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    隨機(jī)微分博弈下的資產(chǎn)負(fù)債管理*

    2013-04-24 00:57:30鵬,林
    關(guān)鍵詞:博弈論微分效用

    楊 鵬,林 祥

    (1. 西京學(xué)院基礎(chǔ)部,陜西 西安 710123;2. 中南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,湖南 長沙410075)

    資產(chǎn)-負(fù)債管理問題是以研究負(fù)債情形下組合證券投資問題的最優(yōu)投資策略和風(fēng)險控制為目標(biāo),以實現(xiàn)資產(chǎn)的最優(yōu)配置和套期保值為目的的一種現(xiàn)代金融管理方法。目前, 已經(jīng)受到理論界和許多金融機(jī)構(gòu)的重視。文[1]研究了均值-方差準(zhǔn)則下的負(fù)債問題。建立了負(fù)債與股票價格服從不同的布朗運動情形下的均值-方差模型, 得到了最優(yōu)投資策略和有效前沿的顯示表達(dá)式。文[2] 應(yīng)用隨機(jī)控制研究負(fù)債情形下基于效用最大化的動態(tài)投資組合。在指數(shù)效用,冪效用,對數(shù)效用下通過求解相應(yīng)的HJB方程,得到了最優(yōu)投資策略和值函數(shù)的顯示解。類似的研究還有文[3-5]等。

    我們發(fā)現(xiàn)已有文獻(xiàn)對資產(chǎn)-負(fù)債管理問題的研究,只從投資者的角度出發(fā),獲得最優(yōu)投資組合,而完全沒有考慮市場對投資者的影響。我們知道,在實際中,投資者肯定會受到市場不確定性因素的影響,因此從投資者和市場兩個角度同時考慮才更符合實際。這就是隨機(jī)微分博弈問題。

    隨機(jī)微分博弈屬于博弈論的范疇。博弈論雖然古已有之,但文[6]的發(fā)表才標(biāo)志著隨機(jī)微分博弈時代的真正到來。隨機(jī)微分博弈,假設(shè)市場是博弈的“虛擬”對手,通過投資者和市場之間的雙重博弈得到最優(yōu)的投資組合。它如今已成為數(shù)理金融學(xué)、管理學(xué)科的研究熱點。如文[7]在跳-擴(kuò)散金融市場中,利用隨機(jī)微分博弈論研究了風(fēng)險最小化的投資組合策略問題。文[8]也利用隨機(jī)微分博弈論研究了Markov調(diào)制模型下的期權(quán)估值問題。文[9]研究了兩個具有相關(guān)但不同投資機(jī)會的投資者之間基于隨機(jī)微分博弈的最優(yōu)投資問題。我們在隨機(jī)微分博弈下研究了資產(chǎn)負(fù)債管理問題。投資者與市場之間的博弈,我們假設(shè)投資者是博弈的主導(dǎo)者。即目標(biāo)是,在市場最壞的情況下,投資者選擇一個最優(yōu)的策略最大化終值財富的期望效用。因為在投資時,我們考慮到了市場出現(xiàn)的最壞情況。通過采用線性二次控制的理論,在指數(shù)效用和冪效用下得到了最優(yōu)的投資策略、最優(yōu)市場策略和值函數(shù)的顯示解。

    1 模型和隨機(jī)微分博弈問題

    1.1 模型

    dLt=Lt[udt+vρdW(t)],L0=l0>0

    設(shè)π是投資到風(fēng)險資產(chǎn)上的資金,這里π=(π1,π2,…,πn)??紤]投資和負(fù)債后,財富過程X(t,π)滿足下面的隨機(jī)微分方程

    dX(t,π)=[rX(t,π)+π(t)B-u]dt+

    [πDT-vρ]dW(t)

    (1)

