微观经济学不确定性优秀课件
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Robinson and Barry（1987）认为：如果不 确定事件的结果会改变个人的福利，则称该 事件为具有风险性的事件。简言之，不具风 险的不确定事件，并不影响决策，故非我们 关注的重点。
现在主流的方法中,不确定性被定义为一个结 果发生的概率小于1,而风险则度量的是不确 定性程度。
不确定性 vs. 风险
不确定性 vs. 风险
各结果的概率分布若可经由客观事实或实 证资料而得到，并据以做为决策的基础， 即视该事件为具有“风险”的事件；否则 为具有“不确定性”的事件（Knight, 1933. Risk, Uncertainty and Profit） 。
不确定性 vs. 风险
在许多情况下，虽无客观概率，但决 策决策者仍可能就有关结果的概率分 布，根据其经验累积而做出主观的判 断。此主观概率分布形成后，其决策 问题将与Knight所认同的风险决策无 所差异。因此有些学者将“不确定性” 与“风险”等同视之。
风险度：衡量风险的程度以及从风险活动中盈利 的概率。
描述并量化风险的方式： （1）概率：频率、主观概率、概率分布 （2）期望值：表示事件重复发生情况下的平均值； （3）方差与标准差：方差是观察结果与期望值之
间的平方的概率加权平均值。标准差是方差的平 方根。
不确定条件下的选择问题
赌博问题： 考虑掷铜板论输赢的三种赌博如下：
2 2 2
2
示例：圣彼得堡悖论
如果某个人是期望货币值最大化者，那么 他将愿意支付无穷大的货币数量来参加这 个赌局游戏。但是在现实中。人们往往不 会愿意支付无穷大数量的游戏来参加一个 只能以很小概率得到一大笔报酬的赌局。
不确定条件下的选择公理
基本概念：
（1）单赌：
设事件结果会有n种可能,记 A a 1 ,a 2, ,a n
示例：圣彼得堡悖论
我们用“公平赌局”来描述个体要参加赌 局必须支付与该赌局的期望货币值相同的 赌局。如果在不确定条件下人们确实用期 望货币值最大化来主导自己的行为，那么 他们会接受任意的“公平赌局”。
示例：圣彼得堡悖论
丹尼尔·伯努利主持了下面的游戏来证明人 们不是期望货币值最大化者。假设我们抛 硬币直到正面朝上的时候才停止游戏。每 次抛掷，硬币都有50:50的概率是正面朝上 的。支付规则：如果第1次就抛掷正面朝上， 支付2美元；如果第2次抛掷正面朝上，支 付22美元；如果第3次抛掷正面朝上，支付 23美元；以此类推。
0 .01
示例：圣彼得堡悖论
假设某人面对下列两个赌局：赌局1是 100%概率得到100美元，0概率什么也得 不到，也就是说他能得到100美元确定支付； 赌局2是50%的概率得到200美元，50%的 概率什么也得不到。由于此人愿意支付100 美元来购买平均价值正好是100美元的商品， 那么他愿意支付100美元来参加赌局2。
问题：“按所得期望值的多寡来做选择”是 不是一个适当的决策准则？
示例：残酷的慈善家
赌局A
赌局B
奖励 概率 10000美元 0.5
效用 美元
0
奖励 0美元
概率 0.99
效用 美元
0
15000美元 0.5 0 20000美元 0.01 1
期望货币值： 期望效用： 期望货币值： 期望效用：
12500
0
200美元
（铜板出现正、反面的概率各为0.5）
结果 Game 1 Game 2 Game 3
正面 得 $100 得 $200 得 $20000
反面 失 $0.5 失 $100 失 $10000
问题：你是否愿意参与赌博？ 如果愿意，你参加哪一种?
