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奈特不确定和部分信息下的最优交易策略 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了在奈特不确定和部分信息下的最优交易策略.考虑一个多种股票模型,股票价格过程满足随机微分方程,股票价格的瞬时收益率由有限状态连续时间的马尔科夫链刻画.在奈特不确定投资者α-极大极小期望效用最大化目标下,利用隐马尔科夫模型(HMM)滤波理论和Maliavin分析,导出最优交易策略的显式表达式.文中模型的特点是使用了区别含糊和含糊态度的α-极大极小期望效用,并且从最优投资策略显式解中可以得知含糊和含糊态度会明显影响投资者的行为.所以本文结论具有实际经济意义. 相似文献
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奈特不确定下资产收益率发生紊乱的最优投资策略 总被引:1,自引:0,他引:1
在部分信息且市场利率非零的情形下,应用α-极大极小期望效用(α-MEU)模型区别投资者的含糊和含糊态度,研究资产预期收益率发生紊乱(disorder)时的投资组合问题.首先,利用倒向随机微分方程理论刻画了α-MEU.其次,给出紊乱时刻的后验概率过程满足的随机微分方程(SDE),以及价值过程所满足的倒向随机微分方程(BSDE).最后,应用鞅论解出指数效用时的最优交易策略和价值过程的明确表达式. 相似文献
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