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经济学中效用函数的

经济学中效用函数的

矩估计法
定义
矩估计法是一种利用样本矩来估计总体参数的方法。它通过比较样本矩和总体矩的关系来估计总体参数。矩估计法的一个主要优点是它不需要知道数据的分布 假设,因此可以用于任何类型的数据。
优点
矩估计法的优点包括:简单易行、不需要知道数据的分布假设、可以用于任何类型的数据。此外,在某些情况下,矩估计法的解具有唯一性。
要点二
单调递减
如果对于所有的商品组合X和Y,只要X中的商品总价值 低于Y,那么消费者对于X的效用也低于Y。
03
效用函数的应用场景
消费者选择理论
01
描述消费者的偏好
效用函数能够量化描述消费者的 偏好,为研究消费者行为提供依 据。
02
消费者选择模型
基于效用函数构建消费者选择模 型,解释消费者如何在有限的资 源下做出最优的购买决策。
最大似然估计法
定义
优点
缺点
最大似然估计法是一种参数估计方法 ,它通过找到一组参数值,使得模型 预测的结果与实际观察到的数据之间 的似然性最大。换句话说,它试图找 到最有可能产生观察数据的参数值。
最大似然估计法是一种强大的参数估 计方法,因为它可以充分利用已知的 数据信息,并且对于大多数分布假设 ,其估计量是渐近正态的,这意味着 随着样本大小的增加,估计量的精度 也会提高。此外,最大似然估计法还 可以方便地处理缺失数据和异常值。
03
凸函数
一种常见的效用函数,其形式为U(x) = e^(ax),其中a为常数。凸函数
的特点是随着商品数量的增加,效用值的增加速度逐渐加快。
02
效用函数的基本性质
偏好关系
完全偏好关系
如果消费者对于所有的商品组 合A和B,都更偏好A,那么我 们称A在偏好关系中完全优于B

《效用函数》课件

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在生产决策中,生产者需要考虑边际成本和边际 收益的关系,以实现利润最大化。在消费决策中 ,消费者需要考虑边际效用和边际成本的关系, 以实现效用最大化。
05
效用最大化问题
消费者剩余和生产者剩余
消费者剩余
消费者在购买某一商品时愿意支付的 最高价格与实际支付价格之间的差额 。消费者剩余反映了消费者对商品的 主观评价和实际支付之间的差异。
无差异曲线法
预算约束法
通过选择无差异曲线上的点来实现效用最 大化,无差异曲线上的点表示能给消费者 带来相同效用的不同商品组合。
在预算约束条件下,选择能够使总效用最 大的商品组合。
06
效用函数的发展趋势和未来展望
效用函数在经济学中的发展趋势
跨学科融合
随着经济学与其他学科的交叉研究, 效用函数的理论和应用将进一步融入 心理学、社会学和环境科学等领域, 以更全面地解释人类行为和经济现象 。
效用函数作为决策分析的重要工 具,为决策者提供了一套完整的 分析框架和方法。
04
效用函数的性质
边际替代效应
边际替代效应是指消费者在保持总效 用不变的情况下,通过改变消费组合 中不同商品的消费量,以获得最大效 用。
边际替代效应反映了消费者对于不同 商品之间的替代关系,是消费者行为 的一个重要特征。
对同一种商品的效用评价可能不同。
效用具有主观性和个体差异性,反映了消费者的个人偏好和价
03
值取向。
效用函数的定义
01
效用函数:表示消费者对不同消费组合的效用评价 的函数。
02
效用函数将商品的数量或消费组合映射到效用值上 ,反映了消费者的偏好和价值取向。
03
效用函数有多种形式,常见的有线性效用函数、二 次效用函数、对数效用函数等。

