风险，不确定性和歧义性有什么区别

我试图缩小风险，不确定性和歧义之间的差异。

据我所知，当行为经济学家谈论不确定性下的选择时，他们的意思是代理人面对风险（在一系列结果中已知的概率分布）与歧义（未知的概率分布）时的选择。因此，不确定性是一个笼统的概念，可以分解为风险和歧义。参见例如Dannenberg等人（2014）。

我也知道，有关这些术语的含义的争论可以追溯到Knight（1921）和Ellsberg（1961）。上面是否有任何竞争性定义？

这是定义的决策理论形式化。

谈论客观风险的通常框架是决策者对客观彩票表示偏爱的情况。正式地，如果$X$ 是奖品空间，客观彩票被定义为该空间的元素 $\Delta(X)$ （通常在有限支持下）的概率分布 $X$。例如，可能会要求决策者在提供给她/他一个概率为0.3的苹果和一个橙子的概率为0.7的彩票与向她/他提供一个概率为0.5的苹果和一个概率为0.5的橙子的彩票之间形成偏好。机率0.5。该区域的标准结果（冯·诺伊曼-摩根斯坦定理）提供了一种表示，该表示可以确定代理对客观风险（其效用函数）的态度，而概率则作为模型的原始形式给出。

讨论歧义性的通常框架是决策者对不确定行为表示偏爱的情况。正式地，如果$X$ 是一个奖品空间， $S$ 是状态空间，行为是映射 $f:S \rightarrow X$ 从 $S$ 至 $X$。例如，如果诺瓦克·德约科维奇赢得2017年澳网公开赛，可能会要求决策者在向她/他提供苹果的行为和否则向橙子之间的偏好之间做出选择，如果安迪·穆雷获胜，则向她/他提供苹果的彩票之间会形成偏好2017年澳大利亚网球公开赛，否则为橙色。该领域的标准结果（冯·诺伊曼-摩根斯坦定理）提供了一个表示，可以识别代理关于状态的概率信念以及他/他对风险的态度（她/他的效用函数）。

有第三个被广泛使用的概念，通常称为Anscombe-Aumann行为或赛马，它将客观彩票与不确定行为联系在一起。正式地，给予奖赏空间$X$，Anscombe-Aumann行为是一个映射 $f:S \rightarrow \Delta(X)$ 将客观彩票与该州的任何州相关联 $S$。

注意，客观风险和模糊性的定义在某种程度上是主观的。风险被称为“目标”的事实在很大程度上取决于以下假设：决策者同意潜在的概率模型。例如，如果您观察抛硬币的结果，您可能会认为正面发生的客观概率为0.5。理论上暗含着决策者同意这一说法。

关于歧义，您可能自己相信“如果诺瓦克·德约科维奇赢得2017年澳大利亚公开赛，就可以得到一个苹果”的举动非常模棱两可，因为您不知道如何计算该事件的主观概率。话虽如此，另一位决策者可能会非常有信心地认为，德约科维奇有74％的机会赢得比赛，在这种情况下，她/他根本不会认为自己的行为模棱两可。模糊性是一个主观的概念，它是由人们的偏好和行为而不是选择情况本身给出的。

到目前为止，您对最后一个问题（奈特和其他人关于风险和不确定性的观点）还没有答案。实际上，在奈特（和凯恩斯）的不确定性观点与奥利夫的答案中提出的不确定性观点之间存在着很大的区别。

简而言之，根据Knight（1921）的说法， 风险是指状态，事件或替代方案的分类是客观且已知的，并且可以客观确定其概率的情况。例如，在房屋保险政策的背景下，事件可能是“房屋被烧毁”或“房屋没有被烧毁”，这些概率可以根据房屋/环境/个人特征或多或少地客观断言。

相反，对于奈特来说，不确定性源于“不可能进行详尽的国家分类”（Langlois and Cosgel 1993，p.459）。因此，不管事件的概率是客观的还是主观的，自然/经济都可能如此复杂，以至于根本不知道所有可能的状态。这样，用于预测未来的事件的任何分类都是基于直觉和判断，因此是主观的。

