中級(jí)微觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)ppt課件

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,,第5章,不確定性與消費(fèi)者行為,,,,,Slide 1,,,本章討論的主題,描述風(fēng)險(xiǎn) 風(fēng)險(xiǎn)偏好 降低風(fēng)險(xiǎn) 對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的需求* 行為經(jīng)濟(jì)學(xué),Slide 2,,,5.1 描述風(fēng)險(xiǎn),為了計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)，我們必須知道: 1) 所有可能的結(jié)果 2) 每一種結(jié)果發(fā)生的可能性,Slide 3,,,5.1.1 概率,概率（Probability） 概率是指每一種結(jié)果發(fā)生的可能性。 概率的大小依賴(lài)于不確定事件本身的性質(zhì)和人們的主觀(guān)判斷。 概率的一個(gè)較為客觀(guān)的衡量來(lái)源于以往同類(lèi)事件發(fā)生的可能性。,Slide 4,,,主觀(guān)概率,若無(wú)經(jīng)驗(yàn)可循，概率的形成取決于主觀(guān)性的判斷，即依據(jù)直覺(jué)進(jìn)行判斷。這種直覺(jué)可以是基于一個(gè)人的判斷力或經(jīng)驗(yàn)。 不同的信息或者對(duì)于同一信息的不同處理能力使得不同個(gè)體形成的主觀(guān)性概率有所區(qū)別。,Slide 5,,,5.1.2 期望值,期望值（Expected Value） 期望值是對(duì)不確定事件的所有可能性結(jié)果的一個(gè)加權(quán)平均。 權(quán)數(shù)是每一種可能性結(jié)果發(fā)生的概率。 期望值衡量的是總體趨勢(shì)，即平均結(jié)果。,Slide 6,,,例題,例如 投資海底石油開(kāi)采項(xiàng)目: 有兩種可能結(jié)果： 成功 – 股價(jià)從30美元升至40美元 失敗 – 股價(jià)從30美元跌至20美元 客觀(guān)性概率：100次開(kāi)采，有25次成功，75次失敗。 用Pr表示相應(yīng)的概率，那么， Pr（成功）=1/4； Pr（失?。?3/4；,Slide 7,,,例題,股價(jià)的期望值 = Pr(成功)?(40美元/股)+ Pr(失敗)?(20美元/股) =1/4 ?40+3/4 ?20 =25美元/股,,Slide 8,,,期望值公式,假設(shè)Pr1，Pr2……Prn分別表示每一種可能性結(jié)果的概率，而X1，X2……Xn分別代表每一種可能性結(jié)果的值，那么，期望值的公式為：,,,Slide 9,,,5.1.3 可變性variability,可變性是不確定情形下各種可能結(jié)果彼此差異的程度。,,Slide 10,,,5.1.3 可變性variability,例子： 假設(shè)你面臨著兩份推銷(xiāo)員兼職工作的選擇，第一份工作是傭金制，第二份是固定薪水制。這兩份工作的期望值是一樣的，你該如何選擇？,,Slide 11,,,銷(xiāo)售工作的收入,工作1: 傭金制 0.5 2000 0.5 1000 1500 工作2: 固定薪水制 0.99 1510 0.01 510 1500,收入的 概率 收入($) 概率 收入 ($) 期望值,結(jié)果1 結(jié)果2,,,,5.1 風(fēng)險(xiǎn)描述,Slide 12,,,,工作1的期望值,,工作2的期望值,,銷(xiāo)售工作的收入,Slide 13,,,這兩份工作的期望值雖然一樣，但是波動(dòng)程度不同。波動(dòng)程度越大，也就意味著風(fēng)險(xiǎn)越大。 離差（Deviation） 離差是用于度量實(shí)際值與期望值之間的差，顯示風(fēng)險(xiǎn)程度的大小。,,離差,Slide 14,,,與期望收入之間的離差,工作1 2,000 500 1,000 - 500 工作2 1,510 10 510 -990,結(jié)果1 離差 結(jié)果2 離差,,離差,但通常離差不能科學(xué)衡量可變性。 因?yàn)殡x差以概率為權(quán)數(shù)的加權(quán)平均值總是0,Slide 15,,,方差的公式: 方差=Pr1 ?[X1-E(x)]2 + Pr2 ?[X2-E(x)]2 標(biāo)準(zhǔn)差（standard deviation）衡量的是每一個(gè)結(jié)果與期望值之間的離差的平方的平均值（即方差）的平方根。