ch2 风险识别与分析

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1、第二章风险识别与分析风险分析风险的偏好及其测定风险识别的主要方法本章主要内容2一、风险分析第一，分析潜在的损失原因；第二，分析已知损失原因与风险的关系；第三，分析评价风险对于整个组织的影响。3风险分析的构成基本上，风险分析可以分为风险与人的行为、风险分析方法和统计分析三部分：风险与人的行为—不同的人面对风险不同态度和应对方式风险分析方法—具体的分析手段统计分析—对前两部分的整合分析4风险分析的收益与成本风险分析的收益在于通过风险分析能够发现那些尚未被识别的风险，并有助于敦促人们采取控制措施以减少损失，最终降低损失。5二、风险和人的行为风险偏好及其度量什么叫风险偏好？市

2、场中总是存在不确定性，而不同的人面对不同的风险总会有不同的敏感度和认识。简单来说，风险偏好就是不同人对风险的态度。61、风险偏好对行为的影响不同的行为者对风险的态度是存在差异的，一部分人可能喜欢从冒险中获得的刺激，另一部分人则可能更愿意“求稳”。风险理论中将风险的态度划分为3类：风险爱好、风险中性和风险厌恶者。7游戏1假设有两个选择——要么接受1000元，要么做一个游戏：从一个装有90个黑球和10个白球的袋子里随机拿一个，如果拿到黑球得10元，拿到白球得1万元。如何选择？如果拿到黑球得-10元，又该如何选择？8游戏2交纳一笔钱k元参与游戏，然后掷硬币，当第一次出现数字

3、面朝上时，游戏结束，参与者可以获得元，请问你最多愿意花多少钱参与这个游戏？9如果对参与者来说，第n次投掷出现数字的概率为，相应的回报为，期望收益为10圣彼得堡悖论18世纪，数学家尼古拉·贝努里提出了圣彼得堡悖论（St.PetersburgParadox）。显然参与赌博可以获得无穷大的期望收益，无论k有多大都是很划算的。但实际上总是掷不了几次就结束了，很难收回投资。可见，仅仅看平均回报是不够的。问题的解决来自丹尼尔·贝努里提出的“最大期望效用理论”11最大期望效用理论从效用理论出发，这个问题可以变成求赌博收益带来的满足感的期望，即如果用对数函数近似代替效用函数，且令k=

4、0，那么参与赌博的期望效用为12Jensen不等式如果函数u(x)对任意x满足：则对任意的随机变量（风险）X，均有E[U(x)]>U(E[x])该定理说明，如果行为主体风险效用函数是凹函数（即），则该行为主体是风险厌恶者凸函数（即），则该行为主体是风险喜好者具有线性风险效用函数的行为主体是风险中性者13U3效用收益保守型中间型冒险型W1W2W3U2U11415期望效用和期望值的效用期望效用[ExpectedUtility]——消费者在不确定情况下可能得到的各种结果的效用的加权平均数。期望值[ExpectedValue]——消费者在不确定情况下所拥有的财富的加权平均数。

5、期望值的效用[UtilityofExpectedValue]——消费者在不确定情况下所拥有的财富的加权平均数的效用。16（1）风险规避RiskAverse–对于确定收入和具有相同期望值的风险收入而言，他们更偏好于确定收入–特征：收入的边际效用是递减的–大多数人对风险的态度是风险规避的例如：大多数人购买保险、寻求一份稳定的工作17风险规避：例子假设一个人工作有两个选择：（1）一份固定收入20000元的工作（2）一份50%的概率收入为30000元、50%的概率收入为10000元收入为10000元的效用水平为10，收入为20000元的效用水平为16，收入为30000元的效用

6、水平为1818风险规避：例子风险工作的期望收入：E(I)=(0.5)(30000)+(0.5)(10000)=20000风险工作的期望效用：E(u)=(0.5)(10)+(0.5)(18)=14在期望收入相同的情况下，效用值越高的决策者越偏好，即会选择确定收入的工作对于风险规避者而言，失去的比得到的更重要（因为收入的边际效用是递减的）19风险规避者的效用函数WU[pW1+(1－p)W2]U(W)pU(W1)+(1－p)U(W2)U(W1)U(W2)ABU(W)W2OW1pW1+(1－p)W220（2）风险爱好riskloving风险爱好：对于有相同期望收入的确定收入和

7、不确定性收入而言，更偏好于不确定收入–例子：赌博和犯罪行为特征：收入的边际效用递增案例：E(I)=(0.5)(10000)+(0.5)(30000)=20000E(u)=(0.5)(3)+(0.5)(18)=10.5收入为10000元的效用水平为3，收入为20000元的效用水平为8，收入为30000元的效用水平为1821风险爱好者的效用函数WU[pW1+(1－p)W2]U(W)pU(W1)+(1－p)U(W2)U(W1)U(W2)ABU(W)W2OW1pW1+(1－p)W222（3）风险中性riskneutral风险中性：相同期望值的不确定收入与确定