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首先，沙克尔通过图形对潜在惊奇进行了描绘，具体如图7-1所示。
如果观察一下图7-1，就会发现当资产收益率处于xL和xU之间时，潜在惊奇值为0。
也就是说，资产收益率是完全可以预测到的，几乎没有什么值得惊讶的。
当资产收益率大于xU时，资产收益率越大，与之相对应的潜在惊奇值也就越大。
相反，当资产收益率小于xL时，资产收益率越小，与之相对应的潜在惊奇值反而越大。
在这一前提条件下，概括起来，潜在惊奇值y等于零意味着一切都在“预期范围内”
，与之对应的资产收益率无论是高出这一范围还是低于这一范围，都代表着“超出预期范围”
。
在图7-1中，用曲线的高度来表示“超出预期带来的‘惊奇’程度大小”
。
图7-1 潜在惊奇值与资产收益率关系
实际上，图7-1是用来替代一般概率模型中的资产收益率的概率分布的。
比如，在前文提到的年终彩票的奖金和概率的例子中，表2-1表示的是“收益与可获得收益的概率”
的关系。
与之相对，图7-1表示的是“资产收益率与可获得收益时的惊奇值”
的关系。
总而言之，沙克尔就是使用潜在惊奇值来代替概率的。
其次，沙克尔通过少数几个点来表示以曲线形式显示的资产收益率分布。
伴随不确定性产生的资产收益率往往是由无数个数值的集合构成的，因此从集合中选取少数具有代表性的数值进行评估就显得尤为重要了。
如果可以通过少数几个数值进行表示，就可以将这些数值作为标准，从而简单地实现对各种金融产品的比较。
概率模型是通过期望值来表示资产收益分布的。
比如，在年终彩票中会出现各种各样的收益结果，既有可能中4亿日元，也有可能一分钱也中不了。
但是，在概率模型中，往往就用“150日元”
的期望值来代表具体数值。
对此，沙克尔并不认同。
在潜在惊奇值的图表中，他选择代表资产性质的两个点，作为期望值的替代数值。
沙克尔构建了横轴代表资产收益率、纵轴代表潜在惊奇值的平面坐标轴。
针对平面上的两个点，沙克尔引入了满足下述性质的“倾向性”
：如果资产收益率相同，决策者更倾向于选择潜在惊奇值较小的点；如果潜在惊奇值相同，决策者更倾向于选择资产收益率较大的点。
当不同的金融产品资产收益率相同时，更容易被预想到（惊奇值较小）的金融产品往往更受欢迎，这是因为它更容易被预想到。
综上所述，“在横轴上越靠右侧的点往往越受欢迎，在纵轴上越靠下的点往往越受欢迎”
。
这种分析方法与经济学中的无差异曲线[8]是相同的，因此具有相关背景知识的读者可以回忆一下对照理解。
请大家看一下图7-2，假设现在有A和B两个点，决策者对它们的喜好并没有偏差。
与A点相比，B点的资产收益率更大，但是潜在惊奇值也更大。
因此，当两个点的资产收益率与潜在惊奇值比恰好相等时，决策者对于它们的喜好也是相同的。
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