Bài giảng Kinh tế vi mô 2: Bài 2 - TS. Hoàng Thị Thúy Nga

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:37

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

"Bài giảng Kinh tế vi mô 2 - Bài 2: Lựa chọn trong điều kiện rủi ro" giúp người học hiểu rõ bản chất về rủi ro và các quyết định đối phó với rủi ro; các phương pháp làm giảm thiểu rủi ro và vai trò của thông tin.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Kinh tế vi mô 2: Bài 2 - TS. Hoàng Thị Thúy Nga

BÀI 2 LỰA CHỌN TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO TS. Hoàng Thị Thúy Nga Trường Đại học Kinh tế Quốc dân v1.0014107218 1
TÌNH HUỐNG KHỞI ĐỘNG Trong thực tế rất nhiều các quyết định của các cá nhân được thực hiện trong điều kiện rủi ro hay không chắc chắn. Một số người đi vay để thanh toán cho những khoản mua sắm lớn như mua nhà, mua ô tô hay đi học đại học ở nước ngoài, họ đều lập kế hoạch trả nợ bằng các khoản thu nhập tương lai của mình. Nhưng thu nhập tương lai của đa số mọi người lại là không chắc chắn. Bởi vậy khi ra những quyết định lớn về tiêu dùng hay đầu tư cần phải tính đến tình huống này để từ đó có các biện pháp đối phó với rủi ro hay không chắc chắn. 1. Vậy chúng ta sẽ ra quyết định như thế nào để giảm thiểu rủi ro? v1.0014107218 2
MỤC TIÊU • Giúp người học hiểu rõ bản chất về rủi ro và các quyết định đối phó với rủi ro. • Các phương pháp làm giảm thiểu rủi ro và vai trò của thông tin. v1.0014107218 3
NỘI DUNG Mô tả rủi ro Ra quyết định trong điều kiện rủi ro Giảm rủi ro v1.0014107218 4
1. MÔ TẢ RỦI RO 1.1. Xác suất 1.2. Các trạng thái của thông tin v1.0014107218 5
1.1. XÁC SUẤT • Xác suất là một con số đo lường khả năng xuất hiện khách quan một hiện tượng. • 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 v1.0014107218 6
1.2. CÁC TRẠNG THÁI CỦA THÔNG TIN • Chắc chắn (Certainty) Có duy nhất một kết quả và người ra quyết định biết trước kết quả đó. • Rủi ro (Risk)  Có nhiều hơn một kết quả;  Biết trước giá trị của các kết quả và xác suất tương ứng. • Không chắc chắn (Uncertainty)  Có nhiều hơn một kết quả;  Biết trước giá trị nhưng không biết xác suất tương ứng. v1.0014107218 7
2. RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO 2.1. Sử dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng 2.2. Sử dụng tiêu thức mức độ rủi ro 2.3. Sử dụng tiêu thức biến thiên 2.4. Sử dụng tiêu thức lợi ích kỳ vọng v1.0014107218 8
2.1. SỬ DỤNG TIÊU THỨC GIÁ TRỊ KỲ VỌNG n EMV   i 1 Pi .V i Pi : Xác xuất xảy ra kết quả thứ I n  P 1 i 1 i Vi: Giá trị bằng tiền của kết quả thứ i • Lựa chọn 1 quyết định: EMV > 0 • Lựa chọn 1 trong số các quyết định: EMVMax v1.0014107218
2.1. SỬ DỤNG TIÊU THỨC GIÁ TRỊ KỲ VỌNG (tiếp theo) Ưu điểm nhược điểm của EMV: • Ưu điểm: Người ra quyết định luôn chọn được phương án có EMV cao nhất. • Nhược điểm: Các phương án có EMV như nhau. Ví dụ: KÕt qu¶ 1 KÕt qu¶ 2 X¸c suÊt Lîi nhuËn X¸c suÊt Lîi nhuËn Dù ¸n A 0,5 2000$ 0,5 1000$ Dù ¸n B 0,99 1510$ 0,01 510$  EMVA = 1500$  EMVB = 1500$  Lựa chọn dự án nào? v1.0014107218 10
