不確定性與消費(fèi)者行為

不確定性與消費(fèi)者行為迄今為止，我們一直假設(shè)價(jià)格、收入以及其他變量都是確定性的。然而，人們進(jìn)行的許多選擇涉及很大程度上的不確定性。在進(jìn)行消費(fèi)或投資決策時(shí)，我們?cè)撛鯓影堰@些不確定性因素考慮進(jìn)來呢？有時(shí)我們必須選擇承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)程度。例如，你該如何處理你的儲(chǔ)蓄？是采取比較安全的方式，如存入銀行，還是選擇一種風(fēng)險(xiǎn)較大但潛在收益也較大的方式，如投資于證券市場呢？再譬如職業(yè)的選擇，是選擇一個(gè)工作穩(wěn)定但晉升機(jī)會(huì)有限的大型公司好呢，還是加入(或成立)為了回答諸如此類的問題，我們必須考察那些人們能夠用來比較不同風(fēng)險(xiǎn)性選項(xiàng)并進(jìn)行選擇的方法。為此，我們將采取下面幾個(gè)步驟：1.為了比較不同選項(xiàng)間的風(fēng)險(xiǎn)性，我們需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化2.我們將考察人們對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度3.我們將看到有時(shí)候人們是怎樣降低或者消除風(fēng)險(xiǎn)的4.在有些情形下，人們必須選擇他們?cè)敢獬袚?dān)的風(fēng)險(xiǎn)程度。5.有時(shí)，對(duì)商品的需求部分或完全地來源于投機(jī)——人們購買商品是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為商品的價(jià)格會(huì)上升。在本章的最后一節(jié)，我們將對(duì)成果頗豐的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域作一個(gè)概述。概率Probability●概率某一給定結(jié)果發(fā)生的可能性描述風(fēng)險(xiǎn)5.1主觀概率(subjectiveprobability)是對(duì)某個(gè)結(jié)果將會(huì)發(fā)生的認(rèn)識(shí)●期望值(expectvalue)所有可能結(jié)果帶來的支付的加權(quán)平均值期望值ExpectedValue●支付

與每種可能結(jié)果相聯(lián)系的數(shù)值期望值度量的是中心趨勢——預(yù)期平均價(jià)值或平均支付期望值=Pr(成功)(40美元/股)+Pr(失敗)(40美元/股)=(1/4)(40美元/股)+(3/4)(20美元/股)=25美元/股如果有兩種可能結(jié)果，其支付分別為X1和X2，發(fā)生的概率分別為Pr1和Pr2，則其期望值為 E(X)=Pr1X1+Pr2X2E(X)=Pr1X1+Pr2X2+...+PrnXn若有n種可能結(jié)果，那么期望值變?yōu)槭烷_采的例子變異性（可變性）Variability●變異性

不確定情形下各種可能結(jié)果彼此差異的程度TABLE5.1銷售工作的收入結(jié)果1結(jié)果2概率收入($)概率收入($)期望收入($)工作1:傭金制.52000.510001500工作2:固定薪水制.991510.015101500TABLE5.2與期望收入的離差

(美元)結(jié)果1離差結(jié)果2離差工作120005001000?500工作2151010510?990●離差

不確定事件的每種結(jié)果的支付與期望值的差額●標(biāo)準(zhǔn)差各個(gè)結(jié)果帶來的支付與期望值的離差，各自求取平方，再求和，最后通過加權(quán)平均，再求平方根。工作1離差的平方的概率加權(quán)平均值為0.5×250000+0.5×250000=250000工作2離差的平方的概率加權(quán)平均值為

