Bài 3

Bài 3 Lựa chọn trong điều kiện bất định

Nội dung thảo luận • Miêu tả rủi ro • Thái độ đổi với rủi ro • Giảm thiểu rủi ro • Cầu đối với tài sản rủi ro Bai 3

Giới thiệu • Lựa chọn trong điều kiện chắc chắn đã đề cập trong các phần trước • Tuy nhiên làm thế nào để lựa chọn khi các biến như thu nhập và giá thay đổi thường xuyên không chắc chắn? Bai 3

Mô tả rủi ro • Để đo được rủi ro chúng ta phải biết: • Tất cả các kết cục có thể xảy ra • Xác suất hay khả năng xảy ra của mỗi kết cục Bai 3

Mô tả rủi ro • Giải thích xác suất • Giải thích khách quan • Dựa trên quan sát tần suất các sự kiện trong quá khứ • Giải thích chủ quan • Dựa trên cảm nhận kết cục sẽ xảy ra Bai 3

Giải thích xác suất • Xác suất chủ quan • Thông tin khác nhau hoặc năng lực xử lý khác nhau cùng một thông tin có thể ảnh hưởng đến xác suất chủ quan • Dựa trên việc đánh giá hoặc kinh nghiệm Bai 3

Mô tả rủi ro • Với việc giải thích xác suất, cần xác định 2 thước đo để giúp mô tả và so sánh lựa chọn rủi ro • Giá trị kỳ vọng • Độ biến thiên Bai 3

Mô tả rủi ro • Giá trị kỳ vọng • Là bình quân gia quyền của các giá trị của tất cả các kết cục có thể xảy ra • Giá trị kỳ vọng đo xu thế hướng tâm của các kế cục hay giá trị kỳ vọng trung bình Bai 3

Giá trị kỳ vọng – Ví dụ • Đầu tư vào công ty thăm dò khai thác dầu khí ở thềm lục địa: • Có 2 kết cục có thể xảy ra • Thành công – giá cổ phiều tăng từ $30 lên $40/cổ phiếu • Thất bại – giá cổ phiếu sẽ giảm từ $30 xuống $20/cổ phiếu Bai 3

Giá trị kỳ vọng – Ví dụ • Xác suất chủ quan • 100 mũi khoan, có 25 mũi thành công và 75 mũi thất bại • Xác suất (Pr) của thành công =1/4 và xác suất thất bại =3/4 Bai 3

Giá trị kỳ vọng – Ví dụ Bai 3

Giá trị kỳ vọng • Tổng quát cho n kết cục xảy ra: • Các kết cục có thể X1, X2, …, Xn • Xác suất tương ứng của mỗi kết cục Pr1, Pr2, …, Prn Bai 3

Mô tả rủi ro • Độ biến thiên • Mức độ đối với các kết cục có thể của các sự kiện không chắc chắn có thể khác nhau • Độ biến thiên tồn tại bao nhiêu trong các khả năng lựa chọn Bai 3

Độ biến thiên – Ví dụ • Giả sử bạn chọn 2 công việc bán thời gian có cùng một giá trị thu nhập kỳ vọng như nhau ($1.500) • Công việc thứ nhất hoàn toàn dựa vào hoa hồng • Công việc thứ hai trả lương theo ví trí công việc Bai 3

Độ biến thiên – Ví dụ • Có 2 kết cục ngang nhau ở công việc 1: $2.000 cho việc bán hàng chạy và $1.000 cho việc bán hàng trung bình • Công việc 2 trả $1.510 tiền lương (xác xuất .99), hoặc $510 nếu công ty phá sản (xác xuất .01) Bai 3

Độ biến thiên – Ví dụ Bai 3

Độ biến thiên – Ví dụ • Thu nhập từ công việc bán hàng Công việc 1 có thu nhập kỳ vọng Công việc 2 có thu nhập kỳ vọng Bai 3

Độ biến thiên • Khi giá trị kỳ vọng như nhau đối với 2 công việc, nhưng độ biến thiên khác nhau • Độ biến thiên càng lớn từ giá trị kỳ vọng là tín hiệu cho biết độ rủi ro cao • Độ biến thiên xuất phát từ độ lệch của các kết cục • Sự khác biệt giữa giá trị kỳ vọng và kết cục thực tế Bai 3

Độ biến thiên – ví dụ Bai 3

Độ biến thiên • Độ lệch trung bình luôn luôn bằng không do vậy chúng ta phải điều chỉnh các số âm • Có thể đo độ biến thiên với độ lệch chuẩn • Là căn bậc hai của trung bình của bình phương các độ lệch của các giá trị gắn với mỗi kết cục Bai 3

