第5章不確定性與消費者行為課件

第5章不確定性與消費者行為1Chapter1第5章不確定性與消費者行為1Chapter1本章討論的主題描述風(fēng)險風(fēng)險偏好降低風(fēng)險行為經(jīng)濟學(xué)2Chapter1本章討論的主題描述風(fēng)險2Chapter15.1描述風(fēng)險為了計量風(fēng)險，我們必須知道: 1) 所有可能的結(jié)果 2) 每一種結(jié)果發(fā)生的可能性3Chapter15.1描述風(fēng)險為了計量風(fēng)險，我們必須知道:3Chapte5.1描述風(fēng)險概率（Probability）概率是指每一種結(jié)果發(fā)生的可能性。概率的大小依賴于不確定事件本身的性質(zhì)和人們的主觀判斷。概率的一個較為客觀的衡量來源于以往同類事件發(fā)生的可能性。4Chapter15.1描述風(fēng)險概率（Probability）4Chapt5.1描述風(fēng)險若無經(jīng)驗可循，概率的形成取決于主觀性的判斷，即依據(jù)直覺進行判斷。這種直覺可以是基于一個人的判斷力或經(jīng)驗。不同的信息或者對于同一信息的不同處理能力使得不同個體形成的主觀性概率有所區(qū)別。5Chapter15.1描述風(fēng)險若無經(jīng)驗可循，概率的形成取決于主觀性的判斷5.1描述風(fēng)險期望值（ExpectedValue）期望值是對不確定事件的所有可能性結(jié)果的一個加權(quán)平均。權(quán)數(shù)是每一種可能性結(jié)果發(fā)生的概率。期望值衡量的是總體趨勢，即平均結(jié)果。6Chapter15.1描述風(fēng)險期望值（ExpectedValue）6C5.1描述風(fēng)險例如投資海底石油開采項目:有兩種可能結(jié)果：成功–股價從30美元升至40美元失敗–股價從30美元跌至20美元7Chapter15.1描述風(fēng)險例如7Chapter15.1描述風(fēng)險客觀性概率：100次開采，有25次成功，75次失敗。用Pr表示概率，那么，Pr（成功）=1/4；Pr（失?。?3/4；8Chapter15.1描述風(fēng)險客觀性概率：100次開采，有25次成功，75.1描述風(fēng)險股價的期望值=Pr(成功)?(40美元/股)+Pr(失敗)?(20美元/股)=1/4?40+3/4?20=25美元/股9Chapter15.1描述風(fēng)險股價的期望值9Chapter15.1描述風(fēng)險假設(shè)Pr1，Pr2……Prn分別表示每一種可能性結(jié)果的概率，而X1，X2……Xn分別代表每一種可能性結(jié)果的值，那么，期望值的公式為：10Chapter15.1描述風(fēng)險假設(shè)Pr1，Pr2……Prn分別表示每一種5.1描述風(fēng)險可變性定義：不確定情形下各種可能結(jié)果彼此差異的程度。例子：假設(shè)你面臨著兩份推銷員兼職工作的選擇，第一份工作是傭金制，收入取決于銷售業(yè)績；第二份是固定薪水制。這兩份工作的期望值是一樣的，你該如何選擇？11Chapter15.1描述風(fēng)險可變性11Chapter1推銷員工作的收入工作1:

傭金制 0.5 2000 0.5 1000 1500工作2:固定薪水制 0.99 1510 0.01 510 1500

收入的

概率 收入($) 概率 收入($) 期望值 結(jié)果1 結(jié)果25.1描述風(fēng)險12Chapter1推銷員工作的收入工作1:傭工作1的期望值工作2的期望值5.1描述風(fēng)險13Chapter1工作1的期望值工作2的期望值5.1描述風(fēng)險13Chapt這兩份工作的期望值雖然一樣，但是波動程度不同。波動程度越大，也就意味著風(fēng)險越大。離差（Deviation）離差是用于度量實際值與期望值之間的差，顯示風(fēng)險程度的大小。5.1描述風(fēng)險14Chapter1這兩份工作的期望值雖然一樣，但是波動程度不同。波動程度越大，與期望收入之間的離差工作1 2,000 500 1,000 -500工作2 1,510 10 510 -900 結(jié)果1 離差 結(jié)果2 離差5.1描述風(fēng)險15Chapter1與期望收入之間的離差工作1 2,005.1描述風(fēng)險工作1的平均離差：平均離差=0.5?(500)+0.5?(-500)=0美元工作2的平均離差：平均離差=0.99?(10)+0.01?(-990)=0美元因此，離差本身并不能提供對可變性的一個度量。16Chapter15.1描述風(fēng)險工作1的平均離差：16Chapter1標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）衡量的是每一個結(jié)果與期望值之間的離差的平方的平均值（即方差）的平方根。5.1描述風(fēng)險17Chapter1標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）衡量的是每一個5.1描述風(fēng)險方差的公式:方差=Pr1?[X1-E(x)]2+Pr2?[X2-E(x)]218Chapter15.1描述風(fēng)險方差的公式:18Chapter1計算方差工作1 2,000 250,000 1,000 250,000 250,000500.00工作2 1,510100 510 980,1009,90099.50

結(jié)果1

離差的平方結(jié)果2 離差的平方

方差 標(biāo)準(zhǔn)差5.1描述風(fēng)險19Chapter1計算方差5.1描述風(fēng)險兩份工作的標(biāo)準(zhǔn)差計算：*標(biāo)準(zhǔn)差越大，意味著風(fēng)險也越大。20Chapter15.1描述風(fēng)險兩份工作的標(biāo)準(zhǔn)差計算：*標(biāo)準(zhǔn)差越大，意味著5.1描述風(fēng)險方差的概念同樣適用于存在多種可能性結(jié)果的場合。例如，工作1的可能性收入為1000，1100，1200，1300……2000，每一種可能性結(jié)果的概率同為1/11。工作2的可能性收入為1300，1400，1500，1600，1700，每一種可能性結(jié)果的概率同為1/5。21Chapter15.1描述風(fēng)險方差的概念同樣適用于存在多種可能性結(jié)果的場兩種工作收入的概率分布收入0.1$1000$1500$20000.2工作1工作2工作1的收入分布的離散程度較高：標(biāo)準(zhǔn)差也大，風(fēng)險也更大。概率22Chapter1兩種工作收入的概率分布收入0.1$1005.1描述風(fēng)險不等概率收入分布的情況工作1:分散程度更高，風(fēng)險也越大收入呈凸?fàn)罘植?獲得中間收入的可能性大，而獲得兩端收入的可能性小。23Chapter15.1描述風(fēng)險不等概率收入分布的情況23Chapter不同概率分布的情形工作1工作2與工作2相比，工作1的收入分布較離散，標(biāo)準(zhǔn)差也更大。收入0.1$1000$1500$20000.2概率24Chapter1不同概率分布的情形工作1工作2與工作2相比，5.1描述風(fēng)險決策（Decisionmaking）在上個例子中，一個風(fēng)險回避者將選擇工作2：因為兩份工作的期望值相同，但工作1的風(fēng)險較高。假設(shè)另一種情形：工作1的每一種結(jié)果下的收入都增加100美元，期望值變?yōu)?600。該如何選擇？25Chapter15.1描述風(fēng)險決策（Decisionmaking）25收入調(diào)整后的方差

