第8章-最优消费投资决策连续时间解析课件.ppt
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1、第第8 8章章 最优消费最优消费/ /投资决策投资决策: :连续时间连续时间v连续时间模型假定消费/投资决策可以连续调整,事实上如果调整间隔非常短的话,则它是一种良好的近似,因此相对于离散模型来说,它更为灵活。连续时间理论以连续时间随机过程理论为数学基础,鉴于对它的研究已有上百年的历史,有大量的成果和工具可供使用,因此它也成为了成果最为丰富的金融经济学研究领域。它在各个方面都产生了比它们的离散时间等价物更为精准和明确的结果,即便是在存在明显交易费用(transaction cost)的情况下(这使得真实交易必定是离散的),许多结论同样也可以成立。v从金融分析的历史沿革来看,解决(连续时间)跨期
2、最优消费/投资问题,历来有以下两种思路(或者说方法)。(1)随机最优控制方法。它被称为传统方法,它基于随机控制方法的一些标准成果,该方法在离散时间环境下的应用,我们在上一节中已经详细讨论过。在连续时间环境下,求解最优控制 C *和 w *的关键, 是解一个被称为哈密尔顿- 雅可比-贝尔曼( Hamilton-Jacobi-Bellman ,HJB) 的非线性偏微分方程( non-linear partial differential equation)。整个方法大致可以分为三个步骤。第一步是找到最优消费( C * )/资产选择策略( w * ),它们是最优期望效用的一个函数;第二步就是把这个(
3、函数形式的)最优消费/投资策略代入到HJB方程,便得到一个非线性的偏微分方程,解这个方程;第三步把方程的解和它的偏导数代入最优消费/投资策略函数,得到它们的显性解。v(2)鞅方法(martingale approach)。这种方法出现在二十世纪80 年代早期,并迅速在主流金融经济学的研究中流行开来。它在经济上基于完备市场(complete market)假定和无套利(non-arbitrage)原则,在数学上借助于鞅和随机积分理论。两种资产:几何布朗运动v思路:本节将频繁使用随机最优控制方法,仍然按照先易后难的原则,先从两种资产的简单情况开始,然后推广到一般情形。在分析过程中,我们会不断比较连
4、续时间模型与它的离散时间等价物之间的异同。假定v(1)假定消费、投资发生在无限小的时间间隔内,即连续进行。v(2)理想化的证券市场上存在两种金融资产。一种为无风险资产,在投资者的整个生存期限内有固定的净收益率r ,它的价格p0(t) 运动可以用下面的微分方程来表示:v(3)消费者可以控制的决策变量有两个。一是每一时刻的消费数量,或者从整个时期来看,消费率过程(comsumption rate process) C(t) ;另一个则是在不同资产之间分配投资基金的资产组合比例或者资产组合过程(portfolio process) w(t) 。仍然令投向风险资产上的资金占总财富的比例为 w(t )
5、,则投向无风险资产上的财富比例就是 1 - w(t ) 。v(4)整个个人生命周期内,除了开始时刻具有一定的初始资源禀赋以外,没有非资本收入,或者说具有0 外生禀赋过程。这样财富过程(或者预算约束)可以表示为下面形式的微分方程:v这是离散时间财富约束差分方程(2-3)式的连续时间形式,即两种资产的增值减去消费等于财富的积累。把两种资产的价格运动过程(2-47)和(2-48)两式代入上式,得到财富变化也遵循一个扩散过程(diffusion process):v这样我们就把最优消费/投资问题,用随机动态规划形式表达出来了,接着就可以根据前面提到的三个步骤来一步步地解决它。v第二步:把最优消费/投资