Độ biến thiên • Độ lệch chuẩn là thước đo rủi ro • Đo sự biến thiên của các kết cục sẽ xảy ra • Độ biến thiên càng lớn rủi ro càng cao • Mọi người thường thích ít biến thiên – ít rủi ro Bai 3

Độ biến thiên • Độ lệch chuẩn được viết: Bai 3

Độ lệch chuẩn – ví dụ 1 Bai 3

Độ lệch chuẩn – Ví dụ 1 • Độ lệch chuẩn của 2 công vi: Bai 3

Độ lệch chuẩn – Ví dụ 1 • Công việc 1 có độ lệch chuẩn lớn hơn do đó rủi ro lớn hơn • Độ lệch chuẩn cũng được dùng khi có nhiều hơn hai kết cục Bai 3

Độ lệch chuẩn – Ví dụ 2 • Công việc 1 có mức thu nhập biến thiên từ $1.000 đến $2.000 với mức sau cao hơn mức trước $100 và xác suất xảy ra đối với các mức thu nhập là như nhau • Công việc 2 có thu nhập biến thiên từ $1.300 đến $1.700 với mức sau cao hơn mức trước $100 và xác suất đối với các mức thu nhập là như nhau Bai 3

CV2 CV 1 Xác suất của các kết cục – Hai công việc Công việc 1 có độ rộng lớn hơn: độ lệch chuẩn lớn hơn và Rủi ro lớn hơn CV2 Xác suất 0.2 0.1 Thu nhập $1000 $1500 $2000 Bai 3

Ra quyết định – Ví dụ 1 • Bạn sẽ chọn công việc nào trong 2 CV? • CV1: độ phân tán và độ lệch chuẩn lớn hơn • Phân phối đỉnh: kết cục cực đoan ít xảy ra tại trung bình của phân phối • Bạn sẽ chọn công việc 2 Bai 3

Ra quyết định – Ví dụ 2 • Nếu cộng thêm $100 cho mỗi kết cục trong CV 1 làm cho thu nhập kỳ vọng = $1.600 • CV1: Thu nhập kỳ vọng là $1.600 và độ lệch chuẩn là $500 • CV2: Thu nhập kỳ vọng là $1.500 và độ lệch chuẩn là $99,50 Bai 3

Ra quyết định – Ví dụ 2 • Sẽ chọn công việc nào? • Phụ thuộc vào mỗi người • Một số người sẵn sàng chấp nhận rủi ro để có thu nhập kỳ vọng cao hơn • Một số khác lại thích ít rủi ro hơn thậm chí với mức thu nhập kỳ vọng thấp hơn Bai 3

Rủi ro và ngăn ngừa tội phạm • Thái độ đối với rủi ro tác động đến sự sẵn sàng vi phạm luật • Giả sử thành phố muốn ngăn chặn mọi người đổ xe cạnh xe khác • Phạt bằng tiền tốt hơn giam giữ Bai 3

Rủi ro và ngăn ngừa tội phạm • Chi phí để phát hiện tội phạm không phải bằng không, do vậy • Tiền phạt phải cao hơn chi phí gây ra cho xã hội • Xác suất bắt được thực tế nhỏ hơn 1 Bai 3

Rủi ro và ngăn ngừa tội phạm – ví dụ • Giả thiết: • Đậu xe sai luật tiết kiệm cho một người $5 vì không mất thời gian tìm chỗ đậu • Người lái xe là người trung lập với rủi ro • Chi phí bắt vi phạm luật bằng không Bai 3

Rủi ro và ngăn ngừa tội phạm – ví dụ • Khoản phạt lớn hơn $5 sẽ ngăn ngừa lái xe vi phạm đậu xe • Lợi ích từ đậu xe sai luật ($5) nhỏ hơn chi phí ($6) làm cho lợi ích ròng âm • Nếu giá của đậu xe sai luật lớn hơn $5, khi đó người ta sẽ tiếp tục muốn vi phạm luật Bai 3

Rủi ro và ngăn ngừa tội phạm – ví dụ • Ảnh hưởng tương tự có thể thu được bởi: • $50 tiền phạt với xác suất bị bắt là 0,1 sẽ trở thành tiền phạt kỳ vọng là $5 • Hoặc là $500 tiền phạt với xác suất bị bắt là 0,01 có tiền phạt kỳ vọng là $5 Bai 3

Rủi ro và ngăn ngừa tội phạm – ví dụ • Chi phí bắt buộc giảm cùng với tiền phạt cao hơn và xác suất nhỏ hơn • Hiệu quả cao nhất nếu lái xe không muốn mạo hiểm Bai 3