4.6效用函数

4.6效用函数
益 m1和m2,并以概率 获得收益 m1元,而以概率1 获收益 m2元,那么此行动的期望效用是指 U (m1) (1 )U (m2 )
首先规定U(0)=0,U(1500)=1.
(效用是一个相对的概念,原则上这两个效用值可以任意 给定,只要满足U(0)=0<U(1500)即可。其目的只是用来确 定效用的原点和单位,这样才有可比性。)
其次测定m=500的效用值。
设计两个行动:
a1:以概率 可获得0元,以 1 可或1500元 a2 :肯定获得500元
然后向决策者提问: 取何值时,你认为这两个行
动是等效行动?
假设决策者回答 0.3 则从等效行动定义得
U(500)=0.3U(0)+0.7U(1500) 解得U(500)=0.7
假如决策者一时回答不出上述问题,可改变 提法,向决策者提出如下一系列问题:
或设计一个“标准袋”,里面放红球和白球,共100 只。决策者从袋中随机抽取一只球,若抽红球得0 元,若抽白球得1500元,现与决策者对话。
这时 0.3 ,可得两个行动等效。于是列方程解
得U(500)=0.7。
重复上述过程,就可测定决策者在[0,1500]中若干 个 mi 的效用值。
注:重复上述过程中,不一定都用m=0和m=1500 的效用值,可以使用其他已获得的效用值。
接着测定m=-500元的效用值,由于其不在 [0,1500]之内,因此另设计两个行动,譬如:
a1:以概率 要亏损500元,以 1 可或1500元 a2 :肯定获得500元
然后向决策者提问: 取设决策者回答 0.15 则从等效行动定义得
U(500)=0.15U(-500)+0.85U(1500) 解得U(-500)=-1

《期望效用函数》PPT课件

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并设消费者拥有x的财富:
保险费I:uxIEux+Z
消费者购买保险是为了规避风险,那么消费者 愿意出多少钱来规避风险呢?
如果没有保险,消费者的预期效用为 Eux+Z
购买保险后,消费者的收入带来的效用应该不 低于存在风险时的期望效用。
例子:计算保险费
例7(P65)
4、保险费额度的大小
消费者的期望效用函数可写成:
u(E(g))Eu(g) u(E(g))Eu(g) u(E(g))Eu(g)
风险规避
风险中立
风险偏好
u( )为凹函数
u()为线性函数 u( )为凸函数
期望效用函数在决策中的应用
风险规避的消费者会购买都多少保险?
例8:公平的保险价格与理性的保险购买量 (P65)
§3.风险规避的度量
1、风险规避系数
E [uh(w )]1u(wh)1u(wh)
2
2
赌局2:50%的概率赢或输2h。其期望效用为:
E [u2h(w )]1u(w 2 h)1u(w 2 h)
2
2
赌局3:50%的概率赢或输3h。其期望效用为:
E [u3h(w )]1u(w 3 h )1u(w 3 h )
2
2
由效用函数的凹性可知:
E[uh(w )]E[u2h(w )]E[u3h(w )]
A B,CA,CB则:
PA(1P)C PB(1P)C
A B,CA,CB则 :
PA(1P)C PB(1P)C
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
0<P<1,使得:
P 1 0 0 0 元 ( 1 P ) 死 亡 1 0 元

风险不确定性及个人效用函数分析课件

风险不确定性及个人效用函数分析课件
决策树分析可以帮助决策者更好地理解问题结构,预测未来可能的状态和结果,以 及制定最优的决策方案。
期望效用最大化准 则
1
期望效用最大化准则是现代决策理论的核心概念 之一,它认为在不确定性的情况下,决策者应该 选择期望效用最大的方案。
2
期望效用是由方案的可能结果及其对应的概率和 效用值共同决定的,它反映了决策者对风险和不 确定性的偏好。
风险不确定性及个人 效用函数分析课件
目录
CONTENTS
• 个人效用函数理论 • 风险与个人效用函数的关系 • 不确定性下的决策分析 • 个人效用最大化问题 • 风险与不确定性的管理策略
01
风险与不确定性概 述
风险与不确定性的定义
风险
指在特定情况下,某一事件发生的可 能性以及可能带来的后果。它具有客 观性,可以通过历史数据、概率分布 等方式进行评估。
们的个人效用函数通常表现为对风险的容忍度高,愿意为了潜在的高回
报而承担较大的风险。
02
风险厌恶型
这类人在面对风险时倾向于选择规避,倾向于选择确定性的较小收益而
不是潜在的高收益。他险带来的潜在损失。
03
风险中性型
这类人在面对风险时表现得相对客观,既不过度追求高收益也不完全规
04
不确定性下的决策
分析
贝叶斯决策理论
贝叶斯决策理论是一种基于贝叶斯定理的决策分析方法,它通过概率来描述决策中的不确定性,并利 用期望效用来评估不同决策的优劣。
在贝叶斯决策理论中,决策者需要先对问题中的各种状态和结果进行概率评估,然后根据这些概率计算 出期望效用,最后选择期望效用最大的方案作为最优决策。
贝叶斯决策理论广泛应用于金融、经济、管理等领域,可以帮助决策者更好地处理不确定性和风险。

