3消费-投资组合模型

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投资组合和资产组合的优化模型

投资组合和资产组合的优化模型

投资组合和资产组合的优化模型投资组合和资产组合的优化模型一直以来都是金融领域的重要研究课题。

通过有效的投资组合和资产配置,投资者可以实现资产最大化的回报,同时控制风险。

本文将介绍投资组合和资产组合的优化模型,以及它们在金融实践中的应用。

一、投资组合理论的基础投资组合理论是由美国经济学家哈里·马科维茨于1952年首次提出的。

该理论的核心思想是通过多样化的资产配置,降低投资风险,同时提高回报。

投资者不应将所有鸡蛋放在同一个篮子里,而是分散投资于不同类型的资产,如股票、债券、房地产等,以实现更稳健的投资组合。

1. 投资组合的有效边界在投资组合理论中,有效边界是一个重要概念。

有效边界表示了在给定风险水平下,可以实现的最大期望回报。

通过选择不同比例的不同资产,投资者可以沿着有效边界构建投资组合,以达到最佳的风险-回报平衡。

2. 马科维茨模型马科维茨提出了一种数学模型,用于确定最佳的资产配置比例。

这个模型考虑了各个资产之间的相关性,以及它们的期望回报和风险。

通过数学优化方法,投资者可以找到使风险最小化或回报最大化的最佳资产组合。

二、资本市场线和风险无关价格资本市场线是另一个与投资组合优化相关的概念。

它表示了在风险和无风险资产之间的最佳资产组合。

资本市场线上的每一点都代表了不同风险水平下的最佳资产组合,这些组合都与风险无关价格相关。

风险无关价格是指投资者愿意为不同风险水平下的资产配置支付的价格。

这一概念有助于投资者理解,为了实现更高的回报,他们需要承担多少额外的风险。

三、资产组合的应用资产组合的优化模型在金融实践中有广泛的应用。

以下是一些主要领域:1. 个人投资组合管理个人投资者可以利用投资组合优化模型来管理他们的投资组合。

他们可以根据自己的风险偏好和投资目标,构建最佳的资产配置,以实现最佳的回报。

2. 机构投资组合管理机构投资者,如养老基金和投资公司,也使用投资组合优化模型来管理大规模的资产组合。

宏观经济学 cha3消费、投资与净出口需求

宏观经济学 cha3消费、投资与净出口需求

3.1.5 实际利率与现期消费
2. 实际利率的变动对单个消费者现期消费的影响
以龙先生为假想居民来讨论两期消费计划的选择:
设龙先生现期的收入为Y1元,未来的收入为Y2元。又设现期的物价水平为P元,从现在到未来的物价
上涨率为π,储蓄名义利率为NR。于是,易知龙先生现期收入全部用于现期消费的消费量为ω1= ,未
MPS= 由于增加的收入要么用于增加消费ΔC,要么用于增加储蓄ΔS,即
ΔC+ΔS=ΔYd 上式等号两边同除以ΔYd即可得到:
MPS+MPC=1(3.2) 即边际储蓄倾向与边际消费倾向互补。并且,由边际消费倾向递减知,边际 储蓄倾向满足递增规律。由此推断,高收入者的边际消费倾向一般低于低 收入者,高收入者增加的收入中较少的部分用于消费,较多的部分进行储蓄。
长期比例与短期非比例消费函数的协调
推动非比例消费函数曲线上移(相当于 截距项a增大),抵消了边际消费倾向 MPC随收入增长而出现的下降,从而使 消费与收入在长期内保持同比变动的关 系,APC呈现固定不变的稳定趋势。
该图描绘了斯密塞斯的观点:截距 a3>a2>a1推动消费函数曲线上移,抵消 了斜率b3<b2<b1的下降,从而使C1、 C2、 C3与Y1、 Y2、 Y3按同比例β增长。
MPC=
人们发现,边际消费倾向满足递减规律,即随着居民收入水平的提高,其增加 的收入中用于增加消费开支所占的比例下降。
3.1.1 凯恩斯简单消费函数理论:现期收入与消费
相应地,边际储蓄倾向(Marginal Propensity of Saving,简称MPS)指居民增加 的收入中用于增加储蓄的比例。即
3.1.3 弗里德曼的恒久性收入说
3. 恒久性消费与暂时性消费