0.99×100+0.01×980100=9900工作1和工作2的標(biāo)準(zhǔn)差分別為500美元和99.5美元。因此，第二份工作的風(fēng)險(xiǎn)要比第一份低很多；收入的標(biāo)準(zhǔn)差要小很多。TABLE5.3方差的計(jì)算($)結(jié)果1離差的平方結(jié)果2離差的平方方差標(biāo)準(zhǔn)差工作12000250,0001000250,000250,000500工作21510100510980,100990099.50圖5.1兩種工作對(duì)應(yīng)的結(jié)果概率與工作2相比，工作1相對(duì)應(yīng)的收入分布的離散程度更高，標(biāo)準(zhǔn)差更大。因?yàn)樗械氖杖虢Y(jié)果是等可能的，所以分布曲線是水平的。與工作2相比，工作1相對(duì)應(yīng)的支付離散程度更高，標(biāo)準(zhǔn)差更大。因?yàn)闃O端支付的可能性比那些中間的要小，所以兩條分布曲線都呈上凸形狀。圖5.2概率不相等的結(jié)果假如我們把第一份工作的每種結(jié)果下的收入都增加100美元，那么其期望收入便由1500美元增至1600美元。這兩個(gè)工作可作如下描述：工作1：期望收入=1600美元；標(biāo)準(zhǔn)差=500美元。工作2：期望收入=1500美元；標(biāo)準(zhǔn)差=99.50美元。與工作2相比，工作1的期望收入更高，但風(fēng)險(xiǎn)程度也更大。哪個(gè)工作會(huì)受偏好取決于個(gè)人。一位不怕承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、敢作敢為的企業(yè)家也許會(huì)選擇期望收入較高、標(biāo)準(zhǔn)差也較大的工作1，而較保守的人也許會(huì)選擇第二份工作。TABLE5.4銷售工作的收入——調(diào)整后(美元)結(jié)果1離差的平方結(jié)果2離差的平方期望收入標(biāo)準(zhǔn)差工作12100250,0001100250,0001600500工作21510100510980,100150099.50決策在減少一些如超速駕駛、違章停車、逃稅漏稅以及空氣污染等犯罪行為問題上，罰款可能會(huì)比拘禁更為有效。這些違法者掌握著正確的信息，所以其行為可以被推斷為是理性的。其他條件不變的情形下，罰款越多，潛在的犯罪行為的發(fā)生會(huì)越少。但在實(shí)踐中，將罪犯繩之以法的代價(jià)是高昂的。為了激勵(lì)人們不去犯罪的罰款的額度取決于潛在犯罪者的風(fēng)險(xiǎn)偏好EXAMPLE5.1阻止犯罪假設(shè)市政當(dāng)局要制止人們的違章停車行為通過違章停車，一個(gè)典型居民可以節(jié)約尋找車位的時(shí)間，以從事他們感到更愉悅的活動(dòng)，假設(shè)其收益為5美元。如果抓住一個(gè)違章停車者是無需成本的，那么每次抓到違章停車時(shí)，罰款只需稍高于5美元——如6美元。這一政策將使得違章停車時(shí)的凈收益(5美元的收益減去這6美元的罰款)小于零，市民將會(huì)遵守法規(guī)。事實(shí)上，所有收益小于或等于5美元的違章者都將被阻止，但是少部分收益大于5美元的人(例如，有些人因?yàn)橛芯o急事務(wù)而違章停車)還會(huì)繼續(xù)違章。EXAMPLE5.1阻止犯罪在實(shí)踐中，抓住所有違章者的代價(jià)是高昂的。所幸我們并非必須如此。如果我們把罰款金額提高至50美元同時(shí)抓到1/10的違章者(或500美元的罰款額與1/100的抓獲率)，同樣能達(dá)到阻止違章的作用。上述兩種情形下，每次違章的期望罰款為5美元，也就是50美元×0.1或500美元×0.01。高罰款金額與低抓獲率相結(jié)合的政策可以降低法制規(guī)章的執(zhí)行成本。這種方法在開車者不愿意冒險(xiǎn)的情況下特別有效。本例中，罰金為50美元，被抓住的可能性為0.1，這將制止大多數(shù)人違反法律。我們將在下一節(jié)里考察人們對(duì)待風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度。EXAMPLE5.1阻止犯罪一種嚴(yán)重影響音樂和電影生產(chǎn)商的新型犯罪是數(shù)字盜版；這種行為難以抓捕，也很少真正被罰款。盡管如此，一旦被抓罰款就非常之高。2009年，一位女士因非法下載了24首歌曲被罰款190萬美元。這相當(dāng)于每首歌罰款8萬美元。EXAMPLE5.1阻止犯罪對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好5.2在這一節(jié)，我們集中于在一般的意義上來研究消費(fèi)者選擇以及消費(fèi)者從風(fēng)險(xiǎn)選項(xiàng)中得到的效用。為簡化起見，我們將考察消費(fèi)者從他或她的收入（所能購買的市場籃子）中獲得的效用。所以，我們現(xiàn)在以效用的形式而不是美元來度量有關(guān)支付。下圖說明了我們可以怎樣描述一位女士對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的偏好。曲線OE表示她的效用函數(shù)，告訴我們她在不同收入水平(用橫軸表示，單位為1000美元)下所能得到的效用(以縱軸表示)。邊際效用是遞減的15收入(1,000美元)效用Theconsumerisriskaversebecauseshewouldpreferacertainincomeof$20,000toanuncertainexpectedincome=$20,000E10102014161801630ACD風(fēng)險(xiǎn)厭惡者的效用函數(shù)F對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好現(xiàn)在假定該消費(fèi)者的收入為15000美元，正在考慮一項(xiàng)新的有風(fēng)險(xiǎn)的工作，該工作可能會(huì)使她的收入翻番至30000美元，也有可能降至10000美元。每一種可能結(jié)果發(fā)生的概率為0.5。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好她可以通過計(jì)算收入的期望值來評(píng)價(jià)這一新的工作因?yàn)槲覀兪菑男в媒嵌燃右钥疾斓模员仨氂?jì)算她得到的期望效用E(u)(expectedutility)。期望效用是各個(gè)可能結(jié)果相對(duì)應(yīng)的效用的加權(quán)平均，其權(quán)數(shù)為各個(gè)結(jié)果發(fā)生的概率。在本例中，期望效用為：

E(u)=(1/2)u(10000美元)+(1/2)u(30000美元)=0.5×10+0.5×18=14與原先工作相比，她偏好新工作，因?yàn)樾鹿ぷ鹘o她帶來的期望效用14比原先工作的期望效用13.5要高。風(fēng)險(xiǎn)厭惡，風(fēng)險(xiǎn)中性，風(fēng)險(xiǎn)喜好在(a)圖中，消費(fèi)者的邊際效用隨收入的上升而遞減，該消費(fèi)者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的。因?yàn)樗龑幙蛇x擇一份確定性收入為20000美元(效用為16)的工作，而不愿冒險(xiǎn)去選擇另一份收入有0.5可能性為10000美元和0.5可能性為30000美元的工作(期望效用為14)，即F點(diǎn)。

風(fēng)險(xiǎn)厭惡給定的確定性收入和具有同一期望值的風(fēng)險(xiǎn)性收入，他更偏好確定性收入。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的不同偏好(b)圖中的消費(fèi)者是風(fēng)險(xiǎn)喜好型的：與確定性收入(效用為8)的工作相比，她偏好這一冒險(xiǎn)(期望效用為10.5)。(c)中的消費(fèi)者是風(fēng)險(xiǎn)中性的，期望收入相等的確定性收入工作與不確定收入工作對(duì)她來說是無差異的●風(fēng)險(xiǎn)喜好

