background image

NIEPEWNOŚĆ

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka
U
żyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności von Neumann’a – Morgenstern’a
Rynek ubezpieczeniowy

Kontrakty futures i inne kontrakty długoterminowe jako forma ubezpieczenia
Roszczenia warunkowe (Contingent claims
) i model preferencji zależnych od stanu
Pełne ubezpieczenie konsumenta neutralnego wzgl
ędem ryzyka 

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Prawdopodobieństwo obiektywne i subiektywne

Wartość oczekiwana i wariancja 

Niezależność zdarzeń

Własności prawdopodobieństwa 

Paradoks Petersburski

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Własności prawdopodobieństwa
Zał.: za ka
żdym razem rezultat jest jednym z n niezależnych i 

żnych wyników. 

Niech:

x

i

: wartość i-tego wyniku

ρ

ρ

ρ

ρ

i

: prawdopodobieństwo zaistnienia i-tego wyniku

Dwie własności p-stwa:

i

p-stwo

x

i

oraz 

x

j

(ρ

ρ

ρ

ρ

i

)( ρ

ρ

ρ

ρ

j

)

Dwie definicje:

Wartość oczekiwana = 

E{x}

Wariancja = 

var{x}

1

=

n

i

i

ρ

x

x

i

n

i

i

=

ρ

2

)

(

x

x

i

n

i

i

ρ

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Paradoks Petersburski

Masz możliwość zapłacić $100 i wziąć udział w jednej z trzech 

(sprawiedliwych) gier:

1.

Otrzymujesz z powrotem $100;

2.

Rzucam sprawiedliwą monetą. Ty otrzymujesz:

$200 jeżeli jest to orzeł

0 jeżeli jest to reszka

3.      Rzucam sprawiedliwą kością. Ty otrzymujesz:

$400 jeżeli jest to 1 

$70 : 2

$55 : 3

$25 : 4

$40 : 5

$10 : 6

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Wszystkie te gry mają

wartość oczekiwaną

$100, 

ale różne 

wariancje

:

1.

0

2.

½ (200 – 100)

2

+ ½ (0 - 100)

2

= 10.000

3.

(1/6)(300

2

+ 30

2

+ 45

2

+ 75

2

+ 60

2

+ 90

2

) = 18.375

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Tą kwestię ilustruje 

Paradoks Petersburski

sformułowany przez 

Bernoulli’ego w XVIII wieku.

Bernoulli zaproponował wariancję następującej gry. 
Rzucamy kostk
ą aż do otrzymania orła. 
Wygrana zale
ży od liczby rzutów zanim pojawi się orzeł. 
Rzuty sprawiedliw
ą kostką są niezależne i prawdopodobieństwo 

jest iloczynem prawdopodobieństw kolejnych rzutów. 

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Wygrane w tej grze są konstruowane następująco:

$2 : jeżeli orzeł pojawi się przy pierwszym rzucie (ρ

ρ

ρ

ρ = ½ )

$4 : jeżeli orzeł pojawi się przy drugim rzucie (ρ

ρ

ρ

ρ = 1/4)

$8 : jeżeli orzeł pojawi się przy trzecim rzucie (ρ

ρ

ρ

ρ = 1/8)

$16 : jeżeli orzeł pojawi się przy czwartym rzucie (ρ

ρ

ρ

ρ = 1/16)

• $2

n

: jeżeli orzeł pojawi się przy n-tym rzucie 

[1/(2

n

)]

background image

Teoria prawdopodobieństwa i preferencje względem ryzyka

Wartość oczekiwana

gry: 

(½) 2 + (1/4)4 + ... =                     = 1 + 1 + .... = 

Nikt nie zapłaci nieskończenie wiele aby wziąć udział w tej grze.

Niewiele osób zapłaci więcej niż kilka $ aby wziąć udział w tej 

grze. 