几类投资组合优化模型及其算法

几类投资组合优化模型及其算法

几类投资组合优化模型及其算法几类投资组合优化模型及其算法投资组合优化模型是金融领域中常用的一种数学模型,它通过对资产进行适当的配置,以期获得最大的收益或最小的风险。

在实际应用中,根据不同的投资目标和约束条件,可以使用不同类型的投资组合优化模型及相应的算法。

一、均值-方差模型及算法均值-方差模型是最经典的投资组合优化模型之一,它基于资产的期望收益和风险(方差或标准差)之间的权衡。

常用的算法有:马科维茨(Markowitz)模型和现代投资组合理论。

马科维茨模型利用资产的历史数据估计收益率和协方差矩阵,通过最小化风险(方差)的方式来寻找最优化的投资组合。

算法流程为:(1)计算资产的期望收益和协方差矩阵;(2)设定目标函数和约束条件,如最大化收益、最小化风险、达到特定风险水平等;(3)通过数学规划方法,如二次规划或线性规划求解最优的权重分配。

现代投资组合理论进一步发展了马科维茨模型,引入了资本市场线和风险资本边界等概念。

它将投资组合的有效边界与资本市场线相结合,可以通过调整风险与收益的平衡点,实现不同风险偏好下的最优组合。

算法流程与马科维茨模型类似,但增加了一些额外的计算步骤。

二、风险平价模型及算法风险平价模型是近年来研究的热点之一,它基于资产之间的风险关系,通过将各资产的风险贡献平均化,来实现风险平衡。

常用的算法有:风险平价模型及最小方差模型。

风险平价模型的核心思想是将整个投资组合中,每个资产的风险贡献度(总风险对该资产的贡献程度)设置为相等,从而实现整体投资组合风险的均衡。

算法流程为:(1)计算各资产的风险贡献度;(2)设定目标函数和约束条件,如最小化风险、满足收益要求等;(3)通过优化算法,如线性规划、非线性规划等,求解最优的权重分配。

最小方差模型在风险平价模型的基础上,进一步最小化整个投资组合的方差。

算法流程与风险平价模型类似,但在目标函数的设定上多了一项方差的计算。

三、条件-Value at Risk模型及算法条件-Value at Risk模型是一种集成了条件-Value at Risk方法的投资组合优化模型,它引入了一定的风险约束条件,如最大损失限制,来保护投资者不承受过大的风险。

跨期投资消费与投资组合.

跨期投资消费与投资组合.

两基金分离定理在所有有风险资产组合的有效组合边界上,任意两个分离的点都代表两个分离的有效投资组合,而有效组合边界上任意其他的点所代表的有效投资组合,都可以由这两个分离的点所代表的有效投资组合的线性组合表示。

在只有风险资产的情况下,有效前沿是一条上双曲线,在这条线上,任何一个的有效资产组合都是其他的两个有效资产组合的凸组合。

在引入无风险资产的情况下,有效前沿就变成是一条射线,在这条线上,任何一个的有效资产组合都是无风险资产和一个市场组合的凸组合,但是其中一个关键的地方是,该市场组合是作为所有风险资产的代表,投资者投资在该风险组合的每个风险资产的投资比例是不变的,不随投资者的偏好而改变。

这就是所谓的分离的意思。

有效边界在有效证券组合可行域的上边缘部分称为有效边界。

有效边界一定是向外凸的。

也称“马科维兹边界”在它左方的投资组合是不可能的,而位于它右方的投资组合是没有效率的。

因为在有效边界上的投资组合较其右方与之风险相同的投资组合有较高的收益率,而较其右方与之收益相同的投资组合有较低的风险。

马克维兹的有效边界模型的内容1952年,马克维兹发表了题为《投资组合的选择》的论文,首文用数学模型分析投资组合,从而使这项的革命性的科学方法对报资理论产生了重大的彰响.资产选择分析的目标是要求出最有效的报资组合集,即投资的有效边界(Efficient Frontier)。