工作1 2,100 250,000 1,100 250,000 1,600 500工作2 1510 100 510 980,100 1,500 99.50

結(jié)果1

離差的平方結(jié)果2 離差的平方 期望 標(biāo)準(zhǔn)差26Chapter1收入調(diào)整后的方差工作1 2,1005.1描述風(fēng)險工作1:收入期望值為1,600美元，標(biāo)準(zhǔn)差為500美元。工作2:收入期望值為1,500美元，標(biāo)準(zhǔn)差為99.50美元。如何選擇?這取決于個人的偏好。更確切地說，取決于人們對待風(fēng)險的態(tài)度。27Chapter15.1描述風(fēng)險工作1:收入期望值為1,600美元，標(biāo)準(zhǔn)5.2風(fēng)險偏好對不同風(fēng)險的選擇假設(shè)消費單一商品消費者知道所有的概率分布以效用來衡量有關(guān)的結(jié)果效用函數(shù)是既定的28Chapter15.2風(fēng)險偏好對不同風(fēng)險的選擇28Chapter15.2風(fēng)險偏好某人現(xiàn)在的收入是15000美元，效用為13?，F(xiàn)在，她考慮從事一項新的、有風(fēng)險的工作。從事這項新的工作，她的收入達到30000美元的概率是0.5，而收入降低到10000美元的概率也為0.5。她必須通過計算她的期望收入（或期望效用）來評價新的工作。例子29Chapter15.2風(fēng)險偏好某人現(xiàn)在的收入是15000美元，效用為13收入效用E1010152013.514161801630ABCD5.2風(fēng)險偏好30Chapter1收入效用E1010152013.514161801630AB5.2風(fēng)險偏好期望效用（expectedutility）是與各種可能收入相對應(yīng)的效用的加權(quán)平均，其權(quán)數(shù)為獲得各種可能收入的概率。新工作的期望效用為：E(u)=(1/2)u($10,000)+(1/2)u($30,000) =0.5(10)+0.5(18) =1431Chapter15.2風(fēng)險偏好期望效用（expectedutility5.2風(fēng)險偏好新工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用E(u)為14，但新工作有風(fēng)險。現(xiàn)有工作的確定收入為15000美元，確定的效用為13，沒有風(fēng)險。如果消費者希望增加其預(yù)期效用，就會選擇新工作。32Chapter15.2風(fēng)險偏好新工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用5.2風(fēng)險偏好不同的風(fēng)險偏好人們對風(fēng)險的偏好可分為三種類型：風(fēng)險規(guī)避型（riskaverse）風(fēng)險中性型（riskneutral）風(fēng)險愛好型（riskloving）33Chapter15.2風(fēng)險偏好不同的風(fēng)險偏好33Chapter15.2風(fēng)險偏好34Chapter15.2風(fēng)險偏好34Chapter15.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避者（RiskAverse）:風(fēng)險規(guī)避者是指那些在期望收入相同的工作中，更愿意選擇確定性收入的工作的人。如果一個人是風(fēng)險規(guī)避者，其收入的邊際效用往往遞減。人們通過購買保險的方式來規(guī)避風(fēng)險。35Chapter15.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避者（RiskAverse）:5.2風(fēng)險偏好例如，某女士現(xiàn)在擁有一份確定收入為20000美元，其確定的效用為16。她也可以選擇一份有0.5概率為30000美元、0.5概率為10000美元的收入的工作。該工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用為E(u)=(0.5)(10)+(0.5)(18)=14風(fēng)險規(guī)避者36Chapter15.2風(fēng)險偏好例如，風(fēng)險規(guī)避者36Chapter15.2風(fēng)險偏好因此，兩份工作的預(yù)期收入是相同的，但是，現(xiàn)有的確定收入給她帶來的效用是16，而新的、有風(fēng)險的預(yù)期收入給她帶來的效用是14，所以，她會選擇前者，即確定收入的工作。所以，該消費者是風(fēng)險規(guī)避者。風(fēng)險規(guī)避者37Chapter15.2風(fēng)險偏好因此，兩份工作的預(yù)期收入是相同的，但是，現(xiàn)收入效用該消費者是風(fēng)險規(guī)避型的，因為她寧可選擇一份確定收入為20000美元的工作，而不選擇另一份有0.5可能為10000美元，0.5可能為30000美元的工作。。E101015201314161801630ABCD風(fēng)險規(guī)避者5.2風(fēng)險偏好38Chapter1收入效用該消費者是風(fēng)險規(guī)避型的，因為E101015201315.2風(fēng)險偏好如果一個人對于具有同一期望收入的不確定性工作與確定性工作的偏好相同時，那么，他就是風(fēng)險中性者（riskneutral）。風(fēng)險中性者39Chapter15.2風(fēng)險偏好如果一個人對于具有同一期望收入的不確定性工收入1020效用0306AEC1218該消費者是風(fēng)險中性的，她對于期望收入相等的確定收入工作與不確定收入工作之間沒有特別的偏好。5.2風(fēng)險偏好風(fēng)險中性者40Chapter1收入1020效用0306AEC1218該消費者是風(fēng)險中性的，5.2風(fēng)險偏好如果消費者在期望收入相同的確定性工作與不確定性工作中選擇了后者，那么，該消費者就是風(fēng)險偏好者（riskloving）。例如：賭博、一些犯罪活動風(fēng)險偏好者41Chapter15.2風(fēng)險偏好如果消費者在期望收入相同的確定性工作與不確收入效用03102030AEC818該消費者寧可去接受有風(fēng)險的工作，而不選擇確定收入的工作，因此，她是風(fēng)險偏好型的。5.2風(fēng)險偏好風(fēng)險偏好者42Chapter1收入效用03102030AEC818該消費者寧可去接受有風(fēng)險5.2風(fēng)險偏好也叫風(fēng)險貼水（riskpremium）是指風(fēng)險規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險而愿意付出的代價，它是能夠給一個人帶來相同效用的風(fēng)險性工作與確定性工作之間的收入差額。風(fēng)險溢價43Chapter15.2風(fēng)險偏好也叫風(fēng)險貼水（riskpremium）是5.2風(fēng)險偏好例如一個消費者有一份有0.5可能為30000美元，有0.5可能為10000美元的工作（預(yù)期收入為20000美元）。這種預(yù)期收入產(chǎn)生的預(yù)期效用為:E(u)=0.5(18)+0.5(10)=14風(fēng)險貼水44Chapter15.2風(fēng)險偏好例如風(fēng)險貼水44Chapter1收入效用01016由于確定性收入為16與期望值為20的不確定收入所產(chǎn)生的效用均為14，因此，4就是風(fēng)險溢價。101830402014ACEG20F風(fēng)險溢價5.2風(fēng)險偏好45Chapter1收入效用01016由于確定性收入為16與期望值10183045.2風(fēng)險偏好預(yù)期收入的波動程度越大，風(fēng)險溢價也就越高。例如:有一份工作，獲得40000美元收入（效用為20）的可能性為0.5，收入為0（效用為0）的可能性為0.5。46Chapter15.2風(fēng)險偏好預(yù)期收入的波動程度越大，風(fēng)險溢價也就越高。5.2風(fēng)險偏好在此例中，預(yù)期收入仍為20000美元，但預(yù)期效用下降至10。預(yù)期效用=0.5u($0)+.5u($40,000) =0+.5(20)=1047Chapter15.2風(fēng)險偏好在此例中，47Chapter15.2風(fēng)險偏好在此例中，預(yù)期收入為20000美元的不確定性工作所帶來的預(yù)期效用僅為10。事實上，確定性收入為10000美元時，其效用也為10。因此，在此例中，風(fēng)險貼水為10000美元（即預(yù)期收入20000美元減去確定性收入10000美元）。48Chapter15.2風(fēng)險偏好在此例中，預(yù)期收入為20000美元的不確定5.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避與無差異曲線收入的標(biāo)準(zhǔn)差期望收入U1高度風(fēng)險規(guī)避者U2U3U1U2U3期望收入收入的標(biāo)準(zhǔn)差輕微風(fēng)險規(guī)避者49Chapter15.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避與無差異曲線收入的標(biāo)準(zhǔn)差期望U1高5.3降低風(fēng)險消費降低風(fēng)險的措施主要有三種: 1)多樣化 2)購買保險 3)獲取更多的信息50Chapter15.3降低風(fēng)險消費降低風(fēng)險的措施主要有三種:50Chap5.3降低風(fēng)險多樣化假設(shè)一個廠商可以選擇只銷售空調(diào)、或加熱器，或者兩者兼而有之。假設(shè)熱天與冷天的概率均為0.5。廠商通過多樣化經(jīng)營可以減少風(fēng)險。51Chapter15.3降低風(fēng)險多樣化51Chapter15.3降低風(fēng)險銷售空調(diào) 30,000 12,000銷售加熱器 12,000 30,000*熱天或冷天的概率均為0.5 熱天 冷天