給定的確定性收入和具有同一期望值的風(fēng)險(xiǎn)性收入，他更偏好風(fēng)險(xiǎn)性收入?！耧L(fēng)險(xiǎn)中性

具有同一期望值的不確定性收入與確定性收入是無差異的對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的不同偏好●風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)風(fēng)險(xiǎn)厭惡者為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而愿意付出的最大貨幣額圖5.4風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)CF，表示一個(gè)人為了在風(fēng)險(xiǎn)性選項(xiàng)和確定性選項(xiàng)之間保持無差異而愿意放棄的收入額。這里，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為4000美元，因?yàn)橐环?6000美元(位于C點(diǎn))的確定性收入與一份期望收入為20000美元的不確定性收入(0.5的概率位于A點(diǎn)，0.5的概率位于E點(diǎn))給她帶來的效用相等(都為14)。風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)風(fēng)險(xiǎn)厭惡和收入一個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)厭惡的程度依賴于風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和他的收入其他條件相同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)厭惡者偏好那些可變性較小的結(jié)果。我們前面看到在兩種結(jié)果（收入為10000美元與收入為30000美元）時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為4000美元。風(fēng)險(xiǎn)厭惡和收入現(xiàn)在考察第二份風(fēng)險(xiǎn)性工作，如圖5.4所示。從事這份工作，獲得40000美元收入(效用水平為20)的可能性為0.5，而一無所獲(效用水平為0)的可能性為0.5。期望收入同樣為20000美元，但期望效用只有10：期望效用=0.5u(0美元)+0.5u(40000美元)=0+0.5×(20)=10與假想的確定能拿到20000美元收入的工作相比，從事該風(fēng)險(xiǎn)性工作的期望效用要少6個(gè)單位：等于10而不是16。所以此時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為10000美元(a)部分適用于一個(gè)高度風(fēng)險(xiǎn)厭惡者：收入的標(biāo)準(zhǔn)差增大之后，為了使她或他的效用水平保持不變，期望收入要增加很多才行。(b)部分則適用于一個(gè)輕微風(fēng)險(xiǎn)厭惡者：收入的標(biāo)準(zhǔn)差增大之后，為了使她或他的效用水平保持不變，期望收入只要稍微增加一些就可以了。風(fēng)險(xiǎn)厭惡與無差異曲線企業(yè)經(jīng)理人員是否比普通人更喜歡風(fēng)險(xiǎn)呢？有一項(xiàng)對(duì)464名經(jīng)理人員的調(diào)查問卷，該調(diào)查問卷描述了某假想公司的一位副總裁可能面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境。被訪問者面對(duì)四個(gè)風(fēng)險(xiǎn)事件，每個(gè)事件都有好結(jié)果和壞結(jié)果，其概率分布也是給定的。結(jié)果對(duì)應(yīng)的支付與概率分布經(jīng)過設(shè)定，使得每個(gè)事件的期望值恰好相同。依風(fēng)險(xiǎn)的遞增順序排列(以好、壞結(jié)果之間的差異程度來度量)，這四個(gè)事件分別是：1.一樁涉及潛在暴力問題的訴訟；2.一位客戶揚(yáng)言要從競爭對(duì)手那里購貨；3.一場與工會(huì)的糾紛；4.與競爭對(duì)手合資EXAMPLE5.2企業(yè)經(jīng)理與風(fēng)險(xiǎn)選擇為了判斷他們承擔(dān)或規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的意愿，研究人員問了被訪問者一系列有關(guān)商業(yè)策略的問題。這項(xiàng)研究表明，這些經(jīng)理人員對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的偏好是迥異的。約20%的受訪人員顯示他們是風(fēng)險(xiǎn)中性的約40%的受訪人員選擇了那些風(fēng)險(xiǎn)較高的選項(xiàng)約20%則是明顯的風(fēng)險(xiǎn)厭惡型另外20%的人未作應(yīng)答更重要的，經(jīng)理人員(包括選擇了那些較高風(fēng)險(xiǎn)策略的)都致力于降低風(fēng)險(xiǎn)，一般是采用推遲決策和收集更多信息的方法。EXAMPLE5.2企業(yè)經(jīng)理與風(fēng)險(xiǎn)選擇Diversification分散化●把你的資源分配在那些結(jié)果不是密切相關(guān)的各種活動(dòng)中，以降低風(fēng)險(xiǎn)。降低風(fēng)險(xiǎn)5.3TABLE5.5銷售電器的收入（美元）熱天冷天空調(diào)30,00012,000電暖氣12,00030,000降低風(fēng)險(xiǎn)如果你只銷售空調(diào)器或電暖器，那么你的實(shí)際收入要么等于30000美元，要么等于12000美元，但期望收入將為0.5×30000+0.5×12000

=21000（美元）但假設(shè)你各用一半時(shí)間銷售空調(diào)和電暖器，那不管天公作美與否，你的收入將肯定是21000美元。如果氣候炎熱，你的空調(diào)銷售收入為15000美元，電暖器銷售收入為6000美元；如果天氣較冷，空調(diào)銷售將使你獲得6000美元，電暖器銷售將給你帶來15000美元的收入。本例中，分散化消除了全部的風(fēng)險(xiǎn)。●負(fù)相關(guān)變量它們變動(dòng)的方向相反證券市場●共同基金一種集合許多個(gè)體投資者的資金以購買許多不同股票的組織●正相關(guān)變量在經(jīng)濟(jì)形勢變化時(shí)，它們往往會(huì)相應(yīng)地朝相同的方向變動(dòng)。Insurance保險(xiǎn)TABLE5.6投保的決策（美元）保險(xiǎn)發(fā)生盜竊(PR=.1)沒有發(fā)生盜竊(PR=.9)期望財(cái)富標(biāo)準(zhǔn)差沒有40,00050,00049,0003000有49,00049,00049,0000對(duì)于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)厭惡者，失去的(以效用的變化計(jì))要比獲得的更加重要。所以，風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的房主通過購買保險(xiǎn)將獲得更高的效用。大數(shù)定律保險(xiǎn)公司是那些提供保險(xiǎn)的企業(yè)，因?yàn)樗鼈冎喇?dāng)銷售了數(shù)目巨大的保險(xiǎn)單后，面臨著相對(duì)較小的風(fēng)險(xiǎn)。通過大規(guī)模經(jīng)營來規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的理論基礎(chǔ)是大數(shù)定律該定律告訴我們，盡管孤立的事件是隨機(jī)的、而且大多數(shù)是不可預(yù)測的，但許多相似事件的平均結(jié)果可以預(yù)測出。ACTUARIALFAIRNESS公平保費(fèi)當(dāng)保費(fèi)收入等于預(yù)期支出時(shí)，如上面的例子，我們稱這樣的保險(xiǎn)為公平保險(xiǎn)(actuariallyfair)假如你第一次買房，為了完成交易，你要一份能夠給你明確“產(chǎn)權(quán)”的契約。如果沒有清晰的所有權(quán)契約，那么售房者可能并非是真正的所有者。EXAMPLE5.3產(chǎn)權(quán)保險(xiǎn)在住宅購買中的價(jià)值像這種情形，購買者當(dāng)然希望能有把握地規(guī)避缺少完全所有權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)。他可以通過購買“產(chǎn)權(quán)保險(xiǎn)”來實(shí)現(xiàn)所有權(quán)保險(xiǎn)公司會(huì)研究該產(chǎn)權(quán)的來歷，檢查是否附有任何的法律義務(wù)，以確保沒有所有權(quán)方面的問題。然后保險(xiǎn)公司愿意承擔(dān)可能存在的其他風(fēng)險(xiǎn)因?yàn)樗袡?quán)保險(xiǎn)公司是這方面保險(xiǎn)的專家，很容易收集到一些相關(guān)信息，因而保險(xiǎn)費(fèi)往往低于損失的期望值。信息的價(jià)值●完全信息的價(jià)值