,,方差和標(biāo)準(zhǔn)差,Slide 16,,計(jì)算方差,工作1 2,000 250,000 1,000 250,000 250,000 500.00 工作2 1,510 100 510 980,100 9,900 99.50,離差的 離差的 結(jié)果1 平方 結(jié)果 2 平方 方差 標(biāo)準(zhǔn)差,,方差的計(jì)算,方差=Pr1 ?[X1-E(x)]2 + Pr2 ?[X2-E(x)]2,Slide 17,,,標(biāo)準(zhǔn)差,兩份工作的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算：,*標(biāo)準(zhǔn)差越大，意味著風(fēng)險(xiǎn)也越大。,Slide 18,離差和標(biāo)準(zhǔn)差,工作1的離差的平方的平均值： 0.5?(500)2+0.5 ?(500)2=250000美元 工作2： 0.99?(10)2+0.01?(990)2=9900美元 因此，工作1的標(biāo)準(zhǔn)差500，工作2的標(biāo)準(zhǔn)差為99.50，可以認(rèn)為，工作1的風(fēng)險(xiǎn)要遠(yuǎn)高于工作2。,Slide 19,,,方差,方差的概念同樣適用于存在多種可能性結(jié)果的場(chǎng)合。例如， 工作1的可能性收入為1000，1100，1200，1300……2000，每一種可能性結(jié)果的概率同為1/10。 工作2的可能性收入為1300，1400，1500，1600，1700，每一種可能性結(jié)果的概率同為1/5。,,Slide 20,,,兩種工作收入的概率分布,,收入,0.1,,,$1000,$1500,$2000,,,,0.2,概率,Slide 21,,,不等概率收入分布的情況,工作1: 分散程度更高，風(fēng)險(xiǎn)也越大 收入呈凸?fàn)罘植? 獲得中間收入的可能性大，而獲得兩端收入的可能性小。,Slide 22,,,不同概率分布的情形,,,,收入,0.1,,,$1000,$1500,$2000,,,,0.2,概率,因?yàn)闃O端的支付比那些中間的可能性要小， 所以這兩種分布曲線(xiàn)都呈上凸形狀.,Slide 23,,,5.1.4 決策,決策（Decision making） 在上個(gè)例子中，一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)回避者將選擇工作2：因?yàn)閮煞莨ぷ鞯钠谕迪嗤?，但工?的風(fēng)險(xiǎn)較高。 假設(shè)另一種情形：工作1的每一種結(jié)果下的收入都增加100美元，期望值變?yōu)?600。該如何選擇？,Slide 24,,,收入調(diào)整后的方差,,工作1 2,100 250,000 1,100 250,000 1,600 500 工作2 1510 100 510 980,100 1,500 99.50,離差的 離差的 收入的 工作1 平方 工作2 平方 期望值 標(biāo)準(zhǔn)差,,Slide 25,,,選擇,工作1: 收入期望值為1,600美元，標(biāo)準(zhǔn)差為 500美元。 工作2: 收入期望值為1,500美元，標(biāo)準(zhǔn)差為 99.50美元。 如何選擇? 這取決于個(gè)人的偏好。,Slide 26,,,5.2 風(fēng)險(xiǎn)的偏好,對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)的選擇 假設(shè) 消費(fèi)單一商品 消費(fèi)者知道所有的概率分布 以效用來(lái)衡量有關(guān)的結(jié)果 效用函數(shù)是既定的,Slide 27,,,例題,某人現(xiàn)在的收入是15000美元，效用為13.5?，F(xiàn)在，她考慮從事一項(xiàng)新的、有風(fēng)險(xiǎn)的工作。 從事這項(xiàng)新的工作，她的收入達(dá)到30000美元的概率是0.5，而收入降低到10000美元的概率也為0.5。 她必須通過(guò)計(jì)算她的期望收入（或期望效用）來(lái)評(píng)價(jià)新的工作。,例子,Slide 28,,,期望效用,期望效用（expected utility）是與各種可能收入相對(duì)應(yīng)的效用的加權(quán)平均，其權(quán)數(shù)為獲得各種可能收入的概率。 新工作的期望效用為： E(u) = (1/2)u($10,000) + (1/2)u($30,000) = 0.5(10) + 0.5(18) = 14,Slide 29,,,期望效用,在此情況下的期望收入： 0.5*30000＋0.5*10000＝20000 新工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用E(u) 為14，但新工作有風(fēng)險(xiǎn)。 現(xiàn)有工作的確定收入為15000美元，確定的效用為13，沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)。 如果消費(fèi)者希望增加其預(yù)期效用，就會(huì)選擇新工作。