百分比变化中的风险度量。称为阿罗——普拉特相对风险度量系数。 三、确定性等值、风险升水及其应用 确定性等值是完全确定的收入量,此收入水平对应的效用水平等于不确定条件下期望的效用水平,即CE满足: 风险升水:是收入P,当一个完全确定收入减去P产生的效用仍等于不确定条件下期望的效用水平,即: 。或单赌g含的风险相当于使一个确定的收入E(g)减少了P。 或者说,风险升水指一个完全确定的收入E(g)转化为两个不确定的收入w1和w2时,消费者由于面临风险付出的代价。 O 例:假定 。令单赌中赢h和亏h各有50%的概率,设消费者原来的资产水平为w。求CE与风险水平P。 例:一种彩票赢得900元的概率为0.2;若输,只获得100元,概率为0.8。若消费者的效用函数形式为 ,问该消费者愿意出多少钱购买这张彩票?风险升水是多少? 消费者的出价应按CE给出,即 * * Chap4. VNM(冯诺依曼-摩根斯坦)效用函数与风险升水 §1.不确定性与选择公理 §2.冯·诺依曼—摩根斯坦效用函数 §3.风险度量、确定性等值与风险升水 本章要点 §1.不确定性与选择公理 一、不确定性 经济活动中始终存在着决策的不确定性。 不确定性和风险是一个不同的概念,奈特在《风险、不确定和利润》(1916)第一次区分了经济活动中不确定性与风险,不确定性是客观的,指行动的结果总是被置于某种概率之下,而风险主要是指主观上的认识能力。 不确定性可以用数学语言进行描述。主要用数学期望函数和方差。 二、单赌和复赌 也可以简写为: 复赌:凡是奖品本身又成了赌博本身的赌博。 0.30 0.12 0.12 0.06 雨量小30% 0.50 0.20 0.20 0.10 雨量中50% 0.20 0.08 0.08 0.04 雨量大20% 低产40% 正常40% 高产20% 奖品是产量的分布,它们又具有不确定性,而成为赌局本身。 三、不确定条件下的选择公理 【连续性公理】差异很大的两个不确定结果的某种加权结果会等同于某个确定的中间结果。 【独立性公理】假定消费者A与B之间无差异,设C为任一个另外的结果。如果一张彩票L1会以概率P与(1-P)带来结果A与C,另一张彩票L2以概率P与(1-P)带来结果B与C,那么,消费者会认为这两张彩票L1与L2无差异。 例: 设A=获1000元,B=获10元,C=死亡。对大多数人,1000元10元死亡。 设10元为一确定的状态。则必定存在概率0P1,使得: 【不相等公理】 当且仅当: 消费者严格偏好于L2。 §2.冯诺依曼—摩根斯坦效用函数 一、VNM效用函数定义 1.期望 510 0.01 1510 0.99 固定薪水制 1000 0.50 2000 0.50 佣金制 收入 概率 收入 概率 结果2 结果1 推销员的收入 2.期望效用 则对应的期望效用函数为: 则消费者更偏好于g1,当且仅当 期望效用函数的作用:当消费者面临不确定性时,可用期望效用最大化分析消费者的行为。 期望效用函数或VNM效用函数 二、期望效用函数 即用消费者心里那个ai使与某个单赌等价的最好事件发生的概率来定义u(ai)。 例: 设A=(a1,a2,a3)=(10元,4元,-2元)。 当a1发生的概率P为多少时,消费者认为a1(i=1,2,3)与(P,a1, a

文档评论(0)

1112111 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档