参数不确定性和效用最大化下的动态投资组合选择

标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响。本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了具有CRRA型效用函数的投资者的最优投资策略的显式表达式。在此基础上,我们结合中国证券市场中的实际数据深入分析了参数不确定性以及投资者初始信念对最优投资策略的影响。

动态均值-LEL投资组合选择模型

运用优化方法研究动态投资组合选择问题.在标准Black-Scholes型金融市场下,以受限期望损失（LEL）度量投资组合的风险,建立了动态均值-LEL投资组合选择模型,得到了最优投资组合策略和均值-LEL有效前沿的显式表达式.最后,结合算例说明了模型的求解方法,并得到以下结论：在相同的期望终端财富和投资组合策略下,在险价值（VaR）约是LEL的2~10倍.

参数不确定性下资产配置的动态均值-方差模型

现有关于资产配置的动态均值-方差模型的研究均假设投资者准确知道与资产收益率相关的参数,从而忽略了参数不确定性对投资决策的影响.本文研究引入参数不确定性和贝叶斯学习时的动态均值-方差模型,使用鞅方法求解得出最优投资策略的解析表达式,并导出了均值-方差有效边界.在此基础上,利用中国证券市场的实际数据进行了实证分析,结果表明参数不确定性对最优投资策略以及投资效果有较大的影响.