Przyczyną jest 

wariancja 

również równa

, a większość osób 

preferuje mniejsze wariancje – mniejszą niepewność

=1

2

2

1

n

n

n

=

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności 
von Neumann’a – Morgenstern’a

Twierdzenia dotyczące użyteczności oczekiwanej

Postawa wobec ryzyka

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

Z Paradoksu Petersburskiego wynika, że potrzebujemy czegoś

więcej niż

wartość oczekiwana

do analizowania decyzji 

podejmowanych przez ludzi w warunkach ryzyka. 

Użyteczność oczekiwana

: przedstawia preferencje w 

warunkach niepewności w ujęciu wartości oczekiwanej zbioru 
u
żyteczności względem możliwych wyników, x

i

:

E{U} =

(liniowa względem p-stwa)

(6 twierdzeń dotyczących E{U})

)

(

i

n

i

i

x

U

ρ

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

Postawa wobec ryzyka
Zał.: mo
żliwe są trzy wyniki i dwie działalności. 

Wyniki są następujące:

Wynik 1: $50 i U = 30

Wynik 2: $100 i U = 80

Wynik 3: $150 i U = 110

Czyli: U($50) = 30, U($100) = 80, U($150) = 110. 

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

Dwie działalności dają te wyniki z różnymi prawdopodobieństwami: 

Działalność

A

daje 

$100

na pewno: 

E{U(A)} = (1)U(100) = 80

Działalność

B

daje 

$50

z p-stwem

½

$150

z p-stwem

½

E{U(B)} = ½ U(50) + ½ U(150) = 70 

<

80

.

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

A więc, pomimo że każda z działalności daje 

oczekiwaną wygraną = $100

to 

E{U(B)}

E{U(A)}

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

$100

otrzymywane na pewno dostarcza 

U=80

$50

$150

dostarcza 

U=30

U=110

formują

wklęą funkcję

użyteczności

EU 

gry

50/50

z wynikiem

100-50 

i

100+50 

znajduje się w połowie

kombinacji liniowej

U(50) 

i

U(150)

, czyli

EU=70

.

EU=70 jest mniejsza od użyteczności otrzymania $100 na pewno.

Dlatego jednostkę z taką funkcją użyteczności określamy mianem 

niechętnej ryzyku

(asekurantem). 

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

U=70 < U=80: osoba 

jest niechętna 

wobec ryzyka.

Co więcej osoba ta 

będzie gotowa 

zapłacić γγγγ aby 

uniknąć ryzyka. 

Przy niższej wypłacie 

($100 - γγγγ) jednostka 

w dalszym ciągu ma 

U = 70 i nie musi 

podejmować ryzyka. 

Kwotę

γγγγ

nazywamy 

składką od ryzyka

(risk premium). 

Wybór asekuranta między kwotą otrzymywaną

na pewno i grą

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

Osoby mogą być

niechętne ryzyku

neutralne

wobec ryzyka lub 

lubić

ryzyko

(ryzykanci). 

Dla każdej z tych osób porównujemy użyteczność sumy otrzymywanej na 
pewno        , czyli U(      )

z EU(x) gry, w której wygranymi są: (       - a) z p-stwem ½

oraz

(  

+ a) z p-swem ½. 

X

X

X

X

background image

Użyteczność oczekiwana i funkcja użyteczności vN–M

Postawy wobec ryzyka 

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Model zakupu ubezpieczenia

Wykup pełnego ubezpieczenia i pewna konsumpcja

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Zastosowaniem teorii awersji wobec ryzyka jest 

rynek ubezpieczeń

Ubezpieczenie jest sposobem ochrony przeciw ryzyku i jednostki 

niechętne wobec ryzyka chcą zapłacić

składkę od ryzyka

(

risk premium

)

aby go uniknąć

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Przykład
Posiadasz budynek wart 

$50.000

i inne aktywa warte 

$50.000

Z p-stwem 10% budynek ulegnie zniszczeniu . 

A więc z p-stwem

10%

masz aktywa o wartości 

$50.000

I z p-stwem

90%

masz aktywa o wartości 

$100.000

Użyteczność oczekiwana gry: 

• E{U} = (0,10)U(50.000) + (0,90)U(100.000)

;

Wartość oczekiwana: 

• E{x} = 0,10(50.000) + 0,90(100.000) = 95.000

.

background image

Awersja wobec ryzyka i gra o stratę, przeciw której 

można się ubezpieczyć

background image

Rynek ubezpieczeniowy

E{U} gry można obliczyć rysując linię prostą między U($50.000) i 

U($100.000) (

liniowa kombinacja użyteczności tych wielkości

). 

