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關(guān)于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)不確定性第1頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三內(nèi)容風(fēng)險(xiǎn)與不確定性不確定下的選擇公理不確定下的決策問題:期望效用最大化效用函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水保險(xiǎn)第2頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)許多個人決策中都面臨未來所處狀況不確定性的情況:是否會下雨?出門是否帶傘?農(nóng)產(chǎn)品價格是否足夠好?如何按照農(nóng)業(yè)生產(chǎn)?政府對房市宏觀調(diào)控后,房價走勢如何?如何進(jìn)行購房決策?第3頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)不確定的事件(uncertainevent)
指該事件的結(jié)果不只一種(例如明天天氣降雨概率為90%),或?qū)ξ磥斫Y(jié)果的預(yù)測(或預(yù)期)不是百分百準(zhǔn)確(例如明天溫度為16-20度)。因此,不確定事件的結(jié)果具有隨機(jī)性特性。第4頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)各結(jié)果的概率分布若可經(jīng)由客觀事實(shí)或?qū)嵶C資料而得到,并據(jù)以做為決策的基礎(chǔ),即視該事件為具有“風(fēng)險(xiǎn)”的事件;否則為具有“不確定性”的事件(Knight,1933.
Risk,UncertaintyandProfit)。第5頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)在許多情況下,雖無客觀概率,但決策決策者仍可能就有關(guān)結(jié)果的概率分布,根據(jù)其經(jīng)驗(yàn)累積而做出主觀的判斷。此主觀概率分布形成后,其決策問題將與Knight所認(rèn)同的風(fēng)險(xiǎn)決策無所差異。因此有些學(xué)者將“不確定性”與“風(fēng)險(xiǎn)”等同視之。第6頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)但有些學(xué)者還是主張加以區(qū)分,這是因?yàn)椋焊鶕?jù)主觀意識所形成的概率分布未必完全正確,形成概率的信息質(zhì)量亦有所區(qū)別;不確定性的程度雖無法預(yù)測,但個人對于風(fēng)險(xiǎn)的程度,可賦予不同的高低順序,而排列順序不僅取決于風(fēng)險(xiǎn)的程度,而且與個人的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度有關(guān)。第7頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)RobinsonandBarry(1987)認(rèn)為:如果不確定事件的結(jié)果會改變個人的福利,則稱該事件為具有風(fēng)險(xiǎn)性的事件。簡言之,不具風(fēng)險(xiǎn)的不確定事件,并不影響決策,故非我們關(guān)注的重點(diǎn)?,F(xiàn)在主流的方法中,不確定性被定義為一個結(jié)果發(fā)生的概率小于1,而風(fēng)險(xiǎn)則度量的是不確定性程度。第8頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定性vs.風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)度:衡量風(fēng)險(xiǎn)的程度以及從風(fēng)險(xiǎn)活動中盈利的概率。描述并量化風(fēng)險(xiǎn)的方式:(1)概率:頻率、主觀概率、概率分布(2)期望值:表示事件重復(fù)發(fā)生情況下的平均值;(3)方差與標(biāo)準(zhǔn)差:方差是觀察結(jié)果與期望值之間的平方的概率加權(quán)平均值。標(biāo)準(zhǔn)差是方差的平方根。第9頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇問題賭博問題:考慮擲銅板論輸贏的三種賭博如下:
(銅板出現(xiàn)正、反面的概率各為0.5)結(jié)果Game1Game2Game3正面得$100得$200得$20000反面失$0.5失$100失$10000問題:你是否愿意參與賭博?如果愿意,你參加哪一種?第10頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇問題
決策準(zhǔn)則:預(yù)算限制?宗教信仰?行為規(guī)范?所得的期望值所得效用的期望值第11頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三按所得期望值法則決策個人在第
i種狀態(tài)下所能獲得的收入(或財(cái)富)為
wi(i=1,2,…,n),而發(fā)生的概率為
i
(1
+2
+…+n=1),則所得的期望值為:E(w)=1w1+2w2+…+nwn
