Р.М. Нуреев - Курс микроэкономики (1163745), страница 73
Текст из файла (страница 73)
Выбор в условиях неопределенноститти рискОдним из первых ученых, обративших вни• н а проблему неопределенности в рамках современной экономической теории, быламериканский экономист Фрэнк Найт (1885—1974). Он различалдва типа вероятности: 1) математическую, или априорную, и 2) статистическую.Вероятность первого типа определяется общими заранее заданными принципами. Например, вероятность выпадения цифры,обозначенной на игральной кости, равна одной шесто,й. "Априорная вероятность, — пишет Ф. Найт, — э т о абсолютно однороднаяклассификация случаев, во всем идентичных"1.Вероятность второго типаможно определить лишь эмпирически. Например, вероятность возникновения пожара в данном конкретном здании.
Конечно, имеется определенная статистика, однако она относится к другим зданиям города, каждое из которых имеет свою специфику. Здесь трудно отделить случайное от необходимого и практически невозможно устранить все случайные факторы. Здесь нет полной однородности внутри выделяемого класса,°СТЬм а н и еvKnight Т. Risk, Uncertainty and Profit. Boston. Houghton Miffin Co. 1921. P.
210—235(Русский перевод: THESIS, 1994. Вып. 5. С. 12—28).12.1. Выбор в условиях неопределенности387отсутствуют равновероятные альтернативы и поэтому нельзя точно определить вероятность с помощью априорных математическихвычислений. Статистическая вероятности, считает Ф.Найт, это"эмпирическая оценка частоты проявления связи между утверждениями, неразложимыми на изменчивые комбинации одинакововероятных альтернатив"1.Первый тип вероятности очень редко встречается в бизнесе,второй типичен для деловой сферы.
Первый тип поддается однозначному измерению, для измерения второго требуются субъективные оценки. Риск — это оцененная любым способом вероятность, а неопределенность — это то, что не поддается оценке.В данной теме мы прежде всего будем рассматривать риск. Хотятакой подход не отражает всю сложность проблемы выбора в условиях неопределенности, он тем .не менее помогает подойти к ее пониманию.Изменение Вероятность (probability) — возможность получен и яоп е еленногориекаР^результата.
Следует различатьобъективную и субъективную вероятность. Объективная вероятность — это вероятность, базирующаяся на расчетечастоты, с которой происходит данный процесс или явление.Объективная вероятность определяет среднее значение вероятности. Субъективная вероятность — это вероятность, основаннаяна предположении о возможности получения данного результата. Ожидаемое значение (expected value) — это средневзвешенное значение всех возможных результатов.Е(х) = я ^ + я 2 х 2 +... + я п х п = тс,х,,(12.1)где х( — возможный результат,» _п{ — вероятность соответствующего результата, л тс, = 1.Допустим, билет в автобусе стоит 10 руб., а штраф за безбилетный проезд — 100 руб.
Если вероятность проверки билета 1/10, тоожидаемое значение результата от безбилетного проездаЕ(х) = 0,9 х 10 - 0,1 х 100 = -1 руб.Таким образом, ездить "зайцем" в данных условиях нерационально — убытки, скорее всего, превысят выгоду.Отклонение — э т о разница между действительным результатом и ожидаемым.
Если мы не располагаем необходимой информацией, тб ожидаемый результат может значительно отличатьсяот действительного.Допустим, один человек знает, что в урне находятся толькобелые и черные шары. Для него субъективная вероятность вытащить белый или черный шар равна 50%. Если другой человек точнознает, что в урне белых шаров в 4 раза больше, чем черных (80% —белых и 20% — черных), то для него субъективная вероятность1Найт Ф. Понятие и неопределенности // THESIS, 1994. Вып. 5.
С. 21.388Глава 12. Экономика информации, неопределенности и рискавытащить белый шар равна уже не 50, а 80%, и черный — соответственно не 50, а 20%.Рассмотрим другой пример. Допустим, что великий английскийсыщик Шерлок Холмс стоит перед дилеммой: пойти на работу нагосударственную службу в Скотланд-ярд или оставаться частнымдетективом-консультантом на Бейкер-стрит. Если он станет инспектором полиции, то будет получать твердый оклад 100 ф. ст., но еслиповздорит с начальством (а вероятность этого события при его характере довольно высока — 50%), то будет получать лишь пособиепо безработице в размере 50 ф.
ст. Если же Шерлок Холмс продолжит заниматься частным сыском, то при успешном раскрытии дел (аэто происходит в восьми случаях из десяти) он получит гонорар 90ф. ст.; если же великий сыщик потерпит неудачу, то клиент заплатит лишь 15 ф. ст. Какой же выбор сделает Шерлок Холмс, склонный, как известно, к сугубо рациональному мышлению?Запишем информацию о вариантах выбора в виде табл.
