期望效用理论
期望效用函数理论

其中,E[u(X)]表示关于随机变量X的期望效用。因此U(X)称为期望效用函数,又叫做冯·诺依曼—摩根斯坦 效用函数(VNM函数)。另外,要说明的是期望效用函数失去了保序性,不具有序数性。
受到挑战
EU理论及SEU理论描述了“理性人”在风险条件下的决策行为。但实际上人并不是纯粹的理性人,决策还受 到人的复杂的心理机制的影响。因此,EU理论对人的风险决策的描述性效度一直受到怀疑。例如,EU理论难以解 释阿莱悖论、Ellsberg悖论等现象;没有考虑现实生活中个体效用的模糊性、主观概率的模糊性;不能解释偏好 的不一致性、非传递性、不可代换性、“偏好反转现象”、观察到的保险和赌博行为;现实生活中也有对EU理论 中理性选择上的优势原则和无差异原则的违背;实际生活中的决策者对效用函数的估计也违背EU理论的效用函数。
该理论是将个体和群体合而为一的。阿罗和德布鲁(Arrow and Debreu)将其吸收进瓦尔拉斯均衡的框架中, 成为处理不确定性决策问题的分析范式,进而构筑起现代微观经济学并由此展开的包括宏观、金融、计量等在内 的宏伟而又优美的理论大厦。
函数简介
如果某个随机变量X以概率Pi取值xi,i=1,2,…,n,而某人在确定地得到xi时的效用为u(xi),那么,该随 机变量给他的效用便是:
期望收入=(结果1的概率)×(结果1的收入)+(结果2的概率)×(结果2的收入)。工作A=1600。工作B=1450则 你应该选择工作A,而期望效用(expected utility)一般在单赌的情况下值为u(g)=pu(A)+(1-P)u(B)当u(g1) > u(g2)时,则可认为毕业时在g_1与g_2之间更偏好g_1。也就是说,当寻找工作的毕业生有多种未知的情况,而要 选择时,他们能够依靠期望效用的极大化来代表分析自己的主观选择。
投资决策中的期望效用理论研究

投资决策中的期望效用理论研究投资决策一直是一个冒险与机会并存的领域。
在这个领域中,投资者需要权衡风险与收益,并做出最佳的决策。
为了更好地理解投资决策的过程,许多经济学家研究了不同的理论和模型。
其中,期望效用理论是一个被广泛接受和运用的模型。
期望效用理论的核心概念是投资者行为受到其对收益和风险的主观看法影响。
研究者认为,投资者在进行决策时,并不仅仅考虑他们预期获得的收益,还考虑与之相关的风险。
期望效用理论通过引入效用函数来解释投资者决策的动机,把收益和风险量化为一个统一的度量。
利用期望效用理论,投资者可以比较不同投资选择的效用价值。
效用是一个主观的概念,每个人对相同收益和风险的看法可能不同。
在期望效用理论中,效用函数通常被假设为一个随收益增加而递减的曲线。
这意味着收益增加对投资者的效用提升较小。
同样,风险会以不同的方式影响投资者的效用。
相同的风险可能对不同的投资者产生不同的影响。
然而,期望效用理论并不是没有争议的。
一些经济学家提出了一些批评,主要涉及其基本假设的合理性。
例如,期望效用理论假设投资者是理性的,可以准确地评估和量化收益和风险。
然而,在现实世界中,投资者面临信息不完全和不确定性的困难。
这些困难可能导致他们对收益和风险的预期产生偏差。
为了解决这些问题,一些学者提出了修正的期望效用理论。
其中,最著名的是基于前景理论的模型。
前景理论认为,投资者更关注损失而不是收益,并且对损失的敏感度高于对同等大小收益的反应。
这种倾向被称为“损失厌恶”。
基于前景理论的模型提供了一种更全面和更真实的解释,以更好地解释投资者的行为。
