第2回
選択 意思決定
本日 容
• 意思決定
– 選択 選好
– 合理的 意思決定
• ク 含 選択
• 期待効用仮説
– 期待効用 意思決定
– 期待効用仮説 成立条件 – ク 対 態度
• 不確実性 主観確率
• 確率 – 確率
– 確率変数
– ベイ 公式
選択 選好
• 理論&あ い 経済学' い 、各選択
対象 対 選好 持 主体 考え
• 意思決定 数学 、2 要素 表
1. 選択対象 集合:�
2. 選好関係:≿ & 好 、 く 同 く い好 時 ≿ '同 く い好 場合 無 差別 あ いう
• ≿ 意味 違う 注意!
• 理論や経済学 け 合理的 主体
、完備性 推移性 満 う 主体 あ
選択 選好
仮定
– 完備性: べ 選択対象 い 、 ≳
≿ 必 成 立
– 推移性: べ 選択対象 、 、 対 、
≿ ≿ ≿
• 選好関係 推移性 満 、全 選択
肢 順位付け 選好順序 呼ぶ
合理的 意思決定
• 合理的 意思決定:選択対象 集合 � 中
選好順序 一番高い 選ぶこ
• 序数的効用: べ 選択対象 対
大小 順序 選好順序 一致 う 対応さ
1 実数 � & 組'
– 序数的効用関数:序数的効用 返 関数 �
≿ ⇔ � �
• 序数的効用 対応さ 数 、大小関係
い 意味 持
– 例' ンゴ バナナ い 、あ 自身 序数的効 用 対応さ さい
合理的 意思決定
• 効用関数 使うこ 、&経済数学Ϩ
習 '最大化問題 合理的 選択 定
式化
– 言葉 書けば、 合理的 意思決定 、選択集
合 � 効用 � 最大 選択対象
選ぶこ あ
– 数式 表 ば
max
�∈��
ク 含 選択
• ク 含 選択対象:結果 確率的 定
選択対象
– 確実 選択対象:1 結果 確実 定 選択対 象
例'宝く
– 100人 1人1万 当 200 宝く 考え – 宝く 買う→ ク 含 選択対象&あ う
わ い 、結果 確率的 決 '
– 宝く 買わ い→確実 選択対象&確実 200 節 約 '
ク 含 選択対象
• 合理的 意思決定者 、 ク 含 選択対
象 対 選好順序 持
仮定
意思決定者 、 ク 含 選択対象 対
完備性 推移性 満 選好順序 ≿ 持
期待効用 意思決定
• 確率 � 結果 起こ 、確率 − � 結果
起こ ク 含 選択対象 考え
– 意思決定者 確実 結果 対 効用 � 、 � 持
– 選 得 期待効用 � &効用 期 待値'
� = � × � + − � × �
• 経済学 、期待効用仮説 基 、意思決定
者 期待効用 最大 選択対象 選択
仮定
期待効用 意思決定
• ク 含 選択対象 関 選好順序
≿ ⇔ � ≿ �
• 序数的効用 期待効用仮説 成立 い場合 あ 点 注意!
– 2 効用関数 � = , � = , � = � = , � = , � = 考え、選択対象 30% 、
70% 、選択対象 確実 考え
• 序数効用 い � � � い 同
&完備性 推移性 満 '
• 期待効用 計算 、
� = . × + . × = . = �
� = . × + . × = . = �
• 、期待効用仮説 成立 い
期待効用仮説 成立条件
仮定
– 独立性: ≿ ば任意 確率 � 対 � + −
期待効用仮説 成立条件
• フォン ノイ ン= ン ュ ン効用関数:
完備性、推移性、独立性、連続性 4 条件
べ 満 効用関数
– こ 、期待効用仮説 必 成立
– 経済学入門や クロ経済学 習う効用関数 、基本 的 フォン ノイ ン= ン ュ ン効用関数
• 選好順序 ≿ 期待効用仮説 満 、対応
フォン ノイ ン= ン ュ ン効用
関数 &正一次変換 除 '一意 在
– 逆 いう 、正一次変換 あ ば選好順序 関 期待効用仮説 満
ク 対 態度
• ク 対 態度:期待値 等 い ク 含
選択対象 確実 選択対象 い 、
– ク回避型:確実 選択対象 選ぶ
– ク選好& 容'型: ク 含 選択対象 選ぶ – ク中立型:無差別 あ
• 数学的
– 効用関数 関数 あ → ク回避型 – 効用関数 関数 あ → ク選好型
– →
ク 対 態度 効用関数
効用 効用 効用
効用関数
態度 対応? 結果 期待値 同 期待効用
確実 効用
不確実性 主観確率
• 客観確率: 結果 現実的&客観的' 起 確率
• 主観確率: 結果 い 、意思決定者 主観的 設定 確率
– 客観確率 分 い&決 い い'事象 特 不確 実 事象 いう
• ベイ ン仮説:不確実 事象 直面 意思決定 者 事象 確率 主観的 予想 、主観的確率
期待効用 最大 選択対象 選択
– 不確実 事象 含 選択対象 い 期待効用仮説
• ベイ ン仮説 基 く意思決定論 ベイ ン意思 決定論 いう
確率
• 確率:偶然性 含 来事&事象' 起こ や さ 度合 い
• 状態空間: べ 起こ う 要素 集合
• 事象:状態空間 中 要素& 集合'
– さいこ 目 要素
– 偶数 奇数 3以 う 要素 集 集合
• 余事象:状態空間 あ 事象 引い 残
• 状態空間 Ω 、事象 、以 条件 満 う 各事象 対応 実数 事象 � 確率 いう
1.