,Slide 30,,,5.2.1 不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好,人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好可分為三種類(lèi)型： 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型（risk averse） 風(fēng)險(xiǎn)中性型（ risk neutral） 風(fēng)險(xiǎn)愛(ài)好型（risk loving）,Slide 31,,,5.2.1.1 風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)型,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者（Risk Averse）: 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者是指那些在期望收入相同的工作中，更愿意選擇確定性收入的工作的人。 如果一個(gè)人是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者，其收入的邊際效用往往遞減。 人們通過(guò)購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的方式來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。,Slide 32,,,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,例如， 某女士現(xiàn)在擁有一份確定收入為20000美元，其確定的效用為16。 她也可以選擇一份有0.5概率為30000美元、0.5概率為10000美元的收入的工作。該工作的預(yù)期收入為20000美元，預(yù)期效用為 E(u) = (0.5)(10) + (0.5)(18) = 14,Slide 33,,,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,因此，兩份工作的預(yù)期收入是相同的，但是，現(xiàn)有的確定收入給她帶來(lái)的效用是16，而新的、有風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期收入給她帶來(lái)的效用是14，所以，她會(huì)選擇前者，即確定收入的工作。 所以，該消費(fèi)者是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者。,Slide 34,,,,該消費(fèi)者是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的，因?yàn)?她寧可選擇一份確定收入為20000美元的工作，而不選擇另一份有0.5可能為10000美元，0.5可能為30000美元的工作。,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避,Slide 35,,,風(fēng)險(xiǎn)中性者,如果一個(gè)人對(duì)于具有同一期望收入的不確定性工作與確定性工作的偏好相同時(shí)，那么，他就是風(fēng)險(xiǎn)中性者（risk neutral）。,風(fēng)險(xiǎn)中性者,Slide 36,,,,收入,,,10,20,效用,0,30,風(fēng)險(xiǎn)中性者的圖示,風(fēng)險(xiǎn)中性者,Slide 37,,,風(fēng)險(xiǎn)偏好者,如果消費(fèi)者在期望收入相同的確定性工作與不確定性工作中選擇了后者，那么，該消費(fèi)者就是風(fēng)險(xiǎn)偏好者（risk loving）。 例如：賭博、一些犯罪活動(dòng),Slide 38,,,,收入,,,效用,0,風(fēng)險(xiǎn)偏好者,風(fēng)險(xiǎn)偏好者,Slide 39,,,5.2.1.2 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)（risk premium）是指風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而愿意付出的代價(jià)，它是能夠給一個(gè)人帶來(lái)相同效用的風(fēng)險(xiǎn)性工作與確定性工作之間的收入差額。,Slide 40,,該消費(fèi)者是風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型的，因?yàn)?她寧可選擇一份確定收入為20000美元的工作，而不選擇另一份有0.5可能為10000美元，0.5可能為30000美元的工作。