完全信息時(shí)進(jìn)行選擇的期望值與不完全信息時(shí)進(jìn)行選擇的期望值之差TABLE5.7銷售服裝的利潤(美元)售出50套（概率值0.5）售出100套（概率值0.5）期望利潤訂貨50套500050005000訂貨100套150012,0006750在完全信息的條件下，你可以做出正確的訂貨選擇，而不管未來的銷量如何。如果銷量為50套，那么你訂購50套，利潤將為5000美元；如果銷量為100套，你則訂購100套，利潤為12000美元。因?yàn)檫@兩種結(jié)果發(fā)生的可能性相同，所以在完全信息時(shí)，你的期望利潤為8500美元。信息的價(jià)值可以這樣計(jì)算：完全信息下的期望值: 8500減去:不確定下的期望值(定貨100套): –6750完全信息的價(jià)值 1750美元信息的價(jià)值EXAMPLE5.4在線消費(fèi)電子市場中信息的價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的價(jià)格比較網(wǎng)站給消費(fèi)者提供了一個(gè)很有價(jià)值的信息資源價(jià)格比較信息的價(jià)值對(duì)于不同人和不同商品都不一樣這里競爭很重要當(dāng)競爭的企業(yè)增加時(shí)，消費(fèi)者節(jié)省的錢數(shù)也在上升。EXAMPLE5.4在線消費(fèi)電子市場中信息的價(jià)值有人可能會(huì)認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量的價(jià)格信息，在長期只有最低價(jià)的產(chǎn)品賣出去，這會(huì)導(dǎo)致這些信息的價(jià)值最終將為0。迄今為止，這還沒有成真。對(duì)于網(wǎng)站訪問者，傳遞和獲取信息都存在著固定成本，包括繼續(xù)服務(wù)器的費(fèi)用以及Shopper等網(wǎng)站收取的羅列價(jià)格的費(fèi)用。結(jié)果是，隨著互聯(lián)網(wǎng)持續(xù)成長和成熟，價(jià)格也持續(xù)的不斷變化。EXAMPLE5.5醫(yī)生、患者與信息的價(jià)值假如你病得很厲害，需要進(jìn)行大型手術(shù)。假定你想盡可能地得到最好的治療，你將如何挑選主刀醫(yī)生和醫(yī)院呢？一個(gè)真正合理的決策可能需要更多詳細(xì)的信息對(duì)大多數(shù)病人來說，想要獲得這類信息很可能是困難的或者是不可能的。EXAMPLE5.5醫(yī)生、患者與信息的價(jià)值如果病人可以很容易地獲得有關(guān)醫(yī)生和醫(yī)院的手術(shù)記錄的詳細(xì)信息，他們的狀況會(huì)變好嗎？多一點(diǎn)信息通常是好的，但不總是。因?yàn)樯鲜鲂畔⒌墨@得將會(huì)產(chǎn)生兩種同時(shí)影響

醫(yī)生和病人行為的激勵(lì)。首先，它將允許病人選擇那些具有較好手術(shù)記錄的醫(yī)生，這會(huì)激勵(lì)醫(yī)生做得更好。這是好事情。第二，它將促使醫(yī)生只愿意對(duì)那些健康狀況相對(duì)較好的病人做手術(shù)。EXAMPLE5.5醫(yī)生、患者與信息的價(jià)值多一點(diǎn)信息是否更好？這取決于哪種效應(yīng)起支配作用——是病人作更有見識(shí)的選擇的能力，還是醫(yī)生逃避重癥病人的激勵(lì)。更多的信息通?？梢蕴岣吒＠剑?yàn)槿藗兛梢詰{此來降低風(fēng)險(xiǎn)，采取措施減少不利結(jié)果的影響。不過，正如本例所表明的，信息能導(dǎo)致人們改變行為，轉(zhuǎn)而不利于人。Assets資產(chǎn)●能給所有者帶來收入流或服務(wù)流的東西資產(chǎn)價(jià)值的升值稱為資本收益，貶值稱為資本損失。無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)是能產(chǎn)生確定貨幣流的資產(chǎn)RiskyandRisklessAssets風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)與無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)●風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)帶來的貨幣流至少具有部分的隨機(jī)性Assetreturns資產(chǎn)的回報(bào)●回報(bào)率資產(chǎn)帶來的總貨幣收入與它的價(jià)值的比值●實(shí)際回報(bào)率

