Bài giảng Kinh tế học vi mô 2 - Bài 2: Lựa chọn trong điều kiện rủi ro

Bài giảng Kinh tế học vi mô 2 - Bài 2: Lựa chọn trong điều kiện rủi ro tìm hiểu về bản chất về rủi ro và các quyết định đối phó với rủi ro; các phương pháp làm giảm thiểu rủi ro và vai trò của thông tin.

BÀI 2 LỰA CHỌN TRONG ĐIỀU KIỆN RỦI RO

Hướng dẫn học

Để học tốt bài này,sinh viên cần tham khảo các phương pháp học sau:

 Học đúng lịch trình của môn học theo tuần, làm các bài luyện tập đầy đủ và tham gia thảo luận trên diễn đàn

 Đọc tài liệu:

1 PGS.TS Phạm Văn Minh (2011), Giáo trính Kinh tế học vi mô 2, NXB Lao động

xã hội

2 PGS.TS Vũ Kim Dũng – PGS.TS Phạm Văn Minh (2011), Hướng dẫn thực hành Kinh tế học vi mô 2, NXB Lao động xã hội

3 PGS.TS Vũ Kim Dũng – PGS.TS Nguyễn Văn Công (2012), Giáo trình kinh tế học tập 1, NXB Đại học Kinh tế quốc dân

 Sinh viên làm việc theo nhóm và trao đổi với giảng viên trực tiếp tại lớp học hoặc qua email

 Tham khảo các thông tin từ trang Web môn học

Nội dung

Trong thực tế rất nhiều các quyết định của các cá nhân được thực hiện trong điều kiện rủi

ro hay không chắc chắn Một số người đi vay để thanh toán cho những khoản mua sắm lớn như mua nhà, mua ô tô hay đi học đại học ở nước ngoài, họ đều lập kế hoạch trả nợ bằng các khoản thu nhập tương lai của mình Nhưng thu nhập tương lai của đa số mọi người lại là không chắc chắn Bởi vậy khi ra những quyết định lớn về tiêu dùng hay đầu

tư cần phải tính đến tình huống này để từ đó có các biện pháp đối phó với rủi ro hay không chắc chắn

Trong bài này, trước hết ta giới thiệu các trạng thái khác nhau của thông tin, tiếp đó ta sẽ tập trung nghiên cứu hai trạng thái của thông tin là rủi ro và không chắc chắn Về thông tin rủi ro ta sẽ tìm cách mô tả thông tin rủi ro, xem xét các thái độ đối với rủi ro, các phương pháp ra quyết định trong điều kiện rủi ro, các cách làm giảm bớt rủi ro, và vận dụng phân tích rủi ro vào việc lựa chọn danh mục đầu tư Cuối cùng ta sẽ nghiên cứu các phương pháp ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn

Mục tiêu

 Giúp người học hiểu rõ bản chất về rủi ro và các quyết định đối phó với rủi ro

 Các phương pháp làm giảm thiểu rủi ro và vai trò của thông tin

Tình huống dẫn nhập

Trong thực tế rất nhiều các quyết định của các cá nhân được thực hiện trong điều kiện rủi ro hay không chắc chắn Một số người đi vay để thanh toán cho những khoản mua sắm lớn như mua nhà, mua ô tô hay đi học đại học ở nước ngoài, họ đều lập kế hoạch trả nợ bằng các khoản thu nhập tương lai của mình Nhưng thu nhập tương lai của đa số mọi người lại là không chắc chắn Bởi vậy khi ra những quyết định lớn về tiêu dùng hay đầu tư cần phải tính đến tình huống này để

từ đó có các biện pháp đối phó với rủi ro hay không chắc chắn

Vậy chúng ta sẽ ra quyết định như thế nào để giảm thiểu rủi ro?

