12风险与投资决策.ppt

文档介绍：第12章
风险分析与
投资决策
Risk Analysis and Investment Decision
信息的不同状态
确定性(Certainty):对于未来结果拥有完全的信息。
风险(Risk):知道未来可能的结果,并可以对每种结果赋予概率
不确定性(Uncertainty):不知道准确的结果及其概率
期望货币值Expected ary Values
在风险状态下,可以使用期望货币值(EMV)进行决策
EMV = SpiVi 其中:
pi = 第i种结果的概率
Vi =第i种结果的价值
EMV=500()+300()+100()=260元
选择EMV最高的决策方案。
风险条件下决策方法
打赌决策?
你是否接受打赌5元,输赢可能性各50%?可能会接受。
你是否接受打赌500万元,输赢可能性各50%?可能不会接受。
但两种方案的EMV都等于0!
你会对损失500万元比赢得5元钱更在意。
保险决策?
你的房子价值$200,000
发生火灾的概率为万分之一(1/10,000)
损失的EMV=$20
因此$20是你愿意出的最高保险费吗?当然不是!
你会更在意房子的损失
经济含义:损失一元钱失去的效用会大于获得一元钱而得到的效用。
EMV的局限性
某一投资决策的风险
某企业正在考虑对一种新产品的开发进行投资,对同类产品市场研究表明,有20%获得成功,其余的(即80%)均失败。此企业生产和销售一批这种产品的成本将是40000元。如果获得成功,将产生160000元的利润。如果努力失败,损失也仅限于最初的40000元投资。
产品成功
产品失败
对产品投资
160000
- 40000
对产品不投资
0
0
不同决
策方案
自然状态
“对产品投资”决策的期望货币值为:
EMV1=160000元×+(-40000元)×=0元
“不对产品投资”决策的期望货币值为:
EMV2=0×+0×=0元
根据期望货币值最大化的标准,此问题中两种不同行动对于该企业来说是无差异的。
因此,需要把决策者的财富(货币)效用函数引进决策系统结构中,看它如何影响两种不同行动的偏好。
某一投资决策的风险
通常假定决策者都是规避风险的
用期望效用[Expected Utility (EU)]代替EMV,
EU = SpiUi
pi = 第i种结果的概率
Ui = 第i种结果的效用
Spi=1
怎样找到效用值?
它们取决于个人或公司决策者的“规避风险程度”
采用“标准赌博比较法”(Standard parisons),
$0 = 0 “utils”
$100,000 = 1 “util”
目标是找出决策者在$0和$100,000之间的效用值。比如,$50,000的效用值是多少?
要求决策者在肯定得到$50,000 和一次打赌之间选择,打赌的结果是得到$100,000或$0,概率分别是P和(1-P)
开始若P很低,决策者自然不会参与打赌,要求得到$50,000;P达到一定值,,决策者就愿意打赌了,由此表明决策者对风险的态度。
如果此决策者对于这两种结果是无差异的,那么就可以说确定得到$50,000 和“$100,000或$0”风险的效用是相同的,即U($50,000)=(U($100,000)+(U($0))。根据前面的赋值,可以得出U($50,000) =(U($100,000)) +(U($0)) =
用同样方法,可以计算出损失货币的效用值。
风险规避者的效用函数
随着货币(收入)量的增加,货币(收入)的边际效用在递减。
“对产品投资”决策期望效用为:E(U1)=U(160000)+U(-40000)=+-=-
“不对产品投资”决策的期望效用为:E(U2)=U(0)+U(0)=0
“不对产品投资”决策具有更高的期望效用,因此,根据期望效用最大化的标准,该企业将会决定不对这个新产品进行投资。
随着一个人财富的增加,他会从每一个(相等的)财富增量中得到越来越多的满意增加量。
风险偏好者的效用函数
“对产品投资”决策期望效用为:E(U1)=U(160000)+U(-40000)=+(-)=-
“不对产品投资”决策的期望效用为:E(U2)=U(0)+U(0)=0
“不对产品投资”决策具有更高的期望效用,因此,根据期望效用最大化标准得出的最优决策将是向此产品进行投资。