除了期望效用理论和前景理论之外,还有其他一些理论和模型,用于研究投资决策的心理和行为因素。
例如,行为金融学研究了人们在投资决策中的偏见和错误行为,从而影响了他们的决策。
这些理论和模型为投资决策的研究提供了更广阔的视角,使我们能够更好地理解投资者的行为和决策过程。
综上所述,投资决策中的期望效用理论是一个重要而受欢迎的研究领域。
2 期望效用理论

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一、风险与不确定性
2、不确定性下理性决策的三种原则 、 (1)数学期望最大化准则 ) 数学期望最大化准则是指使用投资收益的预期值比较各 种投资方案优劣。 种投资方案优劣。 例1的解: 的解: 的解 计算这两种工作的预期月收入: 计算这两种工作的预期月收入:
ER1 = 0.5 × 2000 + 0.5 × 1000 = 1500 ER2 = 0.99 × 1510 + 0.01 × 510 = 1500
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一、风险与不确定性
通过观察函数f可以区分确定条件下和不确定条件下的 通过观察函数 可以区分确定条件下和不确定条件下的 决策。 决策。 关于现实状态是不变的, 若f关于现实状态是不变的,即现实状态不会影响产生的 关于现实状态是不变的 结果,则可以认为是确定条件下的决策。 结果,则可以认为是确定条件下的决策。
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一、风险与不确定性
问题:不确定条件下效用最大化还适用吗? 问题:不确定条件下效用最大化还适用吗? 设某人面临两种工作,需要从中选择出一种。 例1 设某人面临两种工作,需要从中选择出一种。第一种 工作是在私营公司里搞推销,薪金较高, 工作是在私营公司里搞推销,薪金较高,但是收入是不确定的 如果干得好,每月可挣得2000元;干得一般,每月就只能挣 。如果干得好,每月可挣得 元 干得一般, 元和挣得1000元的概率各为 。 元的概率各为1/2。 得1000元。假定他挣得 元 假定他挣得2000元和挣得 元和挣得 元的概率各为 第二种工作是在国营商店当售货员,每月工资1510元。但在国 第二种工作是在国营商店当售货员,每月工资 元 营商店营业状况极差的情况下,每月就只能得到510元的基本 营商店营业状况极差的情况下,每月就只能得到 元的基本 工资收入。不过,一般情况下国营商店营业状况不会极差, 工资收入。不过,一般情况下国营商店营业状况不会极差,出 现营业状况极差情况的可能性只有1%, %,因此第二种工作获得 现营业状况极差情况的可能性只有 %,因此第二种工作获得 月收入1510元的可能性为 %。 元的可能性为99%。 月收入 元的可能性为
期望效用理论与前景理论之比较

期望效用理论与前景理论之比较本文分析了传统的期望效用理论和前景理论的区别和各自的运用,并进一步展望了前景理论的发展。
标签:期望效用理论前景理论比较一、期望效用理论期望效用理论是经济学家在解决风险问题时经常使用的理论模型假设。
期望效用理论曾解释了著名的圣彼得堡悖论(St. Petersburg Paradox)。
圣彼得堡问题是一个赌博问题:其奖励机制非常简单,即掷一个硬币,奖励参与者,其中x 是第一次正面出现时已掷的次数,当第一次正面出现时,赌博结束。