一項(xiàng)資產(chǎn)的名義回報(bào)率減去通貨膨脹率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的需求5.4現(xiàn)實(shí)回報(bào)資產(chǎn)賺得的回報(bào)期望回報(bào)資產(chǎn)回報(bào)的期望值，也就是平均意義上的回報(bào)。期望回報(bào)與現(xiàn)實(shí)回報(bào)TABLE5.8投資——風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)(1926—2010)平均回報(bào)(%)平均實(shí)際回報(bào)率(%)風(fēng)險(xiǎn)(標(biāo)準(zhǔn)差，%)普通股(標(biāo)普500)11.98.720.4長期公司債券6.23.38.3美國國庫券3.70.73.1TheTrade-OffBetweenRiskandReturn風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)的權(quán)衡我們以Rf表示國庫券的無風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)。因?yàn)樵摶貓?bào)是無風(fēng)險(xiǎn)的，所以期望回報(bào)與現(xiàn)實(shí)回報(bào)相同。另外，令在股票市場上投資的期望回報(bào)為Rm，現(xiàn)實(shí)回報(bào)為rm。投資組合要確定投資者在每種資產(chǎn)上應(yīng)該投入多少錢，令b等于她的儲(chǔ)蓄中投入到股票市場上的比例，(1-b)則為購買國庫券的比例。她的整個(gè)投資組合的期望回報(bào)RP為這兩種資產(chǎn)期望回報(bào)的加權(quán)平均：風(fēng)險(xiǎn)性股票市場投資的標(biāo)準(zhǔn)差為σm，投資組合回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)差σp

為:RP=bRm+(1-b)Rf(5.2)投資組合投資者選擇問題投資者是如何選擇投資比例b通過方程(5.2)我們知道b=σp/σm，所以Rp=Rf+b(Rm-Rf)風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)算線(5.3)等式（5.3）即為預(yù)算線，因?yàn)樗枋隽孙L(fēng)險(xiǎn)(σp)與期望回報(bào)(Rp)間的權(quán)衡關(guān)系。注意這是一條直線方程：因?yàn)镽m，Rf，σm均為常數(shù)，所以斜率(Rm-Rf)/σm為常數(shù)，截距Rf也是常數(shù)。該方程表明，投資組合的期望回報(bào)Rp隨著回報(bào)標(biāo)準(zhǔn)差σp的增加而增加我們將預(yù)算線的斜率(Rm-Rf)/σm稱為風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格(priceofrisk)它告訴我們投資者為了獲得更高的報(bào)酬必須承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)與無差異曲線投資者將她的錢投資于兩種資產(chǎn)——無風(fēng)險(xiǎn)的國庫券和股票。預(yù)算線描述了期望回報(bào)與風(fēng)險(xiǎn)(以回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量)之間的權(quán)衡，預(yù)算線的斜率是(Rm-Rf)/σm，為風(fēng)險(xiǎn)的價(jià)格。圖5.6風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)間的選擇風(fēng)險(xiǎn)與無差異曲線圖中畫出了三條無差異曲線，每條曲線描述了能給投資者帶來同等滿足程度的風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)組合。曲線是向上傾斜的，因?yàn)橐粋€(gè)風(fēng)險(xiǎn)厭惡的投資者在承擔(dān)多一點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)會(huì)要求得到更高一些的期望回報(bào)。效用最大化的投資組合位于無差異曲線U2與預(yù)算線的切點(diǎn)上。圖5.6風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)間的選擇圖5.7兩種不同類型投資者的選擇投資者A是高度風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的。因?yàn)槠渫顿Y組合大部分為無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，其期望回報(bào)RA只是稍高于無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，但是他的風(fēng)險(xiǎn)程度σA較小。投資者B對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度相對(duì)較低。她將大部分錢投放在股票市場上。雖然其投資組合的期望回報(bào)RB將較大，但風(fēng)險(xiǎn)也將更高。風(fēng)險(xiǎn)與無差異曲線圖5.8支付保證金購買股票因?yàn)橥顿Y者A是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的，所以其投資組合為股票與無風(fēng)險(xiǎn)國庫券的組合。不過，投資者B對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度較低。在她的無差異曲線UB與預(yù)算線相切的那一點(diǎn)上，其相對(duì)應(yīng)的投資組合的期望回報(bào)和標(biāo)準(zhǔn)差比整個(gè)股票市場的都要大，這意味著她將在股票市場上投入超過其財(cái)富的資金。她通過支付保證金來購買股票，以實(shí)現(xiàn)其目的——也就是，通過從經(jīng)紀(jì)公司那里借錢來為其投資籌措資金。風(fēng)險(xiǎn)與無差異曲線EXAMPLE5.6投資股票市場20世紀(jì)90年代見證了美國人投資行為的轉(zhuǎn)變首先，許多人是第一次開始在股票市場上投資。在1989年，大約32%的美國家庭，直接或間接地把他們財(cái)富中的一部分投資到股票市場上；到了1998年，這一比例已上升至49%。而且，在同一時(shí)期內(nèi)，總財(cái)富中投資于股票市場的比例從大約26%上升至大約54%。EXAMPLE5.6投資股票市場為什么開始在股票市場上進(jìn)行投資的人會(huì)越來越多了呢？一個(gè)原因是在線交易系統(tǒng)的出現(xiàn)，使得投資變得容易很多。另一個(gè)原因可能是20世紀(jì)90年代后期股票價(jià)格——在一定程度上是由所謂“網(wǎng)絡(luò)狂歡”推動(dòng)——的大幅上升。這些上升也許使得有些投資者相信股價(jià)將來只會(huì)繼續(xù)上升正如一位分析人士所說，“市場行情七年不斷的攀升、共同基金的大受歡迎、退休計(jì)劃由雇主向雇員自主的轉(zhuǎn)變，以及自助(do-it-yourself)投資項(xiàng)目發(fā)布的泛濫，共同創(chuàng)造了一個(gè)人人都自稱對(duì)金融無所不知的國家?！盓XAMPLE5.6投資股票市場圖5.9標(biāo)準(zhǔn)普爾500的股息收入和P/E比率1980—2002年，標(biāo)準(zhǔn)普爾500的股息收入(年股息除以股票價(jià)格)大幅下降，但是P/E比率(股票價(jià)格除以每股年收益)在總體上上升了，不過隨后開始下降。EXAMPLE5.6投資股票市場在20世紀(jì)90年代晚期，許多投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度較低，或者對(duì)經(jīng)濟(jì)相當(dāng)?shù)貥酚^，或者兩者兼而有之。另外，有些經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為20世紀(jì)90年代股票價(jià)格的走高是由于“羊群效應(yīng)（herdofbehavior）”，即投資者在聽到其他人的成功經(jīng)歷之后紛紛涌向股票市場。解釋羊群效應(yīng)的心理動(dòng)機(jī)分析有助于理解股票市場泡沫不過，不僅僅是在股票市場上，它們同樣可以應(yīng)用于很多種情形下消費(fèi)者與企業(yè)經(jīng)理的行為，這些行為常常無法用我們迄今為止有關(guān)消費(fèi)者選擇所作的簡化假定來理解。泡沫