,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),Slide 41,,,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的例題,例如 一個(gè)消費(fèi)者有一份有0.5可能為30000美元，有0.5可能為10000美元的工作（預(yù)期收入為20000美元）。 這種預(yù)期收入產(chǎn)生的預(yù)期效用為: E(u) = 0.5(18) + 0.5(10) = 14,Slide 42,,由于確定性收入為16與期望值為20的不確定收入所產(chǎn)生的效用均為14，因此，4就是風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)圖示,Slide 43,,,5.2.1.3 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與收入波動(dòng),預(yù)期收入的波動(dòng)程度越大，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)也就越高。 有一份工作，獲得40000美元收入（效用為20）的可能性為0.5，收入為0（效用為0）的可能性為0.5。 在此例中， 預(yù)期收入仍為20000美元，但預(yù)期效用下降至10 預(yù)期效用 =0.5u($0) + .5u($40,000) = 0 + .5(20) = 10,Slide 44,,,風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與收入,在此例中，預(yù)期收入為20000美元的不確定性工作所帶來(lái)的預(yù)期效用僅為10。 事實(shí)上，確定性收入為10000美元時(shí)，其效用也為10。因此，在此例中，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為10000美元（即預(yù)期收入20000美元減去確定性收入10000美元）。,Slide 45,5.2.1.4 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與無(wú)差異曲線(xiàn),風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與無(wú)差異曲線(xiàn),高度風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,輕微風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者,Slide 46,,,5.3 降低風(fēng)險(xiǎn),消費(fèi)降低風(fēng)險(xiǎn)的措施主要有三種: 1) 多樣化 2) 購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn) 3) 獲取更多的信息,Slide 47,,,5.3.1 多樣化,多樣化 假設(shè)一個(gè)廠(chǎng)商可以選擇只銷(xiāo)售空調(diào)、或加熱器，或者兩者兼而有之。 假設(shè)熱天與冷天的概率均為0.5 。 廠(chǎng)商通過(guò)多樣化經(jīng)營(yíng)可以減少風(fēng)險(xiǎn)。,Slide 48,,,降低風(fēng)險(xiǎn)例題,銷(xiāo)售空調(diào) 30,000 12,000 銷(xiāo)售加熱器 12,000 30,000 *熱天或冷天的概率均為0.5 如果廠(chǎng)商只銷(xiāo)售空調(diào)，或只銷(xiāo)售加熱氣，那么，收入或?yàn)?0000美元，或?yàn)?2000美元。 預(yù)期收入為: 1/2($12,000) + 1/2($30,000) = $21,000,,熱天 冷天,銷(xiāo)售空調(diào)或加熱器的收入,Slide 49,,,多樣化,假如廠(chǎng)商分別將一半的時(shí)間用于銷(xiāo)售空調(diào)，另一半時(shí)間銷(xiāo)售加熱器： 如果天氣炎熱，空調(diào)的銷(xiāo)售收入為15000，加熱器的銷(xiāo)售收入為6000，預(yù)期收入為21000。 如果天氣較冷，空調(diào)的銷(xiāo)售收入為6000，加熱器的銷(xiāo)售收入為15000，預(yù)期收入為21000。 因此，通過(guò)多樣化經(jīng)營(yíng)，天氣無(wú)論炎熱或較冷，廠(chǎng)商均可獲得21000的預(yù)期收入（固定收入），沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)。,Slide 50,,,多樣化,在上例中，加熱器與空調(diào)是完全負(fù)相關(guān)的，廠(chǎng)商通過(guò)多樣化經(jīng)營(yíng)可以消除風(fēng)險(xiǎn)。 