不确定条件下的选择问题
决策准则： ➢预算限制？宗教信仰？行为规范？ ➢所得的期望值 ➢所得效用的期望值
微观经济学不确定性优 秀课件
內容
风险与不确定性 不确定下的选择公理 不确定下的决策问题：期望效用最大化 效用函数与风险态度 确定性等值与风险帖水 保险
不确定性 vs. 风险源自文库
许多个人决策中都面临未来所处状况不确 定性的情况：
➢ 是否会下雨？出门是否带伞？ ➢ 农产品价格是否足够好？如何按照农业
为可能的结果集,则记Gs为关于A的单赌集
合,Gs可以定义为:
G g p 1a 1,p2a2, pnan/pi0,n
pi1
i 1
不确定条件下的选择公理
示例: 以掷硬币方式打赌,若币面出现,则赢一元;拖币背出
现,则输一元,则A=(1,-1),p1=p2=1/2.该赌局记为:
Gs12•1,12•(1)
不确定条件下的选择公理
（2）合赌：
生产？ ➢ 政府对房市宏观调控后，房价走势如何？
如何进行购房决策？
不确定性 vs. 风险
不确定的事件（uncertain event）
指该事件的结果不只一种（例如明天天气 降雨概率为90%），或对未来结果的预测 （或预期）不是百分百准确（例如明天温 度为16-20度）。因此，不确定事件的结 果具有随机性特性。
不确定性 vs. 风险
但有些学者还是主张加以区分，这是因为：
➢ 根据主观意识所形成的概率分布未必完全 正确，形成概率的信息质量亦有所区别；
➢ 不确定性的程度虽无法预测，但个人对于 风险的程度，可赋予不同的高低顺序，而 排列顺序不仅取决于风险的程度，而且与 个人的风险态度有关。
不确定性 vs. 风险
按所得期望值法则决策
个人在第 i 种状态下所能获得的收入（或财富）为 wi （ i = 1, 2, …, n），而发生的概率为 i （1 + 2 +…+ n =1），则所得的期望值为：
E(w)=1w1+2w2+…+nwn
Game1:E(w)=0.5(100)+0.5(0.5)=49.75 Game2:E(w)=0.5(200)+0.5(100)=50 Game3:E(w)=0.5(20000)+0.5(10000)=5000
示例：圣彼得堡悖论
由于每次抛掷之间都是相互独立的，因此第1次 抛掷正面朝上的概率是1/2，到第2次抛掷正面 朝上的概率是（1/2）2，到第3次抛掷正面朝上 的概率是（1/2）3 ，以此类推。
赌局的期望货币值：
2 1 2 2 1 2 2 3 1 3 2 n 1 n 1 1
现在主流的方法中,不确定性被定义为一个结 果发生的概率小于1,而风险则度量的是不确 定性程度。
不确定性 vs. 风险
不确定性 vs. 风险
各结果的概率分布若可经由客观事实或实 证资料而得到，并据以做为决策的基础， 即视该事件为具有“风险”的事件；否则 为具有“不确定性”的事件（Knight, 1933. Risk, Uncertainty and Profit） 。
不确定性 vs. 风险
在许多情况下，虽无客观概率，但决 策决策者仍可能就有关结果的概率分 布，根据其经验累积而做出主观的判 断。此主观概率分布形成后，其决策 问题将与Knight所认同的风险决策无 所差异。因此有些学者将“不确定性” 与“风险”等同视之。
风险度：衡量风险的程度以及从风险活动中盈利 的概率。
描述并量化风险的方式： （1）概率：频率、主观概率、概率分布 （2）期望值：表示事件重复发生情况下的平均值； （3）方差与标准差：方差是观察结果与期望值之
间的平方的概率加权平均值。标准差是方差的平 方根。
不确定条件下的选择问题
赌博问题： 考虑掷铜板论输赢的三种赌博如下：
2 2 2
2
示例：圣彼得堡悖论
如果某个人是期望货币值最大化者，那么 他将愿意支付无穷大的货币数量来参加这 个赌局游戏。但是在现实中。人们往往不 会愿意支付无穷大数量的游戏来参加一个 只能以很小概率得到一大笔报酬的赌局。
不确定条件下的选择公理
基本概念：
（1）单赌：
设事件结果会有n种可能,记 A a 1 ,a 2, ,a n
示例：圣彼得堡悖论
