退休后企业年金最优投资决策

引入目标偏好——接受在一定限度内的上侧偏差,而厌恶其他的上侧偏差和下侧偏差——刻画偏好结构,建立了员工退休后选择延迟年金化的企业年金基金最优投资决策的随机动态规划模型。通过大量的M on te C arlo模拟测算投资风险,比较了立即年金化和延迟年金化,发现:退休后选择延迟年金化的最优投资战略随时间推移而趋于保守,随着目标偏好系数的增加而变得更加积极;延迟购买适合风险厌恶水平较低的人,但市场欠佳会显著提高经济状况恶化的概率。

目标偏好与企业年金最优投资决策分析

以目标偏好来刻画个体的偏好结构,构建了两相关资产条件下企业年金最优投资决策的随机动态规划模型.对模型的结果进行了模拟,并对相关参数进行了敏感性分析,结果显示目标偏好的个体,其最优高风险资产投资比重随时间推移而降低;目标偏好程度越高,则企业年金最优投资策略越保守;目标收益设定越高,投资策略越积极.

最优投资决策问题的期望效益的数学表示

利用ITO公式和级数展开建立了最优投资决策问题的期望效益的一个数学表示,并由此给出了Merton关于最优投资决策问题的一个重要结果的简化证明,同时还给出了一个判断投资决策问题的最优停止时刻的充分条件.

最优投资决策的一个统计渐近算法

设■=（X1,…,Xm）为市场收益随机向量,具有联合概率分布F（■）=F（x1,…,xm）,又设■=（b1,…,bm）为一个资本投资决策,其中bi≥0,∑ibi=1。称■（■,■）=∫log（∑ibi·xi）dF（xi,…,xn）为（■,■）的倍率.一个决策■*被称为是最优的,如■（■,■*）=max W（■,■）。资本投资的一个核心问题就是寻找最优的■*。许多论文都是在F（■）已知条件下讨论这个问题。本文首次给出关于■*在m=2时的统计算法,并证明了这个估计量是一个一致统计量。

机群环境T.cover最优投资决策模型的并行化研究

在Linux操作系统和MPI并行环境下,由多台微机组成的机群上,实现了分布式决策支持系统中T.cover最优投资决策模型的并行化。在并行算法中采用组消息通讯和阻塞同步的方式实现了投资决策数据的并行计算。

基于实物期权的最优投资决策:关于中国上市公司投资项目的实证分析

文章首先用或有债权分析方法给出了最优投资决策模型。然后选择了一家高速公路上市公司的高速公路投资项目进行实证分析。在经过合理的参数估计后,得出了理论上的最优投资触发值,由于项目实际价值小于最优投资触发值,因此从理论上讲,该项目不应该此时投资。最后文章指出一些因素可能影响理论上最优投资触发值的正确性,例如随机过程选择、一些简单的假设及参数估计的不准确性。

压榨利润与最优投资决策

结合中国大豆压榨行业的背景,建立特殊的随机过程,在理论上复制蕴涵商品价格风险和相关产销量风险的累积压榨利润,并在此基础上构造两阶段投资决策模型,寻求投资收益和回报率的优化.实证分析结果表明,在当前的行业背景下,对于两种优化目标,前期投资的资金比例都很小,不需分阶段实施投资决策.因为投资规模对企业总体收益的边际贡献递减,因此理论上存在使企业获得最大投资收益的最优规模.