在通常的情況下，通過(guò)將投資分散在一些相關(guān)性較小的事件上，可以較大程度地消除一部分風(fēng)險(xiǎn)。,Slide 51,,,5.3.2 保險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)愿意付出一定的代價(jià)。 如果保險(xiǎn)的價(jià)格正好等于期望損失，風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者將會(huì)購(gòu)買(mǎi)足夠的保險(xiǎn)，以使他們?nèi)魏慰赡艿膿p失得到全額的補(bǔ)償。,期望損失：可能損失X發(fā)生的概率=1000美元,Slide 52,,,投保的決策,不投保 $40,000 $50,000 $49,000 $3,000 投保 49,000 49,000 49,000 0,被盜 安全 預(yù)期 (Pr =0.1) (Pr =0.9) 財(cái)富 標(biāo)準(zhǔn)差,,,期望損失為1000元,Slide 53,,,保險(xiǎn),保險(xiǎn)的購(gòu)買(mǎi)使得無(wú)論有無(wú)風(fēng)險(xiǎn)損失，投保人的收入總是固定的。因?yàn)楸ｋU(xiǎn)的支出等于期望損失，因此，固定收入總是等于風(fēng)險(xiǎn)存在時(shí)的期望收入。 對(duì)于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者而言，確定收入給他帶來(lái)的效用要高于有風(fēng)險(xiǎn)的不確定收入帶來(lái)的效用。,Slide 54,,由于確定性收入為16與期望值為20的不確定收入所產(chǎn)生的效用均為14,保險(xiǎn),Slide 55,,,大數(shù)定律,大數(shù)定律（the law of large number）是指盡管孤立的事件是偶發(fā)性的，或者大部分是不可預(yù)測(cè)的，但是，許多相似事件的平均結(jié)果是可預(yù)計(jì)的。 盡管孤立的事件可能是偶發(fā)的，不可預(yù)計(jì)的，但許多相似事件的平均結(jié)果是可預(yù)計(jì)的. Examples A single coin toss vs. large number of coins Whom will have a car wreck vs. the number of wrecks for a large group of drivers,Slide 56,,,例：,假設(shè): 某人家中被盜的可能性是10%，損失為10000美元。 預(yù)期損失 = 0.10 x $10,000 = $1,000 假定有100人面臨同樣的境況 每人交納1000美元的保費(fèi)，100人就匯集了100000美元的保險(xiǎn)基金，用于補(bǔ)償損失。 保險(xiǎn)公司估計(jì)，這100個(gè)人的期望損失總計(jì)約為100000美元，有了上述的保險(xiǎn)基金，保險(xiǎn)公司就不必?fù)?dān)心無(wú)法賠付損失了。,保險(xiǎn)公司的收支,Slide 57,,,公平保費(fèi),當(dāng)保費(fèi)收入等于期望支出時(shí)，稱(chēng)這樣的保險(xiǎn)為公平保險(xiǎn)(actuarially fair)。 通常保險(xiǎn)公司收取的保險(xiǎn)費(fèi)一般會(huì)超過(guò)期望損失。（因?yàn)楸ｋU(xiǎn)公司為企業(yè)，要支付一些管理費(fèi)用而且還要賺取一定的利潤(rùn)） 但如果有足夠多的保險(xiǎn)公司會(huì)使保險(xiǎn)市場(chǎng)處于競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，這回促使保險(xiǎn)費(fèi)接近公平保險(xiǎn)的水平。,Slide 58,,,5.3.3 信息的價(jià)值,完全信息的價(jià)值（Value of Complete Information ） 完全信息的價(jià)值是信息完全時(shí)進(jìn)行選擇的期望收益與信息不完全時(shí)進(jìn)行選擇的期望收益的差額。,Slide 59,,,獲取信息的價(jià)值,假設(shè)商場(chǎng)經(jīng)理要決定訂多少套的秋季服裝: 如果訂100套，則進(jìn)價(jià)為180美元/套 如果訂50套，則進(jìn)價(jià)為 200美元/套 每套的售價(jià)是300美元 如果衣服沒(méi)有賣(mài)出，可以一半的價(jià)格退貨。 售出100套衣服的概率為0.5，售出50套衣服的概率也是0.5。,Slide 60,,,,1. 訂50套 5,000 5,000 5,000 2. 