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1963年
时间分散化、风险规避与赌博、大数法则、概率偏好
有些人会说,尽管他们不愿意接受一项只有一次机会的有利赌博,但是如果这项赌博能重复发生他们就乐意接受了。例如,有一项赌博有2/3的概率赢得100美元,1/3的概率输掉100美元,有人可能不愿意只接受一次机会而愿意接受连续100次这样的机会。这意味着,他们认为他们应用的是雅各布·伯努利(1713)的大数法则。一次赌博机会赢的概率是2/3,那么多次赌博的概率赢的概率就可能接近于1:
使用正态估计,这个概率大约等于:
萨缪尔森(1963)则指出,上述方法的应用需要一个假定,即一次赌博与多次赌博的选择在时间上是不一致的。
对萨缪尔森时间分散化的证明
证明很简单。假定在一定范围内的收入或财富水平上,你不愿意接受一项赌博,那么萨缪尔森宣称,相同且独立的赌博提供n次(仍然没跳出范围)也不应被接受。为了更清楚地看清这一点,假定在最后一次或称第n次赌博时,由于你是否接受之前的n-1次赌博是无关决策,因此你不会接受第n次赌博。这就意味着n-1次赌博成了最后一次赌博,根据之前的推论你也不会接受这项赌博。因此,倒推至第一次赌博你也不会接受,因此你不会接受整个序列的赌博。
从直觉来看,大数法则在此处是不适用的。为了看得更清楚,假定有一个机会有2/3的可能性赢得1美元,有1/3的机会亏损1美元,那么多次赌博是可被接受的,即便在一次赌博赢取100美元被拒绝的(在这种情况下,单次赌博与多次赌博具有相同的均值结果,但根据大数法则多次赌博的方差较低)。
萨缪尔森也指出,这项挑选标准也不能满足冯·诺伊曼-摩根斯坦(1947)的转移定理。换言之,三种赌博X,Y,Z的结果,即便X>Y的概率高于1/2,Y>Z的概率高于1/2,但不能证明Z>X的概率高于1/2。
对概率偏好非传递性的说明
假设抛掷一枚硬币两次,H表示正面,T表示反面,三次赌博的收益如下表:
Prob(X>Y)=0.51,Prob(Y>Z)=0.51,但是Prob(Z>X)=0.74
萨缪尔森因为“促进了静态与动态经济理论以及在经济科学分析水平提高中的积极贡献”而获得了1970年度诺贝尔经济学奖。