Sở thích đối với rủi ro • Có thể mở rộng việc đánh giá các khả năng rủi ro bằng cách xem xét lợi ích đạt được bởi rủi ro • Người tiêu dùng có lợi ích từ thu nhập • Kết cục được đo bằng lợi ích Bai 3

Sở thích đối với rủi ro – ví dụ • Một người có thu nhập $15.000 và nhận được 13,5 đơn vị lợi ích từ công việc • Người này xem xét công việc mới nhưng rủi ro hơn • Xác suất 0,5 với thu nhập $30.000 • Xác suất 0,5 với thu nhập $10.000 Bai 3

Sở thích đối với rủi ro – ví dụ • Lợi ích của $30,000 là 18 • Lợi ích của $10,000 là 10 • So sánh lợi ích từ công việc có rủi ro với lợi ích hiện tại là 13,5 • Để đánh giá công việc mới, chúng ta phải tính toán lợi ích kỳ vọng của công việc có rủi ro Bai 3

Sở thích đối với rủi ro • Lợi ích kỳ vọng của lựa chọn rủi ro là tổng của các lợi ích gắn với tất cả các khả năng thu nhập với trọng số là xác suất xảy ra của thu nhập E(u) = (xác suất của lợi ích 1) *(lợi ích 1) + (xác suất của lợi ích 2)*(lợi ích 2) Bai 3

SỞ thích đối với rủi ro – Ví dụ • Lợi ích kỳ vọng là: E(u) = (1/2)u($10,000) + (1/2)u($30,000) = 0.5(10) + 0.5(18) = 14 • E(u) của công việc mới là 14 lớn hơn lợi ích hiện tại (13,5) do đó sẽ thích công việc mới hơn Bai 3

SỞ thích đối với rủi ro • Con người có thái độ khác nhau về sở thích đối với rủi ro • Có người không thích rủi ro, có người trung lập, có người lại thích rủi ro Bai 3

Sở thích đối với rủi ro • Ghét rủi ro • Là người thích có mức thu nhập chắc chắn so với thu nhập rủi ro với cùng một giá trị kỳ vọng như nhau • Người này có lợi ích cận biên giảm dần theo thu nhập • Đa số có thái độ đối với rủi ro • Ví dụ: thị trường bảo hiểm Bai 3

Người ghét rủi ro – ví dụ • Một người có thể kiếm công việc với thu nhập $20.000 với xác suất 100% và có lợi ích là 16 • Người này có thể có công việc khác với xác suất 0.5 với mức thu nhập $30.000 hoặc xác suất 0,5 với thu nhập $10.000 Bai 3

Người ghét rủi ro – ví dụ • Thu nhập kỳ vọng của công việc rủi ro E(I) = (0.5)($30,000) + (0.5)($10,000) E(I) = $20,000 • Lợi ích kỳ vọng của công việc rủi ro E(u) = (0.5)(18) + (0.5)(10) E(u) = 14 Bai 3

Người ghét rủi ro – ví dụ • Thu nhập kỳ vọng từ 2 công việc trên bằng nhau-người ghét rủi ro có thể chọn công việc hiện tại • Lợi ích kỳ vọng lớn hơn đối với công việc chắc chắn • Có thể giữ công việc chắc chắn • Người ghét rủi ro chấp nhận mất mát (giảm lợi ích) hơn là đạt được với rủi ro Bai 3

Người ghét rủi ro • Có thể thấy người ghét rủi ro lựa chọn bằng đồ thị • Công việc rủi ro có thu nhập kỳ vọng = $20.000 với lợi ích kỳ vọng = 14 • Tại điểm F • Công việc chắc chắn có thu nhập kỳ vọng = $20.000 với lợi ích = 16 • Điểm D Bai 3

E 18 D 16 C 14 F A 10 0 10 16 20 30 Hàm lợi ích của người ghét rủi ro Lợi ích Người tiêu dùng này ghét rủi ro vì thích có thu nhập chắc chắn $20.000 hơn thu nhập kỳ vọng không chắc chắn $20.000 Thu nhập($1,000) Bai 3

Sở thích đối với rủi ro • Người trung lập với rủi ro là người bàng quan giữa thu nhập chắc chắn và thu nhập không chắc chắn với cùng một giá trị kỳ vọng như nhau • Lợi ích cận biên của thu nhập không đổi Bai 3

Người trung lập với rủi ro • Giá trị kỳ vọng của lựa chọn rủi ro là như nhau đối với lợi ích của kêt cục chắc chắn E(I) = (0.5)($10,000) + (0.5)($30,000) = $20,000 E(u) = (0.5)(6) + (0.5)(18) = 12 • Cũng bằng khi thu nhập chắc chắn với $20.000 với lợi ích là 12 Bai 3

Bài 3

Bài 3

Presentation Transcript