为此马克维兹依据以下几个基本假设备建立了有效边界模型: (l)投资者希望财富越多越好,且被投资效用为财富的增函数,但财富的边际效用是递减的。

(2)投资者事先知道投资报酬率分布为常态分布。

(3)投资者希望投资效用的期望值最大而该期望值是预期报酬率和风险的函数,因此影响投资决策的主要因素是预期报率和风险的函数,因此影响投资决策的主要因素是预期报酬率和风险。

(4)投资者对风险是反感的,投资风险以预期报酬率的方差或标准差来表示。

(5)投资者理性的他遵循的原则是:在相同的预期报酬率下选择风险小的证券,或者在相同的投资风险下选择风险小的证券,或者在相同的投资风险下选择预期报酬率最大的证券。

数理金融NO_1_[1].3

数理金融NO_1_[1].3
鲜思东 重庆邮电大学数理学院
2 希德劳斯基模型与货币需求
β
mt +1 1 t +1 1 t v′( ≤0 ) − β u′(ct ) +β u′(ct +1 ) P P P P+1 t t t t
整理式(3.1.12),得
t
(3.1.12)
mt +1 Pt v′( ) = u′(ct ) − β u′(ct +1 ) Pt Pt +1 u′(ct +1 ) Pt ) = u′(ct )(1 − β u′(ct ) Pt +1
(3.1.2)
考虑一个有初始禀赋为 w 0 单位消费品的个人.为了保持货 币的最基本意义和货币需求的最根本目的,此处的 w 0单位 货币是用实际消费品来代替. 假设他购买证券B,如果状态θ = 1 发生,那么一个单位证券将 带给他B(1)单位的消费品,若状态 = 2发生,那么一个单位证 θ 券将给他带来B(2)单位的消费品.如果他购买了x 单位的B,则 他在两种状态下的报酬分布是( xB (1), xB (2)) .不妨假设他购 ( w 买了 0 单位的证券B,他在未来的收入分布就是 w0B(1), w0B(2))
鲜思东 重庆邮电大学数理学院
1
货币需求多样性
若每单位证券要花费 S B 单位的现期商品,那么拥有 w0 单 位现期消费品的个人在购买了证券B以后,在各种状态下, 其未来的现期实际收入分布就是
同理,如果购买证券Z,那么他在两种状态下为了的实 际收入分布是
B (1) B (2) , w0 w0 SB SB
鲜思东 重庆邮电大学数理学院
2 希德劳斯基模型与货币需求
c t + rt ( s t +1 m t +1 m t − st ) + ( − ) ≤ st y t Pt Pt (3.1.6)

