不确定情况下的一类递归效用优化问题(英文)

本文通过对倒向随机微分方程进行摄动的方法研究了金融市场中最优投资组合和消费选择问题．在没有凸性假设下,用Ｅｋｌａｎｄ 变分原理解决了这个带初始约束的优化问题     

定价问题和一类倒向随机微分方程解的存在唯一性

本文建立了由一个多维Brown运动、Poisson过程和跳时固定的简单点过程共同驱动的股票价格模型．在此模型下，将未定权益的定价问题归结为一类倒向随机微分方程的求解问题．证明了这类倒向随机微分方程适应解的存在唯一性问题，并给出了一个关于未定权益的定价公式．     

随机参数和随机资金流环境下基于二次效用函数的投资组合优化

研究完全市场下基于二次效用最大化的带有随机资金流的动态投资组合选择问题,其中假设无风险利率、股票收益率和波动率矩阵都是一致有界随机过程.通过应用线性二次控制方法和向后随机微分方程理论得到了最优投资组合的解析表达式.     

无穷水平的随机微分效用

本文研究了由Ｄｕｆｆｉｅ－Ｅｐｓｔｅｉｎ提出的无穷水平的随机微分效用理论,建立了无穷水平的随机微分效用和无穷限倒抽随机微分方程的等价关系。在非－Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ条件下,讨论了无穷水平的随机微分效用的存在唯一性和效用函数的一系列效用。     

基于二次效用函数的投资组合问题研究

设无风险利率、股票收益率和波动率都是一致有界随机过程,在股票价格服从跳跃一扩散过程时,同时考虑具有随机资金流的介入,研究了二次效用的动态投资组合选择优化问题,通过随机线性二次控制和倒向随机微分方程得到了最优投资组合策略的解析表达式.     

一类部分信息的随机控制问题的极值原理

在本文中,我们证明了一类部分信息的随机控制问题的极值原理的一个充分条件和一个必要条件.其中,随机控制问题的控制系统是一个由鞅和Brown运动趋动的随机偏微分方程.     

部分信息下股票付息的Black-Scholes期权定价公式和一类最优投资问题

假定金融市场中的投资者仅掌握部分信息,即投资者仅能观测到股票和债券价格,而股票的瞬时回报率和市场的噪声源不能观测.对存款利率和贷款利率不相等的情形,运用凸分析和滤波技术得到了部分信息下股票付红利的Black-Scholes期权定价公式.对部分信息下最大化终端财富的问题,获得了最优投资策略.     

一类新的线性二次随机最优控制器的设计

给出一类正倒向随机微分方程解的存在唯一性结果,应用这个结果研究了一类新的推广的随机线性二次最优控制器的设计问题,得到了由正倒向随机微分方程解所表示的唯一最优控制器的显式结构;在推广的Riccati方程系统基础上,得到最优控制器精确的线性反馈形式.最后,给出了随机线性二次最优控制器的设计算法.     

一类特殊的延迟倒向随机微分方程的最小解

本文研究一类特殊的延迟倒向随机微分方程最小解的相关问题.当假设生成子满足连续性假设和类似线性增长条件时,证明了最小解的存在性.本文推广了最小解存在的一般假设条件,这里假设要弱于之前的文献,然而本文得到了更好的引理,并且得到了相同的结论.     

一类反射型非线性倒向随机微分方程的适应解

本文研究了反射型非线性倒向随机微分方程yt=ξ ∫Ttf(s,ys,zs)ds-∫Ttg(s,ys,zs)dws KT-Kt,t∈[0,T],在非Lipschitz条件下,给出了其解的存在唯一性定理.文中所使用的主要方法是罚则函数法,主要工具是Bihari不等式的一个推广形式及凸函数次微分算子的Yosida逼近.     

Heston随机波动率模型下的动态投资组合

应用随机最优控制方法对Heston随机波动率模型下的动态投资组合问题进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解,并给出一些数值计算结果分析了市场参数对最优投资策略的影响.     

二阶随机占优约束下考虑偏度的投资组合模型

在DentchevaRuszczynski(2006)模型的基础上,考虑偏度对构建投资组合的影响,建立了二阶随机占优约束下最大化组合收益率偏度的投资组合优化模型,并应用分段线性近似方法将模型转化为一个非线性混合整数规划问题.利用中国股票市场的历史数据对所建模型进行了实证分析,结果表明,所建新模型比均值-方差-偏度模型和市场指数具有更稳健的表现.     

信用资产组合优化的"条件在险值-补偿"型随机规划模型

本文对于信用资产组合的优化问题给出了一个稳健的模型，所建模型涉及了条件在险值（CVaR）风险度量以及具有补偿限制的随机线性规划框架，其思想是在CVaR与信用资产组合的重构费用之间进行权衡，并降低解对于随机参数的实现的敏感性．为求解相应的非线性规划，本文将基本模型转化为一系列的线性规划的求解问题．     

基于鲁棒二阶随机占优的投资组合优化模型研究

本文主要考虑一类经典的含有二阶随机占优约束的投资组合优化问题,其目标为最大化期望收益,同时利用二阶随机占优约束度量风险,满足期望收益二阶随机占优预定的参考目标收益。与传统的二阶随机占优投资组合优化模型不同,本文考虑不确定的投资收益率,并未知其精确的概率分布,但属于某一不确定集合,建立鲁棒二阶随机占优投资组合优化模型,借助鲁棒优化理论,推导出对应的鲁棒等价问题。最后,采用S&P 500股票市场的实际数据,对模型进行不同训练样本规模和不确定集合下的最优投资组合的权重、样本内和样本外不确定参数对期望收益的影响的分析。结果表明,投资收益率在最新的历史数据规模下得出的投资策略,能够获得较高的样本外期望收益,对未来投资更具参考意义。在保证样本内解的最优性的同时,也能取得较高的样本外期望收益和随机占优约束被满足的可行性。     

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研究了由Brown运动和Poisson点过程混合驱动的资产价格模型.以该模型为基础,应用随机分析的方法得到了生成函数生成投资组合与市场资产组合之间的关系.     

与TSD准则一致的组合证券投资分析

基于预先给定的目标收益率,利用投资者对低于目标收益率的风险损失和高于目标收益率的风险报酬之间的权衡,给出了一些非对称风险度量模型,特别其中一种风险度量是低于参考点的方差和高于参考点的方差的加权和,它利用二阶上偏矩来修正二阶下偏矩,进一步建立了在该非对称风险度量下的组合投资优化模型,并证明了该模型在三阶随机占优的意义下是有效的.此外,还给出了其它3个模型与三阶随机占优准则是否一致的结论,并对所给出的几个组合证券投资模型的求解方法及其应用进行了分析.以上研究和分析为投资者在选择投资模型时避免盲目性、任意性提供了有益的决策参考.