銷售空調(diào)或加熱氣的收入52Chapter15.3降低風(fēng)險銷售空調(diào) 30,000 12,000 熱5.3降低風(fēng)險如果廠商只銷售空調(diào)，或只銷售加熱氣，那么，收入或為30000美元，或為12000美元。預(yù)期收入為:1/2($12,000)+1/2($30,000)=$21,000多樣化53Chapter15.3降低風(fēng)險如果廠商只銷售空調(diào)，或只銷售加熱氣，那么，5.3降低風(fēng)險假如廠商分別將一半的時間用于銷售空調(diào)，另一半時間銷售加熱器：如果天氣炎熱，空調(diào)的銷售收入為15000，加熱器的銷售收入為6000，預(yù)期收入為21000。如果天氣較冷，空調(diào)的銷售收入為6000，加熱器的銷售收入為15000，預(yù)期收入為21000。因此，通過多樣化經(jīng)營，天氣無論炎熱或較冷，廠商均可獲得21000的預(yù)期收入（固定收入），沒有風(fēng)險。多樣化54Chapter15.3降低風(fēng)險假如廠商分別將一半的時間用于銷售空調(diào)，另一5.3降低風(fēng)險在上例中，加熱器與空調(diào)是完全負相關(guān)的，廠商通過多樣化經(jīng)營可以消除風(fēng)險。在通常的情況下，通過將投資分散在一些相關(guān)性較小的事件上，可以較大程度地消除一部分風(fēng)險。證券市場多樣化投資組合：如共同基金根據(jù)馬克威茨資產(chǎn)組合理論，一組證券如果不是完全正相關(guān)，即可以通過分散投資使收益率不變而方差（風(fēng)險）減少，理論上講非系統(tǒng)性風(fēng)險可以降到零。所謂不要把雞蛋放在一個籃子里。買一些股票，再買一些基金，期貨做一點儲蓄，這樣分散風(fēng)險。不至于一次輸光。多樣化55Chapter15.3降低風(fēng)險在上例中，加熱器與空調(diào)是完全負相關(guān)的，廠商5.3降低風(fēng)險風(fēng)險規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險愿意付出一定的代價。如果保險的價格正好等于期望損失，風(fēng)險規(guī)避者將會購買足夠的保險，以使他們?nèi)魏慰赡艿膿p失得到全額的補償。保險56Chapter15.3降低風(fēng)險風(fēng)險規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險愿意付出一定的代價。投保的決策不投保 $40,000 $50,000 $49,000 $9,055投保 49,000 49,000 49,000 0 被盜 安全 預(yù)期 (Pr=0.1) (Pr=0.9) 財富 標(biāo)準(zhǔn)差57Chapter1投保的決策不投保 $40,005.3降低風(fēng)險保險的購買使得無論有無風(fēng)險損失，投保人的收入總是固定的。因為保險的支出等于期望損失，因此，固定收入總是等于風(fēng)險存在時的期望收入。對于一個風(fēng)險規(guī)避者而言，確定收入給他帶來的效用要高于有風(fēng)險的不確定收入帶來的效用。保險58Chapter15.3降低風(fēng)險保險的購買使得無論有無風(fēng)險損失，投保人的收5.3降低風(fēng)險大數(shù)定律（thelawoflargenumber）是指盡管孤立的事件是偶發(fā)性的，或者大部分是不可預(yù)測的，但是，許多相似事件的平均結(jié)果是可預(yù)計的。大數(shù)定律59Chapter15.3降低風(fēng)險大數(shù)定律（thelawoflarge5.3降低風(fēng)險假設(shè):某人家中被盜的可能性是10%，損失為10000美元。預(yù)期損失=0.10x$10,000=$1,000假定有100人面臨同樣的境況保險公司的收支/公平保險60Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè):保險公司的收支/公平保險60Chap5.3降低風(fēng)險每人交納1000美元的保費，100人就匯集了100000美元的保險基金，用于補償損失。保險公司估計，這100個人的期望損失總計約為100000美元，有了上述的保險基金，保險公司就不必?zé)o法賠付損失了。保費收入=期望支出，即為公平保險，現(xiàn)在往往是保費收入>期望支出。保險公司的收支/公平保險61Chapter15.3降低風(fēng)險每人交納1000美元的保費，100人就匯集5.3降低風(fēng)險完全信息的價值（ValueofCompleteInformation）完全信息的價值是信息完全時進行選擇的期望收益與信息不完全時進行選擇的期望收益的差額。信息的價值62Chapter15.3降低風(fēng)險完全信息的價值（ValueofComp5.3降低風(fēng)險假設(shè)商場經(jīng)理要決定訂多少套的秋季服裝:如果訂100套，則進價為180美元/套如果訂50套，則進價為200美元/套每套的售價是300美元如果衣服沒有賣出，可以一半的價格退貨。售出100套衣服的概率為0.5，售出50套衣服的概率也是0.5。信息的價值63Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè)商場經(jīng)理要決定訂多少套的秋季服裝:信息