訂100套 1,500 12,000 6,750,售出50套 售出100套 期望收益,,如果沒(méi)有完全的信息: 風(fēng)險(xiǎn)中性者會(huì)訂100套服裝 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者會(huì)訂50套服裝,Slide 61,,,完全信息的價(jià)值,假設(shè)信息完全，那么，訂貨數(shù)必須與銷(xiāo)售量相同。有兩種結(jié)果：訂50套售出50套，或者訂100套售出100套。這兩種結(jié)果的概率均為0.5。 如果信息完全，作出正確的選擇，那么，預(yù)期收益為8,500. 8,500 = 0.5(5,000) + 0.5(12,000) 如果信息不完全，訂100套的預(yù)期收益為6,750。 因此，完全信息的價(jià)值就是1750（8500-6750）。,Slide 62,5.5 行為經(jīng)濟(jì)學(xué),行為經(jīng)濟(jì)學(xué)是作為實(shí)用的經(jīng)濟(jì)學(xué)，它將行為分析理論與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律、心理學(xué)與經(jīng)濟(jì)科學(xué)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)今經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中的錯(cuò)誤或遺漏，進(jìn)而修正主流經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于人的理性、自利、完全信息、效用最大化及偏好一致基本假設(shè)的不足。,Slide 63,理性的經(jīng)濟(jì)人假設(shè),傳統(tǒng)的西方經(jīng)濟(jì)學(xué)建立在“理性人”假設(shè)的基礎(chǔ)上?！敖?jīng)濟(jì)人既會(huì)計(jì)算、有創(chuàng)造性并能追求最大利益的人是進(jìn)行一切經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)”（卡爾·布魯內(nèi)），傳統(tǒng)西方經(jīng)濟(jì)學(xué)由此展開(kāi)其對(duì)于微觀(guān)經(jīng)濟(jì)主體的理性規(guī)律的研究，可見(jiàn)理性人假設(shè)是傳統(tǒng)西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的基石。,Slide 64,理性人假設(shè),以理查德·泰勒為首的一批經(jīng)濟(jì)學(xué)家開(kāi)始對(duì)作為傳統(tǒng)理論的立論根本的“理性人”假設(shè)提出置疑。他們嘗試將心理學(xué)、社會(huì)學(xué)等學(xué)科的研究方法和成果引入到經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中來(lái)，提出了將非理性的經(jīng)濟(jì)主體作為微觀(guān)研究的對(duì)象，從而開(kāi)創(chuàng)了對(duì)微觀(guān)經(jīng)濟(jì)主體非理性規(guī)律進(jìn)行研究的先河，行為經(jīng)濟(jì)學(xué)由此誕生。隨后大批學(xué)者對(duì)這一嶄新的領(lǐng)域表現(xiàn)出極大的熱情與信心并積極投身于其研究中。,Slide 65,行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的誕生,一般認(rèn)為行為經(jīng)濟(jì)學(xué)正式創(chuàng)立于1994年，已故著名心理學(xué)家阿莫斯·特維爾斯基(Amos Tversky) ，經(jīng)濟(jì)學(xué)家丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman) ，里查德·薩勒(Richard H. Thaler) ，馬修·拉賓(Matthew Rabin) ，美籍華人奚愷元教授等是這一學(xué)科的開(kāi)創(chuàng)性代表。以行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家丹尼爾·卡尼曼(Daniel Kahneman) 和維農(nóng)·史密斯(V. Smith)因在行為經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的杰出研究而獲得2002 年度諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)為標(biāo)志，行為經(jīng)濟(jì)學(xué)有力地展現(xiàn)了其存在價(jià)值、學(xué)術(shù)地位以及廣闊的研究前景。,Slide 66,2002諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主―丹尼爾·卡納曼,(Daniel Kahneman)1934年出生，美國(guó)普林斯頓大學(xué)心理學(xué)和公共事務(wù)教授?