위험, 불확실성 및 모호성의 차이점은 무엇입니까

위험, 불확실성 및 모호성의 차이를 찾아 내려고합니다.

내가 이해하는 바와 같이, 행동 경제학자들이 불확실한 선택에 대해 이야기 할 때, 이는 에이전트가 위험 (알려진 결과 범위에 대한 알려진 확률 분포) 대 모호성 (알 수없는 확률 분포)에 직면 할 때의 선택을 의미한다. 따라서 불확실성은 위험과 모호성으로 분류 될 수있는 포괄적 인 개념입니다. 예를 들어 Dannenberg et al (2014) 참조 .

또한 Knight (1921)와 Ellsberg (1961)로 돌아가는 이러한 용어의 의미에 대한 논쟁이 있음을 이해합니다. 위에 정의 된 내용과 상충되는 정의가 있습니까?

다음은 정의에 대한 의사 결정 이론적 형식화입니다.

객관적 위험에 대해 이야기하는 일반적인 틀은 의사 결정자가 객관적인 복권보다 선호를 표현하는 상황입니다. 형식적 경우, 수상 공간 대물 복권 공간의 요소로 정의 을 통해 확률 분포의 (통상적으로 유한 지원)$X$$\Delta(X)$$X$. 예를 들어, 의사 결정자는 자신에게 확률 0.3의 사과를 제공하는 복권과 확률이 0.7 인 주황색을 제공하는 복권과 확률이 0.5 인 사과를 제공하는 복권과 확률 0.5. 해당 영역의 표준 결과 (von Neumann-Morgenstern 정리)는 객관적인 위험에 대한 에이전트의 태도 (그녀의 유틸리티 기능)를 식별하는 반면, 확률은 모델의 기본으로 제공됩니다.

모호성에 대해 이야기하는 일반적인 틀은 의사 결정자가 불확실한 행위보다 선호를 표현하는 상황입니다. 공식적으로, 가 상금 공간이고 가 상태 공간 인 경우 행위는 를 에서 로 매핑합니다$X$$S$$f:S \rightarrow X$$S$$X$. 예를 들어, 결정권자는 노박 조코비치가 2017 년 호주 오픈에서 우승하면 사과를 제공하는 행위와 앤디 머레이가 승리하면 사과를 제공하는 복권 사이에 우선 순위를 설정하라는 요청을받을 수 있습니다. 2017 년 호주 오픈, 그렇지 않으면 오렌지. 해당 영역의 표준 결과 (von Neumann-Morgenstern 정리)는 상태에 대한 에이전트의 확률 적 신념과 위험에 대한 태도 (그녀의 유틸리티 기능)를 식별하는 표현을 제공합니다.

일반적으로 Anscombe-Aumann 행위 또는 경마라고 불리는 세 번째 널리 사용되는 개념이 있는데, 이는 객관적인 복권과 불확실한 행위를 모두 관련시킵니다. 공식적으로, 상금 공간 주어지면 Anscombe-Aumann 행위는 객관적인 복권을 모든 주에 연결하는 매핑 입니다 .$X$$f:S \rightarrow \Delta(X)$$S$

객관적인 위험과 모호성의 정의는 어느 정도 주관적입니다. 위험을 "객관적"이라고하는 사실은 의사 결정자가 기본 확률 모델에 동의한다는 가정에 크게 의존합니다. 예를 들어, 동전 던지기의 결과를 관찰하면 머리가 객관적인 확률 0.5로 발생한다고 믿을 수 있습니다. 의사 결정자가이 진술에 동의한다는 것은 이론에 내포되어있다.

모호성에 관해, 당신은 "노박 조코비치가 2017 년 호주 오픈에서 승리하면 사과를받는"행위가 매우 모호하다고 생각할 것입니다. 즉, 다른 의사 결정자는 Djokovic이 토너먼트에서 우승 할 확률이 74 %라고 확신 할 수 있으며,이 경우이 행위를 전혀 모호하다고 인식하지 않습니다. 모호성은 주관적인 개념으로, 선택 상황 자체가 아니라 사람들의 선호와 행동에 의해 주어집니다.

지금까지 기사와 다른 사람들의 위험과 불확실성에 대한 마지막 질문에 대한 답을 얻지 못했습니다. 실제로 기사 (및 케인즈)의 불확실성과 Oliv의 답변에서 제시된 불확실성 사이에는 급격한 차이가 있습니다.

간단히 말해서 Knight (1921)에 따르면 위험 은 국가, 사건 또는 대안의 분류가 객관적이고 알려져 있으며, 확률이 객관적으로 결정될 수있는 상황을 말합니다. 예를 들어, 주택 보험 정책의 맥락에서, 사건은 "집 소각"또는 "집 소멸"일 수 있으며, 이는 주택 / 환경 / 개별 특성에 기초하여 확률이 객관적으로 주장 될 수 있습니다.

반대로, 기사 불확실성 은 "국가의 철저한 분류 불가능"( Langlois and Cosgel 1993 , p.459)에서 발생합니다. 따라서 사건의 확률이 객관적인지 주관적인 지에 관계없이 자연 / 경제는 너무 복잡하여 모든 가능한 상태를 간단히 알 수 없습니다. 따라서 미래를 예측하는 데 사용되는 모든 이벤트 분류는 직관과 판단 에 기반 하므로 주관적입니다.

