[求助]不确定性理论中的一些疑惑。请大家帮我清理一下思路。

再补充一些：即使是同一个投资，风险，收益率对大家都一样，也会因为人的不同而产生不同的效用，这就是为什么我们可以判断人的风险类型，这种风险类型是通过以收益为自变量的效用函数来体现的。也就是我们遇到的经典的那个类似生产函数的图形。

这样的话，就是说预期效用模型适合于个人是否投资的决策；均值方差模型适合于这个人对各种投资组合的比较和判断其投资价值。是这样理解的吧？

刚才思考了一下，又来加几句：

既然我们确定了是用效用去判断一个投资对于一个人是否是可以接受的，那为什么我们不用预期收益的效用最大化，而用预期效用最大化？（这两个概念是明显不一样的）按照刚才的理解，似乎是应该选择预期收益的效用更合理啊？就是说，同样面对一个投资，有人就觉得这个预期收益的效用大，有人就觉得这个预期收益的效用小，难道不是这样吗？我想这个问题还是该到模型自身的假设中去找答案，但暂时还是想不通，请高人现身！！~~~~

[此贴子已经被作者于2006-4-17 2:11:10编辑过]

不确定性是未来完全混沌根本无法统计分析，风险则是有统计分析

广义说来，不确定性就是风险。

48906.pdf (118.8 KB)

2006-4-18 11:38:00 上传

[求助]不确定性理论中的一些疑惑。请大家帮我清理一下思路。

关于这个帖子，经过最近几天的思考，做了个学习感想的PDF，作为一个小结吧。其实还是有很多细节问题没有讲清楚，希望还有人能够不吝赐教，帮助我把整个理论脉络搞清楚，谢谢。

有些书认为风险即不确定性，也有些经济学家认为二者有区别，如奈特认为：风险意味着不确定，但知道概率分布，而不确定性则连分布也未知

以下是引用一头狮子在2006-4-18 11:40:00的发言：

关于这个帖子，经过最近几天的思考，做了个学习感想的PDF，作为一个小结吧。其实还是有很多细节问题没有讲清楚，希望还有人能够不吝赐教，帮助我把整个理论脉络搞清楚，谢谢。

比学者专栏里的文章学术气氛可浓多了：）

不小心到那边看了一眼，怎么什么卖狗皮膏药，大力丸的都在那边出场了：） 没一个认真探讨学问研究问题的。。。

我微观的问题是个纯外行。试试看能不能看懂你的问题。。。

其实国外学者都写working papper（有比较规范的格式），我们也可以把自己的感想，理论推导都写成working papper的形式，这也可以促进交流，与国际接轨。

关于预期效用与均值方差

如果一个人在均值一样时，选择方差小的。

是不是说这个人在按照预期效用最大化的方式在做选择呢？假定一个人有一个风险规避的基数效用函数，显然，对不同的收益可能结果的分布，其预期效用是各不相同。但是如果要让这个人总是在均值一样时，选择方差小的，或者方差一样时，选择均值大的，那么就必须有额外的假设，比如分布是正态的，基数效用是二次的，等等。

以下是引用yinxiaobing在2006-4-19 17:26:00的发言：

关于预期效用与均值方差

如果一个人在均值一样时，选择方差小的。

是不是说这个人在按照预期效用最大化的方式在做选择呢？假定一个人有一个风险规避的基数效用函数，显然，对不同的收益可能结果的分布，其预期效用是各不相同。但是如果要让这个人总是在均值一样时，选择方差小的，或者方差一样时，选择均值大的，那么就必须有额外的假设，比如分布是正态的，基数效用是二次的，等等。

楼上朋友的问题好玩，我也还没弄清楚“如果一个人在均值一样时，选择方差小的。”是否属于按效用最大化来选择，个人觉得不是。你说的那个似乎是金融学里的效率边界，效率边界很象无差异曲线。根据理性人假设，一个人一定会在收益率一样的情况下选择方差小的，在方差一样时选择收益率大的，这样就能确定效率边界了啊。所以不需要什么附加的假设。

还有就是，效用函数如果都出来了的话，应该已经属于序数效用论的范畴了，不会是“基数效用函数”吧？

与大家一起讨论，希望思维上的混沌能不断得到澄清。

奈特在《风险、不确定性和利润》一书中指出，“决策者所面临的问题可以用概率值来表述 的，这是风险决策者所面临的问题；无法用概率值来表述的，就是不确定性。”人们处理不确定性的通常作法：一种“平均观念”。二者有很好的“巧合”，这证明了以概率的方式处理不确定性的合理性 。

¨人们关于某事件的主观概率可以是不同的，对未来的看法、预期存在差异，这是人们交易金融资产的重要原因。 “存在不确定性”并不意味着参与者之间“存在信息不对称”。参与者可以是“同质的”，也可能是“异质的”。参与者的同质性使模型易于处理，但现实中的人们多是异质的。

用统计方法对于风险的处理不外乎是

均值，方差，变异系数，以及投资组合的协方差计算等概念。

颠来倒去不过都是这些内容。

[此贴子已经被作者于2006-4-20 14:47:03编辑过]