【第2讲期望效用理论】在经济学与决策科学中，期望效用理论是一个重要的分析工具，用于解释个体在面对不确定性时的决策行为。它不仅为现代微观经济学奠定了基础，也在金融、保险、博弈论等领域有着广泛的应用。

期望效用理论的核心思想是：在面临多个可能的结果时，理性决策者会根据每个结果发生的概率及其带来的效用，计算出期望效用，并选择使这一期望值最大的选项。换句话说，人们并非单纯依据结果的货币价值来做决定，而是基于这些结果对自身福利的影响程度来权衡利弊。

该理论最早由丹尼尔·伯努利（Daniel Bernoulli）在18世纪提出，以解释著名的“圣彼得堡悖论”。这个悖论指出，按照传统的期望值计算方法，一个人应该愿意支付任意高的金额去参与一个理论上期望收益无限大的赌博，这显然与现实不符。伯努利引入了“效用函数”的概念，认为人们对财富的边际效用是递减的，因此即使某项投资的数学期望很高，其实际吸引力却可能有限。

随着数学工具的发展，期望效用理论在20世纪得到了进一步完善。冯·诺依曼和摩根斯特恩（Von Neumann and Morgenstern）在1947年提出的公理化体系，使得这一理论更具形式化和严谨性。他们通过一系列合理的假设条件，如完备性、传递性、连续性和独立性等，证明了在满足这些条件的情况下，个体的偏好可以被表示为一个期望效用函数。

期望效用理论在现实中的应用非常广泛。例如，在保险市场中，消费者愿意支付保费以避免潜在的损失，正是基于对风险的规避和对期望效用的追求。在投资领域，投资者在选择资产组合时，也会考虑不同投资方案的预期收益与风险水平，从而做出最优决策。

尽管期望效用理论具有较强的解释力，但它也存在一定的局限性。例如，现实中的人类行为往往并不完全符合理性假设，人们可能会受到心理因素、情绪波动或信息不对称的影响。近年来，行为经济学的发展对传统期望效用理论提出了挑战，提出了诸如前景理论（Prospect Theory）等替代模型，用以更准确地描述人们的实际决策过程。

综上所述，期望效用理论作为理解不确定环境下人类决策的重要框架，仍然在经济学研究中占据着核心地位。它不仅帮助我们构建了理性决策的理论模型，也为政策制定、市场分析和风险管理提供了坚实的理论支持。