奈特不确定和部分信息下的最优交易策略

发布时间：2018-05-08 10:55

  本文选题：奈特不确定 + 部分信息　； 参考：《应用数学学报》2014年02期

【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.
[Abstract]:In this paper, we study the optimal trading strategy under Knight uncertainty and partial information. Considering a variety of stock models, the stock price process satisfies the stochastic differential equation, and the instantaneous return rate of the stock price is characterized by Markov chain with finite state continuous time. Under the objective of maximization of 伪 -minimax expected utility of Knight uncertain investors, the explicit expression of optimal trading strategy is derived by using hidden Markov model (hmm) filtering theory and Maliavin analysis. The model is characterized by the use of 伪 -minimax expected utility that distinguishes ambiguity from ambiguity, and from the explicit solution of optimal investment strategy, it can be seen that ambiguity and ambiguity will significantly affect the behavior of investors. Therefore, the conclusion of this paper has practical economic significance.
【作者单位】： 安徽工程大学数理学院;安徽机电职业技术学院基础教学部;芜湖职业技术学院基础教学部;
【基金】：国家自然科学基金(71171003,71271003,71210107026) 安徽省高校自然科学基金(KJ2012B019,KJ2013B023)资助项目
【分类号】：O211.63;F830.9

【参考文献】

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【共引文献】

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