風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件

Author李韜李超原彰嚴(yán)宗風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究Author風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究1風(fēng)險與風(fēng)險偏好風(fēng)險：是指事件發(fā)生與否的不確定性，是實際結(jié)

果和預(yù)期結(jié)果的相對差異風(fēng)險偏好：是指為了實現(xiàn)目標(biāo)，企業(yè)或個體投資

者在承擔(dān)風(fēng)險的種類、大小等方面的

基本態(tài)度。風(fēng)險與風(fēng)險偏好風(fēng)險：是指事件發(fā)生與否的不確定性，是實際結(jié)2風(fēng)險厭惡、風(fēng)險中性與風(fēng)險偏好的數(shù)學(xué)表述

風(fēng)險厭惡、風(fēng)險中性與風(fēng)險偏好的數(shù)學(xué)表述3設(shè)效用函數(shù)u(·)是VNM效用函數(shù),對于單賭g=(P1a1,P2a2,……，Pnan),我們稱一個人為（1）在g中規(guī)避風(fēng)險，如果u(E(g))>u(g)

（2）在g中風(fēng)險中立，如果u(E(g))=u(g)

（3）在g中喜歡風(fēng)險，如果u(E(g))<u(g)設(shè)效用函數(shù)u(·)是VNM效用函數(shù),對于單賭g=(P1a1,4阿羅-普拉特度量阿羅-普拉特度量

是對一個決策者的風(fēng)險厭惡程度的度量。它由肯尼思·阿羅和約翰·普拉特的名字命名。設(shè)是一個可微分的效用函數(shù),那么一個絕對風(fēng)險厭惡的阿羅-普拉特度量被定義為：阿羅-普拉特度量阿羅-普拉特度量

是對一個決策者的風(fēng)險厭惡程5ARA為正，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險厭惡者；ARA為負(fù)，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險愛好者；ARA為零，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險中性者。ARA為正，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險厭惡者6

相對風(fēng)險厭惡

的阿羅-普拉特度量則是用絕對風(fēng)險厭惡程度ARA乘以財富值W來計算阿羅-普拉特相對風(fēng)險程度測度指標(biāo)事實上就是用馮·諾依曼-摩根斯坦恩效用函數(shù)的凹度來度量風(fēng)險厭惡程度。兩者在原理上是一致的。

相對風(fēng)險厭惡

的阿羅-普拉特度量則是用絕對風(fēng)險厭惡程度AR7后來的行為金融理論則采取與風(fēng)險衡量具有內(nèi)在一致性的方法衡量消費者或者投資者對風(fēng)險的態(tài)度，在代數(shù)式Prob（w<s）≤b中，投資人對風(fēng)險的態(tài)度體現(xiàn)在b和s上。如果投資人是風(fēng)險愛好者，則b較大；反之，如果投資人厭惡風(fēng)險，則b較小。S也體現(xiàn)出投資人對風(fēng)險的態(tài)度，其值大，則投資人可能難以忍受較大風(fēng)險；反之，則愛好風(fēng)險。后來的行為金融理論則采取與風(fēng)險衡量具有內(nèi)在一致性的方法衡量消8文獻(xiàn)具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究——個體的風(fēng)險厭惡的分布特征（周業(yè)安左聰穎陳葉烽連洪泉葉航）《管理世界》(月刊)2012年第6期文獻(xiàn)具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究9具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究這篇文章主要從實驗的角度通過改進(jìn)后的有序的彩票選擇設(shè)計（OLS設(shè)計）——多元價格序列設(shè)計（MPL設(shè)計）方法來探討社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的分布特征。具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究這篇文章主要從實驗的角度10實驗必要性傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于風(fēng)險偏好的假定僅局限在個體面對可能事件的客觀概率分布所進(jìn)行的權(quán)衡。但這種理論自身已經(jīng)隱含了一個假定，即個體可以準(zhǔn)確判斷可能事件的客觀概率。因此，個體面對不確定條件下的決策時，并不是風(fēng)險偏好在起作用，而是風(fēng)險認(rèn)知在起作用。傳統(tǒng)的社會保障制度設(shè)計原理以風(fēng)險偏好為核心，忽略了偏好的社會性這一關(guān)鍵內(nèi)容，從而使得社會保障旨在被動救助和管理風(fēng)險，而不是激勵社會成員主動化解風(fēng)險。實驗必要性11試驗方法的介紹