第三章效用函数

第三章效用函数
3.1.1 事态体及其关系 1.事态体的概念 定义3.1
具有两种或两种以上有限个能够结果的方 案〔或事情〕,称为事态体。 事态体中各能够结果出现的概率是的。
事态体即随机性形状空间中的举动方案。
1.事态体的概念
设某事态体的n个能够结果为: o1, o2, …, on
各结果出现的概率是相应为:
p1, p2, …, pn 那么该事态体记为:
§3.1 理性行为公理
3.1.2 理性行为公理 公理3.4〔相对有序性,延续性,偏好的有
界性〕 假定 T1,T2 ,T3∈Ŧ,且T1 T2
T3 那么存在数 p,q,0<p<l,0<q<1,使
得: pT1 +(1-p)T3 T2 qT1 + (1-q)T3
表示恣意事态体都不是有限优,也不是有
§3.1 理性行为公理
3.2.1 成效和成效函数的概念 成效的概念 定义3.5
设决策效果的各可行方案有多种能够的 结果值o,依据决策者的客观愿望和价值 倾向,每个结果值对决策者均有不同的 价值和作用。反映结果值o对决策者的价 值和作用大小的量值称为成效。
§3.2 成效函数的定义和结构
3.2.1 成效和成效函数的概念 成效函数的概念 定义3.6
假定在事态体集合Ŧ上存在实值函数u, 有: (1)对恣意的T1、T2∈Ŧ,T1 T2 当且仅 当u(T1)> u(T2) (2)对恣意的T1、T2∈Ŧ,且0≤λ≤1,有 u[λT1 +(1-λ)T2]=λu(T1)+(1-λ)u(T2) 那么称u(T)为定义在Ŧ上的成效函数。
3.2.1 成效和成效函数的概念
第三章效用函数
2021年7月24日星期六
§3.1 理性行为公理
效果:
某公司拟推出一种新产品,经预测该产品 在市场看好的状况下,可以获利10万;在 市场前景较差时,将盈余1万元。市场看 好和较差的概率区分为0.6和0.4,能否推 出该新产品?

第3章效用函数

第3章效用函数
后来经济学家多数认为,消费理论可以基本上在 序数效用理论基础上展开。实际上,序数效用和 偏好映照是等同的概念。
•Chapter 1效用函数
基数效用和序数效用
序数效用(ordinal utility) 认为效用是心理现象,不可以度量,即不能用基数表 示,只能根据偏好的程度排列出顺序,即以序数第一 、第二、第三、…表示效用的高低。
•Chapter 1效用函数
消费者均衡的条件是使最后一单位货币购买各种商 品的边际效用都相等。钻石的边际效用高,所以价 格高昂,水的边际效用低,所以价格低廉,这样购 买水和钻石的每单位货币的边际效用相等。
或者说,人们愿意为边际效用高的钻石支付高价格 ,愿意为边际效用低的水支付低价格是理性行为。
效用最大化。 这被称作相等边际原则。
•Chapter 1效用函数
边际效用和边际替代率
边际效用均等法则 在既定的收入与商品价格下,消费者使得其花在所购买的每一种 商品上的最后一元钱所得到的边际效用相等。
• 数学证明
•Chapter 1效用函数
消费者行为的比较静态学
在经济学中将消费者选择的问题用一个 最优化模型来表示,即在预算约束下最
第3章效用函数
2020年6月6日星期六
本章概要
基数效用和序数效用 边际效用和边际替代率 预算约束下的效用最大化 凹效用函数和凸无差异曲线
•Chapter 1效用函数
效用与边际效用
效用Utility
人们在物品与劳务消费过程中(更一 般地在从事的行为中)所得到的欲望 的满足。
因人而异 因地而异 因时而异 不具伦理学意义:毒品 “多多益善”、 “过多则滥” 与“越多越糟”
•Chapter 1效用函数
•Chapter 1效用函数