并非基于需求或價(jià)值等基本面的產(chǎn)品價(jià)格的上漲，而是以相信價(jià)格會(huì)繼續(xù)上漲的信心為基礎(chǔ)。泡沫經(jīng)常是非理性行為的結(jié)果人們不再正常思考

Bubbles泡沫

5.51995-2000年間，許多互聯(lián)網(wǎng)公司的股價(jià)急劇上升。有人可能認(rèn)為，這些價(jià)格上升是基本面的正確反映。許多人認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)的潛力是無限的，特別當(dāng)高速互聯(lián)越來越普遍。的確，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)改變了我們大多數(shù)人的生活。但是，這是否意味著只要是結(jié)尾加個(gè)“”的公司就會(huì)有未來的高盈利？或許不是。許多投資者（或許用“投機(jī)者”更好）以非常高的價(jià)格購進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)公司的股票，而這些價(jià)格非常難以用基本面作基礎(chǔ)來判斷，也就是說，根本脫離了對(duì)未來盈利性的理性預(yù)測，結(jié)果就是互聯(lián)網(wǎng)泡沫。Bubbles泡沫

泡沫經(jīng)常無害，當(dāng)人們損失一些錢后，并不會(huì)對(duì)整體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生持續(xù)影響。不過，事實(shí)通常并非如此。美國經(jīng)歷了2008年破裂的持續(xù)房產(chǎn)價(jià)格泡沫，導(dǎo)致了那些提供購房者抵押貸款的大銀行的財(cái)務(wù)損失，其實(shí)那些購房者根本無力支付月供。一些銀行得到了大額的政府救助，保證它們不破產(chǎn)，但是許多業(yè)主就沒有那么幸運(yùn)，他們斷貸并失去房子。到2008年底，美國進(jìn)入了自1930年代大蕭條以來的最嚴(yán)重的衰退。房價(jià)泡沫被認(rèn)為是導(dǎo)致這次衰退的部分原因，所以它遠(yuǎn)非無害的。Bubbles泡沫