OLS設(shè)計實驗的特點是設(shè)計八種不同彩票，然后排序，被試者從中選擇一種，收益由選擇的彩票決定。但是可能產(chǎn)生“符號依賴”的問題。MPL設(shè)計按照這種方法，被試在實驗中需要在十對彩票（每對都標(biāo)識為A和B）中對每一對彩票做出選擇，其中彩票A和B的高低收益相同，但十對彩票的高收益概率逐對遞增，相應(yīng)的，低收益概率逐對遞減。被試選擇結(jié)束后隨機(jī)抽取一對彩票，并根據(jù)被試對彩票的選擇進(jìn)行抽獎以決定被試的收益。試驗方法的介紹

OLS設(shè)計實驗的特點是設(shè)計八種不同彩票，然后12

實驗過程：

第一部分：個人信息調(diào)查。該部分實驗的目的是獲取被試的個體特征。為了使被試做出真實的回答，被試被告知所獲取的個體信息完全保密。第二部分：實驗問題測試。測試目的是使被試更好地理解實驗中的收益支付規(guī)則。第三部分：風(fēng)險厭惡測度。本文基于標(biāo)準(zhǔn)的Arrow-Pratt相對風(fēng)險厭惡系數(shù)計算風(fēng)險偏好。實驗設(shè)計采用Holt和Laury（2002）所使用的基于彩票選擇的實驗設(shè)計。

實驗過程：

第一部分：個人信息調(diào)查。該部分實驗的目的是獲取13被試需要分別對表中十對彩票做出選擇彩票A還是彩票B的決定，被選擇的彩票將用來抽獎，以決定被試的收益。不過本實驗設(shè)計在選擇結(jié)束后，由計算機(jī)隨機(jī)選擇一對彩票，并根據(jù)被試當(dāng)時的選擇來進(jìn)行抽獎。計算機(jī)首先在1到10之間抽取一個序號，以決定用哪一對彩票來決定收益。即，如果當(dāng)時被試選擇了彩票A，則計算機(jī)根據(jù)彩票A來對被試進(jìn)行抽獎，決定被試在本部分實驗中所獲取的最終收益。這種收益方式使得被試的每一次選擇都一樣的重要，因為被試事先并不知道哪一對彩票會被選中。風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件14風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件15彩票A的收益為2.00元或1.6元，而彩票B的收益為3.85元或0.10元，相對于彩票B，彩票A被稱為安全選項。高度風(fēng)險愛好的個體將從第一對彩票開始就選擇彩票B，高度風(fēng)險厭惡的個體則直到第十對彩票時才會選擇彩票B，而風(fēng)險中性的個體將在第四對彩票以后選擇彩票B，因為從第五對彩票開始彩票B的期望收益大于A的期望收益。彩票A的收益為2.00元或1.6元，而彩票B的收益為3.8516實驗結(jié)果：

實驗結(jié)果：

17風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件18風(fēng)險厭惡的分布特征實驗結(jié)果：根據(jù)表2我們可知，風(fēng)險厭惡、風(fēng)險中性和風(fēng)險愛好的個體所占的比例分別為65%、28%和7%，其中高度風(fēng)險愛好的個體的比例接近于0，27%的個體具有較高的風(fēng)險厭惡；個體的風(fēng)險厭惡中值位于0.41到0.68之間，其中風(fēng)險厭惡和風(fēng)險愛好的個體的風(fēng)險厭惡中值分別位于0.41到0.68之間和-0.49到-0.15之間；個體選擇安全選項的個數(shù)的平均值5.48，其中風(fēng)險厭惡和風(fēng)險愛好的個體的安全選項均值分別為6.45和2.56。這表明了較大部分的個體為風(fēng)險厭惡，較小部分的個體為風(fēng)險中性，只有極少部分的個體為風(fēng)險愛好，并且高度風(fēng)險愛好的個體基本不存在，同時也可以發(fā)現(xiàn)個體的風(fēng)險偏好具有較強(qiáng)的異質(zhì)性。風(fēng)險厭惡的分布特征實驗結(jié)果：19從表3可以看出，采用MPL和OLS設(shè)計所測度出的個體風(fēng)險厭惡中值并沒有明顯差異，但是要顯著低于iMPL設(shè)計所測度出的個體風(fēng)險厭惡中值，這表明實驗中所測度的個體的風(fēng)險態(tài)度可能會受到測度方法的影響。個體普遍是風(fēng)險厭惡的這一結(jié)論是不受影響并且是穩(wěn)健的。Carlsson等（2009）同樣采用Holt和Laury（2002）的設(shè)計對中國貴州農(nóng)村個體的風(fēng)險厭惡進(jìn)行了測度，但實驗中的收益是本文中的10倍，作者研究發(fā)現(xiàn)這主要是激勵的差異所造成的，該結(jié)論表明了使用學(xué)生作為被試的實驗數(shù)據(jù)同樣具有代表性。風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件20中國居民風(fēng)險厭惡系數(shù)測定及影響因素分析