；始铱茖W(xué)院的新聞公報(bào)說(shuō)，把諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的一半授予卡尼曼，是因?yàn)樗鞍研睦硌芯康某晒c經(jīng)濟(jì)學(xué)融合到了一起，特別是在有關(guān)不確定狀態(tài)下人們?nèi)绾巫鞒雠袛嗪蜎Q策方面的研究”。,Slide 67,弗農(nóng)·史密斯( Vernon L.Smith，1927- ）,弗農(nóng)·史密斯( Vernon L.Smith)1927年出生,美國(guó)喬治·梅森大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)和法律教授。其主要研究成果是,他發(fā)現(xiàn)了人類(lèi)決策的不確定性,即發(fā)現(xiàn)人類(lèi)決策常常與根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)理論假設(shè)所作出的預(yù)測(cè)大相徑庭。 因“通過(guò)實(shí)驗(yàn)室試驗(yàn)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)學(xué)方面的經(jīng)驗(yàn)性分析，特別是對(duì)可選擇性市場(chǎng)機(jī)制的研究”而獲得2002年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)。,Slide 68,弗農(nóng)·史密斯( VernonL.Smith)—實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)之父.,Slide 69,5.5.1 更復(fù)雜的偏好,稟賦效應(yīng)：是指當(dāng)個(gè)人一旦擁有某項(xiàng)物品，那么他對(duì)該物品價(jià)值的評(píng)價(jià)要比未擁有之前大大增加。它是由Tbaler(1980)提出的。這一現(xiàn)象可以用行為金融學(xué)中的“損失厭惡”理論來(lái)解釋?zhuān)摾碚撜J(rèn)為一定量的損失給人們帶來(lái)的效用降低要多過(guò)相同的收益給人們帶來(lái)的效用增加。因此人們?cè)跊Q策過(guò)程中對(duì)利害的權(quán)衡是不均衡的，對(duì)“避害”的考慮遠(yuǎn)大于對(duì)“趨利”的考慮。出于對(duì)損失的畏懼，人們?cè)诔鲑u(mài)商品時(shí)往往索要過(guò)高的價(jià)格。,Slide 70,1.稟賦效應(yīng),損失厭惡 賣(mài)主的估價(jià)永遠(yuǎn)比買(mǎi)主高 “敝帚自珍”——自家的破掃帚也比別人家的新掃帚更有價(jià)值。,Slide 71,2.對(duì)公平的理解（偏好）,許多人做某件事的原因是他們覺(jué)得那樣做是恰當(dāng)?shù)?，盡管沒(méi)有帶來(lái)財(cái)務(wù)或其他方面的物質(zhì)利益。這方面的例子有慈善捐助、志愿工作，或者在餐廳給小費(fèi)。消費(fèi)者對(duì)公平的理解會(huì)影響其行為。,Slide 72,2.對(duì)公平的理解（偏好）,例：通牒博弈（Ultimatum Game） 你有機(jī)會(huì)在你和一個(gè)再也不會(huì)遇到的陌生人之間分配100張1元的鈔票，你會(huì)如何分配？規(guī)則是：你先提出你和陌生人之間的分配方案，該陌生人接受或拒絕你的建議：若接受，你們倆各自拿到你所建議的份額；如果他拒絕，你們倆將什么也拿不到。,Slide 73,2.對(duì)公平的理解（偏好）,例：通牒博弈（Ultimatum Game） 你的肯能分配方案： 1.偏好為效率，不考慮公平：你得99，他1； 2.你考慮公平，應(yīng)該是（50，50）或接近這一分配方案。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果是：一般的分配比重介于67對(duì)33和50對(duì)50之間，這樣的分配方案通常都被接受了。 可見(jiàn)，對(duì)公平的偏好會(huì)影響決策,Slide 74,5.5.2 簡(jiǎn)單法則和決策中的偏差,1.錨定效應(yīng)(Anchoring Effect) 2.拇指法則（Rules of Thumb）,Slide 75,1.錨定效應(yīng)(Anchoring Effect),錨定效應(yīng)：指一些建議的信息片段（也許是不相關(guān)的）對(duì)你的最終決策可能具有的效應(yīng)。 通常錨定效應(yīng)表現(xiàn)為人們?cè)趯?duì)某人某事做出判斷時(shí)，易受第一印象或第一信息支配，就像沉入海底的錨一樣把人們的思想固定在某處。