1.訂50套 5,000 5,000 5,0002.訂100套 1,500 12,000 6,750

售出50套 售出100套期望收益

64Chapter11.訂50套 5,000 5,000 5,000 5.3降低風(fēng)險如果沒有完全的信息:風(fēng)險中性者會訂100套服裝風(fēng)險規(guī)避者會訂50套服裝65Chapter15.3降低風(fēng)險如果沒有完全的信息:65Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè)信息完全，那么，訂貨數(shù)必須與銷售量相同。有兩種結(jié)果：訂50套售出50套，或者訂100套售出100套。這兩種結(jié)果的概率均為0.5。如果信息完全，作出正確的選擇，那么，預(yù)期收益為8,500.8,500=0.5(5,000)+0.5(12,000)如果信息不完全，訂100套的預(yù)期收益為6,750。因此，完全信息的價值就是1750（8500-6750）。66Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè)信息完全，那么，訂貨數(shù)必須與銷售量相同5.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者需求理論基礎(chǔ)假設(shè)：1、消費者對于各類商品具有確切的偏好；2、消費者面臨確切的預(yù)算約束；3、給定其偏好及預(yù)算約束，消費者購買效用最大化的商品組合?，F(xiàn)實：偏好、收入未必確切，選擇未必效用最大化。67Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者需求理論基礎(chǔ)假設(shè)：67Chapte5.5行為經(jīng)濟學(xué)行為經(jīng)濟學(xué)：它將行為分析理論與經(jīng)濟運行規(guī)律、心理學(xué)與經(jīng)濟科學(xué)有機結(jié)合起來，以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)今經(jīng)濟學(xué)模型中的錯誤或遺漏，進而修正主流經(jīng)濟學(xué)關(guān)于人的理性、自利、完全信息、效用最大化及偏好一致基本假設(shè)的不足。68Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)行為經(jīng)濟學(xué)：它將行為分析理論與經(jīng)濟運行規(guī)5.5行為經(jīng)濟學(xué)2002年是個標(biāo)志。心理學(xué)家DanielKahneman（下稱卡勒曼）和經(jīng)濟學(xué)家VernonL.Smith分享了該年的瑞典中央銀行紀(jì)念阿芙萊諾貝爾經(jīng)濟科學(xué)獎。這是該獎第一次頒給心理學(xué)家，也是第二次頒給沒受過正兒八經(jīng)經(jīng)濟學(xué)訓(xùn)練的學(xué)者。（上一次給了數(shù)學(xué)家納什了，參見電影“美麗的心靈”）DanielKahneman從得獎那天開始，行為學(xué)（Behavioralscience）正式走入大眾視野里。多年來被經(jīng)濟學(xué)家們諷刺挖苦嘲笑的行為學(xué)及相關(guān)的心理學(xué)研究也結(jié)合經(jīng)濟學(xué)的內(nèi)容，搖身一變成為行為經(jīng)濟學(xué)，并逐漸在世界上最好的經(jīng)濟系（比如哈佛的經(jīng)濟系）成為博士項目的基礎(chǔ)課程之一（以前就是宏微觀經(jīng)濟學(xué)加計量經(jīng)濟學(xué)）。五年過去了，行為經(jīng)濟學(xué)（含相關(guān)方法的實驗經(jīng)濟學(xué)）進一步發(fā)展成為經(jīng)濟學(xué)的一個重要分支，其研究成果直接輻射到各商業(yè)分支功能如金融，營銷和會計等方面的研究。

69Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)2002年是個標(biāo)志。心理學(xué)家Daniel說到行為經(jīng)濟學(xué)，不能不提兩個人，一個是上面提到的卡勒曼（DanielKahneman），還有一個是他的老鄉(xiāng)親（都是猶太人）阿莫斯（AmosTversky）?？ɡ章桶⒛故抢闲Ｓ眩ㄏ２畞泶髮W(xué)的本科）和老戰(zhàn)友（據(jù)說兩人一起加入以色列國防軍扛過槍），兩人最后都在斯坦福大學(xué)的心理學(xué)系教書，又成為老同事。阿莫斯和卡勒曼兩人合作了幾十年，發(fā)了多篇文章，包括讓卡勒曼得獎的那篇（1979年的Econometrica)。但為什么阿莫斯沒得獎呢？阿莫斯沒得獎主要是他于1996年就去世了，比一比熬到80歲總算得獎的高斯（就是張五常言必稱的哪位，現(xiàn)在還活著，快一百歲了）和84歲得到通知才走人的維克瑞（獎都沒領(lǐng)就去世了），真是天嫉英才呀。70Chapter1說到行為經(jīng)濟學(xué)，不能不提兩個人，一個是上面提到的卡勒曼（Da前景理論（ProspectTheory），是卡尼曼（Kahneman）和特韋斯基（Tversky）在1979年提出的。所有關(guān)于行為經(jīng)濟學(xué)的著作，都繞不開這個理論。71Chapter1前景理論（ProspectTheory），是卡尼曼（Kah在《賭客信條》一書中，作者孫惟微將前景理論歸納為5句話：1、“二鳥在林，不如一鳥在手”，在確定的收益和“賭一把”之間，多數(shù)人會選擇確定的好處。所謂“見好就收，落袋為安。稱之為“確定效應(yīng)”。2、在確定的損失和“賭一把”之間，做一個抉擇，多數(shù)人會選擇“賭一把”。稱之為“反射效應(yīng)”。3、白撿的100元所帶來的快樂，難以抵消丟失100元所帶來的痛苦。稱之為“損失厭惡”。4、很多人都買過彩票，雖然贏錢可能微乎其微，你的錢99.99%的可能支持福利事業(yè)和體育事業(yè)了，可還是有人心存僥幸搏小概率事件。稱之為“迷戀小概率事件”。5、多數(shù)人對得失的判斷往往根據(jù)參照點決定，舉例來說，在“其他人一年掙6萬元你年收入7萬元”和“其他人年收入為9萬元你一年收入8萬”的選擇題中，大部分人會選擇前者。稱之為“參照依賴”。72Chapter1在《賭客信條》一書中，作者孫惟微將前景理論歸納為5句話：725.5行為經(jīng)濟學(xué)更復(fù)雜的偏好假設(shè)你面對這樣一個選擇：在商品和服務(wù)價格相同的情況下，你有兩種選擇：A.其他同事一年掙6萬元的情況下，你的年收入7萬元。B.其他同事年收入為9萬元的情況下，你一年有8萬元進賬。你會如何抉擇呢？73Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)更復(fù)雜的偏好73Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者行為的標(biāo)準(zhǔn)模型假定消費者賦予他們所購買的商品和服務(wù)的價值是唯一的，因此，傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)選擇B；而心理學(xué)家發(fā)現(xiàn)人們感受到的價值取決于環(huán)境，參考點對于人們的決策具有重要影響。現(xiàn)實情況：卡尼曼的這調(diào)查結(jié)果出人意料：大部分人選擇了A。74Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者行為的標(biāo)準(zhǔn)模型假定消費者賦予他們所5.5行為經(jīng)濟學(xué)事實上，我們拼命賺錢的動力，多是來自同儕間的嫉妒和攀比。我們對得與失的判斷，是來自比較。嫉妒總是來自自我與別人的比較，美國作家門肯早有妙論：“只要比你小姨子的丈夫（連襟）一年多賺1000塊，你就算是有錢人了?！?5Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)事實上，我們拼命賺錢的動力，多是來自同儕5.5行為經(jīng)濟學(xué)卡勒曼在UBC的時候，和SFU的Jack還有Chicago的RichardThaler（后面要介紹的，乃三號人物），找了幾十個加拿大的大學(xué)生（UBC和SFU的）做實驗。他們用咖啡杯子（mugs)和巧克力看人們對咖啡杯子(或巧克力）的出價是否跟他們擁有這個咖啡杯子有關(guān)。當(dāng)控制住低買高賣的因素后，他們發(fā)現(xiàn)，如果有此杯在手，你對杯子的價值評估的確高一些。稟賦效應(yīng)：對于某樣?xùn)|西，人們在擁有它時常常比沒有時跟看重它。76Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)卡勒曼在UBC的時候，和SFU的Jac5.5行為經(jīng)濟學(xué)Endowmenteffect就是這回事，您如果一開始手里拿的是錢，那么你買別人的東西時，別人的東西在你眼里就是破銅爛鐵；如果您一開始手里拿的是貨想換別人的錢，那貨在您自己眼里就不是破銅爛鐵（哪怕它是），而是珍貴的好寶貝。當(dāng)然，人們總是想低買高賣，不過當(dāng)這個因素排除后，這種效果仍然存在，按俺們老祖宗的話說，這就是鄙帚自珍四個大字。77Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)Endowmenteffect就是這回5.5行為經(jīng)濟學(xué)當(dāng)我們做有關(guān)收益和有關(guān)損失的決策時表現(xiàn)出的不對稱性。對此，就連傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)的堅定捍衛(wèi)者保羅·薩繆爾森，也不得不承認：“增加100元收入所帶來的效用，小于失去100元所帶來的效用?！睋p失厭惡：大多數(shù)人對損失和獲得的敏感程度不對稱，面對損失的痛苦感要大大超過面對獲得的快樂感。78Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)當(dāng)我們做有關(guān)收益和有關(guān)損失的決策時表現(xiàn)出5.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者對公平的理解也會影響其行為。最后通牒博弈反映了這一推測。（書上例子）79Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者對公平的理解也會影響其行為。79C5.5行為經(jīng)濟學(xué)簡單法制和決策中的偏差經(jīng)濟決策經(jīng)常較為復(fù)雜，我們常常訴諸于簡單法則來做出決策。錨定效應(yīng)：一些建議的信息片段對你的最終決策可能具有的效應(yīng)。決策過程中較為普遍的是忽略看起來不太重要的信息片段。80Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)簡單法制和決策中的偏差80Chapter5.5行為經(jīng)濟學(xué)概率和不確定性不確定性情形下，決策的一個重點是計算期望效用，這需要清楚每個結(jié)果的效用及其發(fā)生的概率。人們有時傾向于偏信所謂的“小數(shù)定律”：當(dāng)他們從過去的經(jīng)驗中獲得的有關(guān)給定事件的信息相對較少時，他們往往會夸大這些特定事件的會發(fā)生的概率。這在很多時候（如證券市場）容易產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”（投資者在聽到其他人的成功經(jīng)歷之后紛紛涌向股票市場）。81Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)概率和不確定性81Chapter1本章小結(jié)面對未來的不確定性，消費者和管理者經(jīng)常要進行決策。消費者和投資者關(guān)心不確定結(jié)果的期望值與波動程度。在進行不確定選擇時，消費者追求期望效用最大化，它是各種可能結(jié)果帶來的效用的加權(quán)平均，權(quán)數(shù)為各種結(jié)果發(fā)生的概率。82Chapter1本章小結(jié)面對未來的不確定性，消費者和管理者經(jīng)常要進行決策。8本章小結(jié)人們對風(fēng)險的偏好類型有三種：風(fēng)險規(guī)避型、風(fēng)險中性型和風(fēng)險愛好型。風(fēng)險規(guī)避者為避免風(fēng)險而愿意付出的最大的代價稱為風(fēng)險貼水。通過多樣化、購買保險以及獲得更多信息的方式可以降低風(fēng)險。83Chapter1本章小結(jié)人們對風(fēng)險的偏好類型有三種：風(fēng)險規(guī)避型、風(fēng)險中性型和第5章結(jié)束不確定條件下的選擇作業(yè)：練習(xí)題3、584Chapter1第5章結(jié)束不確定條件下的選擇84Chapter1第5章不確定性與消費者行為85Chapter1第5章不確定性與消費者行為1Chapter1本章討論的主題描述風(fēng)險風(fēng)險偏好降低風(fēng)險行為經(jīng)濟學(xué)86Chapter1本章討論的主題描述風(fēng)險2Chapter15.1描述風(fēng)險為了計量風(fēng)險，我們必須知道: 1) 所有可能的結(jié)果 2) 每一種結(jié)果發(fā)生的可能性87Chapter15.1描述風(fēng)險為了計量風(fēng)險，我們必須知道:3Chapte5.1描述風(fēng)險概率（Probability）概率是指每一種結(jié)果發(fā)生的可能性。概率的大小依賴于不確定事件本身的性質(zhì)和人們的主觀判斷。概率的一個較為客觀的衡量來源于以往同類事件發(fā)生的可能性。88Chapter15.1描述風(fēng)險概率（Probability）4Chapt5.1描述風(fēng)險若無經(jīng)驗可循，概率的形成取決于主觀性的判斷，即依據(jù)直覺進行判斷。這種直覺可以是基于一個人的判斷力或經(jīng)驗。不同的信息或者對于同一信息的不同處理能力使得不同個體形成的主觀性概率有所區(qū)別。89Chapter15.1描述風(fēng)險若無經(jīng)驗可循，概率的形成取決于主觀性的判斷5.1描述風(fēng)險期望值（ExpectedValue）期望值是對不確定事件的所有可能性結(jié)果的一個加權(quán)平均。權(quán)數(shù)是每一種可能性結(jié)果發(fā)生的概率。期望值衡量的是總體趨勢，即平均結(jié)果。90Chapter15.1描述風(fēng)險期望值（ExpectedValue）6C5.1描述風(fēng)險例如投資海底石油開采項目:有兩種可能結(jié)果：成功–股價從30美元升至40美元失敗–股價從30美元跌至20美元91Chapter15.1描述風(fēng)險例如7Chapter15.1描述風(fēng)險客觀性概率：100次開采，有25次成功，75次失敗。用Pr表示概率，那么，Pr（成功）=1/4；Pr（失?。?3/4；92Chapter15.1描述風(fēng)險客觀性概率：100次開采，有25次成功，75.1描述風(fēng)險股價的期望值=Pr(成功)?(40美元/股)+Pr(失敗)?(20美元/股)=1/4?40+3/4?20=25美元/股93Chapter15.1描述風(fēng)險股價的期望值9Chapter15.1描述風(fēng)險假設(shè)Pr1，Pr2……Prn分別表示每一種可能性結(jié)果的概率，而X1，X2……Xn分別代表每一種可能性結(jié)果的值，那么，期望值的公式為：94Chapter15.1描述風(fēng)險假設(shè)Pr1，Pr2……Prn分別表示每一種5.1描述風(fēng)險可變性定義：不確定情形下各種可能結(jié)果彼此差異的程度。例子：假設(shè)你面臨著兩份推銷員兼職工作的選擇，第一份工作是傭金制，收入取決于銷售業(yè)績；第二份是固定薪水制。這兩份工作的期望值是一樣的，你該如何選擇？95Chapter15.1描述風(fēng)險可變性11Chapter1推銷員工作的收入工作1:

傭金制 0.5 2000 0.5 1000 1500工作2:固定薪水制 0.99 1510 0.01 510 1500

收入的

概率 收入($) 概率 收入($) 期望值 結(jié)果1 結(jié)果25.1描述風(fēng)險96Chapter1推銷員工作的收入工作1:傭工作1的期望值工作2的期望值5.1描述風(fēng)險97Chapter1工作1的期望值工作2的期望值5.1描述風(fēng)險13Chapt這兩份工作的期望值雖然一樣，但是波動程度不同。波動程度越大，也就意味著風(fēng)險越大。離差（Deviation）離差是用于度量實際值與期望值之間的差，顯示風(fēng)險程度的大小。5.1描述風(fēng)險98Chapter1這兩份工作的期望值雖然一樣，但是波動程度不同。波動程度越大，與期望收入之間的離差工作1 2,000 500 1,000 -500工作2 1,510 10 510 -900 結(jié)果1 離差 結(jié)果2 離差5.1描述風(fēng)險99Chapter1與期望收入之間的離差工作1 2,005.1描述風(fēng)險工作1的平均離差：平均離差=0.5?(500)+0.5?(-500)=0美元工作2的平均離差：平均離差=0.99?(10)+0.01?(-990)=0美元因此，離差本身并不能提供對可變性的一個度量。100Chapter15.1描述風(fēng)險工作1的平均離差：16Chapter1標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）衡量的是每一個結(jié)果與期望值之間的離差的平方的平均值（即方差）的平方根。5.1描述風(fēng)險101Chapter1標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）衡量的是每一個5.1描述風(fēng)險方差的公式:方差=Pr1?[X1-E(x)]2+Pr2?[X2-E(x)]2102Chapter15.1描述風(fēng)險方差的公式:18Chapter1計算方差工作1 2,000 250,000 1,000 250,000 250,000500.00工作2 1,510100 510 980,1009,90099.50

結(jié)果1

離差的平方結(jié)果2 離差的平方

方差 標(biāo)準(zhǔn)差5.1描述風(fēng)險103Chapter1計算方差5.1描述風(fēng)險兩份工作的標(biāo)準(zhǔn)差計算：*標(biāo)準(zhǔn)差越大，意味著風(fēng)險也越大。104Chapter15.1描述風(fēng)險兩份工作的標(biāo)準(zhǔn)差計算：*標(biāo)準(zhǔn)差越大，意味著5.1描述風(fēng)險方差的概念同樣適用于存在多種可能性結(jié)果的場合。例如，工作1的可能性收入為1000，1100，1200，1300……2000，每一種可能性結(jié)果的概率同為1/11。工作2的可能性收入為1300，1400，1500，1600，1700，每一種可能性結(jié)果的概率同為1/5。105Chapter15.1描述風(fēng)險方差的概念同樣適用于存在多種可能性結(jié)果的場兩種工作收入的概率分布收入0.1$1000$1500$20000.2工作1工作2工作1的收入分布的離散程度較高：標(biāo)準(zhǔn)差也大，風(fēng)險也更大。概率106Chapter1兩種工作收入的概率分布收入0.1$1005.1描述風(fēng)險不等概率收入分布的情況工作1:分散程度更高，風(fēng)險也越大收入呈凸?fàn)罘植?獲得中間收入的可能性大，而獲得兩端收入的可能性小。107Chapter15.1描述風(fēng)險不等概率收入分布的情況23Chapter不同概率分布的情形工作1工作2與工作2相比，工作1的收入分布較離散，標(biāo)準(zhǔn)差也更大。收入0.1$1000$1500$20000.2概率108Chapter1不同概率分布的情形工作1工作2與工作2相比，5.1描述風(fēng)險決策（Decisionmaking）在上個例子中，一個風(fēng)險回避者將選擇工作2：因為兩份工作的期望值相同，但工作1的風(fēng)險較高。假設(shè)另一種情形：工作1的每一種結(jié)果下的收入都增加100美元，期望值變?yōu)?600。該如何選擇？109Chapter15.1描述風(fēng)險決策（Decisionmaking）25收入調(diào)整后的方差