Game1:E(w)=0.5(100)+0.5(0.5)=49.75Game2:E(w)=0.5(200)+0.5(100)=50Game3:E(w)=0.5(20000)+0.5(10000)=5000問題:“按所得期望值的多寡來做選擇”是不是一個適當(dāng)?shù)臎Q策準(zhǔn)則?第12頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:殘酷的慈善家賭局A賭局B獎勵概率效用美元獎勵概率效用美元10000美元0.500美元0.99015000美元0.5020000美元0.011期望貨幣值:12500期望效用:0期望貨幣值:200美元期望效用:0.01第13頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:圣彼得堡悖論假設(shè)某人面對下列兩個賭局:賭局1是100%概率得到100美元,0概率什么也得不到,也就是說他能得到100美元確定支付;賭局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美元來購買平均價值正好是100美元的商品,那么他愿意支付100美元來參加賭局2。第14頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:圣彼得堡悖論我們用“公平賭局”來描述個體要參加賭局必須支付與該賭局的期望貨幣值相同的賭局。如果在不確定條件下人們確實(shí)用期望貨幣值最大化來主導(dǎo)自己的行為,那么他們會接受任意的“公平賭局”。第15頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:圣彼得堡悖論丹尼爾·伯努利主持了下面的游戲來證明人們不是期望貨幣值最大化者。假設(shè)我們拋硬幣直到正面朝上的時候才停止游戲。每次拋擲,硬幣都有50:50的概率是正面朝上的。支付規(guī)則:如果第1次就拋擲正面朝上,支付2美元;如果第2次拋擲正面朝上,支付22美元;如果第3次拋擲正面朝上,支付23美元;以此類推。第16頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:圣彼得堡悖論由于每次拋擲之間都是相互獨(dú)立的,因此第1次拋擲正面朝上的概率是1/2,到第2次拋擲正面朝上的概率是(1/2)2,到第3次拋擲正面朝上的概率是(1/2)3,以此類推。賭局的期望貨幣值:第17頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:圣彼得堡悖論如果某個人是期望貨幣值最大化者,那么他將愿意支付無窮大的貨幣數(shù)量來參加這個賭局游戲。但是在現(xiàn)實(shí)中。人們往往不會愿意支付無窮大數(shù)量的游戲來參加一個只能以很小概率得到一大筆報(bào)酬的賭局。第18頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇公理基本概念:(1)單賭:設(shè)事件結(jié)果會有n種可能,記為可能的結(jié)果集,則記Gs為關(guān)于A的單賭集合,Gs可以定義為:第19頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇公理示例:以擲硬幣方式打賭,若幣面出現(xiàn),則贏一元;拖幣背出現(xiàn),則輸一元,則A=(1,-1),p1=p2=1/2.該賭局記為:第20頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇公理(2)合賭:
凡彩票本身又成為賭博本身的賭博稱為合賭。第21頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇公理公理:完備性:對于任何兩種簡易彩券A與B而言,決策者偏好A或偏好B,或?qū)與B無偏好差異。轉(zhuǎn)移性:若且,則連續(xù)性:若,則存在一個概率P,0<P<1,使得P(A)+(1-P)C~B.連續(xù)性公理表明,差異很大的兩個不確定結(jié)果的某種加權(quán)結(jié)果,會等同于某個確定的中間結(jié)果.第22頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的選擇公理公理:獨(dú)立性:含義:把兩個賭局分別和第三個賭局混合,對復(fù)賭的偏好排序獨(dú)立于所選擇的第三個賭局。
第23頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化在不確定環(huán)境里,個人的偏好順序是否可以用一個效用函數(shù)來表示?個人的效用函數(shù)型態(tài)如何?如何推導(dǎo)?預(yù)期效用假說是否足以合理解解釋人在不確定條件下的決策行為?第24頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化期望效用假設(shè):在面對風(fēng)險(xiǎn)時,人們會將可能支付轉(zhuǎn)換為效用,然后選擇支付帶來的期望效用最高的賭局。第25頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化定義:對于一個單賭gs=(p1a1,p2a2,….pnan),如果稱u(gs)為關(guān)于單賭gs的期望效用函數(shù),又稱VNM效用函數(shù)(馮?諾依曼—摩根斯坦效用函數(shù))第26頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三假設(shè)原有所得為10,000,所得的效用函數(shù)為
U(w)=w1/2,則U(10,000)=100。參賭后的預(yù)期效用如下:
Game1:EU(w)=0.5(10000+100)1/2+0.5(100000.5)1/2=100.248
Game2:EU(w)=0.5(10000+200)1/2+0.5(10000100)1/2=100.247
Game3:EU(w)=0.5(10000+20000)1/2+0.5(1000010000)1/2=56.603結(jié)果Game1Game2Game3正面得$100得$200得$20000反面失$0.5失$100失$10000第27頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化期望效用最大化:基數(shù)效用假設(shè)有三個對象:一根棒棒糖、一個桔子、一個蘋果序數(shù)效用賦值一:100、50、70序數(shù)效用賦值二:5、2、4面臨選擇:確定性得到蘋果和50:50的概率得到棒棒糖和桔子。第28頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化按序數(shù)效用賦值一計(jì)算:確定性事件的效用=70
賭局的期望效用=1/2×100+1/2×50=75按序數(shù)效用賦值二計(jì)算:確定性事件的效用=4
