Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 8. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész



Hasonló dokumentumok
MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Mikroökonómia II. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 5. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 10. hét KOCKÁZAT ÉS AZ INFORMÁCIÓ GAZDASÁGTANA

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 10. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 3. rész

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 6. hét AZ IDŽ KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 9. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 2. rész

MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

MIKROÖKONÓMIA II. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

Mikroökonómia II. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 6. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 2. rész

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely június

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét TÉNYEZŽPIACOK ÉS JÖVEDELEMELOSZTÁS 2. RÉSZ

MIKROÖKONÓMIA II. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

MIKROÖKONÓMIA II. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 11. hét JÓLÉTI GAZDASÁGTAN, 1. rész

Beruházási és finanszírozási döntések

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

Mikroökonómia II. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét ÁLTALÁNOS EGYENSÚLYELMÉLET, 1. rész

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

MIKROÖKONÓMIA II. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Mikroökonómia I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 6. hét PREFERENCIÁK, HASZNOSSÁG 2. RÉSZ

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 4. hét ÁLTALÁNOS EGYENSÚLYELMÉLET, 1. rész

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 4. hét A KERESLETELMÉLET ALKALMAZÁSAI

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét KERESLET, KÍNÁLAT, EGYENSÚLY

Mikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 12. hét STRATÉGIAI VISELKEDÉS ELEMZÉSE JÁTÉKELMÉLET

MIKROÖKONÓMIA I. B. Készítette: K hegyi Gergely, Horn Dániel és Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Döntéselmélet KOCKÁZAT ÉS BIZONYTALANSÁG

Mikroökonómia I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 9. hét A KERESLETELMÉLET ALKALMAZÁSAI ÉS KITERJESZTÉSEI

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Mikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 8. hét TERMÉKPIACI EGYENSÚLY VERSENYZŽI ÁGAZATBAN

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

4. el adás. Hosszú távú modell: szerepl k, piacok, egyensúly II. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

1. szemináriumi. feladatok. Ricardói modell Bevezetés

Mikroökonómia 2009 őszi félév

Mikroökonómia II. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 7. hét PIACELMÉLET ÉS MARKETING, 1. rész

Mikroökonómia I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 7. hét FOGYASZTÓI DÖNTÉS ÉS KERESLET

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA I. B. Készítette: K hegyi Gergely, Horn Dániel és Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

A portfólió elmélet általánosításai és következményei

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 11. hét AZ IDŽ KÖZGAZDASÁGTANA

MIKROÖKONÓMIA I. B. Készítette: K hegyi Gergely, Horn Dániel és Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 6. hét A CSERE ÉS A TRANZAKCIÓS KÖLTSÉGEK

Mikroökonómia II. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 10. hét PIACELMÉLET ÉS MARKETING, 4. rész

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA I. B. Készítette: K hegyi Gergely, Horn Dániel és Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Beruházási és finanszírozási döntések (levelező, 2. konzultáció)

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

MIKROÖKONÓMIA II. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

Rövid távú modell III. Pénzkereslet, LM görbe

Add meg az összeadásban szereplő számok elnevezéseit!

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

MIKROÖKONÓMIA II. Készítette: Kőhegyi Gergely. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely február

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: K hegyi Gergely és Horn Dániel. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

3. el adás. Hosszú távú modell: szerepl k, piacok, egyensúly. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly

Mikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét ALKALMAZÁSOK, OPTIMALIZÁLÁS

Kiszorító magatartás

MAKROÖKONÓMIA Aggregált kínálati modellek, Philips görbe, Intertemporális döntés. Kiss Olivér

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

3. el adás. Hosszú távú modell: szerepl k, piacok, egyensúly. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

Rövid távú modell Pénzkereslet, LM görbe

Közgazdaságtan I. Tökéletes verseny - kidolgozott feladatok

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

REGIONÁLIS GAZDASÁGTAN B

Specifikus termelési tényezők modellje. Ricardói modell. Alapmodell

Társaságok pénzügyei kollokvium

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

A fogyasztási kereslet elméletei

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

VÁROS- ÉS INGATLANGAZDASÁGTAN

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

Mikroökonómia I. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 11. hét MINŽSÉG ÉS VÁLASZTÉK

25. előadás: BIZONYTALANSÁG

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet

KÖZGAZDASÁGTAN II. Készítette: Lovics Gábor. Szakmai felelős: Lovics Gábor június

13. A zöldborsó piacra jellemző keresleti és kínálati függvények a következők P= 600 Q, és P=100+1,5Q, ahol P Ft/kg, és a mennyiség kg-ban értendő.