数学模型在经济学中的应用

数学模型在经济学中的应用

数学模型在经济学中的应用一、引言数学模型是物理学、化学、生物学、工程学等领域中最为重要的工具之一,但同时也在经济学领域中发挥了非常重要的作用。

数学模型为经济学家提供了一种精确的研究方法,帮助他们对复杂的经济现象进行建模和预测。

本文将探讨数学模型在经济学领域中的应用。

二、基本概念数学模型是利用数学工具描述、分析现象的工具。

经济学中的数学模型主要是代数模型、微积分模型和概率统计模型等。

代数模型是经济学研究中最常见的数学模型。

代数模型是通过代数表达式来描述经济关系。

例如,将市场需求量和市场价格之间的关系表示为需求函数Q=P-2,其中Q为市场需求量,P为市场价格,-2为需求函数的斜率。

微积分模型是一种在经济学中广泛应用的数学模型。

微积分模型可以建模和分析关于时间和空间的动态经济问题。

例如,GDP 增长率是一种动态的经济问题,可以通过微积分模型进行建模和预测。

概率统计模型用于分析经济事件的概率,例如,利用概率统计模型研究投资组合的风险。

三、应用实例数学模型在经济学领域中应用非常广泛,以下是一些实际应用的例子。

1.消费者行为模型消费者行为模型是经济学中最常用的模型之一。

该模型描述了消费者如何在有限的收入下进行消费。

消费者行为模型由两个基本模块组成:消费者收入和消费者偏好。

消费者收入是一个代数模型,而消费者偏好则是一个微积分模型。

通过消费者行为模型,经济学家可以预测消费者如何对价格变化做出反应,预测市场上的需求量和价格水平。

2.生产函数模型生产函数模型描述了如何将输入资源(劳动力和资本)转化为输出产品。

它通过对输入资源和输出产品之间关系的数学表达式进行建模,来帮助生产者在有限的资源和时间内最大化产品产量。

这个模型涉及微积分和代数模型。

生产函数模型还可以通过改变劳动力和资本投入来回答诸如“如何在生产率和成本之间找到平衡点”的问题。

3.投资组合模型投资组合模型是概率统计模型中最重要的模型之一。

它用于确定如何在资产之间平衡风险和收益。

投资组合优化模型分析

投资组合优化模型分析

投资组合优化模型分析投资组合是指将资金分散投资于多个资产上,以达到降低风险、提高回报的目的。

投资组合理论通过对不同资产的风险和回报进行优化分配,建立起一套可靠的资产配置策略,使投资者可以在不同市场情况下获得最大的收益。

投资组合优化模型是基于投资组合理论,通过各种数学方法对投资组合进行分析和优化,以实现投资效益最大化的目标。

1. 组合收益计算在投资组合优化中,组合收益是一个非常重要的指标。

组合收益指的是投资组合中各个资产的加权平均收益率。

计算组合收益的公式如下:组合收益率 = ∑(资产收益率×资产占比)其中,资产收益率指的是某个资产的收益率,资产占比是指该资产在投资组合中所占的比例。

通过计算组合收益率,可以更加全面地了解投资组合的回报情况,从而进行优化调整。

2. 组合风险计算组合风险是指投资组合中存在的波动风险。

由于投资组合中存在多种资产,因此其波动风险也更加复杂。

针对组合风险,可以通过各种方法进行计算和优化。

常用的计算方法有协方差矩阵法、方差-协方差法、价值-at-风险法等。

协方差矩阵法:该方法是一种比较常见的组合风险计算方法。

它通过计算各个资产之间的协方差矩阵,来获得投资组合的总体风险。

协方差矩阵法能够对资产间的风险相关性进行较为准确的估计,因此被广泛应用于投资组合优化。

方差-协方差法:该方法是一种以方差和协方差为基础的组合风险计算方法。

该方法通过计算每种资产的波动率和资产间的协方差,来评估投资组合的总体风险。

方差-协方差法可以较为准确地表示资产间的权衡关系,因此也被广泛应用于组合风险计算中。

价值-at-风险法:该方法是一种较为新颖的组合风险计算方法。

该方法通过计算组合在一定风险水平下可能承受的最大亏损,来评估投资组合的风险水平。

价值-at-风险法具有较强的直观性和实用性,因此也被越来越多的投资机构所采用。

3. 投资组合优化模型投资组合优化模型是一种基于数学方法对投资组合进行优化的模型。

消费资本资产定价模型

消费资本资产定价模型

消费资本资产定价模型1. 介绍在金融领域,消费资本资产定价模型(Consumption Capital Asset Pricing Model,简称CCAPM)是一种用于估计资本资产回报率的理论模型。

