效用、損失與風險管理(文件)
【正文】 0 在x處有遞增的邊緣價值(相對)風險態(tài)度的定義 若m(x)＜r(x)稱為在X39。) 利用 ～ α+(1α) ii,修正的NM法 利用 ～+ 例: 設u(0)=0), u(1000)=1 有300～0+1000 u(300)= 又125～0+100 u(125)= 550～300+1000 u(550)= 由0～a+500 設 a=250 則u(250)=u(500)= 250～b+0原因：i,價值函數(shù)是S型 ii,在一定范圍內(nèi)相對風險態(tài)度不變 iii,負債到一定程度以上有冒險傾向 FriedmannSavage 效用曲線(1948): 167。內(nèi)相對風險中立 m(x)=r(x)稱為在X39。 0 u在x 處凹, 風險厭惡 r(x)=u”(x)/u’(x) 237。二、可測價值函數(shù) ——確定性后果偏好強度的量化定義： 在后果空間X上的實值函數(shù)v，對ω，x, y, z∈X有i, ωxyz當且僅當υ(ω)υ(x)≥υ(y)υ(z), 且ii, v對正線性變換是唯一確定的。 若他認為800元~(,0。 C , 使f 令 u()=0, u()=1 所選擇的 、 應使比較易于進行.第二步：對ff ,求α(0α1), 使 ~α+(1α) 則 u()=u(α+(1α))= αu()+(1α)u()第三步：若p, 求α(0α1), 使~α+(1α) 則u()=u(α+(1α) )=αu()+(1α)u( ) \ u( )=α/(α1)第四步：若 f, 求α(0α1), 使 ~α+(1α) 則u()=u(α+(1α))= αu() \ u()=1/α第五步：一致性校驗 設 ff 且 , 已知， 由 ~α+(1α) 求得u’() 若 u’() 與已知的 u() 不符，則反復進行二、三、四步，直到一致性校驗通過.例 設 fff一、u()=0, u()=1二、~+ u()=
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