불확실성에 대한 이러한 견해는 케인즈가 공유하며, "동물 정신"에 대한 그의 이론화에 필수적입니다. 사건의 가능성뿐만 아니라 일어날 수있는 사건의 범위에서도 미래를 알 수 없기 때문에 투자 결정에 대한 기대는 수학 계산의 문제가 아닙니다. 케인즈가 말했듯이, 투자 결정은“동물 정신의 결과로서 – 무 활동이 아닌 자발적인 행동에 대한 충동으로 이루어지며 , 가중 평균 양적 이익의 양이 정량적 확률로 곱한 결과가 아니라 ”(Keynes 2008 [1936]) : 144, 강조는 나의 것입니다). 흥미롭게도 이탤릭체로 강조된 접근법 은 Oliv가 그의 답변에서 설명하는 것과 불확실한 신고전주의 투자 이론의 기초입니다.

케인즈주의 포스트들 중에서,이 불확실성을 Oliv 's answer에 설명 된 신 고전 주의적 불확실성 관점과는 대조적으로 "급진적, 기본적 또는 존재 론적 불확실성"이라고하며, 때로는 "실질적 불확실성"이라고 불린다. 예를 들어 여기를 참조 하십시오 .

마지막으로, 모호성에 관해서는, 개념이이 문제에 관한 초기 문헌에서 사용되지 않는다는 것을 알고 있습니다.

Oliv 나는 당신 이이 paragrapgh에서 언급하고 있다고 생각합니다 :

모호성에 대해 이야기하는 일반적인 틀은 의사 결정자가 불확실한 행위보다 선호를 표현하는 상황입니다. 공식적으로, 상금 공간이고 상태 공간 인 경우 행위는에서로 맵핑됩니다. 예를 들어, 결정권자는 노박 조코비치가 2017 년 호주 오픈에서 우승하면 사과를 제공하는 행위와 앤디 머레이가 승리하면 사과를 제공하는 복권 사이에 우선 순위를 설정하라는 요청을받을 수 있습니다. 2017 년 호주 오픈, 그렇지 않으면 오렌지. 해당 영역의 표준 결과 (von Neumann-Morgenstern 정리)는 상태에 대한 에이전트의 확률 적 신념과 위험에 대한 태도 (그녀의 유틸리티 기능)를 식별하는 표현을 제공합니다.

는 IS 순수 주관적인 야만인 "통계의 기초"에서 제시된 바와 같이, 야만인의 세계.

용어에 대한 나의 해석은 다음과 같습니다.

위험 : 주어진 / 객관적인 확률로 의사 결정 . 두 용어가 같지 않습니다. 토론중인 주제가 아니기 때문에 확률 objective probabilities가 주어 지기 때문에 이것을 확장하지 않을 것 입니다. 이에 대한 언급은 길 보아 "불확실한 결정 이론"입니다. 이는 문제의 기본 요소가 확률과 선호 사항이라는 것을 의미합니다. 표준 모델은 VnM의 예상 유틸리티입니다.$\Rightarrow$

불확실성 : 주관적 확률로 의사 결정 . 이것은 사건이 주어지면 두 사람이 다른 확률 론적 신념을 가질 수 있다는 것을 의미합니다. 이 경우 결정 문제의 기본은 단지 선호 관계 (믿음은 그것에서 파생 됨)입니다. 표준 모델은 Savages 주관적 기대 유틸리티입니다.

둘의 혼합 : Anscombe Aumann이 현장에 들어선 곳입니다. 그들은 주관적 및 객관적 확률이 모두 존재하는 경우 기능적 선호도를 공리 화 한다. 그들의 의사 결정에서 의사 결정자는 복권과 전 세계에 걸쳐 두 가지 기대를 취합니다.

모호성 : 이제, 모호한 시나리오는 의사 결정자가 자신의 (고유 한) 신념이 올바른 것인지 완전히 확신 할 수있는 충분한 정보를 확보하지 못하는 시나리오입니다. Cerreia Vioglio 등 "모호성과 강력한 통계"인용,

모호성은 DM이 단일 확률 분포를 통해 그가 직면 한 문제의 확률 적 특성을 정량화하기에 충분한 정보를 가지고 있지 않은 경우를 말한다.

따라서 모호성을 모델링하는 자연스러운 방법 은 사전 세트를 통해 이루어 지며, 여기서 DM은 "사건 E의 확률은 x %"(야만 세계에서와 같이)라고 말하지 않고 캠은 "사건 E의 확률은$[ x\%, y\%]$

정의상 모호성 시나리오에는 주관적인 프레임 워크가 있어야하므로이 경우 모델링하는 자연스러운 방법은 Savage 행위 또는 Anscombe Aumann 행위 보다 선호하는 것입니다$f:S \rightarrow X$$f:S \rightarrow \Delta (X)$

• 위험  -손실 또는 손상에 노출 될 확률
• 불확실성  -무언가에 대한 확신이없는 상태
• 모호성  -하나 이상의 의미를 가짐으로써 불명확 함

평신도 용어에 대해 이야기합시다.

모호성에는 명확한 컨텍스트가 없습니다. 요리사에게는 밀가루, 계란, 설탕, 소금, 향신료가 제공됩니다. 요리사에게 "음식을 만들어 내도록"요청하는 경우 이는 모호합니다.

불확실성은 모호한 지시 / 지시로 인해 발생하는 무작위 결과입니다. 예 : 위의 모호한 지시를 사용하면 파스타, 케이크, 비스킷, 숯 등이 될 수 있습니다. 결과는 "불확실합니다".

위험은 특정 활동과 관련된 확률에 의한 모든 유형의 접근 가능한 "나쁜"결과 / 이벤트는 상황에 따라 다릅니다.
예를 들어 평평한 땅에 누워 있으면 넘어 질 가능성이 낮습니다. 그렇다고해서 넘어 질 수 없다는 의미는 아닙니다. 지진으로 인해 아래의 지구가 부서지면 어떻게 될까요? (윙크)