2.1 Mô tả rủi ro

Thông tin có thể ở một trong ba trạng thái sau: chắc chắn, rủi ro, không chắc chắn

 Chắc chắn là tình huống trong đó một quyết định

có một kết quả, người ra quyết định biết kết quả đó một cách chắc chắn Với dạng thông tin này, việc ra quyết định rất dễ dàng Tuy nhiên trong thực tế dạng thông tin này không phổ biến Hai dạng sau của thông tin – rủi ro và không chắc chắn là những dạng thông tin thường gặp Ta sẽ xem lần lượt xem xét hai dạng thông tin này dưới đây

 Rủi ro là tình huống trong đó một quyết định có nhiều kết quả, người ra quyết

định biết tất cả các kết quả đồng thời biết xác suất xảy ra chúng Ví dụ khi tung đồng xu bạn biết đồng xu có thể rơi ngửa hoặc rơi sấp, nhưng không biết chắc chắn nó sẽ rơi ngửa hay rơi sấp Tuy nhiên bạn biết là nếu tung đồng xu nhiều lần thì sẽ có 50% số lần nó rơi ngửa và 50% số lần nó rơi sấp

 Xác suất là một khái niệm rất khó công thức hóa vì việc lý giải nó phụ thuộc vào

bản chất của những sự kiện không chắc chắn và vào những gì mà người có liên quan tin tưởng

o Xác suất khách quan là tần suất xuất hiện của một sự kiện nhất định Xác suất

khách quan bao gồm xác suất “biết trước” (tiên nghiệm) và xác suất “biết sau” (hậu nghiệm) Xác suất biết trước là xác suất có thể tính được bằng kiến thức

có trước Ví dụ, nếu một đồng xu có hai mặt và đồng xu đó là đồng xu cân thì xác suất rơi sấp và rơi ngửa là như nhau và bằng 0,5 Xác suất biết sau là xác suất chỉ có thể biết được sau khi đã xảy ra Ví dụ, trong 30 ngày của tháng tư chỉ có 10 ngày mưa trong 10 năm qua thì xác suất biết sau của một ngày mưa trong tháng tư là 0,33 Tuy nhiên nhiều quyết định kinh tế là độc nhất nên không

có xác suất khách quan Trong trường hợp đó phải sử dụng xác suất chủ quan

o Xác suất chủ quan là nhận thức về kết quả xảy ra Nó phụ thuộc vào kỳ vọng,

sở thích, kinh nghiệm và sự đánh giá về tương lai của người ra quyết định Có thể ước lượng được xác suất chủ quan bằng cách đề nghị người ra quyết định

so sánh một tình huống thực cần phải xem xét với một tình huống giả thiết mà xác suất khách quan đã biết Nhưng chắc chắn là các cá nhân khác nhau trong cùng một tổ chức có thể gán những xác suất khác nhau cho cùng một kết quả hoặc cùng một cá nhân có thể đưa ra những xác suất khác nhau khi được hỏi vào những thời gian khác nhau

 Giá trị kỳ vọng (EV) là khái niệm được sử dụng làm thước đo xu hướng trung

tâm Giá trị kỳ vọng của một biến số ngẫu nhiên, rời rạc là bình quân gia quyền của các giá trị có thể của tất cả các kết quả, mỗi giá trị của mỗi kết quả được gán

cho trọng số bằng xác suất xảy ra kết quả đó: EV = p i V i

Trong đó: p i là xác suất của kết quả thứ i

V i là giá trị của kết quả thứ i

p i = 1

Ví dụ, siêu thị ABC biết rằng doanh thu hàng ngày thay đổi theo thời tiết Có ba

khả năng xảy ra: nắng với xác suất là 0,3, mưa với xác suất là 0,3 và có mây với xác suất là 0,4 Doanh thu phụ thuộc vào thời tiết và được cho ở bảng 2.1

Bảng 2.1 Doanh thu hàng ngày của siêu thị ABC

Nắng Mưa

Có mây

0,3 0,3 0,4

500

200

1000

Trong trường hợp này EV được tính như sau:

EV = 0,3.500 + 0,3.200 + 0,4 1000 = 610 (triệu đồng)

