保險(xiǎn)學(xué)之風(fēng)險(xiǎn)匯聚與風(fēng)險(xiǎn)偏好-文庫吧資料
2025-01-04 10:44本頁面
【正文】 伯格悖論呢？ 期望效率理論提供了答案，也把效用理論從古典推到了現(xiàn)代。彼得斯伯格悖論 :? 由此可見，乙參加這樣一個(gè)賭局 ,他所愿意出的賭注僅僅是 4英鎊，而不是無窮大。 28? 如果我們假設(shè)乙的期望效用值是財(cái)富的自然對(duì)數(shù) ——這是一個(gè)和厭惡風(fēng)險(xiǎn)的人的期望效用擬合得很好的函數(shù)形式。 彼得斯伯格悖論（ St. Petersburg Paradox) 但通常所運(yùn)用的期望值規(guī)律卻并不總是適用，比如 1738年倍努利（ Bernoulli)提出的：即 ”圣 **期望值規(guī)律 ：假定在一次賭博中，分別以概率（ p1,…,pn ）獲得收益（x1,…,xn ），那么該項(xiàng)賭博的吸引力由該賭博獲得的期望收益 x=∑xipi 決定。 23? 德莫佛 拉普拉斯定理 ? 列維定理 2425第三節(jié) 期望效用與風(fēng)險(xiǎn)偏好一、效用與投資風(fēng)險(xiǎn)26 例子： 1000元錢在 1年之內(nèi) ： 夾在書中： ——1000 元 存入銀行： ——1030 元 投資基金： —— 預(yù)定指數(shù)高于大盤指數(shù)（比如上證指數(shù)）：回報(bào)率 40%；低于大盤指數(shù)回報(bào)率 20%。比如，盡管同一檔次的眾多車輛所面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)可能各不相同，但仍可以把它們放在同一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)集合之內(nèi)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)匯聚，只要這些車的數(shù)量滿足一定的大數(shù)即可。 21（ Poisson）大數(shù)法則 在保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)中，盡管相互獨(dú)立的風(fēng)險(xiǎn)單位的損失概率可能各不相同，但只要標(biāo)的足夠地多，仍可以在平均意義上求出相同的損失概率。這就是保險(xiǎn)公司從投保人那里收取多少的保險(xiǎn)費(fèi)的基本依據(jù)，如果風(fēng)險(xiǎn)匯聚的加入者達(dá)不到一定的 “ 大數(shù) ” ，保險(xiǎn)公司就無從知道應(yīng)該向每個(gè)投保人收取多少保險(xiǎn)費(fèi)，保險(xiǎn)也就失去了最基本的精算基礎(chǔ)。盡管實(shí)際賠償額的平均值事先是無法知道的，但保險(xiǎn)人可以根
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1