まれな災害: 消費の伸びは対数正規分布には従いませんが、厚い分布に従います
テール分布。標準選好は、同じ分散で、期待リターンが服従ペアよりも高くなることを意味します
正規分布の消費成長レベル。消費の伸びの太い尾は、小さな確率から来るかもしれません
災害 、または不確実性要因
[ワイツマン。
の好み: 指数関数的ユーティリティ モデルは、好みを十分に説明できない可能性があります。
別の一般的なモデルは、ユーティリティ、信托 指数効用の基本的なスケールの独立性を保持しますが、緩和します
代替の異時点間の弾力性に関する制限 — 指数効用モデルでは、代替の異時点間の弾力性が次のようになる必要があります。
リスク回避係数の逆数。少なくとも、消費者はリスク回避のレベルを高めることができます。
リスクのない金利にとらわれないでください。不確実性回避: 自動最適制御に関する工学文献の多くは、次のことに対処することを提案しています。
モデルの不確実性のシナリオ – 不利なモデルでさえ驚くべきことにつながる可能性があります
満足のいく最適化結果。経済学では、このアプローチは、実際のモデルが使用できない場合に使用できます。
特定の状況下で、投資家の行動を最適化します。 と は、このアプローチが の好みとしてどのように機能するかを示しています。
モデルのリスク回避パラメーターを増加させるためのもう 1 つのマクロの基礎。
長期的なリスク：消費が常に調整されていても、投資家がエプスタインを持っている場合
丹前の嗜好と異時点間での高い代替弾力性により、長期的には消費が増加する
長期共分散回避 .その好みで
消費変動が継続するモデルを長期リスクモデルと呼びます。
習慣の形成: モデルの場合、投資家は消費から効用を得て、
消費行動の調整習慣、モデルは消費の継続的な調整を生成するために使用されます
と経時的なリスク回避
キャンペルとコクラン 。長期にわたる株式のリスク回避
価格のボラティリティ パズルが説明を提供します。切り離せない効用: 標準的な仮定の下では、消耗品とサービスからの限界利益 上記の対処経路はすべて、代表的なトピックモデルで説明できます。この章では、
関与。他の方法では、投資家の特異性を利用します。これについては、第 10 章で説明します。
第 11 章と第 11 章について説明します。
保険に加入できない特異なリスク の表
これは、一般に、保険外リスクの分布にかかわらず、投資家のリスク回避度が高いことを示しています。
悪係数が大きいほど、エクイティ プレミアムは大きくなります。
ポートフォリオの制約: 投資家のポートフォリオが制約されている場合、具体性の影響
拡大できます。たとえば、投資家は株式を保有することを許可されておらず、資本の国際流通は制限されています。
システム等
6.3 対数正規分布の範囲外
このセクションでは、「まれな災害」がどのように
エニグマと彼の共同研究者 によって提案された]
さらに調査された]。 によって提案された方法を使用します。
消費の伸びがいずれかの分布に従う場合に、消費の請求によって生じるリスク プレミアムを計算します。それか
唯一の仮定は、消費の伸びは独立しており、同じように分布しており、代表的なエージェントは指数を持っているということです
数ユーティリティ。
ユーティリティは、レクリエーション消費と非消耗消費に依存しません。この仮定が成り立たない場合
— つまり、実用性は、消耗品、非消耗品、サービス、娯楽の間で不均衡です
分割 — 標準的な仮定の下での検定は間違っています
シングルトン、アイヘンバウムとハンセン、
余語。