假设你有两份工作供你选择：工作一，有1/2的概率获得1000块钱，有1/2的概率获得2000块钱；工作二，百分之百地能稳拿1500块钱。虽然看上去两种选择的平均收入都一样，但是人们往往更愿意选择后一份工作，尽可能避免前一种工作所带来的风险。为什么面对期望收入相同的事件，人们往往愿意选择风险更小的那一个呢？前几天我去听微观经济学的课时，学到了解释该现象的一个非常有趣的科学模型（经济学大牛请直接无视掉）。
这里，我们有一个重要的假设：收入的边际效用是递减的。换句话说，增加同样多的收入，低收入者主观上会感觉自己收益了很多，本来就是高收入的人则觉得这点儿收入算不了什么。人们往往会觉得，收入从1000块钱增加到2000块钱所带来的幸福感，要远远大于收入从8000块增加到9000块所带来的幸福感。因此，如果把个人收入和它给人带来的效益画成一条曲线的话，大致就如图中的那条蓝色曲线。
假如你获得了1000元钱，你主观上获得的收益就用A点来表示；假如你获得了2000元，你主观上的收益就在B点。因此，工作一带给你的平均效用就用A和B的中点C来表示。但是，如果我直接就给你1500块钱，你将会得到一个大于C的效用D。这表明，直接选择工作二所带来的效用要高于工作一带给你的平均效用，自然人们都会选择工作二了。因此经济学中有这样一个定理，如果一个人认为自己收入的边际效用是递减的，那么这个人就是一个风险规避者。对于期望收入相同的两件事来说，他愿意去做风险更小的那一件。
而事实上，风险规避者甚至有可能通过减少自己的收入来避免可能的风险。上图中我们可以看到，如果工作二所提供的稳定收入值高于x元，风险规避者就会毫不犹豫地选择工作二，即使它的收入低于工作一的平均收入。也就是说，一个风险规避者愿意花费(1500-x)元钱来避免他可能面对的风险。
我只是想坐沙发，等会思修课再来看文章。
……..就是求导吗……
图是 什么 画的 很好看
但是，一个基础性的问题没有解释：为什么第一种情况是用C那点作为A和B的平均效用而不是用D呢？
如果持续考虑递减这一点的话，平均效用是D而不是C啊。这个解释不是基于事实，而是基于一个预先的定义。有什么意义呢？
我的意思是，实际上用做解释的“平均效用”是不存在的东西，也不能测量
路过
平均效用定义为效用曲线下的面积除以1000，是比较合理的。这时平均效用也是比 f(1500) 要小一些的，（f 代表效用曲线）但不应该是 C 点。
上凸的。。
上凸的。。。
来晚咯~~~
老板都选择前者，不赚或者来个大的。
3楼看faq。
显然我不科学。。。
哈哈 举手发言
其实这里面单纯数学的东东很简单 但是真正重要&有趣的
因该是它实际生活中的映射吧
定性地说,图中的那个曲线应该是对数曲线。
直接抄书，不错！
Somewhat,it is interesting!
对不起,打错了,因该是”定量地说”。
很好很科学~
蓝色曲线应该是经验曲线吧？好像只能通过统计得到。
假设方程为Y=F(X,A,B,C…)，常参数A,B,C…都是不可量化的经验量。各个地区，不同年龄的曲线都不相同。
所以，这个结论有一定道理，但是不一定有实用价值。。。
再者，如图，是个凹函数，那么愿意冒险的是否应该是个凸函数？这样在同样条件下，他们会追求尽可能的高回报
不管我原来的收入是多少,只要增加了一定比例,满意度的增加是相等的,比如说从1000元增加到1100元和从10000元增加到11000使所增加的满意度是一样的。
然后就很容易退出满意度曲线是个对数曲线。
（当然啦，这只是理想的情况，实际上固然会有一定误差的。）
又打错了,因该是”推出”。
好像两者没有关系吧？标题是前景理论里的，内容是边际效用
这是什么课程？博弈论吗？
有的人买商业保险同时又买彩票。何解？
题目中的那个问题根本是个社会诚信问题，现在老板最爱做的就是给员工画饼，“你来我这里，虽然月薪不高，但是年终奖有XXXX“，结果到了年底，之前说的话都像放屁，还是白纸黑字写着的靠谱。
大多数人在正常情况下是风险规避的，但是小额时却是风险偏好的。
这解释了为什么会有很多人买彩票或小赌
如果是隔离的问题，并且长期，理性选择当然是期望最大的那个选项。如果是实际生活中的问题，你收入多少影响你做其他决策，有可能你宁可1414元固定收入也不愿意1000or1500.
边际效用递减这个解释似乎不合适，因为毕竟1500的效用还是高于1500-x。
说的很有道理呀！
边际效用递减是个体行为偏好的性质在一定条件下导出的结论，而楼主这里用编辑效用递减来说明人们对风险的厌恶（负偏好），其实颠倒了因果关系。
经济学的个体行为基础是偏好次序，效用是对偏好序列做实数量化得到的东西，确保偏好次序不变的实数量化方法显然有无穷多，采用哪一种量化方法取决于是否能够提供某种数学上的方便。在有市场货币的时候用货币和商品在市场中的兑换关系做实数量化会带来许多便利。但在考虑交易成本和信息不完全等因素后，这种量化其实并不总是很好用，许多问题最终还是要回到个体偏好的性质上才能得以解决。
这个结论有一定道理，但是不一定有实用价值。