我们用“公平赌局”来描述个体要参加赌 局必须支付与该赌局的期望货币值相同的 赌局。如果在不确定条件下人们确实用期 望货币值最大化来主导自己的行为，那么 他们会接受任意的“公平赌局”。
示例：圣彼得堡悖论
丹尼尔·伯努利主持了下面的游戏来证明人 们不是期望货币值最大化者。假设我们抛 硬币直到正面朝上的时候才停止游戏。每 次抛掷，硬币都有50:50的概率是正面朝上 的。支付规则：如果第1次就抛掷正面朝上， 支付2美元；如果第2次抛掷正面朝上，支 付22美元；如果第3次抛掷正面朝上，支付 23美元；以此类推。
0 .01
示例：圣彼得堡悖论
假设某人面对下列两个赌局：赌局1是 100%概率得到100美元，0概率什么也得 不到，也就是说他能得到100美元确定支付； 赌局2是50%的概率得到200美元，50%的 概率什么也得不到。由于此人愿意支付100 美元来购买平均价值正好是100美元的商品， 那么他愿意支付100美元来参加赌局2。
问题：“按所得期望值的多寡来做选择”是 不是一个适当的决策准则？
示例：残酷的慈善家
赌局A
赌局B
奖励 概率 10000美元 0.5
效用 美元
0
奖励 0美元
概率 0.99
效用 美元
0
15000美元 0.5 0 20000美元 0.01 1
期望货币值： 期望效用： 期望货币值： 期望效用：
12500
0
200美元
（铜板出现正、反面的概率各为0.5）
结果 Game 1 Game 2 Game 3
正面 得 $100 得 $200 得 $20000
反面 失 $0.5 失 $100 失 $10000
问题：你是否愿意参与赌博？ 如果愿意，你参加哪一种?
不确定条件下的选择问题
决策准则： ➢预算限制？宗教信仰？行为规范？ ➢所得的期望值 ➢所得效用的期望值
微观经济学不确定性优 秀课件
內容
风险与不确定性 不确定下的选择公理 不确定下的决策问题：期望效用最大化 效用函数与风险态度 确定性等值与风险帖水 保险
不确定性 vs. 风险源自文库
许多个人决策中都面临未来所处状况不确 定性的情况：
➢ 是否会下雨？出门是否带伞？ ➢ 农产品价格是否足够好？如何按照农业
为可能的结果集,则记Gs为关于A的单赌集
合,Gs可以定义为:
G g p 1a 1,p2a2, pnan/pi0,n
pi1
i 1
不确定条件下的选择公理
示例: 以掷硬币方式打赌,若币面出现,则赢一元;拖币背出
现,则输一元,则A=(1,-1),p1=p2=1/2.该赌局记为:
Gs12•1,12•(1)
不确定条件下的选择公理
（2）合赌：
生产？ ➢ 政府对房市宏观调控后，房价走势如何？
如何进行购房决策？
不确定性 vs. 风险
不确定的事件（uncertain event）
指该事件的结果不只一种（例如明天天气 降雨概率为90%），或对未来结果的预测 （或预期）不是百分百准确（例如明天温 度为16-20度）。因此，不确定事件的结 果具有随机性特性。
不确定性 vs. 风险
但有些学者还是主张加以区分，这是因为：
➢ 根据主观意识所形成的概率分布未必完全 正确，形成概率的信息质量亦有所区别；
➢ 不确定性的程度虽无法预测，但个人对于 风险的程度，可赋予不同的高低顺序，而 排列顺序不仅取决于风险的程度，而且与 个人的风险态度有关。
不确定性 vs. 风险
按所得期望值法则决策
个人在第 i 种状态下所能获得的收入（或财富）为 wi （ i = 1, 2, …, n），而发生的概率为 i （1 + 2 +…+ n =1），则所得的期望值为：
E(w)=1w1+2w2+…+nwn
Game1:E(w)=0.5(100)+0.5(0.5)=49.75 Game2:E(w)=0.5(200)+0.5(100)=50 Game3:E(w)=0.5(20000)+0.5(10000)=5000
示例：圣彼得堡悖论
由于每次抛掷之间都是相互独立的，因此第1次 抛掷正面朝上的概率是1/2，到第2次抛掷正面 朝上的概率是（1/2）2，到第3次抛掷正面朝上 的概率是（1/2）3 ，以此类推。
赌局的期望货币值：
2 1 2 2 1 2 2 3 1 3 2 n 1 n 1 1