經濟決策的機率模型

《經濟決策的機率模型》2009 年5月機械工業出版社出版，作者是美國羅傑 B. 邁爾森。本書自始至終傾力向讀者闡明，如何在複雜的現實情形中運用機率論，並將機率論晦澀的數學運算融入到生動有趣的現實經濟生活中。

基本介紹

• 書名：經濟決策的機率模型
• 又名：Probability Models for Economic Decisions
• 作者：(美)羅傑 B. 邁爾森
• 譯者：董志強湯燦睛
• ISBN：9787111268468
• 出版社：機械工業出版社

基本信息

原出版社：Duxbury Press

出版社：機械工業出版社

ISBN：9787111268468

出版日期：2009 年5月

開本：16

頁碼：270

版次：1-1

內容簡介

本書是一本將機率模型用於分析風險和經濟決策的入門教材。全書的分析性工作都是在microsoft excel電子表格中進行的，這種方法有助於讀者處理更為複雜的問題。強調電子表格建模的結果是，閱讀完本書的讀者可從中學到精妙的電子表格技巧，輕鬆獲得機率分析的套用能力。

本書適用於經濟管理類專業高年級本科生和mba學員，也可作為從事機率論、經濟決策或數量建模等課程研究的人員參考讀物。

目錄

譯者序

教學建議

前言

作者簡介

第1章 模擬與條件機率

1.1 從excel中的simstools開始

1.2 如何在電子表格中擲硬幣

1.3 20個銷售電話的模擬模型

1.4 用excel的“數據一模擬運算表”命令進行分析

1.5 條件獨立

1.6 來自三角分布的一個連續隨機技能變數

1.7 機率樹和貝葉斯法則

1.8 電子表格高級技巧：創建一個多重輸入表格

1.9 模型運用

小結

練習題

第2章 離散隨機變數

2.1 不確定性決策中的未知量

2.2 繪製一個機率分布

2.3 模擬離散隨機變數

2.4 期望值和標準差

2.5 從樣本中進行估計

2.6 樣本估計的精度

2.7 決策標準

2.8 多元隨機變數

小結

練習題

第3章 常風險容限的效用理論

3.1 考慮風險規避：機率下的效用分析

3.2 模擬數據的效用分析

3.3 線性風險容限更一般的假設

3.4 關於效用理論的高技術性註解

3.5 關於常風險容限的高技術性註解

小結

練習題

第4章 連續隨機變數

4.1 常態分配

4.2 指數函式和自然對數函式

4.3 對數常態分配

4.4 廣義對數常態分配

4.5 主觀機率估計

4.6 含有離散和連續未知量的決策問題

4.7 正態彩票的確定性等價

4.8 其他機率分布

小結

練習題

第5章 多元正態隨機變數相關性

第6章 條件期望

第7章 決策變數的最最佳化

第8章 風險分擔與金融

第9章 增長和到達的動態模型

附錄 與本書一起使用的excel外掛程式

參考文獻

前言

本書是一部將機率模型用於分析風險和經濟決策的入門教材。讀者先學習過機率論當然很好，但若不曾學過也沒關係，因為本書介紹了機率論的基本思想。全書自始至終傾力於向讀者講明，如何在複雜的現實情形中運用機率論。全書的分析性工作都是在Microsoft Excel電子表格中進行的，因為與演算數學公式的傳統方法相比，電子表格方法有助於學生處理更為複雜的問題。強調電子表格建模的結果是，諸多讀者也可從本書學到精妙的電子表格技巧，但本書的主要目標是讓本科生或MBA學員輕鬆獲得機率分析的套用能力。.

任何定量分析課程的最終目標，都應該是教會學生建立定量模型的藝術；定量模型應該對現實決策問題給出實用的洞見。但是，對於那些包含兩個以上變數的複雜模型，學生通常難以掌握，故而太數量化的方法常常是在缺少任何現實複雜性的簡化套用環境中來講授的。其典型結果是，即便那些在期末考試中表明已熟練掌握數理概念的優秀學生，也常常不清楚如何把那些概念運用到現實世界。

20世紀80年代，我在西北大學凱洛格管理學院做信息經濟學的理論研究，同時也講授MBA學員的機率論，那時上述問題尤令我灰心。信息經濟學的新進展告訴經濟理論家，不確定性分析對於理解經濟主體的競爭行為至關重要，而機率論是所有不確定分析的基礎。但是，要與MBA學員溝通機率分析的套用重要性，似乎是很困難或者不可能的；儘管他們的職業目標是要成為我們這些理論家所研究的競爭成功的經濟主體。因此，在20世紀80年代後期，我開始探索全新的方式講授機率分析，以便學生在10周MBA層次的課程後能夠將機率分析套用於真正有趣的經濟問題和案例。這種探索的一個重要動力，是我感覺到威力強大的新型電子表格有巨大的未開發潛力，它可以改變數量分析的教學方式。本書正是這一漫長的試驗過程和教學發展的結晶。

而今，機率論和統計學教材用Excel電子表格做運算已是家常便飯。但是，在絕大多數情形，這些教材只不過是把教授們過去在黑板上講授的“舊酒”裝到電子表格這個“新瓶”之中。只有極少數作者提出了更深入的問題：新型電子表格方法將如何改變一門初級數量分析課程的內容？如果我們真的希望最大化學生從本門課程所獲之技能的實用價值，那么就必須詢問此類問題。當我們在白紙或黑板上演算的時候，解析方法對於一個套用管理學和經濟學的學生來說可能太過於困難或複雜；而2015年，同樣的學生卻可以從電子表格中直觀把握。此外，具有內置函式和幫助信息的電腦程式隨手可得，學生也無須記憶基本的計算公式。

講授電子表格的最大優勢在於，它們使得多元模型更易於被學生直觀理解。當要求學生思考黑板上以字母“X”或“阿爾法”（alpha)表示的多變數時，絕大多數學生茫然不知所云；但同樣的學生卻可以直觀地理解電子表格中以單元格表示許多變數的電子表格模型。電子表格的運用，摧毀了阻止絕大多數學生成為嫻熟的數量化建模高手的障礙。因此，在本書中我自始至終都在努力展示機率分析方法如何可用於現實複雜性的例子。

機率模型的蒙特卡羅隨機化模擬在本書發展過程中逐漸得到了強調。最初，我強調計算機率和期望值的其他方法，但是我意識到其他計算方法通常要求特定的假設，那些特定的假設限制了我們可以考慮的套用範圍。蒙特卡羅模擬是對包含任何不確定性的情形進行建模的最為通用的框架；並且它還有一個優勢，即可以使我們真正領會模型中的不確定性，因為未知量在每次重新計算時都會發生改變。運用蒙特卡羅模擬，我們可以獲得用於闡釋和改善機率與決策分析中任何高級概念的一般框架。我們甚至可以對傳統的統計學專題給出全新且令人印象深刻的闡釋，比如置信區間（見2.6節）和回歸（見6.7節和6.8節）。..

在我開發本課程的同時，我還開發了自己的外掛程式（Simtools.xla）以擴展Excel的機率分析能力。我沒有採用商業生產的統計風險分析外掛程式（比如Crystal Ball或@Risk），因為我想在決策分析和經濟建模方面更上一層樓，同時又儘量少去改造Excel的結構。不過我發現，課程開發和軟體開發之間存在協同效應。學生們常異口同聲要求我增加函式將課程困難章節簡單化，而新的軟體已簡化了某些專題，使得講授其他過去看來太困難的重要專題成為可能。這一過程的結果是，有許多輔助決策的新函式2010年是Simtools所特有的（例如GENINV，CORAND和CE等），但它們將來最終可能被其他模擬外掛程式所模仿。

我在西北大學和芝加哥大學的MBA和本科生中使用了這本教材。我的絕大多數學生先學習過機率論，但在本課程需要套用時他們卻常常難以回憶起學過的東西。因此本書囊括了對我們所用到的所有基本的機率概念的初步討論。第1章介紹了機率和條件機率的基本思想。第2章涵蓋了離散隨機變數、期望值和標準差。第3章稍微偏離機率論，介紹了風險規避和常風險承受度下的效用分析。接著第4章引入了連續隨機變數，並強調了常態分配和對數正態機率分布。第5章涵蓋了聯合分布和相關性，而第6章則討論了條件期望和回歸模型。

本書隨後的章節是圍繞模型的類別來組織的。第7章討論單變數簡單決策模型，強調了產量決策（“報童”問題）和價格決策（拍賣中的競價）。第8章關注於合夥關係和金融市場的風險分擔。最後，第9章引入了預測數量如何隨時間變化的廣泛的動態模型。

這些材料用於一個學期的課程綽綽有餘。在最近的10周課程中，因為學生需要複習一下基礎機率論，我選取了第1章1.1～1.4節，第2章全部，第3章3.1～3.2節，第4章4.1～4.7節，第5章5.1～5.8節，第6章6.1～6.2節和6.6節，第7章7.1～7.2節和7.4～7.6節，第8章8.1節和8.3節。若學生具有較深厚的機率論背景，我將在第2章和第4章少花點時間，在第8章和第9章多花點時間。本書的核心在第5章（隨機變數之間的關係）和第7章（決策變數），在任何課程中，這兩章都應認真對待。我也曾努力使本書適合於自學或者課外的專業提高訓練。當你打開每章的電子表格檔案，你就獲得了我在課堂上展示給你的一切。