《效用函数》PPT课件

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(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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3.1 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;
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。
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?
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。
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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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。
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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:
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
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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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源自文库
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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。
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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。
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)。
(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。
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。
✓ (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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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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