作為一種心理現(xiàn)象，沉錨效應(yīng)普遍存在于生活的方方面面。第一印象和先入為主是其在社會(huì)生活中的表現(xiàn)形式。,Slide 76,Anchoring Effect,一般又叫沉錨效應(yīng)，是一種重要的心理現(xiàn)象。就是指當(dāng)人們需要對(duì)某個(gè)事件做定量估測(cè)時(shí)，會(huì)將某些特定數(shù)值作為起始值，起始值像錨一樣制約著估測(cè)值。在做決策的時(shí)候，會(huì)不自覺(jué)地給予最初獲得的信息過(guò)多的重視（心理學(xué)家特沃斯基和塔尼曼曾因此發(fā)現(xiàn)獲諾貝爾獎(jiǎng)）。,Slide 77,錨定效應(yīng)-定義,錨定（anchoring）是指人們傾向于把對(duì)將來(lái)的估計(jì)和已采用過(guò)的估計(jì)聯(lián)系起來(lái)，同時(shí)易受他人建議的影響。當(dāng)人們對(duì)某件事的好壞做估測(cè)的時(shí)候，其實(shí)并不存在絕對(duì)意義上的好與壞，一切都是相對(duì)的，關(guān)鍵看你如何定位基點(diǎn)。,Slide 78,2.拇指法則（rules of thumb）,Rule of thumb在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的解釋是：“拇指規(guī)則”是指經(jīng)濟(jì)決策者對(duì)信息的處理方式不是按照理性預(yù)期的方式，把所有獲得的信息都引入到?jīng)Q策模型中，他們往往遵循的是：只考慮重要信息，而忽略掉其他信息。否則信息成本無(wú)限高。 決策過(guò)程中依據(jù)拇指法則會(huì)帶來(lái)偏差，但會(huì)節(jié)省時(shí)間和精力。如果經(jīng)常用，帶來(lái)的偏差也較小，所以不能一概否定。,Slide 79,5.5.3 概率和不確定性,小數(shù)定律：當(dāng)人們從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中獲得的有關(guān)特定事件的信息相對(duì)較少時(shí)，往往會(huì)夸大這些特定事件將會(huì)發(fā)生的概率。 羊群效應(yīng)：是指人們經(jīng)常受到多數(shù)人影響，而跟從大眾的思想或行為，也被稱(chēng)為“從眾效應(yīng)”。人們會(huì)追隨大眾所同意的，自己并不會(huì)思考事件的意義。羊群效應(yīng)是訴諸群眾謬誤的基礎(chǔ)。,Slide 80,羊群效應(yīng),經(jīng)濟(jì)學(xué)里經(jīng)常用“羊群效應(yīng)”來(lái)描述經(jīng)濟(jì)個(gè)體的從眾跟風(fēng)心理。羊群是一種很散亂的組織，平時(shí)在一起也是盲目地左沖右撞，但一旦有一只頭羊動(dòng)起來(lái)，其他的羊也會(huì)不假思索地一哄而上，全然不顧前面可能有狼或者不遠(yuǎn)處有更好的草。因此，“羊群效應(yīng)”就是比喻人都有一種從眾心理，從眾心理很容易導(dǎo)致盲從，而盲從往往會(huì)陷入騙局或遭到失敗。,Slide 81,羊群效應(yīng)實(shí)例,研究顯示，股票市場(chǎng)上的投資者常常被小數(shù)定律帶來(lái)的偏差所誤導(dǎo)，認(rèn)為在過(guò)去幾年的高收益之后，在接下來(lái)的幾年中可能會(huì)有更高的收益，從而導(dǎo)致羊群效應(yīng)的產(chǎn)生。,Slide 82,,,本章小結(jié),面對(duì)未來(lái)的不確定性，消費(fèi)者和管理者經(jīng)常要進(jìn)行決策。 消費(fèi)者和投資者關(guān)心不確定結(jié)果的期望值與波動(dòng)程度。 在進(jìn)行不確定選擇時(shí)，消費(fèi)者追求期望效用最大化，它是各種可能結(jié)果帶來(lái)的效用的加權(quán)平均，權(quán)數(shù)為各種結(jié)果發(fā)生的概率。,Slide 83,,,本章小結(jié),人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好類(lèi)型有三種：風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型、風(fēng)險(xiǎn)中性型和風(fēng)險(xiǎn)愛(ài)好型。 風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者為避免風(fēng)險(xiǎn)而愿意付出的最大的代價(jià)稱(chēng)為風(fēng)險(xiǎn)貼水。 通過(guò)多樣化、購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)以及獲得更多信息的方式可以降低風(fēng)險(xiǎn)。,Slide 84,