用数学来刻画人们对风险的不同态度

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1、用数学刻画人们对投资风险的态度摘要:本文简单的介绍了所运用的数学基本的观念和T具刻画了人们对不确泄利益的欲望,以及用期望效用函数来刻画人们对风险的不同态度。最后应用前面得到的定理和公理來应用到最优投资消费问题。关键词:资产风险;风险价值;不确定利益;效用函数;行为金融学;风险厌恶度量;最优投资;1引言风险即是自然现象,也是一个社会经济现象。它具有自然与社会两种属性,而且这两种属性对立统一,相互转化。在理论界,对风险的理解,国内外学者的阐述不尽一致。学术界虽然有不同的理论,但这些理论都是从一个方而对风险进行界定。如果单根据某一理论

2、就给风险下一个明确的定义,难免有些欠妥。现今普遍的而又被人家接受的含义是:风险就是收入或本金的损失,或者预期收益的不能达到。具体到股票市场,即在一定的客观条件和一定的时间内,由于不确定因素的作用引起股票价格的变动,给投资者造成损失或收益的可能性以及损失或收益程度。资产的“风险价值”可以用资木资产定价模型之类的理论来刻画。但是其最终结论是一个“客观结论”,即它们都是通过市场的总体來确定资产的“风险价值”。然而,正如我们在讨论资产的“时间价值”时可以注意到的,“时间价值”有时可以是一个主观概念。出于个人的某种需耍,在个人的投资一消费

3、决策问题中,个人可以有适应口己偏好的“时间价值观”。对于“风险价值”來说,显然会有同样的问题。也就是说,同样的风险对于不同的人来说,其“风险价值”是不同的。有人循规蹈矩,凡事安分守己,决不涉足非分Z财;有人胆大包天,动辄孤注一掷,终n梦想财从天降。以彩票为例,对前一种人來说,彩票的“风险价值”接近于零,儿乎从来不能使他们掏腰包;对后一种人来说,彩票的“风险价值”就甚为可观,使他们每月都愿意投以巨资。那么我们能否用数学来刻画这种“主观风险价值”?尤其是,是否乂可以运用这种“主观风险价值”的概念來为金融资产定价?说起来,这还是一个比

4、我们想象的更为占老的问题。这个问题就是怎样把人们的愿望数量化的问题。19世纪末,有一些热衷于用数学方法来研究经济学的经济学家们提出了“效用函数”的概念。这个概念试图把人们对商品消费的愿望数量化。所谓“效用函数”就是各种商品量的一个函数。例如,在某个经济学问题屮要研究人们对“衣食住行”的需求,而“衣食住行”这四个方面都已经被一般地数量化,比如都已经用他们所花的钱来刻画。那么我们就可以考虑一个代表人们对“衣食住行”四方面的愿望的效用函数。这个函数有四个变量,它们分别代表“衣食住行”的数量。而这个函数所取的值就是“衣食住行”的“总体效

5、用”。这种“总体效用”对每个人来说可能在基本需求方面大致相同,但个性需求方面差界很大。例如,在食的方面,当“食变量”取得很小时,“食值”增大会使“总体效用”增加很多,毕竟“民以食为天”,饥肠辘辘,人就很难生存。但当“食值”大到一定程度以后,“食值”再增大所增加的“总体效用”就因人而界了。有人满足于一般的吃饱吃好,再让他吃“奢侈”,吃“排场”,他就不感兴趣;但是也有—•些“食不厌精”的“美食家”,“食值”再髙,也能显著增大他的“总体效用”。如此等等。对其他几方面的情况也都可以类似考虑。对这样的效用函数是否存在是始终有争论的。人们会

6、问,这样的效用函数能测量吗?我的效用函数能和你的效用函数具体比较吗?许多人的效用函数能和加吗?这类问题都不太好回答,而否定这种效用函数的存在就儿乎等于否定有可能建立定量的经济理论,尤其是定量的消费理论。人们的消费需求如果不能用适当的效用函数来刻画,我们将怎样來描述它,并导;I洛种消费品的市场需求?对这个问题的讨论不能靠简单,抽象的论证,而是要看实践对运用效用函数的经济理论的检验。尽管人们对这种十分人为的效用函数总有疑问,但是事实上,今天的经济理论已经完全离不开效用函数这一概念可。这当然是实践证明了它的生命力。我们现在耍讨论的问题

7、比通常的效用函数是否合理还耍复杂,因为我们述耍考虑人们对风险的态度,也就是说,除了耍把人们的消费愿望数量化以外,这里还牵涉到要把人们对耒來的不确定性的态度也要数量化。那么是否可定义既考虑消费愿望,又考虑不确定性的效应函数呢?这一问题也有很长的历史,而其最终为美籍匈牙利裔大数学家冯.诺伊曼(JohnvonNeumann,1903—1957)和美籍奥地利裔经济学家摩根斯特恩(OskarMorgenstern,1902—1976)给出一个答案。他们在他们T1944年出版的巨著《博弈论与经济学》中用数学公理化的方法对它给出了完整的回答,

8、定义了今天在金融理论研究中儿乎仍然处于统治地位的“期望效用函数”概念。期望效用函数的概念是始终有人对它提出挑战的。尤其是近年来喧喰嚷嚷的行为金融学的岀现,更是大有要把期望效用函数清除出金融学Z势。有关的争论我们将放到以后來研究,本文我们还是原原本本地來说一-说什

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