----基于中國居民投資行為數(shù)據(jù)的實證研究作者：王晟，蔡明超金融研究2011年第8期中國居民風(fēng)險厭惡系數(shù)測定及影響因素分析

21目錄

一、文獻(xiàn)回顧

二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

三、實證分析結(jié)果

四、研究結(jié)論及建議

目錄

一、文獻(xiàn)回顧

二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

三、實證分析結(jié)果22一、文獻(xiàn)回顧研究領(lǐng)域主要涵蓋兩個方面：1.風(fēng)險厭惡系數(shù)的測定有關(guān)風(fēng)險厭惡系數(shù)測定的研究表明風(fēng)險厭惡系數(shù)的大小大致介于0.5到25之間。Friend和Blume(1975)，研究居民對于風(fēng)險資產(chǎn)的需求得出了系數(shù)大于2的結(jié)論。Weber(1975)根據(jù)居民消費支出數(shù)據(jù)，Szpiro(1986)依據(jù)財產(chǎn)險的歷年數(shù)據(jù)，皆得出系數(shù)大致介于1.3和1.8之間的結(jié)論。還有其他的一些學(xué)者計算出了其范圍。2.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析主要是包括性別、種族、就業(yè)情況等人口統(tǒng)計學(xué)要素對于風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響。Levin、Snyder等證明女性往往對風(fēng)險有更高的厭惡情緒Halek、Eisenhauer等發(fā)現(xiàn)65歲以下人群的風(fēng)險厭惡系數(shù)隨著財富、受教育年限和年齡的增長而下降;65歲以上人群則表現(xiàn)出相反。此外，不同年齡、民族、種族、社會經(jīng)濟(jì)地位、出生順序先后以及婚姻狀況都會影響人們的風(fēng)險態(tài)度(Zuckerman,1994;Sunden和Surette,1998)。一、文獻(xiàn)回顧研究領(lǐng)域主要涵蓋兩個方面：23二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

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252.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析

2.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析26上述模型中A為本文估測而得的居民風(fēng)險厭惡系數(shù)。模型III檢驗財富狀況對風(fēng)險慶惡系數(shù)大小的影響;模型IV度量居民的主觀風(fēng)險偏好與測得的客觀風(fēng)險厭惡系數(shù)間的關(guān)系。上述模型中A為本文估測而得的居民風(fēng)險厭惡系數(shù)。272.3研究數(shù)據(jù)文章通過問卷調(diào)查的方式采集數(shù)據(jù)，獲取各項影響因素的值2.3研究數(shù)據(jù)28

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302.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析由于空倉與不參與股市確屬兩種不同的投資行為，故作者采用下述兩種方法來進(jìn)行影響因素分析。方法一：作者將不參與股市投資者的倉位以0代替，建立風(fēng)險厭惡系數(shù)的估測模型和影響因素分析模型。方法二：作者僅針對參與股市投資者建立風(fēng)險厭惡系數(shù)估測模型和影響因素分析模型。2.1.考量居民的社會屬性對于風(fēng)險厭惡系數(shù)大小的影響模型I和模型II的分析結(jié)果表如6和表7所示。2.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析31風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件32風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件33