工程研发在Knight不确定性下的最优投资决策

针对工程研发过程中所包含的Knight不确定性可能会造成投资上的损失,提出了工程研发投资决策模型。该模型以两个竞争性工程研发团队为例,量化了Knight不确定性对投资的影响,分析了团队自身和竞争者的投资决策,利用实物期权理论,对工程研发的决策收益进行评估,最后经过期权博弈得到了工程研发投资的最优决策。该模型考虑了竞争者的存在,可以精确地对工程研发的4种投资决策估值,由期权博弈分析得到的结果可知:实物期权的方法比传统的净现值方法的评估准确度有较大的提高,与不考虑不明确性偏好相比,工程研发在Knight不确定性下会有不同的最优投资决策,并且所得结果与实际投资决策经验更加相符,增强了投资决策制定的科学性,也保证了工程研发团队的竞争优势和收益最大化。

全局最优投资决策问题和方法

一、问题背景 投资决策是在有关财力分配结构、财力综合平衡、财政分配效益的理论指导下,国家或企业对于经济或经营活动中需要役入大量资金的事项,所作出的在相当长一般时期内持续发挥作用和影响的一种决策。 对一股的投资决策问题,根据不同投资效益的经济评价标准,常采用平均现金流法、投资报酬率法、财务外汇净现值(指数)法···这些方法目标单纯,计算公式比较简单。

双重不确定条件下制造商研发投资决策研究

为研究不确定性对企业价值及项目研发投资时机的影响,将核心技术是否共享和产品质量双重不确定置于研究框架之中,构建了制造商和技术企业的两阶段合作模型,从实物期权的角度将不确定因素分别刻画为泊松跳跃过程和几何布朗运动来分析对合作企业投资研发决策的影响。研究表明:技术企业允许核心技术共享可能性的降低会直接影响合作企业的期权价值;产品质量水平的期望增长率和波动率与研发投资临界值分别呈负相关和正相关的关系,一定程度上增加了合作企业投资决策的难度。

部分信息下基于过度自信的动态最优消费投资决策

研究了投资者不知道风险资产的收益均值,并在过度自信的影响下,根据观测到的风险资产价格来推测其收益均值的真实值情况下的最优消费投资决策问题.将行为金融理论中过度自信这一重要的认知偏差纳入经典的最优消费投资问题中考虑,建立了部分信息下的最优消费投资决策模型,并运用随机动态规划原理得到了最优消费投资策略.在CRRA效用函数下发现,因风险资产收益均值的未知而导致的投资者套利需求为负,并得到了一个重要的结论:由于金融市场中信息的不完全,投资者过度自信时,其投资于风险资产的绝对值最优比例不一定增大.

相关随机干扰下不连续股价的最优消费投资决策

研究金融证券市场中相关随机干扰下股价不连续情形的最优消费投资决策问题.对常数相对风险厌恶(CRRA)情形的效用函数,应用动态规划原理方法,通过求解Hamilton-Jacobi-Bellman方程得到了最优消费和投资组合策略,并通过数值模拟例子解释了部分模型参数对最优投资组合策略的影响.

股票期权薪酬激励机制对投资决策的影响分析

文章基于Grenadier和Malenko(2011)的实物期权信号博弈分析方法,研究了股票期权薪酬激励机制对投资决策的影响,给出了其在实践中使用越来越少的理论解释,同时也分析了其与审计质量之间的关系。研究结果表明,在信息不对称下:(1)股票期权薪酬激励机制会扭曲项目的最优投资时间,导致提前投资或过度投资问题。(2)审计是股票期权薪酬激励的重要监督手段,提高审计质量能缓解过度投资问题。(3)项目投资风险越高,经理人越推迟投资。

矿产资源序列投资决策模型分析

基于矿产资源投资项目具有建设周期长、投资成本高、投资不可逆性和较高的不确定性等特点,提出将矿产资源投资视为两阶段的序列投资。在期权定价模型的基础上,结合进入、退出、封存、重新启动、废弃的混合投资策略,构建矿产资源序列投资模型,得出矿产资源最优投资决策方法。并运用实例进行检验,表明该模型得出的决策方法符合矿产资源的投资决策实际,确保了矿产资源投资决策的科学性。