《效用函数》课件

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效用最大化原则
1 什么是效用最大化
效用最大化是指消费者根据所拥有的收入和商品价格,选择能够带来最大满意度的消费 组合。
2 怎样实现效用最大化
我们将学习如何使用边际效用和预算约束条件来确定最优消费组合。
3 最优消费组合的条件
了解必要条件和充分条件,以便确定消费者达到效用最大化的最佳选择。
线性效用函数
定义
线性效用函数是一种简单直观的 效用函数形式,可以用一条直线 来表示。
线性效用函数的图像
通过图示,我们可以直观地理解 线性效用函数和消费者的选择行 为。
消费者选择和预算线
深入探究消费者如何在预算约束 下作出最优消费决策。
单位收益的效用函数
1
如何求出单位收益的效用函数
2
我们将学习如何通过计量经济数据和相
关工具来推导单位收益的效用函数。
3
什么是单位收益的效用函数
单位收益的效用函数是描述个体在某种 经济活动中所获得的满足感的函数。
解释单位收益的效用函数的实际 意义
深入探讨单位收益的效用函数在经济决 策和资源配置方面的重要性。
总结
效用函数的作用
效用函数帮助我们理解和量化 个体对商品或选择的偏好。
效用函数在经济学中 的应用
《效用函数》PPT课件
欢迎来到《效用函数》PPT课件!在本课程中,我们将深入探讨效用函数的定 义、性质、递减规律以及在经济学中的应用。让我们一起开始这个令人兴奋 且具有挑战性的学习之旅吧!
什么是效用函数?
定义
效用函数是描述个体或消费者对商品或选择的偏好程度的函数。
基本性质
效用函数是单调递增、连续且凸函数。
效用函数在消费理论、生产理 论和福利分析等方面具有广泛 的应用。
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第3章 效用函数
3.1 引言 3.2 效用的定义和公理系统 3.3 效用函数的构造 3.4 风险与效用 3.5 货币的效用 3.6 阿莱斯悖论(Allais’s paradox)
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1
3.1 引言
在定量评价可能的行动的各种后果时, 会遇到两个主要问题:
✓ (1) 后果本身是用语言表述,可能没有任何 合适的直接测量标度。
(四)结果有限论
Gustason认为,要避免矛盾,必须对期望值概念进行 限制,其一是限制其结果的数目;其二是把其结果值 的大小限制在一定的范围内。
这是典型的结果有限论,这一观点是从实际出发的。 因为实际上,游戏的投掷次数总是有限的数。
比如对游戏设定某一个投掷的上限数L,在投掷到这个 数的时候,如果仍然没有成功,也结束游戏,不管你 还能再投多少,就按照L付钱。因为你即便不设定L, 实际上也总有投到头的时候,人的寿命总是有限的, 任何原因都可以使得游戏中止。现在设定了上限,期 望值自然也就可以计算了。
问题:你愿意花100元来参加一次圣彼得堡游戏吗?
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圣彼得堡悖论的解释1:
(一)边际效用递减论
Daniel Bernoulli在提出这个问题的时候就给出一种解决办 法。他认为游戏的期望值计算不应该是金钱,而应该是金钱的期 望效用,即利用众所周知的“期望效用递减律”,将金钱的效用 测度函数用货币值的对数来表示:效用=log(货币值),如表 2所 示。所有结果的效用期望值之和将为一个有限值log(4)≈ 0.60206,如果这里的效用函数符合实际,则理性决策应以4元 为界。
(2)如他先有了10000元,要为100元钱去干这份让他讨厌的工作,他 就很可能不干了。
实际价值
0
100
钱 100000 100100
这个例子说明:即使是数值量表示的后果,它对决策人的实际价值仍有待确定。
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3
3.1 引言
例3.2 决策人面临图3.1中决策树所示的选择:
①确定收入礼品1000元;
嚼起来又酥又松,味道美极了!” 兔子和猫争论不休、相持不下,跑去请猴子评理。 猴子听了,不由得大笑起来:“瞧你们这两个傻瓜蛋,连这点儿
常识都不懂!世界上最好吃的东西是什么?是桃子!桃子不但美 味可口,而且长得漂亮。我每天做梦都梦见吃桃子。” 兔子和猫听了,全都直摇头。那么,世界上到底什么东西最好吃?
✓ (2) 即使有一个明确的标度可以测量后果, 按这个标度测得的量也可能并不反映后果对 决策人的真正价值。
