期望效用計算器 - 風險決策分析

期望效用計算器結合每個結果的機率與效用，整理具有不確定結果的決策。效用是特定於決策的價值或滿意度衡量；不必等於金錢。投資人可以為投資組合結果分配效用，管理者可以為擴張情境分配效用，家庭也可以為保險選擇分配效用。機率加權會產生可比較的期望效用，同時保留決策者選定的尺度。 對於離散結果，期望效用等於各機率乘以其效用後的總和。機率以百分比輸入，總和必須為100。計算器也會計算圍繞期望效用的機率加權變異數與標準差。這些離散程度指標描述結果與平均值相差多遠，這很重要，因為兩個選擇可能有相同的期望效用，卻讓決策者面臨非常不同的下行與上行範圍。 選填的風險容忍度因子範圍為0到1，其中0.5視為中性。期望效用計算器會套用明確的比較調整：期望效用加上（風險容忍度 - 0.5）× 2 × 標準差。較低的因子會懲罰離散程度，較高的因子會獎勵上行變異。這是實用的敏感度分數，不是期望效用理論的普遍定律。正式分析通常會在套用機率前，把風險偏好納入凹、線性或凸效用函數。 使用輸出來組織討論，在同一效用尺度上比較替代方案，並測試估計值變動時結論如何改變。建立相互排斥且共同窮盡的結果，記錄每個機率背後的證據，並避免重複計算後果。敏感度分析不可或缺：應在合理範圍內變動不確定的機率或效用判斷，而不是將其藏在單一精確結果後面。 這個方法無法讓不確定的決策客觀正確。機率可能有偏誤，罕見結果可能被遺漏，效用評估也會隨財富、時間或組織優先事項改變。除非這些因素反映在效用值中，期望效用也不會顯示流動性限制、不可逆後果或倫理考量。將期望效用結果作為透明的決策框架，然後在作出重大承諾前，結合情境敘述、風險限額、專家審查與更新的證據。