賭局的期望效用=1/2×5+1/2×2=3.5第29頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化構(gòu)建基數(shù)效用函數(shù)在風(fēng)險(xiǎn)事件或賭局中作出選擇時,首先對每個獎金賦予一個基數(shù)效用值,然后選擇期望效用值最大化的賭局。第30頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化構(gòu)建基數(shù)效用函數(shù)第31頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三不確定條件下的決策問題:期望效用最大化第32頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三效用函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度早期常用個人所得的效用函數(shù)u=u(x)的型態(tài)來斷定個人的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度。通常假定u(x)關(guān)于x是凹的,即u’(x)>0,u”(x)<0效用函數(shù)凹性的經(jīng)濟(jì)含義:表示人們對于風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度是規(guī)避型的。第33頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三數(shù)量x效用:u(x)0由于效用函數(shù)是條直線,個體收入的邊際效用保持不變。賭局的期望效用等于確定支付的效用。bea50100U(100)U(0)U(50)確定事件和賭局的期望效用U風(fēng)險(xiǎn)中性第34頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三數(shù)量X效用:u(x)0b100確定結(jié)果帶來的效用要比不確定的結(jié)果所帶來的效用水平高a0.5u(0)+0.5u(100)賭局的期望效用edU(50)50確定事件的效用風(fēng)險(xiǎn)厭惡第35頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三數(shù)量X效用:u(x)0b100由于效用函數(shù)的斜率遞增,個體收入的邊際效用也是遞增的。賭局的期望效用比確定支付的效用更高。a0.5u(0)+0.5u(100)賭局的期望效用edU(50)50確定事件的效用風(fēng)險(xiǎn)愛好第36頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三效用函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度第37頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三對所得的偏好wU(w)若邊際效用遞減,則稱之為“風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者”;如邊際效用遞增,則稱“風(fēng)險(xiǎn)愛好者”;如邊際效用為固定常數(shù),則稱為“風(fēng)險(xiǎn)中性者”。RARNRL第38頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:EU最大化下的決策原始所得為$100賭局的payoff為(w1,w2;1,2=(+20,20;0.5,0.5)。(1)若效用函數(shù)為U=m2,是否接受該賭局?(2)若效用函數(shù)為V=m1/2,是否接受該賭局?(1)U(100)=10,000;EU=0.5(100+20)2+0.5(10020)2=10,400(2)U(100)=10;EU=0.5(100+20)1/2+0.5(10020)1/2=9.95mUU=m1/210012080BA109.95mUU=m210012080BA1000010400第39頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三數(shù)量X效用:u(x)0U(100)100a20美元egU(20)8080美元的效用風(fēng)險(xiǎn)厭惡20840.2x20+0.8x100假設(shè)個體有一棟現(xiàn)值100美元的房子,且他覺得可能被燒毀。如燒毀,僅有土地值20美元。從以往經(jīng)驗(yàn)中可知,房子有20%的可能被燒毀。如果不采取任何措施,現(xiàn)在狀態(tài)的價值是高度ee’代表的效用。e’g’ee’包含的效用正好等于擁有確定的80美元的效用如果以20美元購買保險(xiǎn),則不管火災(zāi)是否發(fā)生,個體的最后收入都是80美元。確定性等值引例第40頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水假設(shè)一個賭局的支付(payoff)情境如下所示: (w1,w2,…,wn;1,2,…n)
則確定性等值(certaintyequivalent,CE)滿足下列條件: u(CE)=u(g)
換言之,確定性等值是一個完全確定的收入量,在此收入水平上所對應(yīng)的效用水平等于不確定條件下期望的效用水平。第41頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水wuu=u(w)CERPRP=E(g)–CECE:消費(fèi)者為免除不確定性所愿意接受的確定性最高金額。Rw1u(w1)w2u(w2)STE(g)p1u(w1)+p2u(w2)=TCu(E(g))RP:指一個收入額度,當(dāng)一個完全確定的收入E(g)減去該額度后所產(chǎn)生的效用水平仍等于不確定條件下期望的效用水平,即u(E(g)-P)=u(g)。第42頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水muu=u(w)CERPRP=E(g)–CE風(fēng)險(xiǎn)貼水指一個完全確定的收入E(g)轉(zhuǎn)化為兩個不確定的收入w1,w2時,消費(fèi)者由于面臨風(fēng)險(xiǎn)而付出的代價。Rw1u(w1)w2u(w2)STE(g)p1u(w1)+p2u(w2)=TCu(E(g))一個確定的收入E(g)縮小為另一個確定的收入CE,這兩個確定的收入之間的差距就是風(fēng)險(xiǎn)貼水。