EXAMPLE5.7房價(jià)泡沫(I)在1998到2006年的8年間，許多人相信了房產(chǎn)是必火的投資，價(jià)格只會(huì)上漲的神話。許多銀行也相信了這一神話，把錢抵押給那些收入在長期來看不可能供得起月供的購房者。對(duì)房產(chǎn)的需求迅速上升，一些人買入4、5套房子，認(rèn)為一年內(nèi)就可以出手并賺上一筆。這種投機(jī)性需求將房價(jià)推得更高。圖5.10S&P/CaseShiller房價(jià)指數(shù)此指數(shù)描述了美國全國平均房價(jià)水平。注意從1998年到2007年房價(jià)的快速上漲以及之后的迅速下跌。EXAMPLE5.7房價(jià)泡沫(I)2006年發(fā)生了一件可笑的事，房價(jià)停止了上升。實(shí)際上，2006年一年房價(jià)略微下降了（名義量為2%）。之后，2007年房價(jià)迅速下降，到2008年，已經(jīng)可以肯定巨大的房產(chǎn)膨脹只是一個(gè)泡沫。從峰頂?shù)?006年初到2011年，房價(jià)的名義水平下降了33%（實(shí)際水平下降40%）。而這個(gè)數(shù)據(jù)是全國的平均量，一些州，如弗羅里達(dá)、亞利桑那、內(nèi)華達(dá)等，泡沫更為嚴(yán)重，房價(jià)下降超過50%。EXAMPLE5.7房價(jià)泡沫(I)美國并非唯一經(jīng)歷過房價(jià)泡沫的國家。類似的事情也發(fā)生在歐洲。比如在愛爾蘭，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張和外國投資的上升，伴隨著廣泛的購機(jī)行為，推動(dòng)房價(jià)從1995年到2007年上升了305%（1987年到2007年上升了641%，都是名義量）。經(jīng)過這輪上漲之后，泡沫破裂。到2010年，房價(jià)已經(jīng)從2007年的峰值下降了超過28%。西班牙和其他歐洲國家也遭遇了同樣的命運(yùn)，導(dǎo)致了世界范圍的債務(wù)危機(jī)。其他明顯的泡沫還未破裂。許多中國城市，包括上海和北京，經(jīng)歷了迅速的房價(jià)和地價(jià)的上漲，據(jù)報(bào)道有些公寓在僅僅幾個(gè)月內(nèi)價(jià)格就翻一番。信息流設(shè)想你在考慮投資于Ajax公司的股票，市場交易價(jià)格為每股20美元。Ajax是一個(gè)生物科技企業(yè)，致力于研究治療習(xí)慣性無聊的一種激進(jìn)新療法。你發(fā)現(xiàn)很難評(píng)估此公司的前景，但是20元的股價(jià)好像比較合理。不過現(xiàn)在，你發(fā)現(xiàn)價(jià)格正在上升——21美元、22美元，然后跳到25美元?，F(xiàn)在，價(jià)格達(dá)到了30美元。其他投資者一定知道點(diǎn)什么。或許他們咨詢過生物學(xué)家，能更好地預(yù)測公司的前景。因此，你決定在30美元下買入。你確信是正面信息導(dǎo)致了其他投資者的行為，你要也跟隨。信息流以30美元的價(jià)格買入Ajax的股票是一種理性決策嗎？你不是僅僅買入了一個(gè)泡沫吧？可能確實(shí)是理性畢竟，你如果預(yù)計(jì)其他投資者正盡可能地努力評(píng)估這家公司的價(jià)值，而且他們的分析可能比你有更多的信息和更深入透徹，這種預(yù)測是合理的。因此，其他投資者的行動(dòng)可能更加具備信息基礎(chǔ)，并且這也導(dǎo)致了你理性地調(diào)整了自己對(duì)于公司價(jià)值的評(píng)估。信息流注意此例中，你的投資決策并非依賴于你所掌握的基本信息（比如，關(guān)于Ajax公司R&D項(xiàng)目成功與否的估計(jì)），而是依賴于其他人的投資決策。請(qǐng)注意，你隱含地做出了以下假設(shè)：（i）其他人的投資決策是依賴于他們所掌握的基本信息；或者（ii）其他人的投資決策以來與其他人的投資決策，而后者的決策是依賴于他們所掌握的基本信息的；或者（iii）其他人的決策是依賴于其他人的決策，后者的決策也是依賴于其他人的決策，而最后提到的這些人的決策是依賴于他們所掌握的信息的；或者依此類推。信息流或許整個(gè)鏈條的最后一個(gè)“其他人”的投資決策所依賴的基本信息還比不上你開始關(guān)注Ajax時(shí)多?；蛘哒f，你自己的投資決策可能是一種“信息流”的結(jié)果。信息流理論指行動(dòng)依賴于行動(dòng)，后一個(gè)行動(dòng)依賴于行動(dòng)，依此類推，只是以很有限的信息為基礎(chǔ)。信息流信息流所導(dǎo)致的泡沫其實(shí)在一定意義上是理性的，因?yàn)橄嘈磐顿Y于泡沫會(huì)產(chǎn)生正回報(bào)是有基礎(chǔ)的。這是因?yàn)槿绻顿Y者在鏈條的早期獲知了正面信息，并依賴于這個(gè)信息做出了投資決策，鏈條下方的投資者的期望回報(bào)就是正的。不過，相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)也要考慮，似乎至少一些投資者會(huì)低估這些風(fēng)險(xiǎn)。EXAMPLE5.8房價(jià)泡沫（II）信息流有助于解釋發(fā)生在美國和其他國家的房產(chǎn)泡沫。例如，1999年到2006年，邁阿密的房價(jià)幾乎翻了三倍。那么，2006年在邁阿密買房子一定是瘋了？在2006年之前，一些專家預(yù)測，邁阿密和弗羅里達(dá)州其他地方房子的需求會(huì)高增長，部分原因是越來越多的退休者想搬到比較溫暖的地方，部分原因是許多帶著家庭的移民的涌入。如果其他投資者相信這些專家的話，投資可能是理性的。EXAMPLE5.8房價(jià)泡沫（II）2006年購買房地產(chǎn)是理性的嗎？無論理性與否，投資者都應(yīng)該意識(shí)到在那里（或弗羅里達(dá)的其他地方、亞利桑那、內(nèi)華達(dá)和加利福尼亞）購買房地產(chǎn)存在著相當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)?；厮葸@一事件，我們知道這些投資者大部分喪失了全部財(cái)產(chǎn)（更不要說房子了）。EXAMPLE5.8房價(jià)泡沫（II）圖5.11五城市S&P/CASE-SHILLER房價(jià)指數(shù)指數(shù)顯示了五個(gè)城市每個(gè)城市的平均房價(jià)（名義）。某些城市的泡沫比其他城市嚴(yán)重。洛杉磯、邁阿密和拉斯維加房價(jià)經(jīng)歷了劇烈的上漲，并從2007年開始狂跌。另一方面，克利夫蘭很大程度上躲避了泡沫，價(jià)格的上漲和下跌都比較溫和?；貞浺幌拢M(fèi)者需求的基本理論基于下述三個(gè)假設(shè)：消費(fèi)者對(duì)于各類商品具有確切的偏好；消費(fèi)者面對(duì)預(yù)算約束；給定其偏好、有限收入和不同商品的價(jià)格，消費(fèi)者選擇購買能使其滿足程度(或效用)最大化的商品組合。不過，這些假定并不總是符合現(xiàn)實(shí)：偏好并不總是確切的，可能會(huì)根據(jù)進(jìn)行選擇時(shí)所面對(duì)的環(huán)境而改變，而且消費(fèi)者的選擇并不總是效用最大化的。BehavioralEconomics行為經(jīng)濟(jì)學(xué)5.6如果我們加入有關(guān)人類行為的更合乎現(xiàn)實(shí)、更豐富的假設(shè)，我們能夠增進(jìn)對(duì)消費(fèi)者需求(廠商的決策也一樣)的理解。這就是近來成果豐碩的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的目標(biāo)，它拓展和豐富了微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究。BehavioralEconomics行為經(jīng)濟(jì)學(xué)下述例子用到目前為止我們所依賴的有關(guān)效用最大化的基本假設(shè)是很難解釋的：