被问及愿意支付的参与费时,很多参与者只愿意付2到3美元,但是,显然地,参与这个赌博的期望收益为无穷大:这样,就引出了期望效用最大化理论(相对于期望收益最大化):假设效用函数为。
那么参与圣彼得堡赌博的期望效用为:×这同样也解释了为什么参与者只愿意付出2到3美元的现象。
事实上,即使大多数从事非期望效用理论或更广义地讲,研究行为经济学的学者,也承认大多数的个体在简单风险情形下,仍遵循期望效用理论。
但自从出现了阿莱悖论(Allais Paradox)以后,期望效用理论框架出现了危机,实证经济学家做了相当的工作来解释阿莱悖论,以及一些其他的非理性行为。
这其中又可分为两类,一类处于挽救期望效用理论的角度,发展了一般化的期望效用理论,如概率加权,秩独立期望效用理论(RankDependent Expected Utility)、Quiggin 的期待效用(Anticipated Utility)等;另一类完全放弃了期望效用理论框架,直接从解释行为的实证角度出发,利用实验,发展了非期望效用理论,代表性的有Kahneman 和Tversky 的前景理论(Prospect theory)、Yarri 的含糊回避效用(Ambiguity aversion)等。
Savage 可能是第一个被用来验证阿莱悖论的被试验者,他在意识到自己的初次选择违背了期望效用中的独立性时,立即修正了选择,并认为只要表述更清楚,个体的选择总是符合期望效用的。
期望效用理论公式

期望效用理论公式
期望效用理论是一个关于经济学的非常基础的理论,也是人们研究决策行为的
重要的基础原理之一。
期望效用理论的基本原则可以分为以下三个关键部分:首先,人们在做选择时会考虑期望效用,而期望效用指的是人对某一结果发生的可能概率乘以该结果发生时带给自己的感知价值;其次,人们会为较高的期望效用而做选择,以此来最大化自己的利益;最后,期望效用会随着利润拿到的期望而改变,从而影响人们的决策行为。
期望效用理论的具体计算公式描述为:E=∑(Pn*Vn),其中E 为期望效用,
P 为事件n发生的可能性,V 为事件n发生时带来的期望价值。
P 和V 的乘积正
是一个人做出此次决策的参考值,可以说是决策的基石。
期望效用理论在生活中也十分普通,比如在做投资时,人们因为有概率原因会
偏向投资期望效用更高的项目,而对于期望差的项目反之;又比如就业和谈恋爱时,也会有期望效用的考虑,人们会选择拥有比较高期望效用的工作或者对象。
由此可见,期望效用理论在经济学领域和日常生活中都有着广泛的运用。
总而言之,期望效用理论是一套实用的经济学理论,其基本原理可以用于衡量
不同的决策的期望效用,同时,也可以用于日常生活中的决定和选择,使人们能够更好地从投资、就业、恋爱等方面发挥自身优势,从而最大化自身利益。
期望效用理论 PPT

π=-(σ2/2) [U’’(W)/ U’(W)]
其中,σ2就是x得方差。 [-U’’(W)/ U’(W)]可作为风险厌 恶度量指标。
风险态度及其度量
阿罗-普拉特指标(Arrow-Pratt absolute risk aversion)定义:
(1)Ra’(W)<0,递减绝对风险厌恶,随着财富增加,投 资者要求得风险溢价降低; (2)Ra’(W)>0,递增绝对风险厌恶,随着财富增加,投 资者要求得风险溢价降低; (3)Ra’(W)=0,不变绝对风险厌恶。
期望效用理论运用
保险需求 案例分析 结论:在消费者不能影响损失得概率下,该消费者将
为其可能得损失数量全额投保;在保险业完全竞争 下,保费率为发生风险得概率。 注意:如果消费者得行动确实影响损失得概率呢?