第43頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者的選擇假設(shè)小華的原始所得為,考慮一個公平(fair)的賭局如果輸,所得為w1如果贏,所得為w2所得期望值===原始所得。不賭時,擁有確定的所得,效用為,參賭后的預(yù)期效用為EU,因低于不賭時的效用,故不會參賭。所得期望值為w3時,小華對于是否參賭并無差異(indifferent),我們稱w3為確定性當(dāng)量(certaintyequivalent,CE)。w1w2w3wU(w)U(w2)EUABU(w1)第44頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水在不同效用函數(shù)型態(tài)下,消費(fèi)者的確定性等值(CE)及風(fēng)險(xiǎn)貼水(riskpremium,RP)將隨之而異。因此有人用RP來衡量個人之風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度:第45頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:EU最大化下的決策原始所得為$100賭局的payoff為(w1,w2;1,2=(+20,20;0.5,0.5)。(1)若效用函數(shù)為U=m2,是否接受該賭局?(2)若效用函數(shù)為V=m1/2,是否接受該賭局?(1)U(100)=10,000;EU=0.5(100+20)2+0.5(10020)2=10,400(2)U(100)=10;EU=0.5(100+20)1/2+0.5(10020)1/2=9.95
mUU=m1/210012080BA109.95mUU=m210012080BA1000010400第46頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:信息的價值小華的所得效用函數(shù)為U=11/m,其中m代表終身所得之折現(xiàn)值。如果小華成為老師,m將等于5,且概率為1;如果小華選擇當(dāng)演員,成為影星之概率為0.01,m=400,無法成為明星時的所得為m=2。如果算命先生對小華的未來命運(yùn)的預(yù)言神準(zhǔn),請問小華最高愿意支付的算命代價(以$P表示之)是多少?第47頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:信息的價值支付P元來咨詢預(yù)言成為明星(概率為0.01)選擇從影預(yù)言無法成為明星(概率為0.99)選擇任教第48頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三示例:信息的價值未咨詢之前:任教:UT=1–1/5=0.8從影:EUA=0.01(1–1/400)+0.99(1–1/2)=0.505故小華會選擇任教
假設(shè)小華愿意支付的信息費(fèi)為pEUI=0.01(1–1/(400–P))+0.99(1–1/(5–P))=0.8可求出P=0.0494。第49頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三圖解說明:U(m)=1–1/m0.8025.0494咨詢前選擇從影之預(yù)期所得為:0.01(400)+0.99(2)=5.98,EUA=0.505咨詢后之預(yù)期所得為:0.01(400)+0.99(5)=8.95,EU=0.802,CE=5.0494P=5.0494–5=0.0494400m20.8AB0.555.981U0.99750.505C8.951第50頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水示例:假定u(w)=In(w),令單賭賦予贏h和虧h各50%的概率。設(shè)消費(fèi)者原來的資產(chǎn)水平為w。求CE與風(fēng)險(xiǎn)貼水BP.解:原來的資產(chǎn)w0=E(g)為確定的收入水平,不賭不會丟失;參賭:贏的收益為w0+h;輸?shù)氖找鏋閣0-hg=(0.5×(w0+h),0.5×(w0-h))In(CE)=In(g)=1/2In(w0+h)+1/2In(w0-h)
=In[(w0+h)×(w0-h)]1/2=In(w02-h2)1/2CE=(w02-h2)1/2<w0=E(g)
RP=E(g)–CE=w0-(w02-h2)1/2>0第51頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三確定性等值與風(fēng)險(xiǎn)帖水有一種彩票,有贏或輸兩種概率。如贏,獲900元,其概率為0.2;如輸,只獲100元,其概率為0.8。如消費(fèi)者的效用函數(shù)形式為:問消費(fèi)者愿意出多少錢去買這張彩票?風(fēng)險(xiǎn)貼水BP值是多少?第52頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)風(fēng)險(xiǎn)程度和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度可以用效用曲線的曲度來反映。度量效用函數(shù)曲率的一個可能指標(biāo)是u”(w),但是它會隨著效用函數(shù)的正線性變換而改變,即存在度量不唯一的問題。為剔除這種變換的影響,我們可以運(yùn)用指標(biāo):u”(w)/u’。第53頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避函數(shù)(absoluteriskaversionfunction):相對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避函數(shù)(relativeriskaversionfunction):R(w)>0,代表風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的;R(w)<0,代表風(fēng)險(xiǎn)愛好的;R(w)=0,代表風(fēng)險(xiǎn)中立的;第54頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)第55頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)第56頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三遞增(固定、遞減)的絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避遞增絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(IARA):R’(w)>0.