CCAPM基于消费者的消费决策和投资组合选择,旨在解释资本市场的回报率与消费者的风险偏好之间的关系。

本文将全面、详细、完整地探讨CCAPM的原理、假设和应用。

2. CCAPM模型的原理CCAPM模型基于以下两个关键原理:2.1 消费者效用最大化CCAPM模型假设投资者在决策时会考虑自己的效用最大化。

投资者会根据自己的风险偏好选择资产组合,以最大化其预期效用。

这个原理是CCAPM模型的基础,也是理解该模型的关键。

2.2 资本资产回报率与消费增长的关系CCAPM模型认为资本资产的回报率与消费增长之间存在一种关系。

根据该模型,资本资产的回报率应该与消费增长率成正比。

这是因为消费增长率反映了经济的繁荣程度,而资本资产的回报率又受到经济繁荣程度的影响。

因此,CCAPM模型通过消费增长率来解释资本资产的回报率。

3. CCAPM模型的假设CCAPM模型基于一些关键假设,这些假设对于模型的有效性和应用至关重要。

以下是CCAPM模型的主要假设:3.1 完全市场CCAPM模型假设存在一个完全市场,即所有投资者都可以自由买卖所有的资产,且没有任何交易成本。

这个假设使得投资者能够根据自己的风险偏好选择资产组合,从而实现效用最大化。

3.2 消费者效用函数CCAPM模型假设投资者的效用函数是二次型的形式,即投资者对消费的效用是一个关于消费的二次函数。

这个假设简化了模型的计算和分析,同时也符合现实中消费者的行为。

3.3 风险规避CCAPM模型假设投资者是风险规避的,即投资者在决策时会考虑风险对效用的影响。

这个假设使得投资者会选择具有较低风险的资产组合,以降低风险带来的负面效应。

4. CCAPM模型的应用CCAPM模型在实际应用中有着广泛的应用领域。

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第三章课件1:消费-投资组合模型3.2.1 单时期最优消费和投资组合模型单时期模型显然是对复杂的、时间变化的随机现象(像股票价格和债券价格等)的非真实表示,但是,它们的优点是数学形式简单,能够简明地揭示许多重要的经济原理。

它们是研究最复杂的连续时间模型的基础,因此,先引入和研究单时期模型非常必要。

在单时期的消费-投资模型中,引入了金融市场交易策略的概念,这是把传统的消费-投资分析拓广为现代消费-投资分析,从而为金融研究提供分析基础的关键点。

本书中讨论的消费-投资分析及其模型与传统的消费-投资分析及其模型的主要区别是:(1)传统的消费-投资分析及其模型把未来收入,尤其是资产的未来收益,都作为外生变量,而本书中的消费-投资分析及其模型把它们作为内生变量,通过交易策略的概念实现了这一点。

交易策略是模型的核心概念。

(2)在传统的消费-投资分析及其模型中,投资者对于不确定性等风险因素完全是被动的,风险完全是选择的外生条件,而在本节的消费-投资分析及其模型中,风险对于投资者来说并不都是坏事,风险也是一种投资。

不仅如此,风险往往也是可以进行组合的,后面3.2节的均值-方差投资组合分析就说明了这一点。

1.单时期和多时期消费-投资的基本原理性模型我们先来把涉及到金融市场的单时期和多时期的消费-投资决策的原理性模型做一个简单介绍,第一点,是为了读者便于把握本章后面的各种不同时期的消费-投资分析模型。

因为金融学中的消费-投资分析模型一般都比较麻烦。

这是让初学者比较头痛的事情。

第二点,如果初学者没有时间,掌握这个基本原理性模型也够用。

第三点,这样做的最根本目的是让初学者认识到,不管现代金融研究中的理论、方法和模型多么复杂、困难和抽象,其实原理都很简单。

从下面的介绍中读者就可以看到这一点。

考虑市场有N 个证券性资产,其价格分别表示为1S ,…,N S 。

一种无风险的银行存款或债券记为B 。

市场是不确定的。

一个代表性消费者-投资人现在的资产向量是1(,,,)N Z B S S =⋅⋅⋅如果他要选择的策略是1(,,)N H h h =⋅⋅⋅,那么他在时刻t 的自融资条件或预算约束条件就是011()()()N N Z t h B h S t h S t =++⋅⋅⋅而消费-投资的决策则是要使下面的预期效用或收益最大化,[(())]hMax E U Z t 在这样的过程中,一个消费者-投资人的决策关键其实是要解决下面四个基本问题: 第一,市场资产的选择;第二,策略选择;第三,融资的约束条件分析;第四,决策的目标依据。