凯恩斯也认同这种不确定性观点，这对于他对“动物精神”的理论化至关重要。正是由于未来是未知的-不仅在事件的可能性上，而且在可能发生的事件的范围上，投资决策中的期望不仅仅是数学计算的问题。正如凯恩斯所说，做出投资决定是“出于动物精神–一种自发地采取行动而不是无所作为的冲动，而不是量化收益的加权平均值乘以量化概率的结果 ”（Keynes 2008 [1936] ：144，重点是我的）。有趣的是，斜体突出显示的方法是奥利夫在回答中所描述的，也是不确定性下许多新古典投资理论的基础。

在后凯恩斯主义圈子中，这种不确定性被称为“自由基的，基本的或本体论的不确定性”，与奥利夫的答案中所描述的新古典主义的不确定性观（有时被称为“认识论不确定性”）形成对比。例如，请参见此处。

最后，关于模棱两可，据我所知，早期文献中并未使用此概念。

Oliv我认为您在此paragrapgh中所指的是：

讨论歧义性的通常框架是决策者对不确定的行为表示偏爱的情况。形式上，如果是奖励空间而是状态空间，行为就是从到的映射。例如，如果诺瓦克·德约科维奇赢得2017年澳网公开赛，可能会要求决策者在向她/他提供苹果的行为和否则向橙子之间做出偏好的选择，以及如果安迪·默里获胜的向她/他提供苹果的彩票之间形成偏好。 2017年澳大利亚网球公开赛，否则为橙色。该区域的标准结果（冯·诺伊曼-摩根斯坦定理）提供了一个表示，可以识别代理关于状态的概率信念以及他/他对风险的态度（她/他的效用函数）。

是野人的纯粹主观世界，如野人“统计基金会”所述。

我对这些术语的解释是：

风险：具有给定/客观概率的决策。请注意，这两个术语不相等。我不会对此进行扩展，因为它不是正在讨论的主题，而是给定的概率 $\Rightarrow$ 客观概率。对此的参考是Gilboa“不确定性下的决策理论”。这意味着问题中的原语既是概率又是偏好。标准模型是VnM的Expected Utility。

不确定：具有主观概率的决策。这意味着，在给定一个事件的情况下，两个人可能对事件有不同的概率信念，没有人能够使对方相信自己的概率评估的优越性。在这种情况下，决策问题的本原仅是偏好关系（信念是从中得出的）。标准模型是Savages 主观预期效用

两者的混合：这是Anscombe Aumann进入现场的地方。他们在存在主观和客观概率的情况下公理偏好函数。在他们的代表中，决策者怀有双重期望（对彩票和世界各州）

模棱两可：现在，模棱两可的情况是决策者没有足够的信息来完全确定他（唯一）的信念是正确的。引用Cerreia Vioglio等人的“歧义和鲁棒的状态学”，

模糊性是指DM没有足够的信息来通过单一概率分布来量化他所面临的问题的随机性的情况。”

因此，模棱两可的自然建模方法是通过先验集合，其中de DM不必强迫说“事件E的概率是x％”（在野蛮世界中），凸轮说“事件E的概率介于$[ x\%, y\%]$

请注意，根据定义，歧义场景需要具有主观框架，因此在这种情况下进行建模的自然方法是优先于野蛮行为 $f:S \rightarrow X$ 或Anscombe Aumann的行为 $f:S \rightarrow \Delta (X)$

• 风险  -遭受损失或损坏的可能性
• 不确定性  -不确定某物的状态
• 歧义  -由于具有多个含义而导致不清楚

让我们谈一谈外行术语。

歧义缺乏明确的上下文。厨师会得到面粉，鸡蛋，糖，盐，香料。如果您要求厨师“用它来做饭”，这是模棱两可的。

不确定性是指因指令/方向不明确而导致的随机结果。例如，使用上述含糊的指示，结果可能是面食，蛋糕，饼干，木炭等。结果是“不确定”。

风险是与特定活动相关的所有可能的，有形的，可访问的“不良”结果/事件，取决于上下文。
例如，当您躺在平坦的地面上时，跌倒的可能性很小。但是，这并不意味着您不能倒下：如果您下方的地球由于地震而破裂怎么办。（眨眼）