隨著消費(fèi)者財(cái)富的增加,他的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度會逐漸增強(qiáng),也就是說他的絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)關(guān)于財(cái)富是遞增的。固定絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(CARA):R’(w)=0,隨著消費(fèi)者財(cái)富的增加,他的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度會逐漸減弱,也就是說他的絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)關(guān)于財(cái)富是遞減的。遞減絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(DARA):R’(w)<0。隨著消費(fèi)者財(cái)富的增加,他的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度會逐漸減弱,也就是說他的絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)關(guān)于財(cái)富是遞減的。第57頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三遞增(固定、遞減)的絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避在下列效用函數(shù)中,哪些顯示出遞減的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避行為?第58頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三遞增(固定、遞減)的絕對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避第59頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)不確定條件下的預(yù)算約束:根據(jù)阿羅與迪布魯?shù)亩x,雖是同一物品,但所處狀態(tài)不同,應(yīng)分屬兩種不同的商品。同一種但在不同狀態(tài)下提供的商品稱為或然商品。我們可以像描述一個消費(fèi)者面臨兩種消費(fèi)品一樣來刻畫不同狀態(tài)下兩種不同或然品的預(yù)算線。第60頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)舉例說明:假設(shè)某人開始擁有價值35000元的資產(chǎn)可能損失其中的10000元(發(fā)生概率0.0.1)該消費(fèi)者面臨的財(cái)富的概率分布是:25000元的概率p=0.01;35000元的概率p=0.99第61頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)舉例說明:如果該消費(fèi)者決定購買10000元的保險(xiǎn),按1%費(fèi)率需交納100元的保險(xiǎn)費(fèi)保險(xiǎn)后消費(fèi)者面臨的財(cái)富的概率分布是:34900元的概率p=0.01(初始資產(chǎn)35000-損失10000元+保險(xiǎn)償付10000元-保險(xiǎn)費(fèi)100元);34900元的概率p=0.99(資產(chǎn)35000-保險(xiǎn)費(fèi)100元)第62頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)舉例說明:如果該消費(fèi)者購買的保險(xiǎn)金額為K元,按γ費(fèi)率交納γK的保險(xiǎn)費(fèi)保險(xiǎn)后消費(fèi)者面臨的財(cái)富的概率分布是:財(cái)富為25000+K-γK的概率0.01;財(cái)富為35000-γK的概率0.99第63頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三WbA(初始稟賦)wg3500025000B(選擇)25000+K-γK35000-γK或然狀態(tài)下的預(yù)算線A是沒投保時兩種或然的結(jié)果組合B是買了價值為K的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)后兩種或然結(jié)果的組合第64頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)預(yù)算約束線上每一點(diǎn)的價值(預(yù)期值)應(yīng)該相等,即:P(25000+K-γK)+(1-p)(35000-γK)=0.99×35000+0.01×25000預(yù)算線的斜率為:第65頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)不確定條件下的邊際替代率:第66頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)最優(yōu)條件的表述:“好”狀態(tài)下消費(fèi)的價格是1-γ“壞”狀態(tài)下消費(fèi)的價格是γ第67頁,講稿共75頁,2023年5月2日,星期三保險(xiǎn)如果保險(xiǎn)公司的保險(xiǎn)價是公平價,其期望利潤應(yīng)為0:期望利潤=γK-pK-(1-P)×0=0式中:γK是保險(xiǎn)公司穩(wěn)獲的保險(xiǎn)費(fèi)收入pK為在P的概率下出現(xiàn)災(zāi)禍保險(xiǎn)
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