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中国管理科学

中国管理科学 ›› 2010, Vol. 18 ›› Issue (5): 1-6.

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参数不确定性和效用最大化下的动态投资组合选择

袁子甲, 李仲飞   

  1. 中山大学岭南(大学)学院, 广东 广州 510275
  • 收稿日期:2009-07-06 修回日期:2010-08-15 出版日期:2010-10-30 发布日期:2010-10-30
  • 作者简介:袁子甲(1984- ),男(汉族),安徽巢湖人,中山大学岭南学院金融学专业博士研究生,研究方向:金融经济学、金融工程.
  • 基金资助:

    国家杰出青年科学基金项目(70825002);广东省人文社科重点研究基地重大项目(09JDXM79019)

Dynamic Portfolio Selection Under Parameter Uncertainty and Utility Maximization

YUAN Zi-jia, LI Zhong-fei   

  1. Lingnan(University) College, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China
  • Received:2009-07-06 Revised:2010-08-15 Online:2010-10-30 Published:2010-10-30

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摘要： 标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响.本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了具有CRRA型效用函数的投资者的最优投资策略的显式表达式.在此基础上,我们结合中国证券市场中的实际数据深入分析了参数不确定性以及投资者初始信念对最优投资策略的影响.

关键词: 动态投资组合选择, 效用最大化, 参数不确定性, 贝叶斯学习

Abstract: The standard portfolio selection theory assumes that investors exactly know the security parameters,neglecting the effect of estimation risk induced by parameter uncertainty on asset portfolios.This paper investigates a continuoustime portfolio selection problem with parameter uncertainty and learning for aninvestor with CRRA utility.By using the martingale method,we derive a closeform expression for the optimal portfolio strategy.Based on the result,by combining a comparative static analysis with the data of China Security Market,we study the effect of the investment horizon and the initial belief of the investor on the optimalstrategy.

Key words: dynamic portfolio selection, utility maximization, parameteruncertainty, Bayesian learning

中图分类号: