奈特不确定和部分信息下的最优交易策略

被引：13

作者：

费为银 ^{[1
]}

李钰 ^{[2
]}

石学芹 ^{[1
]}

李娟 ^{[3
]}

机构：

[1] 安徽工程大学数理学院

[2] 安徽机电职业技术学院基础教学部

[3] 芜湖职业技术学院基础教学部

来源：

应用数学学报 | 2014年 / 37卷 / 02期

关键词：

奈特不确定; 部分信息; α-极大极小期望效用; 隐马尔科夫模型滤波; Malliavin分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

O211.63 [随机微分方程]; F830.9 [金融市场];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ; 1201 ; 020204 ;

摘要：

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.

引用

页码：193 / 205

页数：13

共 13 条

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