期望效用函式的演算法問題,下列期望效用函式中代表風險愛好者的是?

2021-05-21 00:55:57 字數 2331 閱讀 2884

1樓:匿名使用者

必須有效用函式,比較u(50)和06*u(100)+0.4u(0)的大小。如果二者相等50才是確定當量.

2樓:resume_愛

要看消費者是風險厭惡者還是風險偏好者,根據題意如果消費者是極度厭惡風險的話肯定不會**的。所以題目還是要給定消費者效用函式的。一般比較u(50)和06*u(100)+0.

4u(0)的大小。

下列期望效用函式中代表風險愛好者的是?

3樓:

期望效用,是效用的加權平均數,是一個平均效用值,一個較為主觀的效用值;期望值效用,是貨幣財富加權平均值的效用,是一個加權平均值的效用,一個可以根據一定科學合理的方法得到的一個比較客觀的效用值。

如果一個較為主觀的效用值大於客觀的效用值,那麼你就是一個風險愛好者。

如果一個較為主管的效用值小於客觀的效用值,那麼你就是一個風險迴避者。

一般的效用函式,和,期望效用函式,區別在什麼地方啊?為什麼叫expected utility f呢

4樓:

最可期待的效用,但不是真正實現的效用。實現這個效用的可能性最大(概率最大)

期望效用函式 5

5樓:霸刀封天

權平均數是不同比重資料的平均數,加權平均數就是把原始資料按照合理的比例來計算,

若在一組數中,x1出現f1次,x2出現f2次,…,xk出現fk次,那麼(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)÷ (f1 + f2 + ... + fk)叫做x1﹑x2…xk的加權平均數。

f1﹑f2…fk是x1﹑x2…xk的權。其中,算術平均數是加權平均數的一種特殊形式(它特殊在各項的權相等),當實際問題中,當各項權不相等時,計算平均數時就要採用加權平均數,當各項權相等時,計算平均數就要採用算數平均數。兩者不可混淆。

公式:編輯本段加權平均數  x拔=(x1f1 + x2f2+ ... xkfk)/n,其中f1 + f2 + ... + fk=n,f1,f2,…,fk叫做權。通過數和權的乘積來計算

1.在日常生活中,我們常用平均數表示一組資料的『平均水平』。

2.在一組資料裡,一個資料出現的次數稱為權。

如果某個隨機變數x以概率pi取值xi,i=1,2,…,n,而某人在確定地得到xi時的效用為u(xi),那麼,該隨機變數給他的效用便是:

u(x) = e[u(x)] = p1u(x1) + p2u(x2) + ... + pnu(xn)

其中,e[u(x)]表示關於隨機變數x的期望效用。因此u(x)稱為期望效用函式,又叫做馮·諾依曼—摩根斯坦效用函式(vnm函式)。另外,要說明的是期望效用函式失去了保序性,不具有序數性

期望效用函式理論的修正擴充套件

6樓:手機使用者

研究者針對以上問題提出了以下幾種使eu理論一般化的方式:

(1)karmark(1978)提出主觀權重效用(subjectively weighted utility,swu)的概念,用決策權重替代線性概率,這可以解釋allais問題和共同比率效應,但不能解釋優勢原則的違背;

(2)擴充套件性效用模型(generalized utility model)。該類模型的特點是針對同結果效應和同比率效應等,放鬆預期效用函式的線性特徵,或對公理化假設進行重新表述,模型將用概率三角形表示的預期效用函式線性特徵的無差異曲線,擴充套件成體現區域性線性近似的扇行。這些模型沒有給出度量效用的原則,但給出了效用函式的許多限定條件。

(3)kahneman和tversky(1979)引入系統的非傳遞性和不連續性的概念,以解決優勢違背問題;

(4)「後悔」的概念被引入,以解釋共同比率效應和偏好的非傳遞性;如loomes和sudgen(1982)所提出的「後悔模型」引入了一種後悔函式,將效用奠定在個體對過去「不選擇」結果的心理體驗上(放棄選擇後出現不佳結果感到慶幸,放棄選擇後出現更佳結果感到後悔),對預期效用函式進行了改寫(仍然保持了線性特徵)。

(5)允許決策權重隨得益的等級和跡象變化,這是對swu的進一步發展。

(6)非可加性效用模型(non-additivity utility model)這類模型主要針對埃爾斯伯格悖論,該模型認為概率在其測量上是不可加的

以上提出的幾條分別擴充套件為金融學中的幾大經典成果,如karmark 和allais (簡稱kt)提出的理論後來發展成為前景理論;而「後悔「概念演化為「後悔理論」。

請問期望效用函式中e和u分別代表什麼?用這兩個字母有特殊的原因嗎?

7樓:九號有人愛

e就是期望,expect

u為效用.utility都源自英文

什麼是效用函式,效用函式與需求函式是什麼關係

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