剛下了一場暴風(fēng)雪，于是你停在一家五金商店門口，打算買一把雪鏟。你希望花20美元——通常情況下這家商店的價(jià)格——買雪鏟。可是，你發(fā)現(xiàn)商店把價(jià)格提高到了40美元。盡管你已經(jīng)預(yù)期到雪鏟的價(jià)格會(huì)因暴風(fēng)雪上漲，但你還是覺得價(jià)格翻了一番不公平，商店是想占你便宜。于是你沒有購買那把鏟子。BehavioralEconomics行為經(jīng)濟(jì)學(xué)●這場暴風(fēng)雪使你在家里特別無聊，所以你決定在鄉(xiāng)村里休假幾天。路上，你在一家高速公路餐館停車用午餐。盡管你不可能再回到這家餐館，但是你認(rèn)為，對(duì)于得到的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，付出15%的小費(fèi)是比較公平合理的?！衲銖木W(wǎng)上書店購買這本教科書，因?yàn)槠鋬r(jià)格低于附近書店的價(jià)格。不過，你在進(jìn)行價(jià)格比較的時(shí)候忽略了運(yùn)輸成本。BehavioralEconomics行為經(jīng)濟(jì)學(xué)上述例子描述了第3章和第4章中基本消費(fèi)者模型所無法解釋的一些似是而非的行為。事實(shí)上，我們需要引入心理學(xué)和社會(huì)學(xué)的思想來完善我們關(guān)于消費(fèi)者行為的基本假設(shè)。這些思想能夠幫助我們理解更復(fù)雜的消費(fèi)者偏好，決策中簡單法則的運(yùn)用，以及人們理解概率法則時(shí)面對(duì)的困難。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)消費(fèi)者偏好模型的修正分為三個(gè)方面：對(duì)商品和服務(wù)價(jià)值的評(píng)價(jià)依賴于一個(gè)人所處的情景關(guān)心經(jīng)濟(jì)交易中的公平用簡單的拇指法則處理復(fù)雜經(jīng)濟(jì)決策BehavioralEconomics行為經(jīng)濟(jì)學(xué)參照點(diǎn)與消費(fèi)者偏好參照點(diǎn)指人們進(jìn)行消費(fèi)決策時(shí)的某點(diǎn)它強(qiáng)烈地影響消費(fèi)決策稟賦效應(yīng)對(duì)于某樣?xùn)|西，人們?cè)趽碛兴鼤r(shí)常常比沒有時(shí)更看重它。參照點(diǎn)與消費(fèi)者偏好損失厭惡指相對(duì)于獲得受益，人們傾向于避免損失?？蚣苄?yīng)指人的決策依賴于所描述的選擇背景的影響是參照點(diǎn)的另一種表現(xiàn)EXAMPLE5.9SELLINGAHOUSE出售房產(chǎn)業(yè)主出售房子時(shí)，通常通過觀察類似房子的出售價(jià)格以及與房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)交流來獲得全面的認(rèn)識(shí)。不過，房主經(jīng)常傾向于定一個(gè)高于房子實(shí)際出售價(jià)格的高價(jià)。結(jié)果是，房子可能在市場上滯銷幾個(gè)月，直到房主不情愿的降價(jià)。這段時(shí)間，房主不得不繼續(xù)維護(hù)房子、支付稅收、在房屋設(shè)施和保險(xiǎn)上繼續(xù)花費(fèi)。為什么不定一個(gè)接近于市場價(jià)格的價(jià)格呢？EXAMPLE5.9SELLINGAHOUSE出售房產(chǎn)是稟賦效應(yīng)在發(fā)揮作用。房主認(rèn)為他們的房子是特別的；房屋的所有權(quán)給了他們對(duì)房屋價(jià)值的特殊評(píng)價(jià)——高于任何市場可承受的價(jià)格。如果房價(jià)已經(jīng)下跌，損失厭惡也可能發(fā)揮作用。美國和歐洲的房價(jià)從大約2008年開始下跌，泡沫破裂。結(jié)果是，一些房主受到損失厭惡的影響，特別是若他們以接近泡沫頂點(diǎn)的價(jià)格購進(jìn)住房。出售住房就是一個(gè)紙面的損失，不一定是實(shí)際損失，但是損失是真實(shí)的。避免這種真實(shí)損失可以解釋房主為什么不能最后售出房子。因此，與經(jīng)濟(jì)處于上升期相比，經(jīng)濟(jì)處于下滑期時(shí)房子掛在市場很長時(shí)間就不足為奇了。Fairness公平圖5.12對(duì)雪鏟的需求需求曲線D1是正常天氣下的需求。20美元的價(jià)格，每個(gè)月售出雪鏟Q1。暴風(fēng)雪來襲，需求曲線右移。如果價(jià)格保持不變，那么銷售量將變?yōu)镼2。但是注意新的需求曲線（D2）并不像原來的需求曲線的形狀。許多消費(fèi)者覺得價(jià)格上升到25美元比較公道，而高于這個(gè)價(jià)錢就是被不公平的勒索。因此，新的需求曲線在25美元以上的部分變得非常富有彈性，一旦價(jià)格高于30美元就沒人買雪鏟了?！裰敢恍┙ㄗh的信息片段(也許是不相關(guān)的)對(duì)你的最終決策可能具有的影響拇指法則和決策中的偏見RULESOFTHUMB拇指法則決策過程中一種較為普遍的節(jié)省努力的方法是忽略似乎不大重要的信息片段。例如，網(wǎng)上購物常常涉及運(yùn)輸成本。雖然很小，但是在消費(fèi)決策中，這些成本應(yīng)該納入商品的最終價(jià)格。不過，最近的一項(xiàng)研究顯示，消費(fèi)者在線購物的決策過程中常常忽視了運(yùn)輸成本，他們的決策具有偏見，這些商品在消費(fèi)者心中的價(jià)格要低于其實(shí)際價(jià)格。ANCHORING錨定效應(yīng)拇指法則和決策中的偏見RULESOFTHUMB拇指法則決策過程中依據(jù)拇指法則會(huì)帶來偏見，但是理解這些法則具有一定的用途，這一點(diǎn)很重要。經(jīng)常運(yùn)用拇指法則能夠節(jié)省時(shí)間和精力，帶來的偏差也較小。因此，它也不能被一概否定消費(fèi)者在決策時(shí)經(jīng)常面對(duì)不確定性，缺少進(jìn)行最優(yōu)決策所需的概率。（例如，考慮計(jì)算期望效用的困難）消費(fèi)者經(jīng)常運(yùn)用拇指法則進(jìn)行決策，不