目前，为了认识并解释现实世界中的金融经济现象，不确定性下的决策分析通常是在研究决策者的风险承担行为如何影响最优的决策结果。自从上世纪六十年代，传统意义上的风险厌恶理论便已成为风险厌恶效应研究的基本分析范式，并激发了一系列更为复杂的风险承担行为的研究。尤其是风险谨慎、节制等高阶风险厌恶行为以及与之紧密相关的背景风险的效应分析日益受到学者们重视，它们不仅在一定程度上解释了股权溢价等经济金融“异象”，而且有助于探讨消费储蓄、金融投资等具体的最优决策制定。众所周知，背景风险的引入使得决策环境更加贴近现实，也使得决策者的高阶风险厌恶行为变得更为重要。如果以随机占优和风险增加两个概念作为比较背景风险“好”与“坏”的标准，那么可得到结论：背景风险的弱化效应依赖于递减的高阶Ross风险厌恶行为特性。但在背景风险弱化效应的探讨中，高阶风险厌恶行为的相关性质是用数学表达式来描述的。因此为了探究数学语言背后的故事并澄清高阶风险厌恶行为的本质，彩票对偏好序刻画心理行为的理论选择框架需要进一步被完善。有趣的是，分析发现：可以在“相加风险分配”的彩票对基础上设计出度量高阶风险厌恶强度的乘积彩票对，而且不管一维还是二维情形，或者对于相加还是乘积风险分配而言，彩票对刻画高阶风险厌恶的本质都是“好”与“坏”或者“坏”与“坏”匹配的静态比较。在一定程度上，前者可以被理解为风险对冲策略，后者可被理解为“把鸡蛋放在一个篮子里”的投资策略。因此，彩票对偏好序刻画心理行为的方式有助于人们直观的弄懂高阶风险厌恶的本质。高阶风险厌恶行为的引入及其本质的澄清是为了使具体的金融经济决策更加合理化，因此相关结论需要被细化到具体决策的制定中。在探析有中期参与约束的激励契约设计时，发现由于不完全信息环境中信息租金的存在，二阶Arrow-Pratt风险厌恶度更强的委托人将分配更多的任务给低效率的代理人；另外，直接使用彩票对偏好序的决策框架来分析储蓄问题的方式不仅有助于发现更多的储蓄动机，而且会弱化模型的假设条件；在工资率风险和非劳动力收入风险并存的劳动供给决策环境里，两风险的联合效应则可以从高阶风险厌恶行为的角度得到一定解释。总之，目前对于更复杂的风险厌恶行为的度量、刻画及相关分析等已成为不确定性决策研究中的一个热点，并在实证分析以及具体的金融经济问题的探讨中得到广泛应用。基于这个事实，我们在不确定性环境里，对此类问题进行了系统化的深入研究。值得强调的是，为了解释期望效用框架下的结论而提供的彩票对偏好序刻画亦适用于非期望效用模型；更重要的是，所得结论的侧重点不在于决策结果的数学表达式刻画，而是数学符号背后所阐述的经济含义及所能提供的信息。