您好，通过大宗商品收益算法进行风险厌恶程度的评估，通常涉及以下步骤：

构建收益模型：首先，需要建立一个大宗商品收益模型，该模型可以预测不同投资组合在不同市场条件下的预期收益。这可能包括使用历史数据来估算资产的平均回报率、波动率和相关性。

确定风险厌恶系数：风险厌恶程度通常通过绝对风险厌恶系数（Absolute Risk Aversion, ARA）来衡量，它反映了投资者对风险的敏感度。ARA可以用来计算投资者愿意支付的溢价，以避免参与公平赌博（即期望值为零的投资）。

效用函数的泰勒展开：通过效用函数的泰勒展开，可以近似地将风险厌恶系数与赌博的风险联系起来。例如，如果效用函数是二次形式的，可以得到一个简单的近似公式，其中风险厌恶系数与赌博的方差成正比。

风险溢价的计算：根据上述近似公式，可以计算出投资者为了不参与公平赌博愿意支付的风险溢价。这个溢价反映了投资者的风险厌恶程度。

风险调整后的收益：在大宗商品投资中，投资者可能会考虑风险调整后的收益，如夏普比率（Sharpe Ratio），它衡量的是每单位总风险获得的超额回报。通过调整投资组合的权重，使得风险厌恶系数与投资者的风险偏好相匹配。

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