Mikroökonómia I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 12. hét MONOPÓLIUM. Készítette: K hegyi Gergely, Horn Dániel Szakmai felel s: K hegyi Gergely

Átírás:

MIKROÖKONÓMIA II. B

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Mikroökonómia II. B AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész Készítette: Szakmai felel s: 2011. február

A tananyagot készítette: Jack Hirshleifer, Amihai Glazer és David Hirshleifer (2009) Mikroökonómia. Budapest, Osiris Kiadó, ELTECON-könyvek (a továbbiakban: HGH), illetve Kertesi Gábor (szerk.) (2004) Mikroökonómia el adásvázlatok. http://econ.core.hu/ kertesi/kertesimikro/ (a továbbiakban: KG) felhasználásával.

Információ és Mindeddig feltételeztük, hogy a fogyasztók tökéletesen tisztában vannak jövedelmük nagyságával és személyes preferenciáikkal, a termel k pedig minden információval rendelkeznek a termelés technológiai feltételeir l és költségeir l. A teljes bizonyosság modellje sok esetben jól használható, az eddigi eredményeink többsége lényegében tartható. Vannak azonban olyan jelenségek és léteznek olyan intézmények, amelyek megértéséhez a gyelembevétele elengedhetetlen. Bizonytalanság hiányában nem lennének biztosítótársaságok, nem lenne szükség tanácsadókra, pereskedésre, reklámra, s t tudományos kutatásra sem. A további fontos következménye lehet, hogy egyes piaci szerepl k másoknál több információval rendelkeznek. (Pl.: Egy ékszerész általában sokkal jobban ismeri egy eladásra kínált gyémánt értékét, mint lehetséges vev i.)

Információ és (folyt.) Ha minden szerepl ugyanannyira bizonytalan valamilyen lényeges tényez t illet en, akkor szimmetrikus, ha nem minden szerepl ugyanannyira bizonytalan, akkor aszimmetrikus informáltságról, vagy információs struktúráról beszélünk.

Várható nyereség Pl.: Tegyük fel, hogy egy légitársaságnak el kell döntenie, hogy útnak indítson-e egy járatot Los Angelesb l Chicagóba, ám nem lehet biztos abban, hogy az id járás alkalmas lesz-e a leszállásra a chicagói repül téren, amikor a gép odaér! A gépre már felszállt száz utas. Ha elindítja a járatot, és azt fogadni tudja a chicagói repül tér, a légitársaság 40 000 dollárt nyer. Ha visszatartja, amíg jobbra nem fordul az id járás, a menetrend felborulása miatt a nyeresége kisebb, mindössze 20 000 dollár lesz. Ha azonban a járat elindul, de hóesés miatt nem tud leszállni Chicagóban, és vissza kell térnie Los Angelesbe, majd várakozás után újra útnak kell indulnia, 30 000 dollár veszteséggel számolhat. Tegyük fel, hogy a légitársaság 25 százalékra becsüli annak a valószín ségét, hogy a chicagói repül tér nem tudja fogadni a járatot! Hogyan döntsön a cég? Határozzuk meg a lehetséges nyereségek várható értékét! várható nyereség menetrend szerinti indulás esetén = [0, 75 40000] + [0, 25 ( 30000)] = 22500 dollár. várható nyereség visszatartás esetén = 20000 dollár.

Várható nyereség (folyt.) Deníció Minden egyes a 1 esethez határozzuk meg a hozzá tartozó összes lehetséges V i 1, V i 2, V i 3,..., V ij,..., V is végeredmény értékét! Szorozzuk be az egyes értékeket a végeredmények bekövetkezésének π 1, π 2, π 3,..., π j,..., π S valószín ségével, majd adjuk össze a szorzatokat! Így megkapjuk az adott esethez tartozó lépés várható értékét: E [V (a i )] = π 1 V i 1 + π 2 V i 2 + π 3 V i 3 +... + π j V ij +... + π S V is = = S π j V ij j=1

Várható nyereség (folyt.) Deníció Végezzük el ezeket a számításokat az összes elérhet esetre, majd válasszuk ki azt, amelyiknek a legnagyobb a várható értéke, azaz a választható a 1, a 2, a 3,..., a i,..., a n esetek közül kövessük azt, amelyhez a legmagasabb E [V (a i )] várható érték tartozik!