Đây là phân bố xác suất rời rạc Trường hợp phân bố xác suất liên tục thì doanh thu

của siêu thị ABC có thể có rất nhiều giá trị khác nhau Nếu phân bố xác suất của doanh thu là phân bố chuẩn thì EV là giá trị trung bình của phân bố đó

 Phương sai

Phương sai được sử dụng làm thước đo mức độ phân tán Phương sai cho thấy các giá trị riêng rẽ phân tán xung quanh giá trị trung bình như thế nào Phương sai của một phân bố xác suất biểu thị giá trị trung bình của hiệu số bình phương của giá trị của một biến số ngẫu nhiên và giá trị kỳ vọng hay giá trị trung bình của nó

Phương sai của biến số X là:

var(X) = 2 = E(X – EV)2 =  

X

p EV

X )2

(

Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai:

2 X

(X EV) p

Độ lệch chuẩn thường được sử dụng làm thước đo mức độ rủi ro

2.2 Ra quyết định trong điều kiện rủi ro

Có thể sử dụng các tiêu thức khác nhau để ra quyết định trong điều kiện rủi ro

2.2.1 Sử dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng

Nếu giá trị kỳ vọng được sử dụng làm tiêu thức ra quyết định thì người ra quyết định hợp lý sẽ luôn chọn hoạt động có giá trị kỳ vọng cao nhất

 Ví dụ một cá nhân đang cân nhắc hai phương án đầu tư A và B Lợi nhuận của các phương án đầu tư này là khác nhau và được cho ở bảng 2.2 với các xác suất tương ứng của chúng

Bảng 2.2 Kết quả dự kiến của hai phương án đầu tư

0,6

400

200

0,7

500

100

Giá trị kỳ vọng của phương án A là: EV A = 0,4.400 + 0,6 200 = 280

Giá trị kỳ vọng của phương án B là: EV B = 0,3.500 + 0,7 100 = 220

Phương án A đem lại lợi nhuận kỳ vọng cao hơn nên sẽ được chọn

Ưu điểm của việc sử dụng tiêu thức này là nó giúp ta chọn được hoạt động có giá trị

kỳ vọng cao nhất Nhưng trong nhiều trường hợp việc sử dụng tiêu thức này có thể dẫn đến những kết luận vô nghĩa Ví dụ, một người có ngôi nhà trị giá 1 tỷ đồng và

xác suất bị cháy trong một năm là một phần mười nghìn (p = 0,0001) Như vậy giá

trị kỳ vọng của thiệt hại là 100 nghìn đồng Nếu chủ nhân ngôi nhà này áp dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng để ra quyết định thì chỉ sẵn sàng mua bảo hiểm với mức phí 100 nghìn đồng Trong thực tế nhiều người trong hoàn cảnh như thế sẽ sẵn sàng trả nhiều hơn 100 nghìn đồng mua bảo hiểm để tin chắc rằng nếu nhà của họ bị cháy thì sẽ được bồi thường

 Ví dụ thứ hai là trò chơi tung đồng xu Nếu một cá nhân đồng ý với luật chơi là nếu đồng xu rơi ngửa anh ta sẽ được 1 nghìn đồng và nếu đồng xu rơi sấp thì anh

ta sẽ mất 1 nghìn đồng Như vậy giá trị kỳ vọng của trò chơi này là:

EV = 0,5.1 = 0,5.( –1) = 0

Nếu sử dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng thì cá nhân này sẽ thờ ơ với trò chơi Tuy nhiên trong thực tế lại có rất nhiều người chơi Dường như họ quan tâm đến phần thưởng nhiều hơn

 Ví dụ thứ ba là nghịch lý “St Petersberg” Giả sử tung đồng xu và khoản tiền thưởng phụ thuộc vào lần đầu tiên nó rơi ngửa Nếu lần tung đầu tiên nó đã rơi ngửa thì phần thưởng sẽ là 2 nghìn đồng, nếu lần tung thứ hai nó mới rơi ngửa thì phần thưởng sẽ là 22 = 4 nghìn đồng… Nếu lần thứ n nó mới rơi ngửa là phần

thưởng sẽ là 2n nghìn đồng Một người hợp lý sẽ trả bao nhiêu để chơi trò chơi này? Giá trị kỳ vọng của trò chơi này là:

EV = 0,5.2 + (0,5)2.(2)2 + … + (0,5)n.(2)n = 1 + 1 + …+ 1 =  Như vậy giá trị kỳ vọng là vô cùng Nếu người ra quyết định sử dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng để ra quyết định thì họ sẽ chấp nhận đánh đổi mọi thứ để chơi Nhưng thực tế mọi người không chấp nhận trò chơi phải trả lượng tiền lớn như thế Họ quan tâm đến khoản mất nhiều hơn Theo ngôn ngữ của phân tích kinh tế, “ích lợi” của một nghìn đồng bị mất lớn hơn “ích lợi” của một nghìn đồng được

Phân tích trên đây cho thấy hạn chế của việc sử dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng để ra quyết định Đó là không tính đến thái độ của người ra quyết định đối với rủi ro Để khắc phục hạn chế này có thể sử dụng một tiêu thức khác tính đến thái độ đối với rủi

ro của người ra quyết định Hình 2.1 minh họa mối quan hệ giữa ích lợi và thu nhập của một cá nhân Mỗi phần biểu thị một thái độ đối với rủi ro của một cá nhân nào đó Người ghét rủi ro là người thích hoạt động có kết quả chắc chắn hơn hoạt động rủi ro có

giá trị kỳ vọng của kết quả bằng thế Phần (a) trong hình 2.1 biểu thị mối quan hệ giữa ích

lợi và thu nhập của người ghét rủi ro Tổng ích lợi của người này tăng khi thu nhập tăng nhưng với tốc độ giảm dần, nghĩa là ích lợi cận biên của thu nhập giảm dần, vì thu nhập tăng rủi ro cũng tăng

Hình 2.1 Các hàm ích lợi của những người có thái độ khác nhau đối với rủi ro

Người bàng quan (hay người trung lập) với rủi ro là người thích hoạt động chắc chắn như hoạt động rủi ro có giá trị kỳ vọng bằng kết quả của hoạt động chắc chắn Phần

(b) trong hình 2.1 biểu thị mối quan hệ giữa ích lợi và thu nhập của người bàng quan

với rủi ro Tổng ích lợi của người này tăng tỷ lệ thuận với thu nhập, nghĩa là ích lợi cận biên của thu nhập là hằng số

Người thích rủi ro (thích mạo hiểm) là người thích giá trị kỳ vọng hơn giá trị chắc

chắn mặc dù chúng bằng nhau Phần (c) trong hình 2.1 biểu thị mối quan hệ giữa ích

lợi và thu nhập của người thích rủi ro Tổng ích lợi của người này tăng khi thu nhập tăng nhưng với tốc độ tăng dần, nghĩa là ích lợi cận biên của thu nhập tăng dần

2.2.2 Sử dụng tiêu thức lợi ích kỳ vọng

Thay tiêu thức giá trị kỳ vọng bằng tiêu thức ích lợi kỳ vọng (EU), người ra quyết

định sẽ chọn hoạt động đem lại ích lợi kỳ vọng cao nhất

EU = piUi

Trong đó: p i là xác suất của kết quả thứ i

U i là ích lợi của kết quả thứ i

p i = 1

Ưu điểm của việc sử dụng tiêu thức ích lợi kỳ vọng là khi mô hình hóa việc ra quyết định có thể tính đến thái độ đối với rủi ro của người ra quyết định Tuy nhiên việc sử dụng tiêu thức này theo cách chuẩn tắc sẽ gặp khó khăn vì phải ước lượng mối quan