工作1 2,100 250,000 1,100 250,000 1,600 500工作2 1510 100 510 980,100 1,500 99.50

結(jié)果1

離差的平方結(jié)果2 離差的平方 期望 標(biāo)準(zhǔn)差110Chapter1收入調(diào)整后的方差工作1 2,1005.1描述風(fēng)險工作1:收入期望值為1,600美元，標(biāo)準(zhǔn)差為500美元。工作2:收入期望值為1,500美元，標(biāo)準(zhǔn)差為99.50美元。如何選擇?這取決于個人的偏好。更確切地說，取決于人們對待風(fēng)險的態(tài)度。111Chapter15.1描述風(fēng)險工作1:收入期望值為1,600美元，標(biāo)準(zhǔn)5.2風(fēng)險偏好對不同風(fēng)險的選擇假設(shè)消費單一商品消費者知道所有的概率分布以效用來衡量有關(guān)的結(jié)果效用函數(shù)是既定的112Chapter15.2風(fēng)險偏好對不同風(fēng)險的選擇28Chapter15.2風(fēng)險偏好某人現(xiàn)在的收入是15000美元，效用為13。現(xiàn)在，她考慮從事一項新的、有風(fēng)險的工作。從事這項新的工作，她的收入達到30000美元的概率是0.5，而收入降低到10000美元的概率也為0.5。她必須通過計算她的期望收入（或期望效用）來評價新的工作。例子113Chapter15.2風(fēng)險偏好某人現(xiàn)在的收入是15000美元，效用為13收入效用E1010152013.514161801630ABCD5.2風(fēng)險偏好114Chapter1收入效用E1010152013.514161801630AB5.2風(fēng)險偏好期望效用（expectedutility）是與各種可能收入相對應(yīng)的效用的加權(quán)平均，其權(quán)數(shù)為獲得各種可能收入的概率。新工作的期望效用為：E(u)=(1/2)u($10,000)+(1/2)u($30,000) =0.5(10)+0.5(18) =14115Chapter15.2風(fēng)險偏好期望效用（expectedutility5.2風(fēng)險偏好新工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用E(u)為14，但新工作有風(fēng)險?，F(xiàn)有工作的確定收入為15000美元，確定的效用為13，沒有風(fēng)險。如果消費者希望增加其預(yù)期效用，就會選擇新工作。116Chapter15.2風(fēng)險偏好新工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用5.2風(fēng)險偏好不同的風(fēng)險偏好人們對風(fēng)險的偏好可分為三種類型：風(fēng)險規(guī)避型（riskaverse）風(fēng)險中性型（riskneutral）風(fēng)險愛好型（riskloving）117Chapter15.2風(fēng)險偏好不同的風(fēng)險偏好33Chapter15.2風(fēng)險偏好118Chapter15.2風(fēng)險偏好34Chapter15.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避者（RiskAverse）:風(fēng)險規(guī)避者是指那些在期望收入相同的工作中，更愿意選擇確定性收入的工作的人。如果一個人是風(fēng)險規(guī)避者，其收入的邊際效用往往遞減。人們通過購買保險的方式來規(guī)避風(fēng)險。119Chapter15.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避者（RiskAverse）:5.2風(fēng)險偏好例如，某女士現(xiàn)在擁有一份確定收入為20000美元，其確定的效用為16。她也可以選擇一份有0.5概率為30000美元、0.5概率為10000美元的收入的工作。該工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用為E(u)=(0.5)(10)+(0.5)(18)=14風(fēng)險規(guī)避者120Chapter15.2風(fēng)險偏好例如，風(fēng)險規(guī)避者36Chapter15.2風(fēng)險偏好因此，兩份工作的預(yù)期收入是相同的，但是，現(xiàn)有的確定收入給她帶來的效用是16，而新的、有風(fēng)險的預(yù)期收入給她帶來的效用是14，所以，她會選擇前者，即確定收入的工作。所以，該消費者是風(fēng)險規(guī)避者。風(fēng)險規(guī)避者121Chapter15.2風(fēng)險偏好因此，兩份工作的預(yù)期收入是相同的，但是，現(xiàn)收入效用該消費者是風(fēng)險規(guī)避型的，因為她寧可選擇一份確定收入為20000美元的工作，而不選擇另一份有0.5可能為10000美元，0.5可能為30000美元的工作。。E101015201314161801630ABCD風(fēng)險規(guī)避者5.2風(fēng)險偏好122Chapter1收入效用該消費者是風(fēng)險規(guī)避型的，因為E101015201315.2風(fēng)險偏好如果一個人對于具有同一期望收入的不確定性工作與確定性工作的偏好相同時，那么，他就是風(fēng)險中性者（riskneutral）。風(fēng)險中性者123Chapter15.2風(fēng)險偏好如果一個人對于具有同一期望收入的不確定性工收入1020效用0306AEC1218該消費者是風(fēng)險中性的，她對于期望收入相等的確定收入工作與不確定收入工作之間沒有特別的偏好。5.2風(fēng)險偏好風(fēng)險中性者124Chapter1收入1020效用0306AEC1218該消費者是風(fēng)險中性的，5.2風(fēng)險偏好如果消費者在期望收入相同的確定性工作與不確定性工作中選擇了后者，那么，該消費者就是風(fēng)險偏好者（riskloving）。例如：賭博、一些犯罪活動風(fēng)險偏好者125Chapter15.2風(fēng)險偏好如果消費者在期望收入相同的確定性工作與不確收入效用03102030AEC818該消費者寧可去接受有風(fēng)險的工作，而不選擇確定收入的工作，因此，她是風(fēng)險偏好型的。5.2風(fēng)險偏好風(fēng)險偏好者126Chapter1收入效用03102030AEC818該消費者寧可去接受有風(fēng)險5.2風(fēng)險偏好也叫風(fēng)險貼水（riskpremium）是指風(fēng)險規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險而愿意付出的代價，它是能夠給一個人帶來相同效用的風(fēng)險性工作與確定性工作之間的收入差額。風(fēng)險溢價127Chapter15.2風(fēng)險偏好也叫風(fēng)險貼水（riskpremium）是5.2風(fēng)險偏好例如一個消費者有一份有0.5可能為30000美元，有0.5可能為10000美元的工作（預(yù)期收入為20000美元）。這種預(yù)期收入產(chǎn)生的預(yù)期效用為:E(u)=0.5(18)+0.5(10)=14風(fēng)險貼水128Chapter15.2風(fēng)險偏好例如風(fēng)險貼水44Chapter1收入效用01016由于確定性收入為16與期望值為20的不確定收入所產(chǎn)生的效用均為14，因此，4就是風(fēng)險溢價。101830402014ACEG20F風(fēng)險溢價5.2風(fēng)險偏好129Chapter1收入效用01016由于確定性收入為16與期望值10183045.2風(fēng)險偏好預(yù)期收入的波動程度越大，風(fēng)險溢價也就越高。例如:有一份工作，獲得40000美元收入（效用為20）的可能性為0.5，收入為0（效用為0）的可能性為0.5。130Chapter15.2風(fēng)險偏好預(yù)期收入的波動程度越大，風(fēng)險溢價也就越高。5.2風(fēng)險偏好在此例中，預(yù)期收入仍為20000美元，但預(yù)期效用下降至10。預(yù)期效用=0.5u($0)+.5u($40,000) =0+.5(20)=10131Chapter15.2風(fēng)險偏好在此例中，47Chapter15.2風(fēng)險偏好在此例中，預(yù)期收入為20000美元的不確定性工作所帶來的預(yù)期效用僅為10。事實上，確定性收入為10000美元時，其效用也為10。因此，在此例中，風(fēng)險貼水為10000美元（即預(yù)期收入20000美元減去確定性收入10000美元）。132Chapter15.2風(fēng)險偏好在此例中，預(yù)期收入為20000美元的不確定5.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避與無差異曲線收入的標(biāo)準(zhǔn)差期望收入U1高度風(fēng)險規(guī)避者U2U3U1U2U3期望收入收入的標(biāo)準(zhǔn)差輕微風(fēng)險規(guī)避者133Chapter15.2風(fēng)險偏好風(fēng)險規(guī)避與無差異曲線收入的標(biāo)準(zhǔn)差期望U1高5.3降低風(fēng)險消費降低風(fēng)險的措施主要有三種: 1)多樣化 2)購買保險 3)獲取更多的信息134Chapter15.3降低風(fēng)險消費降低風(fēng)險的措施主要有三種:50Chap5.3降低風(fēng)險多樣化假設(shè)一個廠商可以選擇只銷售空調(diào)、或加熱器，或者兩者兼而有之。假設(shè)熱天與冷天的概率均為0.5。廠商通過多樣化經(jīng)營可以減少風(fēng)險。135Chapter15.3降低風(fēng)險多樣化51Chapter15.3降低風(fēng)險銷售空調(diào) 30,000 12,000銷售加熱器 12,000 30,000*熱天或冷天的概率均為0.5 熱天 冷天