不管以后多么复杂的模型,多是以上基本原理性模型的推广。

对此请见下面的陆续工作。

2.单时期消费-投资的标准模型先介绍在消费-投资组合选择中的一些基本元素。

(1)交易的初始日期0t =到期末日期1t =为一个交易时期。

(2)状态集合Ω:1{}k i ωΩ=,其经济含义是不确定性。

这些概念及其表述我们在第1章1.1节已经做过介绍。

(3)银行储蓄B :{:0,1}t B B t ==,其中01B =,其含义是1单位储蓄的债权,而1B 是随机变量。

定义110r B ≡->为利率,这就意味着1B 的经济含义是储蓄在日期1t =的收益。

(4)消费者-投资人的初始财富w :00w c v =+,即在日期0t =的资源禀赋。

其中0c 表示初始消费,0v 可以认为是初始资产。

(5)价格过程(Price Process )S :{:0,1}t S S t ==,其中1((),...,())t J S s t s t =,()j s t (1j J ≤≤)是证券j 在日期t 的价格。

(6)消费者-投资人的交易策略H :01(,,...,)J H h h h =是由消费者-投资人从0t =到1t =这个交易时期的资产组合构成的向量。

也就是说,一个交易策略决定一个资产组合。

这里把资产组合提升或者抽象为交易策略的概念,这样可以更确切地表达金融市场资产交易活动,当然也为深入的研究工作创造条件。

其中,0h 是投资于储蓄的资产,j h (1j J ≤≤)是证券j 的持有量(如股票股数)。

(7)资产收入V :{:0,1}t V v t ==,其含义是资产组合的日期t 的总价值,即01()Jt t j j j v h B h s t =≡+∑,0,1t =注意,其中的0t h B 表示在银行储蓄的资产价值,1()Jj jj h s t =∑则是投资到证券中的资产价值。

(8)消费选择C :01(,)C c c =,其中00c ≥和10c ≥分别是在日期0t =和日期1t =的消费,它们各自是非负的纯量和非负的随机变量。

(9)消费-投资计划:(,)C H ,其中C 和H 是含义如上。

现在可以讨论消费者-投资人的消费选择和投资的交易策略选择了。

首先,消费的选择是要实现从日期0t =到日期1t =这个交易时期内的效用最优化。

但是在日期1t =的消费选择1c 是随机的,因此,现在不能用01(,)u c c 来表示该时期的效用。

其次应该用可加性的效用函数来表示该时期消费的总效用,在数理分析中,更规范的说法是效用函数具有可分可加性。

对与状态ω有关的随机消费1c ,如果用()πω表示对状态ω的概率估计,则其预期效用就表示为()1[()]E u c πω,于是,在交易时期内总的消费效用就是0()u c +()1[()]E u c πω (3.2.1)在初始日期0t =,消费者-投资人的消费是0c ,投资是001(0)J j j j v h h s ==+∑。

其中0h 是投资于储蓄的资产,1(0)J j jj h s =∑是投资于证券的资产。

在日期0t =应该有 0c +01(0)Jj j j h h s =+∑w = (3.2.2)到了期末日期1t =,整个交易时期的消费和投资全部结束,于是,在日期1t =的总价值是1011(1)Jj j j v h B h s =≡+∑这些收入来自于01(0)Jj jj h h s =+∑在日期1t =的投资。