hệ giữa ích lợi và thu nhập đối với một người ra quyết định cụ thể

Để khắc phục nhược điểm này có thể sử dụng một phương pháp gọi là “so sánh trò chơi chuẩn” Nội dung của phương pháp này gồm các bước sau: Thứ nhất, gán các giá trị ích lợi cho các giá trị bằng tiền theo quy tắc giá trị bằng tiền cao phải được gán giá trị ích lợi cao Bước thứ hai là xác định giá trị ích lợi của các lượng tiền khác nhau Ví

dụ, ích lợi của 1 triệu đồng là 1, ích lợi của 0 đồng là 0 Sau đó tìm giá trị ích lợi của các lượng tiền giữa 0 và 1 triệu đồng cho một người ra quyết định cụ thể Giả định rằng cần xác định ích lợi của 500 nghìn đồng trong trường hợp người ra quyết định phải chọn một trong hai phương án:

a Nhận 500 nghìn đồng chắc chắn

b Nhận một vé xổ số đem lại phần thưởng 1 triệu đồng với xác suất p và không được

Thu nhập Ích lợi

(a)

Thu nhập Ích lợi

(b)

Thu nhập Ích lợi

(c)

gì với xác suất (1 – p)

Với những giá trị thấp của p thì người này sẽ thích 500 nghìn chắc chắn hơn, nhưng ở những giá trị cao của p thì người ra quyết định sẽ thích chơi xổ số hơn Nếu biết thái độ

đối với rủi ro của người này thì ta có thể giải quyết được vấn đề một cách dễ dàng Ví

dụ, nếu người này thờ ơ giữa hai phương án: nhận 500 nghìn chắc chắn và nhận vé xổ

số để được 1 triệu đồng với xác suất 0,6 thì có thể suy ra ích lợi của 500 nghìn đồng chắc chắn và “1 triệu đồng hoặc 0 đồng” là như nhau Do đó:

U(500) = 0,6.U(1000) + 0,4.U(0)

Vì ta đã gán những giá trị ích lợi cho 1 triệu đồng và 0 nghìn đồng nên ta có:

U(500) = 0,6.1 + 0,4.0 = 0,6 Nhược điểm của phương pháp ước lượng ích lợi này là nó dựa vào khả năng trả lời các câu hỏi giả thiết giống như trả lời các câu hỏi thực của người ra quyết định

Một người ghét rủi ro đến mức nào phụ thuộc vào bản chất của rủi ro và mức thu nhập Những người ghét rủi ro thường chọn những hoạt động có mức độ dao động của các kết quả nhỏ hơn Độ dao động càng lớn thì người ghét rủi ro sẵn sàng trả càng nhiều để tránh rủi ro Nói cách khác, họ sẵn sàng chấp nhận rủi ro nếu được đền bù khoản thu nhập lớn hơn

2.2.3 Sử dụng tiêu thức mức độ rủi ro

Đa số mọi người đều ghét rủi ro Vì thế khi ra quyết định họ có thể sử dụng tiêu thức mức độ rủi ro, và sẽ chọn hoạt động có mức độ rủi ro thấp nhất Mức độ rủi ro được đo bằng độ lệch chuẩn Với hai phương án đầu tư đã cho ở bảng 2.2 ta có thể xác định được phương sai và độ lệch chuẩn như sau:

Phương sai của phương án A là:

34800 6

, 0 ) 280 500 ( 4 , 0 ) 280 400

 Và:

55 , 186

34800





Phương sai của phương án B là:

33600 7

, 0 ) 220 100 ( 3 , 0 ) 220 500

 Và:

30 , 183

33600 





Như vậy phương án B sẽ được chọn vì có mức độ rủi ro thấp hơn

2.2.4 Sử dụng tiêu thức hệ số biến thiên

Nếu sử dụng tiêu thức giá trị kỳ vọng ta có thể chọn được hoạt động đem lại giá trị kỳ vọng cao nhất mà không quan tâm đến mức độ rủi ro của hoạt động đó Có thể sử dụng

tiêu thức hệ số biến thiên (CV) để xem xét mức độ rủi ro của mỗi đồng kết quả

EV

Hệ số biến thiên của phương án A là:

67 , 0 280

55 ,

186 



CV

Hệ số biến thiên của phương án B là:

83 , 0 220

30 ,

183 



CV

Theo tiêu thức này phương án A sẽ được chọn vì có hệ số biến thiên thấp hơn

2.2.5 Sử dụng tiêu thức tương đương chắc chắn

Tương đương chắc chắn của một hoạt động có rủi ro là lượng tiền sẵn có chắc chắn làm cho người ra quyết định thỏa mãn như khi thực hiện hành động rủi ro Đó chính là điểm cắt với trục tung của đường bàng quan liên quan đến hoạt động rủi ro đang xét

Trong hình 2.2, OA là tương đương chắc chắn của hoạt động rủi ro và được biểu thị trên đường U 1 Khi sử dụng tiêu thức tương đương chắc chắn, người ra quyết định chọn hoạt động có tương đương chắc chắn cao nhất

2.2.6 Cây ra quyết định

Các quyết định quản lý trong điều kiện rủi ro thường được thực hiện theo từng giai đoạn Các quyết định và các sự kiện sau phụ thuộc vào kết quả của các quyết định trước Cây ra quyết định biểu thị trình tự mà các quyết định quản lý được đưa ra và kết quả kỳ vọng trong mỗi hoàn cảnh Hãy tưởng tượng một cây mà thân được chia thành hai hoặc ba nhánh chính, ở mức cao hơn, mỗi nhánh chính lại chia thành hai hoặc ba nhánh nhỏ hơn Các nhánh chính ở lớp thứ nhất biểu thị các quyết định khác nhau có thể được đưa ra để giải quyết vấn đề Khi không có sự chắc chắn thì có thể có nhiều hơn một kịch bản, mỗi nhánh được phân chia thành nhiều nhánh hơn biểu thị mỗi kịch bản có thể Đối với các quyết định có lợi nhuận ở kỳ thứ hai và các kỳ sau, mỗi một trong các nhánh này có thể phân chia thành các nhánh biểu thị các kịch bản có thể vào

kỳ thứ hai, bằng một tập hợp nhánh mới ta biểu thị kỳ thứ ba… Các nhánh cuối cùng của cây biểu thị các kết quả của kỳ cuối cùng của quá trình ra quyết định đang được xem xét

Ví dụ, một công ty sản xuất hàng thể thao đang muốn gia nhập thị trường mới Các nhà quản lý công ty đang lựa chọn quy mô nhà máy để xây dựng Công ty dự đoán nền kinh tế sẽ thay đổi theo hướng tăng trưởng, giữ nguyên tốc độ cũ, hoặc suy thoái với các xác suất tương ứng là 30%, 40%, và 30% Giá trị hiện tại của luồng tiền của mỗi quy mô mà công ty dự đoán được cho ở bảng 2.3 dưới đây

O A



U 2

Hình 2.2 Tương đương chắc chắn

U 1

Bảng 2.3 Giá trị hiện tại của luồng tiền mà mỗi quy mô nhà máy dự kiến mang lại

Giá trị hiện tại của

luồng tiền

(tỷ đồng)

Tăng trưởng Giữ nguyên tốc độ cũ Suy thoái

10

6

2

4

3

2

Ta có thể xây dựng cây ra quyết định như hình 2.3 dưới đây để lý giải sự lựa chọn quy

mô nhà máy cho công ty này Giả định người quản lý công ty là người bàng quan với rủi ro

Từ nhánh trên của cây ra quyết định có thể tính được NPV của nhà máy quy mô lớn là

6 tỷ đồng

Từ nhánh dưới của cây ra quyết định có thể tính được NPV của nhà máy quy mô lớn

là 2,7 tỷ đồng

Công ty nên xây dựng nhà máy quy mô lớn vì có NPV lớn hơn

2.3 Giảm rủi ro

Mọi người nói chung ghét rủi ro Họ có thể sử dụng các phương pháp khác nhau để giảm rủi ro Dưới đây ta sẽ lần lượt xem xét từng phương pháp:

2.3.1 Đa dạng hóa

Giả sử một cá nhân làm đại lý bán hàng cho một hãng sản xuất đồ gia dụng Họ có thể dành toàn bộ nguồn lực của mình để bán quạt điện, máy điều hòa không khí hoặc bán chăn, đệm; hoặc chia tất cả các nguồn lực để vừa bán quạt điện, máy điều hóa không khí vừa bán chăn, đệm Rõ ràng là các nhóm mặt hàng này đem lại kết quả trái ngược nhau trong cùng một điều kiện thời tiết Cá nhân này không biết thời tiết năm tới sẽ nóng hay lạnh Vì thế họ phải tìm cách để giảm đến mức tối thiểu rủi ro trong bán hàng bằng cách đa dạng hóa Nghĩa là phân chia nguồn lực của mình để bán hai nhóm

Quy mô nhà máy

Nhỏ

Lớn

Điều kiện kinh tế

Tăng trưởng

Giữ nguyên tốc độ cũ

Suy thoái

Điều kiện kinh tế

0,3.2 = 0,6 0,4.6 = 2,4 0,3.10 = 3

Tăng trưởng

Giữ nguyên tốc độ cũ

Suy thoái 0,3.2 = 0,6 0,4.3 = 1,2 0,3.3 = 0,9

6

2,7

Hình 2.3 Cây quyết định

hàng hóa chứ không bán chỉ một nhóm hàng hóa

Giả sử năm tới khả năng trời lạnh và trời nóng có xác suất như nhau là 0,5 Bảng 2.4 biểu thị thu nhập mà cá nhân này có thể thu được từ việc bán quạt điện, máy điều hòa không khí và chăn, đệm

Bảng 2.4 Thu nhập từ việc bán các nhóm hàng hóa

Thu nhập từ bán quạt điện, máy điều hòa

không khí

Thu nhập từ bán chăn, đệm

200 triệu đồng

100 triệu đồng

100 triệu đồng

200 triệu đồng

Nếu cá nhân này chỉ bán quạt điện, máy điều hòa không khí hoặc chăn, đệm thì sẽ có thu nhập kỳ vọng là 150 triệu đồng Nếu họ đa dạng hóa bằng cách chia đều các nguồn lực cho hai nhóm hàng hóa này thì sẽ thu được thu nhập chắc chắn là 150 triệu đồng, bất kể thời tiết thế nào Nếu trời nóng họ sẽ có thu nhập 100 triệu đồng từ bán quạt điện, máy điều hóa không khí và 50 triệu đồng từ bán chăn, đệm Nếu trời lạnh

họ sẽ có thu nhập 100 triệu đồng từ bán chăn, đệm và 50 triệu đồng từ bán quạt điện, máy điều hóa không khí Như vậy đa dạng hóa đã loại bỏ hoàn toàn rủi ro Tuy nhiên trong thực tế việc phân chia các nguồn lực cho các hoạt động có kết quả không liên quan chặt chẽ thì chỉ loại trừ được một phần chứ không phải loại từ hoàn toàn rủi ro

2.3.2 Bảo hiểm

Những người ghét rủi ro thường sẵn sàng từ bỏ bớt thu nhập để tránh rủi ro Nếu tổng phí bảo hiểm bằng thiệt hại kỳ vọng thì những người ghét rủi ro sẽ sẵn sàng mua đủ số bảo hiểm để được đền bù mọi thiệt hại tài chính mà họ có thể phải chịu

 Giá của rủi ro (hay phần đền bù rủi ro) là số tiền mà một người ghét rủi ro sẵn

sàng trả để tránh rủi ro Giả sử thái độ đối với rủi ro của một cá nhân được biểu thị

ở hình 2.4 Người này bàng quan giữa việc nhận một công việc mang lại thu nhập chắc chắn I3và một công việc mang lại thu nhập kỳ vọng I 2

2 3

4

1

I 1

U 1

U 4

Ích lợi

Thu nhập

Hình 2.4 Giá hay phần đền bù rủi ro.

Giá của rủi ro