34基于以上分析，財富概念應(yīng)為包含房產(chǎn)、人力資本后的財富凈值，由金融財富凈值、房產(chǎn)和人力資本等構(gòu)成。為了檢驗三類財富對風(fēng)險慶惡系數(shù)分別產(chǎn)生的影響，分析模型III的擬合結(jié)果如表8所示?；谝陨戏治?，財富概念應(yīng)為包含房產(chǎn)、人力資本后的財富凈值，由352.3考量居民主觀風(fēng)險偏好對于風(fēng)險厭惡系數(shù)大小的影響為了方便模型數(shù)據(jù)的擬合，本文需要首先量化每一心理測試題的各個選項，如對于第一題中的A、B、C和D四個選項分別賦予1、3，5和9分;隨后累加四道心理測試題受訪者所勾選項對應(yīng)的分值，并將該總分值賦予變量X，即居民的風(fēng)險偏好態(tài)度為X。2.3考量居民主觀風(fēng)險偏好對于風(fēng)險厭惡系數(shù)大小的影響36四、研究結(jié)論及建議實證研究證實:(1)中國居民的風(fēng)險厭惡系數(shù)主要集中在3-6的區(qū)間段，這與其他方法下估測的系數(shù)大小基本一致;(2)年齡的增長會降低居民的風(fēng)險厭惡程度但下降幅度會逐漸減小，男性的風(fēng)險偏好程度明顯低于女性，這些結(jié)論與國內(nèi)外學(xué)者們的研究是一致的;(3)身體健康狀況、學(xué)歷背景和婚姻狀況對居民的風(fēng)險偏好程度均不產(chǎn)生顯著性影響;(4)擁有金融或經(jīng)濟(jì)相關(guān)專業(yè)知識背景的較沒有相關(guān)知識背景的受訪者的風(fēng)險厭惡程度低。(5)房產(chǎn)價值的增加會降低居民的風(fēng)險厭惡系數(shù)，但金融財富對居民風(fēng)險厭惡系數(shù)不產(chǎn)生顯著性影響;(6)在分析中國居民主觀風(fēng)險偏好態(tài)度對風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響時，研究表明中國居民資產(chǎn)配置'情況反映出的風(fēng)險慶惡系數(shù)與心理測試題反映出的居民主觀風(fēng)險偏好態(tài)度之間相關(guān)性不強(qiáng)，無法說明心理測試題作為衡量居民風(fēng)險厭惡系數(shù)相對大小的有效性。四、研究結(jié)論及建議實證研究證實:(1)中國居民的風(fēng)險厭惡37本文建議:(l)各類金融機(jī)構(gòu)在設(shè)計、開發(fā)金融產(chǎn)品并給出具有針對性的投資建議(如客戶經(jīng)理推廣理財產(chǎn)品)時，能夠盡可能全面地考慮到投資者本身的社會屬性和財富情況(2)金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)在給予技資者風(fēng)險提示和教育、設(shè)立投資準(zhǔn)人門檻時，尤其是在高風(fēng)險、高收益的期貨、期權(quán)等金融衍生品在中國陸續(xù)推出之時，同樣需要根據(jù)社會屬性、財富情況等客觀風(fēng)險承受因素區(qū)別對待不同類別的投資者群體;本文建議:(l)各類金融機(jī)構(gòu)在設(shè)計、開發(fā)金融產(chǎn)品并給出具有38五、總結(jié)1.作者實證分析時各個模型的R方都偏低，沒有給與相應(yīng)的解釋。說明選的解釋變量解釋能力不足，有可能有其他重要變量被納入到誤差項。但是一般樣本如果很大，R-square超過10%就很不錯了。2.文章沒有對給出DW統(tǒng)計值，不知道是否存在自相關(guān)以及多重共線性。3.對于問卷調(diào)查有太多相對較隱私的問題如房產(chǎn)，家庭資產(chǎn)負(fù)債、股票倉位等信息可能數(shù)據(jù)不夠準(zhǔn)確4.問卷調(diào)查對象僅僅是長三角地區(qū)居民，不能代替整個中國居民的風(fēng)險厭惡系數(shù)。五、總結(jié)1.作者實證分析時各個模型的R方都偏低，沒有給與相應(yīng)39演講完畢，謝謝觀看！演講完畢，謝謝觀看！40Author李韜李超原彰嚴(yán)宗風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究Author風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究41風(fēng)險與風(fēng)險偏好風(fēng)險：是指事件發(fā)生與否的不確定性，是實際結(jié)