合作竞争条件下R&D项目投资决策分析

R&D项目的成功会为高新技术企业带来巨大收益,但是其研发过程中存在着技术风险、商业风险和突发风险等所带来的多种不确定性。为了应对这些不确定性,一些高新技术企业往往结成追求联盟整体利益最大化的成本共享联盟来进行R&D项目投资,然而由于不进行技术共享并争夺研发成功后的收益,联盟中的企业又会在合作的同时进行竞争,这就需要企业对R&D项目的估值非常的精确,以便在合作竞争条件下做出收益最大的最优投资决策。市场中两个合作竞争的高新技术企业各自拥有四种投资决策:成为市场先行者或跟随者,立刻与另一企业共同投资,与另一企业共同选择先等待时机再进行投资。本文以这两个高新技术企业为例,利用欧式期权理论量化了多种不确定性,建立相应的R&D项目投资决策数学模型,对R&D项目的投资时机和决策收益进行评估。当成本共享联盟整体收益最大时,得到的两个高新技术企业做出的投资决策即为在合作竞争条件下R&D项目投资中各自的最优投资决策,最后通过Shapley值的计算可对联盟中企业各自的收益进行合理分配。

可转债与控制权私利下公司投资决策

探究可转债和控制权私利对公司投资决策和代理成本的影响.通过建立实物期权模型,基于均衡定价原理,分析计算了投资期权价值、最优投资策略以及控股股东的代理成本.研究结果表明,相比普通债,可转债能显著地提高控股股东的投资期权价值,但同时降低公司价值.控股股东倾向于利用可转债为公司融资,但从社会福利角度公司更倾向于利用普通债融资.同时,可转债不仅有效地抑制了控股股东的过度投资行为,而且显著地缓解了控股股东与中小投资者之间的代理冲突.

保险公司资产的最优投资

针对给定初始准备金前提下,如何对保险公司的资产进行合理的投资.利用随机控制中HJB方程的相关理论,将总收益满足的随机微分方程转化为二阶非线性常微分方程.求解得到目标值函数的最优值表达式,最终确定出能够给保险公司投资债券行业带来最大收益的投资策略.研究结果表明:保险公司的最优投资策略不仅取决于债券市场的风险大小,还取决于保费收益率、索赔到达的强度以及债券风险收益率等.

大数据技术在制定最优决策中的应用分析

随着社会经济的不断发展与进步,通过投资获得资产增值已经成为个人和企业普遍追求的目标,不管是企业还是个人都希望能够制定出最优的投资决策从而获取收益。现代信息技术的飞速发展不仅改变了人们的生活方式,也让企业和个人的投资变得有据可循,企业在经营与发展过程中所积累的大量的财务、成本以及生产经营的数据对于企业来说是一种内部的衡量标准,而对于外部投资者来说,企业所积累的这些大数据是反映企业经营效果的最直接的方式,因此,基于大数据对于现代投资决策的意义,本文将从大数据在现代投资决策中的应用以及大数据对于制定最优投资决策的重要性两方面论述大数据对于投资决策的影响,最后结合实际提出相应的对策与建议。

存贷利率不等情况下最优行为投资问题的研究

本文主要介绍了存贷利率不等情况下损失厌恶投资者的最优行为投资决策相关理论的发展。与以往的研究不同,本文不但考虑到了现实生活中可能存在的存贷利率不等的情况,也不同于传统对投资者完全理性决策方式的假定,它假设投资者在面对不确定性时是损失厌恶的,他们的偏好是一个带有参考点的“S型”效用函数。当投资者终端财富为带参考点的“S型”效用函数时,不能通过我们常用的动态规划原理求解(HJB方程),而是经由鞅方法,将原动态最优化问题的求解过程等价于静态最优化问题的求解过程,进而求出存贷利率不等情况下损失厌恶投资者的最优投资比例过程和对应的最优终端财富水平。

基于T.Cover模型的时间分层决策矩阵算法

讨论了一种基于最优投资决策模型的按时间分层决策矩阵的综合评价算法,该算法利用最优投资决策模型取得最优T.CoverT.Cover投资决策,并采用关系数据库语言加以实现。b*