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2
3.1 引言
例3.1 考虑钱对同一个人的价值。假设一个学生手头紧张,正好有机会挣 100元钱,但是所要做的是他相当讨厌的工作。
(1)如他经济情况差,他会认为100元钱的实际价值足够大,所要做的 工作即使是相当讨厌的,他仍会去干;
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圣彼得堡悖论的解释3:
(三)效用上限论
也有一种观点认为奖金的效用可能有一个上限,这样,期望效用 之和就有了一个极限值。Menger认为效用上限是惟一能消解该悖论的 方法。设效用值等于货币值,上限为100 单位,则游戏的期望效用为 7.56l25,如表3所示。
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圣彼得堡悖论的解释4:
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3.2 效用的定义和公理系统
3.2.1 效用的定义 3.2.2 效用存在性公理 3.2.3 效用的公理化定义和效用的存在性 3.2.4 基数效用与序数效用
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3.2.1 效用的定义
效用(utility):消费者从消费商品中得 到的满足程度。
这个例子说明:决策人的风险态度影响 其对后果的实际价值判断。
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圣彼得堡悖论 (St. Petersburg Paradox/game)
圣彼得堡悖论是数学家丹尼尔·伯努利(Daniel Bernoulli)的表 兄尼古拉·伯努利(Nicolaus Bernoulli)在1738提出的一个概率 期望值悖论,它来自于一种掷币游戏,即圣彼得堡游戏(表1)。
②参与一次抽奖:有50%的机会得0元,50%的机会得2500元。
礼品a1 抽奖a2
1.0
1000 ➢有人选确定性的1000元的收入。抽奖
的期望值虽大,风险也大,实际价值
还不如保险的1000元。
2500
0.5
➢而有人认为礼品不如抽奖,因为
抽奖提供了获得2500元的机会。
0.5 0
图3.1 例3.2的决策树
以上的故事说明效用完全是个人的心理感觉。 不同的偏好决定了对同一种商品效用大小的不同评价。
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3.2.1 效用的定义
在决策理论中,后果对决策人的实际价值,即决策人对 后果的偏好次序是用效用(utility)来描述的。
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3.1 引言
由上面例子可知:在进行决策分析时,存在如何描述 或表达后果对决策人的实际价值,以便反映决策的人 心目中各种后果的偏好次序(preference order)的问 题。
偏好次序是决策人的个性与价值观的反映,它与决策 人所处的社会地位、经济地位、文化素养、心理和生 理(身体)状态有关。
效用完全是消费者的一种主观心理感受。
满足程度越高,效用越大; 满足程度越低,效用越小。
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对效用的理解:《最好吃的东西》
兔子和猫争论,世界上什么东西最好吃。 兔子说,“世界上萝卜最好吃。萝卜又甜又脆又解渴,我一想起
萝卜就要流口水。” 猫不同意,说,“世界上最好吃的东西是老鼠。老鼠的肉非常嫩,
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圣彼得堡悖论的解释2:
(二)风险厌恶论
圣彼得堡悖论对于奖金额大小没有限制。 比如连续投掷40次才成功的话,奖金为1.1万亿元。但是这一奖
金出现的概率极小,1.1万亿次才可能出现一次。实际上,游戏 有一半的机会,其奖金为 2元,四分之三的机会得奖4元和2元。 奖金越少,机会越大,奖金越大,机会越小。 Hacking(1980)所说:花25元的费用冒险参与游戏将是非常 愚蠢的,虽有得大奖的机会,但是风险太大。 因此,考虑采用风险厌恶因素的方法可以消解矛盾。Pual Weirich就提出在期望值计算中加人一种风险厌恶因子,并得出 了游戏费用的有限期望值,认为这种方法实际上解决了该悖论。
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