果和預(yù)期結(jié)果的相對差異風(fēng)險偏好：是指為了實現(xiàn)目標(biāo)，企業(yè)或個體投資

者在承擔(dān)風(fēng)險的種類、大小等方面的

基本態(tài)度。風(fēng)險與風(fēng)險偏好風(fēng)險：是指事件發(fā)生與否的不確定性，是實際結(jié)42風(fēng)險厭惡、風(fēng)險中性與風(fēng)險偏好的數(shù)學(xué)表述

風(fēng)險厭惡、風(fēng)險中性與風(fēng)險偏好的數(shù)學(xué)表述43設(shè)效用函數(shù)u(·)是VNM效用函數(shù),對于單賭g=(P1a1,P2a2,……，Pnan),我們稱一個人為（1）在g中規(guī)避風(fēng)險，如果u(E(g))>u(g)

（2）在g中風(fēng)險中立，如果u(E(g))=u(g)

（3）在g中喜歡風(fēng)險，如果u(E(g))<u(g)設(shè)效用函數(shù)u(·)是VNM效用函數(shù),對于單賭g=(P1a1,44阿羅-普拉特度量阿羅-普拉特度量

是對一個決策者的風(fēng)險厭惡程度的度量。它由肯尼思·阿羅和約翰·普拉特的名字命名。設(shè)是一個可微分的效用函數(shù),那么一個絕對風(fēng)險厭惡的阿羅-普拉特度量被定義為：阿羅-普拉特度量阿羅-普拉特度量

是對一個決策者的風(fēng)險厭惡程45ARA為正，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險厭惡者；ARA為負(fù)，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險愛好者；ARA為零，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險中性者。ARA為正，表明具有此效用函數(shù)的投資者或者消費者是風(fēng)險厭惡者46

相對風(fēng)險厭惡

的阿羅-普拉特度量則是用絕對風(fēng)險厭惡程度ARA乘以財富值W來計算阿羅-普拉特相對風(fēng)險程度測度指標(biāo)事實上就是用馮·諾依曼-摩根斯坦恩效用函數(shù)的凹度來度量風(fēng)險厭惡程度。兩者在原理上是一致的。

相對風(fēng)險厭惡

的阿羅-普拉特度量則是用絕對風(fēng)險厭惡程度AR47后來的行為金融理論則采取與風(fēng)險衡量具有內(nèi)在一致性的方法衡量消費者或者投資者對風(fēng)險的態(tài)度，在代數(shù)式Prob（w<s）≤b中，投資人對風(fēng)險的態(tài)度體現(xiàn)在b和s上。如果投資人是風(fēng)險愛好者，則b較大；反之，如果投資人厭惡風(fēng)險，則b較小。S也體現(xiàn)出投資人對風(fēng)險的態(tài)度，其值大，則投資人可能難以忍受較大風(fēng)險；反之，則愛好風(fēng)險。后來的行為金融理論則采取與風(fēng)險衡量具有內(nèi)在一致性的方法衡量消48文獻(xiàn)具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究——個體的風(fēng)險厭惡的分布特征（周業(yè)安左聰穎陳葉烽連洪泉葉航）《管理世界》(月刊)2012年第6期文獻(xiàn)具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究49具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究這篇文章主要從實驗的角度通過改進(jìn)后的有序的彩票選擇設(shè)計（OLS設(shè)計）——多元價格序列設(shè)計（MPL設(shè)計）方法來探討社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的分布特征。具有社會偏好個體的風(fēng)險厭惡的實驗研究這篇文章主要從實驗的角度50實驗必要性傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于風(fēng)險偏好的假定僅局限在個體面對可能事件的客觀概率分布所進(jìn)行的權(quán)衡。但這種理論自身已經(jīng)隱含了一個假定，即個體可以準(zhǔn)確判斷可能事件的客觀概率。因此，個體面對不確定條件下的決策時，并不是風(fēng)險偏好在起作用，而是風(fēng)險認(rèn)知在起作用。傳統(tǒng)的社會保障制度設(shè)計原理以風(fēng)險偏好為核心，忽略了偏好的社會性這一關(guān)鍵內(nèi)容，從而使得社會保障旨在被動救助和管理風(fēng)險，而不是激勵社會成員主動化解風(fēng)險。實驗必要性51試驗方法的介紹

