Bài giảng Lý thuyết kinh tế học vi mô: Chương 6 - GV. Đinh Thiện Đức

Chia sẻ: Cảnh Đặng Xuân | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:45

Thêm vào BST

Báo xấu

136
lượt xem 9
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 6 Lựa chọn trong điều kiện không chắc chắn thuộc bài giảng Lý thuyết kinh tế học, mời các bạn cùng tham khảo bài giảng dưới đây để nắm nội dung cụ thể trong chương học này.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Lý thuyết kinh tế học vi mô: Chương 6 - GV. Đinh Thiện Đức

Chương 6 LỰA CHỌN TRONG ĐIỀU KIỆN KHÔNG CHẮC CHẮN Copyright ©2005 by FOE. All rights reserved. 1
Xác suất • Xác suất là một con số đo lường khả năng xuất hiện khách quan của một hiện tượng – Xác suất để đạt được mặt sấp hoặc mặt ngửa khi tung một đồng xu là 0,5 • Nếu một trò chơi có n giải thưởng khác nhau và xác suất trúng các giải thưởng là pi (i=1,n) khi đó: n p i 1 i 1 2
Các trạng thái của thông tin • Chắc chắn (Certainty) • Rủi ro (Risk) • Không chắc chắn (Uncertainty) Lưu ý: dưới đây chỉ thuật ngữ rủi ro (risk) và không chắc chắn (uncertainty) được hiểu tương đương nhau. 3
Giá trị kỳ vọng • Trò chơi xổ số (X) với các giải thưởng là x1,x2,…,xn và xác suất trúng là p1,p2,…pn, thì giá trị kỳ vọng trò chơi xổ số sẽ là: EV ( X )  p1 x1  p2 x2  ...  pn xn n EV ( X )   pi xi i 1 • EV là tổng các tích các kết cục xảy ra và xác suất xảy ra các kết cục đó 4
Giá trị kỳ vọng • Giả sử A và B quyết định chơi trò tung đồng xu – Mặt ngửa (x1)  A trả cho B 1000 đồng – Mặt sấp (x2)  B trả cho A 1000 đồng • Theo tính toán của A: EV ( X )  p1 x1  p2 x2 1 1 EV ( X )  (1000)  (1000)  0 2 2 5
Giá trị kỳ vọng • Một trò chơi có giá trị kỳ vọng bằng không (hoặc thiệt hại kỳ vọng) được gọi là trò chơi công bằng – Theo quan sát thì người ra quyết định thường từ chối tham dự trò chơi công bằng 6
Trò chơi công bằng • Nhìn chung mọi người không muốn chơi trò chơi công bằng • Một vài trường hợp ngoại lệ – Tổng lượng tiền đặt cược rất nhỏ – Có lợi ích xuất phát từ trò chơi • Chúng ta sẽ giả định những trường hợp trên không đề cập trong nghiên cứu 7
Nghịch lý St. Petersburg • Đồng xu được tung đến khi mặt sấp xuất hiện • Nếu mặt sấp xuất hiện tại lần tung thứ n, người chơi được $2n x1 = $2, x2 = $4, x3 = $8,…,xn = $2n • Xác suất để nhận được mặt sấp của lần tung thứ n là (ẵ)n p1=ẵ, p2= ẳ,…, pn= 1/2n 8
Nghịch lý St. Petersburg • Giá trị kỳ vọng của trò chơi là vô cùng   i 1 i EV ( X )   pi xi   2   i 1 i 1 2 EV ( X )  1  1  1  ...  1   • Do không người chơi nào trả tiền là vô cùng để chơi trò này nó không có giá trị nếu giá trị kỳ vọng là vô cùng 9
Điều kiện rủi ro • Một cá nhân B có ngôi nhà trị giá 100.000$ và có nguy cơ bị cháy với xác suất 1/10.000. Vậy nên mua bảo hiểm như thế nào??? • Thiệt hại kỳ vọng là 10$ 10
Giá trị kỳ vọng KÕt qu¶ 1 KÕt qu¶ 2 X¸c Lîi nhuËn X¸c Lîi nhuËn suÊt suÊt Dù ¸n A 0,5 2000$ 0,5 1000$ Dù ¸n B 0,99 1510$ 0,01 510$ 11
Giá trị kỳ vọng • EMVA = 1500$ • EMVB = 1500$ => Lựa chọn dự án nào? 12
Đo lường rủi ro • Mức độ rủi ro của 1 quyết định được đo lường bằng độ lệch chuẩn của quyết định đó. n    p i (V i  EV ) 2 i 1 13
Đo lường rủi ro • Theo ví dụ trên: EMVA = EMVB = 1500$ => Lựa chọn dự án B vì có rủi ro thấp hơn 2 2  A  0,5(20001500)  0,5(10001500)  500$  B  0,99(15101500)2  0,01(510 1500)2  99,5$ 14
Hệ số biến thiên EV A  EVB A B Sử dụng hệ số biến thiên (CV)  CV  EV Lựa chọn CV nhỏ nhất 15
Lợi ích kỳ vọng • Nhiều cá nhân không quan tâm trực tiếp đến giá trị của giải thưởng – Họ quan tâm đến lợi ích giải thưởng đem lại • Nếu giả định rằng lợi ích cận biên của của cải giảm dần, trò chơi St. Petersburg có thể quy về giới hạn giá trị lợi ích kỳ vọng – Đo lường giá trị trò chơi đem lại cho cá nhân là bao nhiêu 16
Lợi ích kỳ vọng • Lợi ích kỳ vọng có thể được xác định tương tự như giá trị kỳ vọng n EU ( X )   piU ( xi ) i 1 • Do lợi ích có thể tăng chậm hơn giá trị bằng tiền của giải thưởng, nên có khả năng lợi ích kỳ vọng sẽ nhỏ hơn giá trị bằng tiền kỳ vọng 17
Định lý Von Neumann-Morgenstern • Giả sử có n giải thưởng mà cá nhân có thể trúng (x1,…xn) được sắp xếp theo thứ tự lợi ích tăng dần – x1 = giải thưởng ưa thích ít nhất  U(x1) = 0 – xn = giải thưởng ưa thích nhất  U(xn) = 1 18
Định lý Von Neumann-Morgenstern • Định lý Von Neumann-Morgenstern chỉ ra rằng có thể chấp nhận được cách thức gán một mức lợi ích riêng cho mỗi giải thưởng nói trên 19
Định lý Von Neumann-Morgenstern • Phương pháp của Von Neumann- Morgenstern là xác định lợi ích của xi như lợi ích kỳ vọng của trò chơi mà một cá nhân tính toán đúng bằng mong muốn của họ đối với xi U(xi) = pi . U(xn) + (1 - pi) . U(x1) 20