2. Ω =
例'さいこ
• さいこ 目 1~6 、
– 状態空間: , , , , , – 要素: , , , , ,
• さいこ 場合
– 目 可能性 イナ い
, , ⋯ , – 必 1~6
– 例えば事象 偶数& Ω =' 奇数& ' 考え 、
• = , , 、 = , , 、 = ∅
• = 、 = 、 + =
• = , , , , , = Ω = Ω =
• + = =
確率変数
• 確率変数:状態空間 Ω 各要素 � 対 実数
� 対応さ 関数
– 確率変数 有限個 値 , ⋯ , � &全体
� '
– 状態空間 Ω 確率 定義さ い
– 確率変数 あ 値 � 事象 確率 ��
�� = � ∈ Ω � = �
• &� '確率分布:確率 ベク � = � , ⋯ , ��
– 確率分布 � 以 満
1. �� , � = , ⋯ , � 2. � + ⋯ + �� =
確率変数
• 確率変数 期待値
= � + ⋯ + �
� �=
�=
�
�
� �例'さいこ
• 各面 フ ベッ A~F 書 さいこ 考え
– 状態空間 Ω = , , , , ,
– 確率変数 、 = = , = = , = = , =
= , = = , = = 考え
• 確率変数 1 確率
� = � ∈ Ω � = = =
• 全部足 1
• 仮 � = ⋯ = � = 、
= × + × + ⋯ + × = .
– 確率変数 、 = = = = , = = =
= 考え
• 確率変数 1 確率
� = � ∈ Ω � = = = , ,
• 仮 � = � = 、
= × + × = .
ベイ 公式
• 事象 独立 あ :各事象 要素 共通部分 確率 、各事象 確率 積
= ×
– 事象 独立 あ 、各事象 起 確率 、他 事象 起 確率 影響 け い
• 条件付確率:あ 事象 起 いう条件 、 事象 起 確率
• ベイ 公式:
= – 事象 独立 、 =
– イ '事象 独立 あ →他 事象 起 確率 影響 け い→他 事象 起 う 起 い 関係 い→ 事象 起 確率 け 見 ば い
= × =
ベイ 公式
• 同時確率:2 確率変数
� �
同時 確率 =
�, =
�– 同時確率分布:同時確率
確率分布
– 2 確率変数
独立:確率変数同時
確率分布 べ う 値
� �対
=
�, =
�= =
�× =
�例'先輩 助言
• あ 、経済数学ϩa 授業 う
迷 い
– 花田 講義 今 こ い
– 基本的 数学 得意 、石 先生 講義 成績 良 、 確率 良い成績 、 確率 悪い成績 来 予想
– 以前、花田 講義 こ あ 先輩 参考 意見 聞い こ
– 、こ 先輩 花田 経済数学ϩa 講義 履 修 こ い 、経済数学Ϩや計 経済学、 統計学 他 科目 予想 助言 あ
例'先輩 助言
1. こ 先輩 いい加減 人 、 日 気分 適当 返事
– こ 先輩 講義 難易度 関係 く 確率 簡単 いう
2. こ 先輩 い い自分 同 実力 性格 、こ
先輩 難 い 思う 自分 難 い、簡単 思う 自分 簡単 あ 、経済数学ϩa
講 い い 、先輩 予測 外 こ あ
– 良い成績 確率 先輩 簡単 言
く
– 悪い成績 確率 先輩 難 い 言 く
例'先輩 助言
• 各 同時確率 表 さい
• 先輩 簡単 いわ 、良い成績
確率 計算 さい
例'先輩 助言
1.いい加減 先輩
先輩 助言
楽勝 イ
成績
良い成績 悪い成績
先輩 助言
楽勝 イ
成績
良い成績 悪い成績