Также по теме читайте
И.О. администратора сайта,
Почти каждый день мы принимаем решения в условиях неопределенности, это может быть как решение об инвестировании, так и решение брать ли с собой на работу зонт . Существует много прикладных техник принятия таких решений, да и у каждого есть свои способы выбора. Здесь я бы хотел остановиться на описании инструментария, который может предложить современная финансовая теория.В современной микроэкономике и финансовой теории чаще всего используют подход ожидаемой полезности. Он базируется на теореме фон Неймана-Моргенштерна, суть которой можно передать как из двух лотерей (активов) в с условиях неопределенности я выберу тот, при котором моя ожидаемая полезность будет выше. Такое правило позволяет построить более-менее стройную теорию выбора, при условии, что мы знаем нашу функцию полезности богатства и распределение доходности активов. По сути, мы определяем наши доли инвестирования в активы так, чтобы математическое ожидание функции полезности было максимальным.Существует много проблем такого подхода, например, как определить свою функцию полезности? Какое взять предположение о распределении доходности активов?Что касается определения вида функции полезности, экономисты чаще всего предполагают такие функции U(W)=ln (W), U(W)=-exp(-alpha*W), U(W)=W-bW^2 и еще несколько других. Даже, когда мы определили вид функции нам необходимо определить коэффициенты, такая проблема решается путем интервьюирования нашего потребителя.Для примера, возьмем U(W)=-exp(-alpha*W), чтобы определить недостающий коэффициент альфа, я Вам могу предложить такой мысленный эксперимент:Представьте, что Вы получили откуда-то 1 млн рублей, а я предлагаю Вам вложить деньги в рисковый проект , который в случае удачи удвоит Ваши инвестиции, а в случае неудачи обратно Вы получите только половину от вложенной суммы. Успех и неудача равновероятны. Результат Вы узнаете сразу после решения о вложенной сумме в проект.Когда Вы назовете долю от 1 млн, которую Вы вкладываете в рисковый проект. Я по формуле нахожу Ваш коэффициент alpha,конечно при предпосылке о функции полезности, итоговая формула такова: alpha=0.46/доля. Эта формула легко получается из оптимизации нашей функции полезности. У коэффициента альфа есть свое название коэффициент несклонности к риску Эрроу-Пратта. Чем выше коэффициент, тем более не склонен к риску человек. Затем, зная Вашу коэффициент несклонности к риску и предположив распределение доходности актива, можем решить задачу оптимизации и найти оптимальную долю вложений в рисковый актив. Чаще всего такая задача решается численными методами (симуляцией доходности) или аналитически, в случаях, когда легко найти решение.Как и у любого упрощения действительности, у такого подхода есть свои недостатки.Первое, не всегда понятно какую функцию использовать и почему именно такую. Здесь можно предложить использовать несколько различных функций и сравнить результаты оптимизации. Второе, при фазе определения коэффициента несклонности к риску возникает проблема, люди не воспринимают опрос всерьез, и поведение в результате эксперимента может отличаться от реального, так как человек в эксперименте ничем не рискует. Третье, проблема как моделировать доходность активов. На более ранних этапах развития финансовой теории предполагали, впрочем, как и сейчас, что распределение потерь подчиняется нормальному или лог-нормальному закону. С нормальным распределением сразу возникают проблемы, когда Вы инвестируете в облигации или акции. Нормальное распределение предполагает, что Ваши потери могут быть больше -100% с положительной вероятностью, что для случая таких активов как акции и облигации не совсем корректно. Эту проблему решает лог-нормальное распределение.Автор: Владимир Манаев
Принятие решений в условиях неопределенности.
Принятие решений в условиях неопределенности.
Комментариев нет:
Отправить комментарий