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股價服從Levy過程的投資組合優(yōu)化策略研究

2017-03-08 02:28:54張夏潔劉宣會賈丹琴
關(guān)鍵詞:效用函數(shù)股票價格微分

張夏潔,劉宣會,賈丹琴

(西安工程大學(xué) 理學(xué)院,西安 710048)

股價服從Levy過程的投資組合優(yōu)化策略研究

張夏潔,劉宣會,賈丹琴

(西安工程大學(xué) 理學(xué)院,西安 710048)

當(dāng)股票價格受到多個重大事件疊加影響時,股價會出現(xiàn)不連續(xù)的跳躍,一般可將股票價格考慮為服從Levy過程.基于隨機微分對策,建立投資組合優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型,當(dāng)股票價格服從Levy過程時,運用Ito-Levy過程的一維Ito公式和泛函變分法,采用對數(shù)效用函數(shù),研究兩人競爭的投資組合策略問題,運用隨機微分對策得到兩人競爭的最優(yōu)投資策略.

Levy過程;隨機微分對策;Ito公式;對數(shù)效用函數(shù);最優(yōu)策略

投資組合理論是數(shù)理金融學(xué)的經(jīng)典理論之一,其核心思想是選擇投資組合,以達到風(fēng)險分散化,收益最大化和風(fēng)險最小化的目的.作為一名投資者,既想要在投資的過程中獲取最大的收益,同時又想承擔(dān)最低的風(fēng)險,需要考慮如何將資金按照一定的比例投放到不同的市場,這就出現(xiàn)了投資組合策略問題.即如何構(gòu)建投資組合策略使得投資者可以在投資收益和投資風(fēng)險中找到一個平衡點,在風(fēng)險一定的條件下實現(xiàn)收益的最大化或在收益一定的條件下使風(fēng)險盡可能地降低.

投資組合理論[1]最早是由美國著名經(jīng)濟學(xué)家Markowitz于1952年提出的,他開創(chuàng)了對投資組合進行整體管理的理論,利用均值-方差進行投資組合選擇,首次將風(fēng)險數(shù)量化,此后大量有關(guān)投資組合的問題開始得到深入研究[2-4].近幾年,隨著數(shù)學(xué)金融學(xué)和隨機學(xué)等近代數(shù)學(xué)理論的發(fā)展和應(yīng)用,研究最優(yōu)投資組合問題已成為金融數(shù)學(xué)中的熱門領(lǐng)域之一.其中,利用隨機微分博弈理論來研究最優(yōu)投資組合問題已成為熱點之一[5-6].黃俏玲[7]在一個無風(fēng)險資產(chǎn)和兩個相關(guān)的風(fēng)險資產(chǎn)組成的簡單金融市場下,研究了Vasicek利率模型和Heston隨機波動率模型以及投資于多個風(fēng)險資產(chǎn)下的零和隨機微分投資組合博弈問題.Browne[8]研究了股價服從幾何布朗運動時兩人零和隨機微分對策問題.

由于在現(xiàn)實生活中存在很多不確定因素(如經(jīng)濟危機、政治事件等)會對股票價格產(chǎn)生沖擊,使股價出現(xiàn)不連續(xù)的跳躍,一般將股票價格考慮為服從跳躍-擴散過程,很多學(xué)者在這方面也已經(jīng)有了很好的研究成果[9-10].但是,當(dāng)股價受到多個重大信息疊加沖擊時,一般的跳躍-擴散模型已然無法準確的描述股價的運動.為了能更加符合實際金融市場的需求,本文在Browne研究的基礎(chǔ)上,將股價服從的幾何布朗運動過程推廣到Levy過程.基于隨機微分對策思想,擬建立股價服從Levy過程的投資組合優(yōu)化模型,運用Ito-Levy過程的Ito一維公式和泛函變分法,根據(jù)目標函數(shù)和對策函數(shù),采用對數(shù)效用函數(shù),研究了兩人競爭的最優(yōu)投資組合策略問題.

1 模型的建立

當(dāng)重大信息出現(xiàn)時(如經(jīng)濟危機,政治事件等),會對股票的價格產(chǎn)生沖擊,出現(xiàn)不連續(xù)的跳躍,這時一般將股票價格考慮為跳躍-擴散模型.若受到多個沖擊時,則認為股票價格服從復(fù)合泊松過程,我們將股價考慮為服從Levy過程.假設(shè)金融市場上僅有兩種證券,一種是無風(fēng)險資產(chǎn),另一種有風(fēng)險資產(chǎn).

1)無風(fēng)險資產(chǎn)(稱為債券)的價格變化:dP1=rP1dt,p1(0)=p1>0,r是無風(fēng)險利率.

2)風(fēng)險資產(chǎn)(稱為股票)的價格過程為:

(1)

N(dt,dz)=N(dt,dz)-π(dz)dt,|z|<1

N(dt,dz),|z|≥1

引理1[12]:(復(fù)合泊松過程的Levy測度)設(shè)Xt=∑Nti=1Yi是一個復(fù)合泊松過程,N(t)的強度為λ,Yi的分布為F,則有它的Levy測度π(dx)=λdF(x).

引理2[12]:(Ito-Levy過程的Ito一維公式)假定Xt∈R是如下形式的Ito-Levy過程,其中對某個R∈[0,∞]

N(dt,dz)=N(dt,dz)-v(dz)dt,|z|

N(dt,dz),|z|≥R

令f∈C2(R2),定義Y(t)=f(t,X(t)),則Y(t)也是一個Ito-Levy過程,且

dY(t)=?f?t(t,X(t))dt+?f?x(t,X(t))[α(t,w)dt+β(t,w)dB(t)]+12β2(t,w)?2f?x2(t,X(t)dt

+∫|z|

設(shè)定投資者甲,乙均可以選擇一個無風(fēng)險資產(chǎn)(即債券)和一個有風(fēng)險資產(chǎn)(即股票)來投資.另外規(guī)定:投資者甲僅限于在第一種股票S(1)上投資,投資者乙僅限于在第二種股票S(2)上投資.

設(shè)Xt表示甲t時刻的投資財富過程,Gt表示乙t時刻的投資財富過程.

ft表示投資者甲t時刻在第一種股票上投資的財富比例,則(1-ft)表示投資者甲t時刻在債券上的投資比例.

gt表示投資者乙t時刻在第二種股票上投資的財富比例,則(1-gt)表示投資者甲t時刻在債券上的投資比例.

ft·[μ^1dt+σ1dWt+∫R|{0}(ez-1)N(dt,dz)]+(1-ft)rdt=[(μ^1-r)ft+r]dt+σ1ftdWt+ft∫R|{0}(ez-1)N(dt,dz)

(2)

(3)

定理1:

(4)

由Ito-Levy過程的Ito一維公式可得:

zN(ds,dz)

2 最優(yōu)投資組合策略

定義2[13]:(效用函數(shù))非減上凸函數(shù)U∶R→(-∞,+∞)稱為效用函數(shù),若滿足:

1) U′(x)存在且連續(xù); 2)U′(x)為正的,且嚴格遞減;3)U′(+∞)limx→+∞U′(x)=0.

常見的效用函數(shù)有U(x)=lnx(x>0)(對數(shù)函數(shù)),U(x)=xpp(x>0)(p<1且p≠0)(指數(shù)函數(shù))等.本文選用對數(shù)函數(shù)作為效用函數(shù)進行研究.

定義4:設(shè)J(y)為泛函,y為規(guī)定的域內(nèi)可以取得的曲線(簡稱可取曲線),y^為極值曲線,若J(y^)>J(y),則稱泛函有極大值;若J()

則有:y^為極值的充要條件為:“δJ=0?Fy=0”.

當(dāng)δ2J>0時則取得極小值,δ2J<0時取得極大值.

證明:由定理1知:

E[ftσ1-gtσ2)W(t)]=0

(5)

(6)

(7)

因而,令supf∈Ftinff∈Gtvf,g(z)=inff∈Gtsupf∈Ftvf,g(z),利用引理3求解(6)、(7)就能得到最優(yōu)投資策略.根據(jù)引理3的結(jié)論有:

解得

因此

同理可得:

解得

特別地,由復(fù)合Poisson過程的特性可知:{Yk,k=1,2,…}是一族獨立同分布的隨機變量序列,并且與{N(t),t,t≥0}獨立.若假設(shè)其密度函數(shù)為:fm(x)=λT,(0≤x≤T),則有如下結(jié)論:

根據(jù)引理1復(fù)合泊松過程的Levy測度有:

λ22(ft-gt)

解得甲的最優(yōu)解為:

同理解得乙的最優(yōu)解為:

3 結(jié) 語

本文提出的模型將Browne的模型推廣到更為一般的模型,考慮到當(dāng)股價受到多個重大信息(如經(jīng)濟危機,政治事件等)疊加沖擊時,股價會出現(xiàn)不連續(xù)的跳躍,一般的布朗運動已然無法滿足實際市場股票價格變化的需求,因此研究股價服從Levy過程,對更加符合實際金融市場的需求具有重要的實際意義.

基于隨機微分對策思想,在股價服從Levy過程時,運用Ito-Levy過程的一維Ito公式和泛函變分法,采用對數(shù)效用函數(shù)來研究兩人競爭的投資組合優(yōu)化問題.投資者甲選擇投資策略期望效用最大化,同時投資者乙選擇同一期望效用最小化,分別得到投資者甲乙各自的最優(yōu)投資組合策略,并得到了在特定函數(shù)密度下的最優(yōu)解.之后,我們將會對部分信息下股票價格服從跳躍-擴散過程的投資組合優(yōu)化問題作深入的討論和研究.

[1]MARKOWITZH.Portfolioselection[J].JournalofFinance,1952, 7(1): 77-91.

[2] FU C P, LI X. Dynamic mean-variance portfolio selection with borrowing constraint[J]. European Journal of Operation Research, 2010, 200(1): 312-319.

[3] 王秀國, 王義東. 基于隨機基準的動態(tài)均值-方差投資組合選擇[J].控制與決策, 2014, 29(3): 499-505.

[4] 榮 幸. 組合投資選擇的隨機最優(yōu)控制方法[J]. 工程數(shù)學(xué)學(xué)報, 2014, 31(2): 159-165.

[5] 劉海龍, 樊志平, 潘德慧. 基于微分對策的證券投資決策方法[J]. 東北大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版, 1999, 20(1): 101-104.

[6] 張柯妮. 基于隨機LQ 控制的一類投資組合優(yōu)化策略[J].紡織高?;A(chǔ)科學(xué)學(xué)報, 2012, 25(3): 246-250.

[7] 黃俏玲, 林 祥. 零和隨機微分投資組合博弈問題[D]. 長沙: 中南大學(xué), 2013.

[8] BROWNE S. Stochastic differential portfolio games [J]. Journal of Applied Probability, 1998, 37(1): 126-147.

[9] 李洪宇, 王向榮. 基于跳躍-擴散過程的最優(yōu)消費投資組合問題研究[D]. 青島: 山東科技大學(xué), 2003.

[10] 趙 珺, 趙培標. 基于跳-擴散模型的最優(yōu)投資策略研究[D]. 南京: 南京理工大學(xué), 2004.

[11] 張 波,商 豪. 應(yīng)用隨機過程[M].北京: 中國人民大學(xué)出版社, 2009. 50-51.

[12] 張景肖. 隨機最優(yōu)控制及其在保險中的應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2013.12-114.

[13] 金治明. 數(shù)學(xué)金融學(xué)基礎(chǔ)[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2006. 305-322.

Research on investment portfolio optimization strategy of stock prices obey Levy process

ZHANG Xia-jie, LIU Xuan-hui, JIA Dan-qin

(School of Science, Xi'an Polytechnic University, Xi'an 710048, China)

When stock price is impacted by many major things, the stock price will not jump continuously. Generally, the price of stock is considered to obey the Levy process. Based on the stochastic differential game, the mathematical model of investment portfolio optimization was established. In the course of stock price obeying Levy, the research on the investment portfolio strategy was studied by using the Ito formula of Ito-Levy process, functional variational method and the logarithm utility function, the optimal investment strategy of the two person competition was obtained by using the stochastic differential game.

Levy process; stochastic differential games; Ito formula; logarithmic utility function; optimal strategy

2015-10-12.

陜西省教育廳科研計劃項目基金(2013JK0594);西安工程大學(xué)研究生創(chuàng)新基金(CX2015002)

張夏潔(1991-),女,碩士,研究方向:金融數(shù)學(xué).

O211

A

1672-0946(2017)01-107-06

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