2.1. SỬ DỤNG TIÊU THỨC GIÁ TRỊ KỲ VỌNG (tiếp theo) • Nhược điểm (tiếp theo):  Đôi khi người ra quyết định quan tâm đến cái mất nhiều hơn. Ví dụ: Một người có tài sản trị giá 1 triệu đô la, xác xuất cháy là 1/10000, EMVthiệt hại = $100. v1.0014107218 11
2.1. SỬ DỤNG TIÊU THỨC GIÁ TRỊ KỲ VỌNG (tiếp theo) • Nhược điểm (tiếp theo):  Đôi khi người ra quyết định quan tâm đến cái được nhiều hơn; Ví dụ: Trò chơi tung đồng xu, nghịch lý St.Petersburg. 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: EMV ( X )  p1 x1  p2 x2 1 1 EMV ( X )  (1000 )  ( 1000 )  0 2 2 v1.0014107218 12
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 = $2n • Xác suất để nhận được mặt sấp của lần tung thứ n là (1/2)n p1 = 1/2, p2 = 1/4,…, pn= 1/2n • Giá trị kỳ vọng của trò chơi là vô cùng.   i 1 EMV(X)   pi x i   2i   i 1 i 1 2 EMV(X)  1  1  1  ...  1   • Do không người chơi nào trả tiền là vô cùng để chơi trò này  nó không có giá trị nếu giá trị kỳ vọng là vô cùng. v1.0014107218 13
2.2. SỬ DỤNG TIÊU THỨC MỨC ĐỘ RỦI RO • Mức độ rủi ro của 1 quyết định được đo lường bằng độ lệch chuẩn của quyết định đó. n   p (V  EV ) i 1 i i 2 • Theo ví dụ trên: EMVA = EMVB = 1.500$  Lựa chọn dự án B vì có rủi ro thấp hơn. A  0 ,5 ( 2000  1500 ) 2  0 , 5 (1000  1500 ) 2  500 B  0 ,99 (1510  1500 ) 2  0 , 01 ( 510  1500 ) 2  99 ,5 v1.0014107218 14
2.3. SỬ DỤNG TIÊU THỨC HỆ SỐ BIẾN THIÊN EMVA  EMVB A B Sử dụng hệ số biến thiên (CV):  CV  EMV  Lựa chọn CV nhỏ nhất. • EMVA = 50  0,7 + 70  0,3 = 56 • EMVB = 40  0,8 + 60  0,2 = 44 • δA = 9,17 • δB = 8 • CVA = 9,17/56 = 0,16 • CVB = 8/44 = 0,18 • Chọn phương án A. v1.0014107218 15
2.4. SỬ DỤNG TIÊU THỨC 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? • Lợi ích kỳ vọng có thể được xác định tương tự như giá trị kỳ vọng. n EU ( X )   p U (x ) i 1 i i • 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. v1.0014107218 16
3. GIẢM RỦI RO 3.1. Thái độ đối với rủi ro 3.2. Ghét rủi ro và bảo hiểm 3.3. Các phương pháp giảm rủi ro v1.0014107218 17
3.1. THÁI ĐỘ ĐỐI VỚI RỦI RO • Ghét rủi ro (Risk Aversion) • Thích rủi ro (Risk Loving) • Trung lập với rủi ro (Risk Neutral) v1.0014107218
VÍ DỤ • PA1: Chắc chắn có 10.000$ • PA2: Tham gia 1 trò chơi  Nhận được 15.000$ với xác suất là P  Nhận được 5.000$ với xác suất là 1-P  P lớn, lợi ích kỳ vọng của trò chơi lớn hơn.  P nhỏ, lợi ích của lượng tiền chắc chắn lớn hơn. • Ích lợi kỳ vọng: EU = ΣPiUi Pi: xác suất của kết quả thứ i Ui: lợi ích của kết quả thứ I • Chọn hành động nào mang lại EU cao nhất. v1.0014107218 19
VÍ DỤ (tiếp theo) • “So sánh trò chơi chuẩn”  Bước 1: Các giá trị bằng tiền được gán cho các giá trị ích lợi, giá trị bằng tiền cao phải gán cho giá trị ích lợi cao. Ví dụ: U(15.000) = 1; U(5.000) = 0  Bước 2: Tìm giá trị ích lợi của các lượng tiền giữa 5000$ và 15000$. Cụ thể, nếu người này thờ ơ giữa 2 phương án trên thì ích lợi gán cho 10.000$ và “15.000$ hoặc 5.000$” rủi ro là như nhau. Vì thế: U (10.000) = 0,5.U(5000) + 0,5.U(15000) = 0,5 v1.0014107218 20