위험 이론이란 무엇입니까?

위험 이론은 사람들이 미래에 대한 불확실성에 직면했을 때 결정을 설명하려고 시도합니다. 일반적으로 위험 이론이 적용될 수있는 상황에는 세계의 여러 가능한 상태, 여러 가지 가능한 결정 및 각 국가 및 결정의 조합에 대한 결과가 포함됩니다. 이 이론은 결과의 분포에 따라 결정을 예측합니다. 이론은 세계의 위험이 나오는 방식에 성공한 결정을 내리는 사람들에게 중요합니다. 예를 들어, 청구 빈도와 크기를 예측하는 데 성공한 보험 회사와 관련된 사람들은 위험 이론을 사용하여 위험에 대한 최적의 노출을 결정하는 데 도움이됩니다.

미래에 대한 결정은 일정량의 불확실성을 고려해야합니다. 일부 경우, 불이행 할 수있는 회사에 투자하기로 한 결정과 같이 불확실성은 투자자가 기꺼이 지불하는 가격에 영향을 미칩니다. 다른 경우에는 불확실성이 그 일을 할 수 있습니다E 사람이 행동 해야하는지 여부의 차이. 이러한 사례는 위험 이론이 사용되는 경우입니다.

상황에 위험 이론을 적용하는 첫 번째 단계는 결과가 무엇인지 결정하는 것입니다. 상태와 결정의 각 조합은 일부 기능에 따라 결과를 산출합니다. 수학적 용어로, 함수가하는 일은 매핑이라고합니다. 가능한 상태와 결정을 보여주는 그래프의 각 점을 취하고 결과 그래프에서 해당 지점을 정의합니다.

다음으로 값은 각 결과에 할당되어야합니다. 개별 선택을 설명하려는 모든 이론과 마찬가지로 위험 이론의 중요한 구성 요소는 질적 조건의 정량화입니다. 서로 비교하려면 각 결과에 값을 할당해야합니다. 각 결과의 모든 이점과 단점을 결합한이 값을 유틸리티 값이라고합니다. th각 유틸리티 값의 절대 값은 중요하지 않습니다. 중요한 것은 각각의 상대적 가치가 다른 결정에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 결정하기 때문에

마지막으로 분석가는 각 주에 확률을 할당해야합니다. 이러한 확률은 각 결과의 무게를 결정합니다. 각 결정에서 발생할 수있는 가중 결과는 각 결정에 대한 전체 가치를 산출하기 위해 함께 추가됩니다. 이론은 전체 가치가 가장 높은 결정을 권장합니다.

이 추상 지침은 예를 들어 가장 잘 설명 될 수 있습니다. 부엌 외부의 창문에 선인장이나 꽃을 심는 것을 결정한다고 상상해보십시오. 상대적 강수량은 식물의 건강에 영향을 미칩니다. 우기에는 꽃이 번성하고 선인장도 번성하지만 같은 수준은 아니지만 번성 할 것입니다. 건조한 한 해에는 아무도 그렇게하지 않을 것입니다. 그러나 선인장은 꽃보다 훨씬 더 나을 것입니다.

다음 단계는 이것에 값을 할당하는 것입니다다른 상태의 다른 상자에서 얻을 수있는 유틸리티를 기반으로 한 결과. 우기에 꽃이 10의 유틸리티를 제공하는 반면, 우기의 선인장은 8 단위의 유틸리티를 제공 할 것이라고 결정할 수 있습니다. 건조한 해에 선인장은 7 개의 유닛을 줄 것이며 꽃은 3 개를 줄 것입니다. 마지막으로, 습한 연도를 가질 확률과 건조한 해를 가질 확률을 추정해야합니다.

두 가지 다른 확률 시나리오를 고려하십시오. 습한 연도를 가질 확률이 90 %라고 생각되면 꽃 심기로 예상되는 유용성은 0.9*10+0.1*3 = 9.3이며 선인장 심기에서 예상되는 유용성은 0.9*8+0.1*7 = 7.9입니다. 꽃을 심어야합니다. 그러나 습한 연도의 확률이 60 %에 불과한 경우 꽃을 심는 예상 유용성은 0.6*10+0.4*3 = 7.2이고 선인장에서 예상되는 유용성은 0.6*8+0.4*7 = 7.6입니다. 위험 이론은 꽃이 당신에게 더 많은 유용성을 제공하더라도주, 귀하의 전반적인 유틸리티는 선인장을 심는 데 가장 적합합니다.