版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、在投資組合理論中,最優(yōu)投資組合問(wèn)題一直是學(xué)者們的研究熱點(diǎn)。起初,投資組合理論是在線性期望的框架下展開(kāi)的,但是,由于現(xiàn)實(shí)金融環(huán)境中的不確定性、投資者的偏好差別等,線性期望框架下的投資組合也就有了一定的局限性,所以我們需進(jìn)一步研究非線性期望框架下的最優(yōu)投資組合問(wèn)題,同時(shí),金融產(chǎn)品的多樣化也需要我們將衍生證券考慮到投資組合問(wèn)題的研究中。
本文主要研究了兩個(gè)問(wèn)題,一是在線性期望框架下,初步研究了基于隨機(jī)利率和時(shí)變波動(dòng)率的股票和債券的動(dòng)
2、態(tài)投資組合;另一個(gè)是在g-期望框架下,進(jìn)一步研究了基于隨機(jī)利率和時(shí)變波動(dòng)率的股票、債券和衍生證券的動(dòng)態(tài)投資組合。
本文主要分為五部分:第一章論述了研究背景、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及研究?jī)?nèi)容和框架;第二章準(zhǔn)備工作介紹了動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、效用函數(shù)和三種效用模型、I to?積分和隨機(jī)微分方程、g-期望;第三章在線性期望框架內(nèi),動(dòng)態(tài)投資組合的研究考慮了Hull-White隨機(jī)利率和時(shí)變波動(dòng)率,最后在效用函數(shù)為冪效用函數(shù)時(shí)推出最優(yōu)投資策略;第四章在g
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 推廣的G-期望的表示.pdf
- g-期望下的效用優(yōu)化.pdf
- G-期望,G-布朗運(yùn)動(dòng)及相應(yīng)的隨機(jī)積分.pdf
- g-期望及其不等式.pdf
- g-期望的Jensen不等式的研究.pdf
- 預(yù)期理論和g-期望下的最優(yōu)投資策略選擇問(wèn)題.pdf
- g-期望的一個(gè)性質(zhì).pdf
- 一般g-期望的收斂定理.pdf
- 基于二維g-期望的Jensen不等式的研究.pdf
- 基于懲罰函數(shù)表示的風(fēng)險(xiǎn)度量與g-期望的研究.pdf
- 基于g-期望的高階中心矩及原點(diǎn)矩.pdf
- g-期望的無(wú)窮小生成元,g-上鞅與g-上調(diào)和函數(shù).pdf
- 一般g-期望與風(fēng)險(xiǎn)度量.pdf
- G-期望下布朗運(yùn)動(dòng)鞅的表示定理.pdf
- g-框架下的期望理論的有關(guān)性質(zhì)及其應(yīng)用研究.pdf
- 非Lipschitz條件的倒向隨機(jī)微分方程和g-期望.pdf
- G-框架與g-酉系統(tǒng).pdf
- 倒向隨機(jī)微分方程的生成元g與g-期望的相關(guān)性質(zhì).pdf
- g-期望關(guān)于仿射相關(guān)隨機(jī)變量的可加性.pdf
- 基于雙重期望效用的投資組合模型及其智能算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論