OLS設(shè)計實驗的特點是設(shè)計八種不同彩票，然后排序，被試者從中選擇一種，收益由選擇的彩票決定。但是可能產(chǎn)生“符號依賴”的問題。MPL設(shè)計按照這種方法，被試在實驗中需要在十對彩票（每對都標(biāo)識為A和B）中對每一對彩票做出選擇，其中彩票A和B的高低收益相同，但十對彩票的高收益概率逐對遞增，相應(yīng)的，低收益概率逐對遞減。被試選擇結(jié)束后隨機(jī)抽取一對彩票，并根據(jù)被試對彩票的選擇進(jìn)行抽獎以決定被試的收益。試驗方法的介紹

OLS設(shè)計實驗的特點是設(shè)計八種不同彩票，然后52

實驗過程：

第一部分：個人信息調(diào)查。該部分實驗的目的是獲取被試的個體特征。為了使被試做出真實的回答，被試被告知所獲取的個體信息完全保密。第二部分：實驗問題測試。測試目的是使被試更好地理解實驗中的收益支付規(guī)則。第三部分：風(fēng)險厭惡測度。本文基于標(biāo)準(zhǔn)的Arrow-Pratt相對風(fēng)險厭惡系數(shù)計算風(fēng)險偏好。實驗設(shè)計采用Holt和Laury（2002）所使用的基于彩票選擇的實驗設(shè)計。

實驗過程：

第一部分：個人信息調(diào)查。該部分實驗的目的是獲取53被試需要分別對表中十對彩票做出選擇彩票A還是彩票B的決定，被選擇的彩票將用來抽獎，以決定被試的收益。不過本實驗設(shè)計在選擇結(jié)束后，由計算機(jī)隨機(jī)選擇一對彩票，并根據(jù)被試當(dāng)時的選擇來進(jìn)行抽獎。計算機(jī)首先在1到10之間抽取一個序號，以決定用哪一對彩票來決定收益。即，如果當(dāng)時被試選擇了彩票A，則計算機(jī)根據(jù)彩票A來對被試進(jìn)行抽獎，決定被試在本部分實驗中所獲取的最終收益。這種收益方式使得被試的每一次選擇都一樣的重要，因為被試事先并不知道哪一對彩票會被選中。風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件54風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件55彩票A的收益為2.00元或1.6元，而彩票B的收益為3.85元或0.10元，相對于彩票B，彩票A被稱為安全選項。高度風(fēng)險愛好的個體將從第一對彩票開始就選擇彩票B，高度風(fēng)險厭惡的個體則直到第十對彩票時才會選擇彩票B，而風(fēng)險中性的個體將在第四對彩票以后選擇彩票B，因為從第五對彩票開始彩票B的期望收益大于A的期望收益。彩票A的收益為2.00元或1.6元，而彩票B的收益為3.8556實驗結(jié)果：

實驗結(jié)果：

57風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件58風(fēng)險厭惡的分布特征實驗結(jié)果：根據(jù)表2我們可知，風(fēng)險厭惡、風(fēng)險中性和風(fēng)險愛好的個體所占的比例分別為65%、28%和7%，其中高度風(fēng)險愛好的個體的比例接近于0，27%的個體具有較高的風(fēng)險厭惡；個體的風(fēng)險厭惡中值位于0.41到0.68之間，其中風(fēng)險厭惡和風(fēng)險愛好的個體的風(fēng)險厭惡中值分別位于0.41到0.68之間和-0.49到-0.15之間；個體選擇安全選項的個數(shù)的平均值5.48，其中風(fēng)險厭惡和風(fēng)險愛好的個體的安全選項均值分別為6.45和2.56。這表明了較大部分的個體為風(fēng)險厭惡，較小部分的個體為風(fēng)險中性，只有極少部分的個體為風(fēng)險愛好，并且高度風(fēng)險愛好的個體基本不存在，同時也可以發(fā)現(xiàn)個體的風(fēng)險偏好具有較強(qiáng)的異質(zhì)性。風(fēng)險厭惡的分布特征實驗結(jié)果：59從表3可以看出，采用MPL和OLS設(shè)計所測度出的個體風(fēng)險厭惡中值并沒有明顯差異，但是要顯著低于iMPL設(shè)計所測度出的個體風(fēng)險厭惡中值，這表明實驗中所測度的個體的風(fēng)險態(tài)度可能會受到測度方法的影響。個體普遍是風(fēng)險厭惡的這一結(jié)論是不受影響并且是穩(wěn)健的。Carlsson等（2009）同樣采用Holt和Laury（2002）的設(shè)計對中國貴州農(nóng)村個體的風(fēng)險厭惡進(jìn)行了測度，但實驗中的收益是本文中的10倍，作者研究發(fā)現(xiàn)這主要是激勵的差異所造成的，該結(jié)論表明了使用學(xué)生作為被試的實驗數(shù)據(jù)同樣具有代表性。風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件60中國居民風(fēng)險厭惡系數(shù)測定及影響因素分析