銷售空調(diào)或加熱氣的收入136Chapter15.3降低風(fēng)險銷售空調(diào) 30,000 12,000 熱5.3降低風(fēng)險如果廠商只銷售空調(diào)，或只銷售加熱氣，那么，收入或為30000美元，或為12000美元。預(yù)期收入為:1/2($12,000)+1/2($30,000)=$21,000多樣化137Chapter15.3降低風(fēng)險如果廠商只銷售空調(diào)，或只銷售加熱氣，那么，5.3降低風(fēng)險假如廠商分別將一半的時間用于銷售空調(diào)，另一半時間銷售加熱器：如果天氣炎熱，空調(diào)的銷售收入為15000，加熱器的銷售收入為6000，預(yù)期收入為21000。如果天氣較冷，空調(diào)的銷售收入為6000，加熱器的銷售收入為15000，預(yù)期收入為21000。因此，通過多樣化經(jīng)營，天氣無論炎熱或較冷，廠商均可獲得21000的預(yù)期收入（固定收入），沒有風(fēng)險。多樣化138Chapter15.3降低風(fēng)險假如廠商分別將一半的時間用于銷售空調(diào)，另一5.3降低風(fēng)險在上例中，加熱器與空調(diào)是完全負相關(guān)的，廠商通過多樣化經(jīng)營可以消除風(fēng)險。在通常的情況下，通過將投資分散在一些相關(guān)性較小的事件上，可以較大程度地消除一部分風(fēng)險。證券市場多樣化投資組合：如共同基金根據(jù)馬克威茨資產(chǎn)組合理論，一組證券如果不是完全正相關(guān)，即可以通過分散投資使收益率不變而方差（風(fēng)險）減少，理論上講非系統(tǒng)性風(fēng)險可以降到零。所謂不要把雞蛋放在一個籃子里。買一些股票，再買一些基金，期貨做一點儲蓄，這樣分散風(fēng)險。不至于一次輸光。多樣化139Chapter15.3降低風(fēng)險在上例中，加熱器與空調(diào)是完全負相關(guān)的，廠商5.3降低風(fēng)險風(fēng)險規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險愿意付出一定的代價。如果保險的價格正好等于期望損失，風(fēng)險規(guī)避者將會購買足夠的保險，以使他們?nèi)魏慰赡艿膿p失得到全額的補償。保險140Chapter15.3降低風(fēng)險風(fēng)險規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險愿意付出一定的代價。投保的決策不投保 $40,000 $50,000 $49,000 $9,055投保 49,000 49,000 49,000 0 被盜 安全 預(yù)期 (Pr=0.1) (Pr=0.9) 財富 標(biāo)準(zhǔn)差141Chapter1投保的決策不投保 $40,005.3降低風(fēng)險保險的購買使得無論有無風(fēng)險損失，投保人的收入總是固定的。因為保險的支出等于期望損失，因此，固定收入總是等于風(fēng)險存在時的期望收入。對于一個風(fēng)險規(guī)避者而言，確定收入給他帶來的效用要高于有風(fēng)險的不確定收入帶來的效用。保險142Chapter15.3降低風(fēng)險保險的購買使得無論有無風(fēng)險損失，投保人的收5.3降低風(fēng)險大數(shù)定律（thelawoflargenumber）是指盡管孤立的事件是偶發(fā)性的，或者大部分是不可預(yù)測的，但是，許多相似事件的平均結(jié)果是可預(yù)計的。大數(shù)定律143Chapter15.3降低風(fēng)險大數(shù)定律（thelawoflarge5.3降低風(fēng)險假設(shè):某人家中被盜的可能性是10%，損失為10000美元。預(yù)期損失=0.10x$10,000=$1,000假定有100人面臨同樣的境況保險公司的收支/公平保險144Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè):保險公司的收支/公平保險60Chap5.3降低風(fēng)險每人交納1000美元的保費，100人就匯集了100000美元的保險基金，用于補償損失。保險公司估計，這100個人的期望損失總計約為100000美元，有了上述的保險基金，保險公司就不必?zé)o法賠付損失了。保費收入=期望支出，即為公平保險，現(xiàn)在往往是保費收入>期望支出。保險公司的收支/公平保險145Chapter15.3降低風(fēng)險每人交納1000美元的保費，100人就匯集5.3降低風(fēng)險完全信息的價值（ValueofCompleteInformation）完全信息的價值是信息完全時進行選擇的期望收益與信息不完全時進行選擇的期望收益的差額。信息的價值146Chapter15.3降低風(fēng)險完全信息的價值（ValueofComp5.3降低風(fēng)險假設(shè)商場經(jīng)理要決定訂多少套的秋季服裝:如果訂100套，則進價為180美元/套如果訂50套，則進價為200美元/套每套的售價是300美元如果衣服沒有賣出，可以一半的價格退貨。售出100套衣服的概率為0.5，售出50套衣服的概率也是0.5。信息的價值147Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè)商場經(jīng)理要決定訂多少套的秋季服裝:信息

1.訂50套 5,000 5,000 5,0002.訂100套 1,500 12,000 6,750

售出50套 售出100套期望收益

148Chapter11.訂50套 5,000 5,000 5,000 5.3降低風(fēng)險如果沒有完全的信息:風(fēng)險中性者會訂100套服裝風(fēng)險規(guī)避者會訂50套服裝149Chapter15.3降低風(fēng)險如果沒有完全的信息:65Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè)信息完全，那么，訂貨數(shù)必須與銷售量相同。有兩種結(jié)果：訂50套售出50套，或者訂100套售出100套。這兩種結(jié)果的概率均為0.5。如果信息完全，作出正確的選擇，那么，預(yù)期收益為8,500.8,500=0.5(5,000)+0.5(12,000)如果信息不完全，訂100套的預(yù)期收益為6,750。因此，完全信息的價值就是1750（8500-6750）。150Chapter15.3降低風(fēng)險假設(shè)信息完全，那么，訂貨數(shù)必須與銷售量相同5.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者需求理論基礎(chǔ)假設(shè)：1、消費者對于各類商品具有確切的偏好；2、消費者面臨確切的預(yù)算約束；3、給定其偏好及預(yù)算約束，消費者購買效用最大化的商品組合。現(xiàn)實：偏好、收入未必確切，選擇未必效用最大化。151Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)消費者需求理論基礎(chǔ)假設(shè)：67Chapte5.5行為經(jīng)濟學(xué)行為經(jīng)濟學(xué)：它將行為分析理論與經(jīng)濟運行規(guī)律、心理學(xué)與經(jīng)濟科學(xué)有機結(jié)合起來，以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)今經(jīng)濟學(xué)模型中的錯誤或遺漏，進而修正主流經(jīng)濟學(xué)關(guān)于人的理性、自利、完全信息、效用最大化及偏好一致基本假設(shè)的不足。152Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)行為經(jīng)濟學(xué)：它將行為分析理論與經(jīng)濟運行規(guī)5.5行為經(jīng)濟學(xué)2002年是個標(biāo)志。心理學(xué)家DanielKahneman（下稱卡勒曼）和經(jīng)濟學(xué)家VernonL.Smith分享了該年的瑞典中央銀行紀(jì)念阿芙萊諾貝爾經(jīng)濟科學(xué)獎。這是該獎第一次頒給心理學(xué)家，也是第二次頒給沒受過正兒八經(jīng)經(jīng)濟學(xué)訓(xùn)練的學(xué)者。（上一次給了數(shù)學(xué)家納什了，參見電影“美麗的心靈”）DanielKahneman從得獎那天開始，行為學(xué)（Behavioralscience）正式走入大眾視野里。多年來被經(jīng)濟學(xué)家們諷刺挖苦嘲笑的行為學(xué)及相關(guān)的心理學(xué)研究也結(jié)合經(jīng)濟學(xué)的內(nèi)容，搖身一變成為行為經(jīng)濟學(xué)，并逐漸在世界上最好的經(jīng)濟系（比如哈佛的經(jīng)濟系）成為博士項目的基礎(chǔ)課程之一（以前就是宏微觀經(jīng)濟學(xué)加計量經(jīng)濟學(xué)）。五年過去了，行為經(jīng)濟學(xué)（含相關(guān)方法的實驗經(jīng)濟學(xué)）進一步發(fā)展成為經(jīng)濟學(xué)的一個重要分支，其研究成果直接輻射到各商業(yè)分支功能如金融，營銷和會計等方面的研究。

153Chapter15.5行為經(jīng)濟學(xué)2002年是個標(biāo)志。心理學(xué)家Daniel說到行為經(jīng)濟學(xué)，不能不提兩個人，一個是上面提到的卡勒曼（DanielKahneman），還有一個是他的老鄉(xiāng)親（都是猶太人）阿莫斯（AmosTversky）?？ɡ章桶⒛故抢闲Ｓ眩ㄏ２畞泶髮W(xué)的本科）和老戰(zhàn)友（據(jù)說兩人一起加入以色列國防軍扛過槍），兩人最后都在斯坦福大學(xué)的心理學(xué)系教書，又成為老同事。阿莫斯和卡勒曼兩人合作了幾十年，發(fā)了多篇文章，包括讓卡勒曼得獎的那篇（1979年的Econometrica)。但為什么阿莫斯沒得獎呢？阿莫斯沒得獎主要是他于1996年就去世了，比一比熬到80