A kockázat kezelése döntési feladatokban

Kockázatos döntések Feltesszük, hogy az egyes kimenetelek valószínűsége ismert. Pl. ötöslottó: 1 szelvény kitöltésével az ötös valószínűsége = 1:43 949 268 = 0.00000275% a négyes valószínűsége = 1:103 410 = 0.000967% a hármas valószínűsége = 1:1 231 = 0.081% a kettes valószínűsége = 1:44 = 2.273% egy vagy nulla találat valószínűsége = 97.65%

Kockázatos döntések Példa: egy gazdálkodó, aki a következő szezonra különböző terményfajták vetése mellett dönthet. Jelölje a lehetséges 3 terményt a1, a2 és a3. A döntésnél két lényeges szempontot vesz figyelembe: X1 nettó hozam, X2 az aratásig eltelt idő

Kockázatos döntések Az X1, X2 értékeit az időjárás, a piac és egyéb véletlen események befolyásolják. A lehetséges állapotokat jelölje: s1: gyenge s2: megfelelő s3: jó

Kockázatos döntések A lehetséges állapotok valószínűségei: s1: 0.25

(hozam $/hektár ; vetés-aratás közötti hetek száma) Kockázatos döntések Az elmúlt évek alapján megbecsülhetők az egyes állapotokhoz tartozó kételemű vektorok: (hozam $/hektár ; vetés-aratás közötti hetek száma) Állapot Valószínűség Terményfajták a1 a2 a3 s1: gyenge 0.25 (-400 ; 16) (10 ; 20) (-100 ; 10) s2: megfelelő 0.5 (80 ; 14) (20 ; 18) (0 ; 8) s3: jó (200 ; 12) (50 ; 16) (100 ; 8)

Kockázatos döntések a1 → hozam: 0.25 valószínűséggel -400 hetek: 0.25 valószínűséggel 16 0.5 valószínűséggel 14 0.25 valószínűséggel 12

Kockázatos döntések Kevert cselekvési lehetőségek: Nem kizárólagosan választunk a1, a2 és a3 közül, hanem mindegyikből valamennyit: ( λ1 · a1 ; λ2 · a2 ; λ3 · a3 ) (λ1, λ2, λ3 ≥ 0; λ1+ λ2+ λ3 = 1)

Hasznossági függvények Szentpétervári paradoxon: egy szabályos pénzérmét ( ½ valószínűséggel fej, ½ valószínűséggel írás) addig dobálunk, amíg fej nem lesz. Ha már az első dobásra fejet kapunk, a nyeremény 1 $, ha az eredmény írás, akkor újra dobunk. Ha a második dobás eredménye fej, akkor a nyeremény 2 $, írás esetén újabb dobás következik. A nyeremény (fej esetén) minden dobásnál duplázódik, tehát ha k-adik dobásra lett legelőször fej az eredmény, akkor a kifizetés 2k−1 $.

Hasznossági függvények A játékos nyereménye: 1/2 valószínűséggel 1 $, 1/4 valószínűséggel 2 $, 1/8 valószínűséggel 4 $, és így tovább. Kérdés: Milyen áron lehet ezt a játékot árulni, azaz mekkora összeget fizessen a játékos a belépésért?

Hasznossági függvények Könnyen ellenőrizhető, hogy a kifizetés várható értéke, azaz a játék ára végtelen, ami ebben a megfogalmazásban meglepő, hiszen senki sem játszana olyan játékot, amelynek az ára nem véges (pl. 4, 10 vagy 100 $).

Hasznossági függvények Miért nem tükrözik a játékosok preferenciái a matematikai várható értékből következő eredményeket? a nagyon kis valószínűségű eseményt (pl. 100-adik dobásra lesz először fej) az emberi gondolkodás már elhanyagolhatónak tekinti, akkor is, ha a hozzá tartozó nyeremény óriási (299 $). a mindennapi realitástól elrugaszkodott, csillagászati összeg kezelése. Valóban 8-szor olyan annyira csábító-e egy 2103 ≈ 1.01 · 1031 $-os nyeremény, mint a 2100 ≈ 1.27 · 1030 $-os egy olyan játékosnak, aki nem is látott még néhány száz vagy ezer $-nál többet?

A bizonyossági egyenértékes Bináris lottó: P valószínűséggel nyerünk W összeget, (1-P) valószínűséggel L összeget. [ P : W ; 1-P : L ] Mi az az S összeg, amiért ezt a játékot hajlandóak vagyunk eladni? Más szóval: számunkra közömbös, hogy a biztos S összeget kapjuk meg, vagy beszállunk a játékba: S ~ [ P : W ; 1-P : L ]

A bizonyossági egyenértékes Példa: Áll az alku A bank időnként felajánlja a játékosnak, hogy adott összegért megvásárolja tőle a táskáját (azaz magát a játékot).

