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答案应该是 117.4，我得到 9982.3... 不知道问题出在哪里，但这是我的代码：

def util(c,p,alpha):
    mu = 0
    for i in range(0,len(c)):
        m = p[i]*(c[i]**(1-alpha))
        mu += m
    return mu**(1/(1-alpha))

omega = 0.495
c = np.array([100,200,1000])
p = np.array([omega, omega, 1-2*omega])
alpha = 5

编辑：我不确定我的数学或我写的函数是否有错误，我在问我的数学是否符合我写的代码。

我正在为 mu 求解这个方程：U(mu) = E[U(c)]，收益为 c，概率分布为 p，如上所述。U(c) 的形式为 c^(1-alpha)/(1-alpha)。

U(mu) = mu^(1-alpha)/(1-alpha) = E[U(c)] = (omega*c1^(1-alpha)+omega*c2^(1-alpha)+(1-2*omega)*c3^(1-alpha))/(1-alpha)

=> mu = (omega*c1^(1-alpha)+omega*c2^(1-alpha)+(1-2*omega)*c3^(1-alpha))^(1/(1-alpha))
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您的主要问题是 Python 正在进行整数除法。Python 2 用 进行整数除法/，除非你这样做from __future__ import division（参见PEP 238）。因此，您需要将至少一个操作数更改为浮点值。您可以通过设置alpha = 5.0而不是alpha = 5. 或者你可以写1.0 - alpha而不是1 - alpha.

此外，您可以使用 numpy 的矢量化操作使您的代码更加紧凑。您的util功能可以缩短为：

def util(c, p, alpha):
    mu = np.sum(p * (c ** (1.0 - alpha)))
    return mu ** (1 / (1.0 - alpha))
于 2015-07-11T04:28:43.760 回答