12—1.Таблица 12—1Модель "Шерлок Холмс ищет работу": сравнение вариантовпри трудоустройствеВарианттрудоустройства№ 1 Инспекторв Скотланд-ярде№ 2 Частный детек- 'тив на Бейкер-стритВ лучшем случаеВ худшем случаевероятностьдоход, ф. ст.вероятностьдоход, ф. ст.0,51000,5500,8900,215Ожидаемый доход при обоих вариантах один и тот же;Е, = 100 х 0,5 + 50 х 0,5 = 75 ф. ст.;Е г = 90 х 0,8 + 15 х 0,2 = 75 ф. ст.Таблица 12—2Модель "Шерлок Холмс ищет работу":отклонения от ожидаемых результатовВарианттрудоустройства№ 1 Инспекторв Скотланд-ярде№ 2 Частный детектив на Бейкер-стритВ лучшем случаеВ худшем случаерезуль- отклонение,ф.
ст.татрезультатотклонение,ф. ст.10025502590• 15156012.1. Выбор в условиях неопределенности389Значит ли это, что для Шерлока Холмса оба варианта совершенно равноценны? Нет, и чтобы показать это, рассмотрим информацию об отклонениях от ожидаемых результатов (см. табл. 12—2),для чего используем критерии изменчивости: дисперсию и стандартное (среднеквадратичное) отклонение.Дисперсия — средневзвешенная величина квадратов отклонений действительных результатов от ожидаемых:В данном случае дисперсия равна:а 2 = ЦДХ, — Е(х)12 + я 2 [х 2 - Е(х)]2,.(12.2)где о 2 — дисперсия;' х.
— возможный результат;п, — вероятность соответствующего результата;Е(х) — ожидаемое значение.В нашем случае показатели дисперсии для двух вариантовсильно различаются (см. табл. 12—3):а * = 0,5(100 - 75)2 + 0,5(50 - 75)2 = 625;2а 2 = 0,8 х 225 + 0,2 х 3600 = 180 + 720 = 900.Подсчитаем теперь стандартное отклонение. Стандартное (среднеквадратичное) отклонение — это квадратный корень из дисперсии.
В первом случае стандартное отклонение равно 25, а вовтором — 30 (см. табл. 12—3). Это означает, что второй вариант дляШерлока Холмса связан с большим риском, чем первый. Почемуже тогда Шерлок Хомс не идет работать в Скотланд-ярд? Можетбыть, это связано с его отношением к риску?Таблица 12—3Модель " Ш е р л о к Холмс и щ е т работу":оценки рискаВарианттрудоустройства№ 1 Инспекторв Скотланд-ярде№ 2 Частный детектив на Бейкер-стритДисперсияСтандартноеотклонение6252590030Отношение к риску различно у разных людей Есть люди,и т н о ш е н и е с к л о н н ь 1 е к риску, есть его противники, а также те, ктоРискубезразличен, нейтрален.
Противником рискак н е м у(risk aversion) считается человек, который при данном ужидаемом доходе предпочтет определенный, гарантированный результат ряду неопределенных, рисковых результатов. У противников риска низкая предельная полезность дохода (см. рис. 12—1).С ростом богатства прирост полезности уменьшается на каждое равновеликое прибавление богатства. Убывающая предельнаяп390Глава 12. Экономика информации, неопределенности и рискаполезность развивает в людях антипатию к риску. Поэтому нерасположенность к риску является типичной чертой большинства людей.Риск для них —> серьезное испытание, пойти на которое они готовылишь в том случае, если им предложат определенную компенсацию.Доход(тыс.
долл.)Рис. 12—1. Нерасположенность к рискуНейтральным к риску (risk neutrality) считается человек, который при данном ожидаемом доходе безразличен к выбору междугарантированным и рисковым результатами. Для человека, нейтрального к риску, важна средняя прибыль.
Поскольку она будет равна нулю (отклонения взаимно погашаются), то такая игра не вызовет унего интереса. Нейтральность к риску может быть интерпретирована каклуч, выходящий из начала координат (см. рис. 12—2). Равномерное увеличение дохода вызывает и линейный рост общей полезности.ОбщаяполезностьО10 2030 40(тыс. долл.)Рис. 12—2.
Нейтральность к риску12.1. Выбор в условиях неопределенности391Склонным к риску (risk preference) считается человек, который при данном ожидаемом доходе предпочтет связанный сриском результат гарантированному результату. Любители риска получают удовольствие от азартной игры. К ним относятся люди,которые готовы отказаться от стабильного дохода ради удовольствия испытать судьбу. Обычно они переоценивают вероятность выигрыша. Так как ставки возрастают с ростом дохода, то графическипредрасположенность к риску может быть интерпретирована какпарабола, резко поднимающаяся вверх (см. рис. 12—3).Общаяполезность6430 40Доход(тыс. долл.)Рис. 12—3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