A bizonyossági egyenértékes Állapot Valószínűség Terményfajták a1 a2 a3 s1: gyenge 0.25 c1 = (-400 ; 16) c2 = (10 ; 20) c3 = (-100 ; 10) s2: megfelelő 0.5 c4 = (80 ; 14) c5 = (20 ; 18) c6 = (0 ; 8) s3: jó c7 = (200 ; 12) c6 = (50 ; 16) c9 = (100 ; 8) A gazda meg tudja mondani azokat a βi valószínűségeket, amely mellett: ci ~ [ (1- βi) : c1 ; βi : c9 ]

A várható hasznosság maximalizálása Kimenetel c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9 βi 0.2 0.1 0.8 0.3 0.5 0.9 0.6 1 Állapot Valószínűség Terményfajták a1 a2 a3 s1: gyenge 0.25 c1 = (-400 ; 16) c2 = (10 ; 20) c3 = (-100 ; 10) s2: megfelelő 0.5 c4 = (80 ; 14) c5 = (20 ; 18) c6 = (0 ; 8) s3: jó c7 = (200 ; 12) c6 = (50 ; 16) c9 = (100 ; 8) U(a1) = 0.25 U(c1) + 0.5 U(c4) + 0.25 U(c4) = 0.625 U(a2) = 0.350 ; U(a3) = 0.525 ;

A hasznossági függvény előállítása A döntéshozóval történő dialógus: E: Ha 200 $ biztos nyereségre tehet szert, vagy egy olyan játékban vehet részt, amelyben 50% eséllyel nem nyer semmit és 50% eséllyel 1000 $ a nyereménye, akkor melyik lehetőséget választja? D: Ekkor számomra a játék a vonzóbb lehetőség. E: Csökkentsük most a játék vonzerejét azzal, hogy a 200 $ biztos nyeremény mellett egy olyan játékban vehet részt, ahol 90% eséllyel nem nyer, 10% eséllyel 1000 $ a nyereménye. D: Ebben az esetben számomra a biztos 200 $ a kedvezőbb. E: Legyen egy újabb változatban a 200 $ biztos nyeremény melletti játékban 70% annak az esélye, hogy nem nyer, 30% eséllyel pedig nyer 1000 $-t. D: Most bármelyik opció megfelel: szívesen játszom, de a 200 $ biztos nyeremény is ugyanazt az értéket képviseli számomra. 200 ~ [ 0.7 : 0 ; 0.3 : 1000 ] → β200 = 0.3

A hasznossági függvény előállítása Kérdezzük meg a döntéshozót az alábbiakról: 800 ~ [ 0.2 : 0 ; 0.8 : 1000 ] → β800 = 0.8 300 ~ [ 0.6 : 0 ; 0.4 : 1000 ] → β300 = 0.4 600 ~ [ 0.3 : 0 ; 0.7 : 1000 ] → β600 = 0.7

Kockázati magatartások Semleges kockázati magatartás: készpénz egyenértékes = várható érték Pl. 500 ~ [ 0.5 : 1000 $ ; 0.5 : 0 $ ] Kockázatkerülő típus: készpénz egyenértékes < várható érték Pl. 300 ~ [ 0.5 : 1000 $ ; 0.5 : 0 $ ] Kockázatkedvelő típus: készpénz egyenértékes > várható érték Pl. 600 ~ [ 0.5 : 1000 $ ; 0.5 : 0 $ ]

Kockázati magatartások VP várható pénzérték CE bizonyossági egyenértékes

Kockázati magatartások Példa kockázatkedvelő magatartásra Ötöslottó: 175 ~ [ 0.9765 : 0 ; 0.0273 : 800 ; 0.00081 : 7500 ; … ] Pl. a múlt hétre kiszámolt várható pénzérték: 30 Ft (Nem volt ötös, így halmozódik a főnyeremény.)

Kockázati magatartások Példa kockázatkerülő magatartásra Biztosítás: -10000 ~ [ 0.999 : 0 ; 0.001 : -5000000 ]

Kockázati magatartások Példa kockázatsemleges magatartásra Áll az alku Ha már csak két kis értékű táska maradt, pl. 100000 Ft és 200000 Ft, akkor a bank 150000 Ft-ot ajánl.

A Neumann-Morgenstern hasznosság-elmélet

Xp a kockázatos lehetőségek (lottók) halmaza xp  Xp xp lottó: adottak az ri valószínűségek és a hozzájuk tartozó xi értékek (nyeremény vagy veszteség) (i=1...n)

A Neumann-Morgenstern axiómarendszer a reláció gyenge rendezés a kockázatos lehetőségek Xp halmazán.

A Neumann-Morgenstern axiómarendszer Ha xp xq, akkor xp ( α:xp ; (1- α):xq ) xq minden α  (0,1) esetén.

A Neumann-Morgenstern axiómarendszer 3. axióma (folytonosság): Ha xp xq xr, akkor létezik olyan α,β  (0,1), hogy ( α:xp ; (1- α):xr ) xq (β:xp ; (1- β):xr )

A Neumann-Morgenstern axiómarendszer 4. axióma (sorrendtől való függetlenség): ( α:xp ; (1- α):xq ) ~ ( (1- α):xq ; α:xp ) minden α  (0,1) esetén.

A Neumann-Morgenstern axiómarendszer Ha xs = ( α:xp ; (1- α):xq ) , akkor (β:xs ; (1- β):xq ) = (αβ:xp ; (1- αβ):xq )

5.1. Tétel: Az Xp-n értelmezett xp  xq akkor és csak akkor, ha U(xp)  U(xq) (5.1) és U(:xp , (1-):xq) = U(xp)+ (1-)U(xq),   (0,1) (5.2) tulajdonságokkal rendelkező valós értékű U függvény akkor és csak akkor létezik, ha a NM 1-5. axiómák bármely xp, xq és xr  Xp kockázatos lehetőség együttesre teljesülnek. Továbbá az U pozitív lineáris transzformáció erejéig egyértelműen meghatározott, azaz egy U' valós függvény akkor és csak akkor fogja teljesíteni az (5.1) és (5.2) feltételeket, ha U'(xp) =  U(xp) + , (5.3) ahol ,   R és  > 0.

Bernoulli-elv: a várható hasznosság maximalizálása (a várható érték maximalizálása helyett) A Bernoulli-elv feloldja a szentpétervári paradoxont (mondjuk logaritmikus hasznossági függvénnyel.)