期望效用理论
不确定环境中效用函数可表示成不同状态下 消费计划效用得期望值:
U (c) u (c0 , c1 )
在时间可加条件下,等价于:
U (c) u0 (c0 ) u1(c1 )
期望效用函数
唯一性问题 如果U就是一个描述不确定环境中得期望效用函
数,那么任何一反射变换(即乘以一个正数加上一个 实数)仍为期望效用函数。
C=(c0,c1) 其中,t=0期消费c0,t=1期消费c1。 如果0期为当期,则c0为确定。而 t=1时受到自 然状态影响,消费水平c1不确定。 消费计划就是一个随机变量,其概率分布性质由 相应时间得概率分布决定,每个消费计划都对应一 个概率分布。
偏好定义
偏好关系: ~
在确定环境下,x y~,被称为消费者在商品束x,y中 “弱偏好于”x,即消费者认为x至少与y一样好。
L2=(10/11,1/11;5000000, 0); 发现:
期望效用理论

期望效用理论简析期望效用函数理论是20世纪50年代,冯·纽曼和摩根斯坦在公理化假设的基础上,运用逻辑和数学工具,建立了不确定条件下对理性人选择进行分析的框架。
这一理论适用于对一不确定性事件的最终效用的评估,即当有一不确定事件的时候,假设这一事件的结果一共有i种可能,而每一结果发生的可能性是Pi,相对应的每一结果发生最后造成的效用是Xi,所以对于这一不确定事件的效用评估就可以用其期望效用来表示即U(x)=P1X1+P2X2 ... +PnXn,而人们会跟据不同事件的期望效用的不同而进行决策,即人们会选择期望效用高的选项。
期望效用理论的建立很好的推动了现代的经济学,金融学,计量学的发展,他为人们有效合理的评估一不确定事件建立了一个规范的框架,这样有利于学科的发展,同样也让人们对于不同的不确定事件可以进行有效的比较。
但是这一理论的基础却是建立在理性人的假设上面,而这一假设已经被卡尼曼等人推翻了,人并不是理性人,或者说人并不是完全理性的,决策会受到人们复杂的心理行为的左右。
例如著名的阿莱悖论,实验者提供给被试两种选择,赌局A:100%的机会得到100万元。
赌局B:10%的机会得到500万元,89%的机会得到100万元,1%的机会什么也得不到。
如果按照期望效用理论来分析赌局A的期望值是100万,而赌局B的期望值是139万,人们应该更倾向于赌局A,但是实验结果却是绝大多数人选择A而不是B。
即赌局A的期望值(100万元)虽然小于赌局B 的期望值(139万元),但是A的效用值大于B的效用值。
所以从这里就可以很明显的看出期望值和效用值并不能完全的等同。
同样的卡尼曼等人提出的前景理论也对期望效用理论有一定的补充,一是大多数人在面临获得时是风险规避的这一条就很好的解释了阿莱悖论即人们在面临获得时更加的倾向于获得确定性的收益;二是大多数人在面临损失时是风险偏爱的,这一条的真实含义通俗的来讲就是人们如果面临的有关损失的选择,一个是确定性的损失,而另一个是不确定性的损失,可能损失的更多也可能损失的少一点,人们更倾向于去赌一把选择不确定的损失;三是人们对损失比对获得更敏感即损失100块比得到100块的效用的绝对值更高。
第三讲 期望效用理论

解:∵U(CE)=0.2U(900)+0.8U(100)=14
∴
CE =14
CE=196
故他对彩票的最高出价是196元,风险贴水ρ: 0.2×900+0.8×100-ρ=196 ∴ρ=64
2.风险厌恶系数
对于风险很小的公平博彩行为,也即预期收益为0 且预期收益的方差很小的博彩行为,如果效用函数是
性的(neutral)。
对于一个具有效用函数为 u 和初始禀赋为W的经济
主体,如果他不参加博彩,则其效用为 uw 。如果他
愿意参加博彩,则他有p的概率获得 W x1 ,1-p的
概率获得
W x2 ,( W p(W x1 ) (1 p)(W x2 ) )。 pu(W x1 ) (1 p)u(W x2 )
U(x) B
C
A
x
风险厌恶者的效用函数
同样地,我们可以得到风险偏好者和风险中性者 的效用函数的特征。 对于风险偏好者而言,我们有:
u( px1 (1 p) x2 ) pu( x1 ) (1 p)u( x2 )
且其效用函数为凸函数。
U(x)
B
C A
x
风险偏好者的效用函数
对于风险中性者而言,我们有
他的效用便是:
U x E p1u( x1 ) p2u( x2 ) ... pnu( xn )
其中,E表示关于随机变量X的期望效用。因此U(X)称为期 望效用函数,又叫做冯·诺依曼—摩根斯坦效用函数(VNM 函数)。u(x)u(x2)
u(p1· x1+p2· x2) p1· u(x1)+p2· u(x2)
即:
u ( px1 (1 p) x2 ) pu ( x1 ) (1 p)u( x2 )
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一、风险与不确定性
伯努利选择的期望效用函数为对数函数,即用alog(x) 表示效用函数,x表示财富。则对投币游戏的期望值的计算 应为对其对数函数期望值的计算:
E[u(x)] 1 a log 2x1 a1.39 a log 2x 2x
其中, 0 为一个确定值。
(元) (元)
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一、风险与不确定性
问题:是否期望收益最大准则就是一个最优的决策法 则呢?
