奈特不确定下带高水印的对冲基金最优投资组合

对冲基金管理者往往面临投资资产价格的不确定,这里的不确定包含通常意义下的概率不确定和奈特不确定.资产价格在经典意义下可用布朗运动扰动的随机微分方程予以刻画,然而由于金融市场环境的复杂性,资产价格的干扰源用彭实戈提出的G-布朗运动来刻画更为合理.本文研究了风险资产价格具有奈特不确定下对冲基金管理者最优投资策略.首先建立了基金管理者在风险资产和无风险资产上投资的动态模型,此时风险资产受G-布朗运动干扰,对冲基金带有高水印激励合约,基金管理者的目标是最大化预期累积激励费的净现值.然后通过非线性期望下的随机分析和随机动态规划方法推导出了带有特定边界条件的值函数的G-哈密尔顿-雅可比-贝尔曼(G-HJB)方程,得出相应的基金管理者最优投资组合策略.最后进行了静态经济分析.