----基于中國居民投資行為數(shù)據(jù)的實證研究作者：王晟，蔡明超金融研究2011年第8期中國居民風(fēng)險厭惡系數(shù)測定及影響因素分析

61目錄

一、文獻(xiàn)回顧

二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

三、實證分析結(jié)果

四、研究結(jié)論及建議

目錄

一、文獻(xiàn)回顧

二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

三、實證分析結(jié)果62一、文獻(xiàn)回顧研究領(lǐng)域主要涵蓋兩個方面：1.風(fēng)險厭惡系數(shù)的測定有關(guān)風(fēng)險厭惡系數(shù)測定的研究表明風(fēng)險厭惡系數(shù)的大小大致介于0.5到25之間。Friend和Blume(1975)，研究居民對于風(fēng)險資產(chǎn)的需求得出了系數(shù)大于2的結(jié)論。Weber(1975)根據(jù)居民消費支出數(shù)據(jù)，Szpiro(1986)依據(jù)財產(chǎn)險的歷年數(shù)據(jù)，皆得出系數(shù)大致介于1.3和1.8之間的結(jié)論。還有其他的一些學(xué)者計算出了其范圍。2.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析主要是包括性別、種族、就業(yè)情況等人口統(tǒng)計學(xué)要素對于風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響。Levin、Snyder等證明女性往往對風(fēng)險有更高的厭惡情緒Halek、Eisenhauer等發(fā)現(xiàn)65歲以下人群的風(fēng)險厭惡系數(shù)隨著財富、受教育年限和年齡的增長而下降;65歲以上人群則表現(xiàn)出相反。此外，不同年齡、民族、種族、社會經(jīng)濟(jì)地位、出生順序先后以及婚姻狀況都會影響人們的風(fēng)險態(tài)度(Zuckerman,1994;Sunden和Surette,1998)。一、文獻(xiàn)回顧研究領(lǐng)域主要涵蓋兩個方面：63二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

二、研究模型和數(shù)據(jù)來源

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652.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析

2.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析66上述模型中A為本文估測而得的居民風(fēng)險厭惡系數(shù)。模型III檢驗財富狀況對風(fēng)險慶惡系數(shù)大小的影響;模型IV度量居民的主觀風(fēng)險偏好與測得的客觀風(fēng)險厭惡系數(shù)間的關(guān)系。上述模型中A為本文估測而得的居民風(fēng)險厭惡系數(shù)。672.3研究數(shù)據(jù)文章通過問卷調(diào)查的方式采集數(shù)據(jù)，獲取各項影響因素的值2.3研究數(shù)據(jù)68

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702.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析由于空倉與不參與股市確屬兩種不同的投資行為，故作者采用下述兩種方法來進(jìn)行影響因素分析。方法一：作者將不參與股市投資者的倉位以0代替，建立風(fēng)險厭惡系數(shù)的估測模型和影響因素分析模型。方法二：作者僅針對參與股市投資者建立風(fēng)險厭惡系數(shù)估測模型和影響因素分析模型。2.1.考量居民的社會屬性對于風(fēng)險厭惡系數(shù)大小的影響模型I和模型II的分析結(jié)果表如6和表7所示。2.風(fēng)險厭惡系數(shù)的影響因素分析71風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件72風(fēng)險厭惡系數(shù)應(yīng)用研究教材課件73

74基于以上分析，財富概念應(yīng)為包含房產(chǎn)、人力資本后的財富凈值，由金融財富凈值、房產(chǎn)和人力資本等構(gòu)成。為了檢驗三類財富對風(fēng)險慶惡系數(shù)分別產(chǎn)生的影響，分析模型III的擬合結(jié)果如表8所示?；谝陨戏治?，財富概念應(yīng)為包