リスク理論とは何ですか？

リスク理論は、将来についての不確実性に直面したときに人々が下す決定を説明しようとします。通常、リスク理論が適用される可能性のある状況には、世界の多くの可能な状態、多くの可能な決定、および国家と決定の各組み合わせの結果が含まれます。理論は、それが生み出す結果の分布に従って決定を予測します。この理論は、成功が世界のリスクが判明する方法にかかっている決定を下す人々にとって重要です。たとえば、請求の頻度と大きさを予測することに成功している保険会社に関与する人々は、リスク理論を使用してリスクへの最適な暴露を決定するのに役立ちます。場合によっては、デフォルトの会社に投資する決定のように、不確実性は投資家が喜んで支払う価格に影響します。他の人では、不確実性が生じる可能性がありますe人が行動をとるべきかどうかの違い。これらのケースは、リスク理論が使用されているケースです。

状況にリスク理論を適用する最初のステップは、結果が何であるかを判断することです。状態と決定の各組み合わせは、何らかの機能に応じて結果をもたらします。数学的には、関数が行うことはマッピングと呼ばれます。可能な状態と決定を示すグラフの各ポイントを取得し、結果のグラフに対応するポイントを定義します。

次に、各結果に値を割り当てる必要があります。 個々の選択を説明しようとする理論と同様に、リスク理論の重要な要素は、定性的条件の定量化です。それらを互いに比較するために、各結果に値を割り当てる必要があります。これらの値は、各結果のすべての利点と欠点を組み合わせて、ユーティリティ値と呼ばれます。 the各ユーティリティ値の絶対値は重要ではありません。重要なのは、それぞれが最終決定にどれだけ影響するかを決定するため、それぞれのそれぞれの相対的な値です。

最後に、アナリストは各州に確率を割り当てる必要があります。これらの確率は、各結果の重みを決定します。各決定から生じる可能性のある加重結果が一緒に追加され、各決定の全体的な価値が得られます。理論は、全体的な価値が最も高い決定を推奨しています。

これらの抽象的な指示は、例として最もよく示される場合があります。キッチンの外の窓箱にサボテンを植えるか、花を植えるかを決めると想像してみてください。相対的な降水は、植物の健康に影響を与えます。雨の年には、花は繁栄し、サボテンも繁栄しますが、同じレベルではありません。乾燥した年には、どちらもそうではありません。ただし、サボテンは花よりもかなり良くなります。

次のステップは、これらに値を割り当てることですさまざまな状態のさまざまなボックスから得られるユーティリティに基づく結果。雨の年の花は10のユーティリティを与えると判断するかもしれませんが、雨季のサボテンは8ユニットのユーティリティを与えると判断するかもしれません。乾燥した年には、サボテンは7つのユニットを与え、花はあなたに3つを与えます。最後に、雨年を迎える確率と乾燥年をとる確率を推定する必要があります。

2つの異なる確率シナリオを検討してください。 90％の確率があると思われる場合は、花を植えることで予想されるユーティリティは0.9*10+0.1*3 = 9.3ですが、植え付けのユーティリティは0.9*8+0.1*7 = 7.9です。あなたは花を植えるべきです。ただし、雨年の確率がわずか60％である場合、花を植えることで予想されるユーティリティは0.6*10+0.4*3 = 7.2であり、Cactiからの予想ユーティリティは0.6*8+0.4*7 = 7.6です。リスク理論は、花があなたにより多くの可能性を与えているにもかかわらず、あなたにそれを教えてくれます状態、あなたの全体的なユーティリティは、サボテンを植えることで最適です。