Użyteczność oczekiwana jest w 9/10 odległości od U($50.000) i 

U($100.000) wzdłuż tej linii. 

Przy 

awersji

do ryzyka użyteczność oczekiwana gry o EX= $95.000 

jest mniejsza od posiadania $95.000 na pewno. 

Co więcej przy wartości oczekiwanej gry o $95.000 chcesz 

zapłacić pewną

składkę od ryzyka γγγγ

(

risk premium

) aby 

uniknąć gry. 

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Jeżeli masz możliwość wykupienia ubezpieczenia musisz zapłacić

składkę ubezpieczeniową

(

insurance premium

). 

W przypadku zaistnienia strat firma ubezpieczeniowa wypłaci 

wcześniej uzgodnione 

odszkodowanie

Zał.: 

składka ubezpieczeniowa = wartość oczekiwana straty 

0,10 (50.000) = $5.000

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Mówimy, ż

składka

jest 

aktuarialnie sprawiedliwa

jeżeli 

równa się wartości oczekiwanej straty

Kolejny problem: Jakie ubezpieczenie wykupi osoba niechętna 

ryzyku? 

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Model wykupu ubezpieczenia

Oznaczenia:

x

0

: aktywa bez straty

L

: strata

ρ

ρ

ρ

ρ

: p-stwo zaistnienia straty

A

: odszkodowanie

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Jeżeli składka ubezpieczeniowa jest sprawiedliwa:

• ρ

ρ

ρ

ρA

= oczekiwane odszkodowanie = całkowita składka

ubezpieczeniowa

• x

l

= x

– L + A - ρ

ρ

ρ

ρA

= aktywa po stracie

• x

n

= x

0

ρ

ρ

ρ

ρA

= aktywa bez straty

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Zał.: użyteczność zależy wyłącznie od aktywa. 

Użyteczność oczekiwana:

E{U} = ρ

ρ

ρ

ρU(x

l

) + (1 - ρ

ρ

ρ

ρ)U(x

n

)

.

Aby wyznaczyć optymalne ubezpieczenie różniczkujemy E{U} 

względem A i przyrównujemy do 0: 

Po uproszczeniu: 

0

)

(

)

1

(

)

(

)

1

(

}

{

=

=

n

l

x

U

A

x

U

A

U

E

A

ρ

ρ

ρ

ρ

.

)

(

)

(

n

l

x

U

A

x

U

A

=

.

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Przy funkcji ściśle wklęsłej pierwsze pochodne są takie same, 

gdyż są wyznaczane dla tych samych aktywów netto przy 
stracie i bez niej. 

A więc użyteczności i aktywa netto muszą być takie same w 

każdej sytuacji: 

x

0

– L + A - ρ

ρ

ρ

ρA = x

0

ρ

ρ

ρ

ρA

.

Po rozwiązaniu: 

A* = L

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Pełne ubezpieczenie i pewna konsumpcja
Przy aktuarialnie sprawiedliwym ubezpieczeniu konsument 

zamienia potencjalną stratę na pewien wynik (taką samą
wartość aktyw niezależnie od zaistnienia straty). 

Oznacza to, ż

użyteczność oczekiwana będzie równała 

się użyteczności wartości oczekiwanej

background image

Rynek ubezpieczeniowy

Dzięki wykupowi 

pełnego ubezpieczenia 

konsument moż
konsumowa
ć
x

n

w obu sytuacjach:

x

l

= x

0

– A + A - ρ

ρ

ρ

ρ

= x

0

ρ

ρ

ρ

ρA = x

n

,

czyli konsument 
otrzymuje x

n

na pewno, 

a więc użyteczność
oczekiwana jest 
u
żytecznością
odpowiadającą x

n

Pewność aktywów i użyteczność przy pełnym 

ubezpieczeniu