在交易时期结束时,应该进行两种分析:一是生命到此是否结束;二是以后是否还要继续进行交易。

如果是前者,那么在日期1t =交易时期结束时,消费者-投资人就必然要把全部1011(1)Jj j j v h B h s =≡+∑消费掉。

即有 1c =011(1)J j j j h B h s =+∑ (3.2.3)如果继续进行交易,那么消费者-投资人在日期1t =可用于消费的支出就应该不超过011(1)J j j j h B h s =+∑-01[(0)]Jj j j h h s =+∑=01(1)h B -+1[(1)(0)]J j j j j h s s =-∑ =0h r +1[(1)(0)]J jj j j h s s =-∑ (3.2.4) 这样,如果用()πω表示他对状态ω的概率估计,那么在日期1t =生命结束的消费-投资选择就要实现01,c c Max 0{()u c +()1[()]}E u c πω .:S t 0c +01(0)Jj j j h h s =+∑w =1c =011(1)Jj j j h B h s =+∑ (3.2.5)在日期1t =继续进行交易发消费-投资选择就要实现01,c c Max 0{()u c +()1[()]}E u c πω .:S t 0c +01(0)Jj j j h h s =+∑w =1c ≤0h r +1[(1)(0)]Jj j jj h s s =-∑ (3.2.6) 显然,(3.2.5)式的消费-投资决策是在市场出清的交易中进行的,而(3.2.6)式则不是。

在不确定的市场中,资产的组合是有限制的,交易策略的结果存在风险,因此需要消费者-投资人对投资中的各种状态做出概率估计和相应的风险判断。

要在资产组合有限制和状态不确定的市场中解决最优投资组合问题,需要解决的最简单和最基本的问题是,对于消费-投资的当事人来说,他的状态或有要求权是否能够完全实现。

也就是说,他的预期目标是否可以达到。

这是在不确定市场上进行投资活动的一个基本原则。

如果消费-投资计划(,)C H 对于投资者来说是可取的,那么他的状态或有要求权,即预期目标就应该可以达到。

我们知道,消费者-投资人的预期目标是实现(0()u c +1[()]E u c )的最优化,而在01(,)C c c =中,因为0c 是已经确定的初始消费,所以,1c 就是他保证预期目标实现的状态或有要求权。

因此,只要1c 是他可以达到的最大效用,那么问题就解决了。

下面我们看看消费者-投资人的预期目标,即(3.2.5)式或(3.2.6)式的结果如何得以实现。

3.不确定市场上消费-投资组合的均衡分析均衡的概念研究市场的均衡问题和讨论均衡解的存在性及其帕累托效率性是研究消费-投资组合的理论基础。

为了研究消费-投资中的均衡问题,下面我们先来介绍有关于消费-投资均衡的概念含义。

我们都知道,市场均衡的意义在于它使所有的当事人都分享了市场的共同信息,实现了各自的选择目标。

即在所有个体都实现了帕累托条件下,市场达到了均衡。

均衡解的意义在于它们向不同的当事人传递有关的价格和数量信息。

但是,在均衡的含义和均衡解的集合中,没有包括那些随机变量。

论证均衡和求均衡解可以使我们通过模型分析掌握内生变量的变化关系及其有关信息,但某些重要的外生变量在均衡分析中往往通过假设条件被处理掉。

然而,恰恰就是这些外生的随机变量和其它变量一起,作为市场整体因素中的一部分而作用于经济活动。

尤其在金融市场上,通过均衡关系可以把握的内生变量实在不多,所以,这就给金融学和金融数学的研究提出了非常重要的任务和挑战。

不确定和风险是金融学核心要素,因此,金融意义下的均衡概念必须以随机变量为基本元素。

现在先仔细考察这里均衡解的构成。

均衡解是由日期0t =的价格和消费者-投资人的交易策略构成的,把日期1t =的价格等信息反映在交易策略中,即交易策略以价格信息为其中的变量之一:(,())j j j h h s t ω=。

在这样的分析和模型研究中都遵循着金融学研究的一个基本思想,这就是:因为很多金融资产,比如期权等是难以测度的权利,所以,金融市场在数量意义上是个不出清的市场,金融市场中的随机变量和潜在因素影响着金融资产的价格。

在单一时期的消费-投资模型(3.2.5)式或(3.2.6)式中,数据资料由状态集合(样本空间)Ω、概率估计()πω、投资人的银行债权和证券j 在日期t 的随机价格()j s t 构成。

对模型来说,内生变量有:证券j (1j J ≤≤)在日期0t =的随机价格(0)j s ;消费01(,)C c c =;交易策略01(,,...,)J H h h h =。

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