Várható nyereség (folyt.) Pl.: Tekintsük a következ játékokat! Feldobok egy pénzt és ha fej, akkor a bal oldali, ha írás, akkor a jobb oldali összeget kapjuk. (felt.: π fej = π ia = 0, 5). Ki melyiket választaná? a i fej írás a 1 2000 2000 a 2 1000 3000 a 3 0 4000 a 4 2000 6000 Pedig a várható érték minden esetben ugyanaz! (E [V (a 1 )] = E [V (a 2 )] = E [V (a 3 )] = E [V (a 4 )] = 2000) De a szóródás (szórás, variancia, stb.) NEM ugyanaz! Azaz nem ugyanannyira kockázatosak!

Várható hasznosság Deníció Várható hasznosságon a lehetséges végeredményekhez rendelt hasznossági értékek valószín ségekkel súlyozott átlagát értjük. Deníció Ha a döntéshozó számára a jövedelem határhaszna csökken, akkor a döntéshozót kockázatkerül nek nevezzük.

Várható hasznosság (folyt.)

Várható hasznosság (folyt.) Az A és C pontok a Helénnek felkínált kockázatos állás lehetséges kimeneteleit jelzik, a B pont pedig a biztos állásnak felel meg. Mivel a kedvez végeredmény valószín sége 0,6, a kockázatos állás várható hasznosságát az M pont jelöli, amely az A és C közötti szakaszt 6:4 arányban osztja ketté. Mivel M a hasznossági skálán mérve B alatt helyezkedik el, Helénnek a biztonságos munkát érdemes választania. Azt a biztos jövedelmet, amely Helénnek ugyanazt a hasznosságot nyújtaná, mint a kockázatos állás, az N pont adja meg, amelynek a függ leges koordinátája megegyezik az M pontéval.

Várható hasznosság (folyt.) Kockázati prémium Az AB szakasz pontjai a prosperitás és a recesszió esetén elérhet, állapotfügg jövedelmek azon kombinációinak felelnek meg, amelyek várható értéke megegyezik azzal a jövedelemszinttel, amelyet a biztos jövedelem egyenesének D pontja jelöl. A kockázatos állásajánlatnak az AB szakasz F pontja felel meg. Az F és G pontok közötti várható pénzjövedelemben kifejezett különbség a kockázati prémium.

Kockázatviselés és biztosítás y : a ház értéke π: a kár bekövetkezésének valószín sége K : a kár nagysága Két világállapot: leég a ház (1), nem ég le a ház (2) γk : biztosítási díj (γ: biztosítási hányad) Fogyasztási lehet ségek biztosítás nélkül:

Kockázatviselés és biztosítás (folyt.) Fogyasztási lehet ségek biztosítással:

Kockázatviselés és biztosítás Pl.: János vagyona 300 000 dollár. Ennek egyharmadát egy értékes régi festménybe fektette, amely 100 000 dollárt ér. Negyven százalék az esélye, hogy idén ellopják t le a m alkotást. Tegyük fel, hogy 40 000 dollárért olyan biztosítást vásárolhat, amely a kép ellopása esetén 100 000 dollár kártérítést zet! Deníció Egy fogadást (vagy biztosítást) méltányosnak nevezünk, ha a bel le származó nettó nyereség várható értéke (E [G]) nulla: E[G] = πh + (1 π)( F ) = 0 Ha egy biztosítás méltányos, akkor H F = 1 π π 60000 40000 = 0, 6 0, 4

Kockázatviselés és biztosítás (folyt.)

Kockázatviselés és biztosítás (folyt.) Deníció Valaki akkor kockázatkerül, ha méltányos fogadás (vagy méltányos biztosítási szerz dés) ajánlata esetén, mindig el nyben részesíti a biztos jövedelem 45 fokos egyenesére történ elmozdulást. 30 dolláros vételi árat garantáló részvényopció biztos egyenértékese Jelenlegi részvényár Kockázatkerülés kitettség 15$ 30$ 45$ 60$ r=2 50% 2,5 12 22 32 r=2 67% 2,0 8 17 25 r=3 50% 1,8 7 13 22 r=3 67% 0,6 3 9 15 Forrás: Hirschleifer et al, 2009, 412.