6、组合的两个函数表达式代入HJB方程,并解这个偏微分方程。当然这并非是一件简单的事,因为求解一个高次的非线性偏微分方程是非常困难的,这种类型的方程是不大可能会有解析解的,即便是使用强大的数值方法(numerical methods)对它进行求解也不是一件容易的事。v第三步:假定在上一步骤中,我们已经求出了价值函数 J (W , t ) ,就可以把它和它的偏导数代入在第一步中获得的C *和w *的函数式中,从而得到它们的显性解(explicit solution)。这时它们仅仅是W 、 r、t、的函数。v综上所述,我们可以把一般最优化条件打包起来,写成一个由两个一阶条件和一个偏微分方程构成的方程组
7、通过求解这个方程组可以同时获得最优消费 C * /投资w *解和价值函数 J (W ,t) 。特殊形式的效用函数解得:v结论:最优资产选择比例w *是独立于财富水平、消费决策、甚至时间的一个常数。它是由投资机会(市场参数、和r )决定的,这与在考察静态资产选择问题时获得的相应结论很相似。而消费水平则取决于财富水平,这与前面离散时间模型的结论是一致的。假定投资者决定不留任何遗产,而且效用函数采用HRHA 形式解得结论:风险资产的需求与财富之间存在线性关系,而且结论:风险资产的需求与财富之间存在线性关系,而且HARA 族函数是惟一能够体现这种线性关系的凹的效用族函数是惟一能够体现这种线性关系的凹的
8、效用函数。函数。多种资产:n 维几何布朗运动v把上述关于两种资产的结论,推广到多种资产情形并不很复杂。只需要假定2 修改为:v市场上有 n + 1种资产,第0 种仍然是收益为r 的无风险资产,其他n 种为风险资产,它们的价格运动遵循n 维几何布朗运动:v结论:v对于风险证券的最优需求w *是线性的,用矩阵求逆来解出它,得到:v最优资产组合决策仍然是独立于消费决策的。v重写一阶条件,有:为了获得显性解,仍然要假定效用函数采用下面的形式:为了获得显性解,仍然要假定效用函数采用下面的形式:无限时间情形一般情形:伊藤过程u问题的描述:前面一直假定风险资产的价格遵循几何布朗运动。这也就是说,任意风险资产
9、的瞬间收益率恒为 且方差为2。但是这往往是不现实的,在实际生活中 和2常常是其他外生变量的函数。u一般情形:假定风险资产的价格运动遵循伊藤扩散过程,即n这些定义形式上类似于几何布朗运动的情况,但关键的差异在于这里的风险资产的期望收益和方差是外生的新自变量(向量) S 的函数。而S 就是在离散时间情况下,所定义的状态变量。如何决定这些状态变量是一个经验的问题。n状态变量是全部外生经济风险的体现,它完全决定了投资者面对的投资机会集合。尽管直接效用函数尽管直接效用函数U Ui iC(t),tC(t),t 是状态独立的,间接效用是状态独立的,间接效用函数函数JW(t),S(t),tJW(t),S(t)
10、,t 现在是状态依存的了。现在是状态依存的了。上式仍然要满足非负消费和非负财富的隐性约束。上式仍然要满足非负消费和非负财富的隐性约束。用HJB方程对C 和w 求导,可以得到n+1个一阶最优条件:互助基金定理u如何理解该最优资产组合的经济意义呢?可以把(如何理解该最优资产组合的经济意义呢?可以把(2-1082-108)式右边分解为两个独立的部分:)式右边分解为两个独立的部分:u先考虑第二部分即第二项等于先考虑第二部分即第二项等于0 0 的情形,下列情形可能会导致第二项为的情形,下列情形可能会导致第二项为0 0。n(1 1)投资机会集方面。这又有两种情况:)投资机会集方面。这又有两种情况: 状态变
11、量状态变量S Sj,j,(j(j=1,2,=1,2, m) m)的变化是非随机的,这样就有的变化是非随机的,这样就有g gj j=0,(j=0,1,2,m=0,(j=0,1,2,m);); 在整个投资期间内市场参数在整个投资期间内市场参数风险资产收益率、方差、协方差和无风风险资产收益率、方差、协方差和无风险资产收益率,都独立于状态变量险资产收益率,都独立于状态变量S(tS(t) ),即,即 ijij=0=0。v这两种情况下,都会使得这两种情况下,都会使得 =0=0 ,从而使等(,从而使等(2-1082-108)式的第二项为)式的第二项为0 0,这被,这被统称为不变投资机会集(统称为不变投资机会
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