典型例子:“圣彼德堡悖论”(Saint Petersburg Paradox)问题:
有这样一场赌博:掷硬币直到正面朝上为止。第一次 就得到正面朝上的结果,则赢得 1 元,第二次得到正面 朝上的结果,赢得 2 元;第三次时,得4 元,......。 一般情形为如果掷n次,则第 n 次赢得 2 的 n-1 次方元
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一、风险与不确定性
通过观察函数f可以区分确定条件下和不确定条件下的 决策。
若f关于现实状态是不变的,即现实状态不会影响产生的 结果,则可以认为是确定条件下的决策。
若不同的状态导致不同的结果,则可以认为是不确定条 件下的决策。
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一、风险与不确定性
3、在投机与赌博中的风险 投机:在获取相应报酬时承担一定的风险。 赌博:为一个不确定的结果打赌或下注。
Return
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一、风险与不确定性
(二)不确定性下建立偏好模型的方法 1、状态偏好方法
定义:自然(或现实)状态指特定的、会影响个体行 为的所有外部环境因素。
通常用S表示自然状态的集合: S={1,…,s}。
自然状态的特征:自然状态集合是完全的、相互 排斥的(即有且只有一种状态发生)
大量的自然(现实)状态的存在使得目前所采取的 任何行为的将来结果是不确定的。
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一、风险与不确定性
状态偏好方法:用彼此排斥和详尽无遗的自然状态组成的 集合,来反映个人所面临的随机性。
x(s) C,s S, x X
在这种情况下,我们可以用定义在C上的一个函数P(.) 来表示行为x,其中,P(c)是使选择x的结果等于c的概率
即对于所有的c∈C,P(c)≥0且 p(c) 1 cC Return
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一、风险与不确定性
(三)不确定性下的理性决策原则 1、确定性下的决策原则——收益最大准则
公理5、偏好关系具有单调性(monotonicity) :
x, y C ,如果有 x y ,则有 xy 。 多总比少好
强单调性 :
x, y C , ifx y且x y,则x y
例如: 1
01
0
Time
01
Time
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不同个体可能会对自然状态持有不同的信念,但通常 假定所有的个体的信念相同,这样特定状态出现的概率就 是唯一的。
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一、风险与不确定性
不确定性条件下的行为选择可以理解为行为主体在不 同的概率分布中进行选择。这意味着,行为主体表现自己 偏好关系的可行行为集合X必须具备如下性质:
工作是在私营公司里搞推销,薪金较高,但是收入是不确定的 。如果干得好,每月可挣得2000元;干得一般,每月就只能挣 得1000元。假定他挣得2000元和挣得1000元的概率各为1/2。 第二种工作是在国营商店当售货员,每月工资1510元。但在国 营商店营业状况极差的情况下,每月就只能得到510元的基本 工资收入。不过,一般情况下国营商店营业状况不会极差,出 现营业状况极差情况的可能性只有1%,因此第二种工作获得 月收入1510元的可能性为99%。
注意:这里得到的效用函数并不唯一,一个效 用函数通过正单调的变换得到的另一个效用函数与原 来的效用函数具有相同的偏好关系。即
u(x) f [u(x)]且f ()是单调递增函数,则有: u(x) u( y) u(x) u( y)
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二、确定条件下的效用函数
x~y
xy 和 yx
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二、确定条件下的效用函数
偏好应满足的基本公理(Axiom)条件: 公理1、偏好具有完备性(completeness):
x, y C 有 xy 与 yx 至少一个成立。
有序
公理2、偏好有自反性(reflexivity):
x C ,有 xx 。
(1)xy 被称为消费者在商品x、y中,“弱偏好于
”x,即消费者认为x至少与y一样好。
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二、确定条件下的效用函数
(2)x y 被称为消费者“严格偏好于”x,也就是说在任
何情况下,消费者认为x比y好,即:
x y
xy ,但 yx 不成立
(3)x ~ y 被称为消费者“无差异于”商品x、y,也就是 说消费者认为两样东西同样好,即:
风险:那些涉及以已知概率或可能性形式出现的随机问 题,但排除了未数理化的不确定性问题。
不确定性:那些每个结果的发生概率尚未不知的事件。 即那些决策的结果明显依赖于不能由决策者控制的事件 ,并且仅在作出决策后,决策者才知道其决策结果的一 类问题。
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一、风险与不确定性
确定序
公理3、偏好具有传递性(transitivity):
x, y, z C ,如果 xy ,yz ,则 xz 。
非循环序
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二、确定条件下的效用函数
注:若一个二元关系同时满足公理1-3,则称此二元关系 为等价关系(equivalence relation)。这样可以将有等价关 系的东西放在一起,得到无差异曲线,从而简化问题。
可用分散、转移、补偿或保险等机 制来消除
区别: 风险:可用概率计算的随机事件这种不确定性 不确定性:不可用概率计算的随机事件
真正的不确定性
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一、风险与不确定性
联系:预测和计算风险并不是一个独立的客观过程 可计算的风险后面隐藏着不确定性 金融领域的测不准原理
一、风险与不确定性
2、用概率来描述偏好的方法 自然状态的信念(belief):
个体会对每一种状态的出现赋予一个主观的判断,即 某一特定状态s出现的概率P(s)满足:
0≤P(s)≤1, p(s) 1 sS
概率P(s)是一个主观概率(subjective probability), 成为个体对自然的信念。
收益最大准则广泛应用于完全没有风险的情况下。按照 这一法则,只需选取收益率最高的投资机会即可。通过正确的 选择,可以实现投资期末的财富最大化。
——经济学中的生产者理论和价值理论广泛使用这一准 则。
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一、风险与不确定性
问题:不确定条件下效用最大化还适用吗? 例1 设某人面临两种工作,需要从中选择出一种。第一种
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一、风险与不确定性
2、不确定性下理性决策的三种原则
(1)数学期望最大化准则 数学期望最大化准则是指使用投资收益的预期值比较各
种投资方案优劣。
例1的解: 计算这两种工作的预期月收入:
ER1 0.5 2000 0.5 1000 1500
ER2 0.99 1510 0.01 510 1500
2 2
x {E[u(x)]}2 2.914
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一、风险与不确定性
(3)后期望效用理论: 由阿莱斯悖论等各种试验引发的新的期望效用理
论,如前景理论、遗憾理论、加权的期望效用理论、 非线性的期望效用理论等等行为金融学和非线性经济 学对期望效用的新的解释。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一、风险与不确定性
2、风险的来源
风险与不确定性联系在一起。 一项经济活动的风险可以由其收益的不可预测性的波动性
来定义,而不管收益波动采取什么样的形式。 风险与其可能带来的不利后果相联系。
一项经济活动的风险可以由收益波动的损失来定义。
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二、确定条件下的效用函数
(一)偏好及其基本假定 定义1 偏好(preference): A preference is a
complete ranking of pairs of consumption (cash flow) streams. 定义2 二元关系(binary relations) :一个集合上 的二元关系是确定这个集合中两元素之间的一种联系。 定义3: 偏好关系(preference relationship) :具有完 备性、自反性、传递性的一个二元关系
对该式的求解表明,人们确定的等价财富的确在2-3元之 间。
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一、风险与不确定性
Crammer(1728)采用幂函数的形式的效用函数对这
一问题进行了分析。假定:u(x) x
则
E[u(x)]
p(x)u(x)
1
2 x1
1
x1
x1 2 x
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二、确定条件下的效用函数
令C 为商品(或者消费)集合,C 中有M 种可供选 择的商品。它是M 维实数空间RM中的一个非负子集,它 总是被假定为闭集和凸集。x、y、z…是它的子集,或者 称之为商品束(commodity bundle)或者消费束( consume boundle)。则可以在消费束的集合上建立下 面的偏好关系(preference relation)或者偏好顺序( preference ordering) :