    其中B=(r1-r0,r2-r0,…,rn-r0)T,D=(σij)n×n。

    設(shè){Ft}是由布朗運動W(t)生成的右連續(xù),完備的自然流,對應(yīng)的完備概率空間為Ω,Ft,P,P為一概率測度。

    定義1 一個策略π(·)稱為可行的,如果π(·)關(guān)于流{Ft}是可料的,且對于每個t≥0過程π(·)滿足下面的條件:

    (ii) 隨機(jī)微分方程(1)對于{π(t),t≥0}有唯一的強解。

    所有可行的策略記為∏。

    設(shè){θ(t)=[θ1(t),θ2(t),…,θn(t)]t≥0}是定義在(Ω,Ft,P)上實值的滿足下列條件的隨機(jī)過程

    (i) {θ(t)=[θ1(t),θ2(t),…,θn(t)]t≥0}是Ft-循序可測的;

    (ii) 對幾乎所有的(t,ω)∈[0,+∞)×Ω,θi(t):=θi(t,ω)<1,i=1,2,…,n;

    對滿足上述條件的全體θ(t)記為Θ。

    對每個{θ(t)=[θ1(t),θ2(t),…,θn(t)]t≥0} ∈Θ定義{zθi(t)t≥0}如下

    i= 1,2,…,n;

    dzθi(t)=-zθi(t)θidWi,i=1,2,…,n

    記 dZθ(t)=-Zθ(t)θdW(t)

    (2)

    1.2 隨機(jī)微分博弈問題

    設(shè)u為一效用函數(shù),u′>0,u″<0,即u是嚴(yán)格遞增的凸函數(shù)。對每個投資策略π(·),定義投資者的終值財富在Pθ下的期望效用為

    其中Eθ是在概率測度Pθ下的期望。

    投資者與市場之間的博弈,假設(shè)投資者是博弈的主導(dǎo)者。即目標(biāo)是,在市場最壞的情況下,投資者選擇一個最優(yōu)的策略π(·)最大化終值財富的期望效用。即

    (3)

    其中π*,θ*為最優(yōu)策略。該問題是投資者與市場之間的零和微分博弈問題,解決該問題就要找到最優(yōu)的策略π*,θ*和相應(yīng)的值函數(shù)Vt,x。

    2 最優(yōu)策略與值函數(shù)

    2.1 指數(shù)效用函數(shù)

    引理1g(t)滿足下面的常微分方程

    g′(t)+g(t)mer(T-t)u-vBTD-1ρT=0,

    g(T)=1

    (4)

    (5)

    證明解常微分方程(4)即可得到(5)。求解過程略。

    定理1 隨機(jī)微分博弈問題(3)的最優(yōu)投資策略為

    (6)

    市場的最優(yōu)策略為

    θ*=BTD-1

    (7)

    值函數(shù)滿足下式

    (8)

    g(t)滿足(5)式。

    [π(t)DTDπT(t)-2πvDTρT+v2ρρT]+

    g(t)er(T-t)[rX(t,π)+πB-u]-

    g(t)er(T-t)[πDT-vρ]θ(t)T}dt+

    g(t)Zθ(t)er(T-t)e-mX(t,π)er(T-t)(πDT-vρ)dW(t)=

    Zθ(t)e-mX(t,π)er(T-t)·

    [θ(t)-θ*(t)]T}dt+

    g(t)Zθ(t)er(T-t)e-mX(t,π)er(T-t)(πDT-vρ)dW(t)

    其中π*,θ*分別滿足(6) 、(7) 式,從t到T積分,在Zθ(t)=z,X(t,π)=x的條件下在概率測度P取條件期望,應(yīng)用Beyes準(zhǔn)則,得到

    [π(s)-π*(s)]}ds

    因為g(t)>0,Zθ(t)>0,所以問題得證。

    推論1 當(dāng)不考慮負(fù)債,u=v=ρ=0,隨機(jī)微分博弈問題(3)的最優(yōu)投資策略為

    π*=0

    (9)

    市場的最優(yōu)策略為

    θ*=BTD-1

    (10)

    注1 從定理1和推理1得知,最優(yōu)投資策略只和負(fù)債有關(guān)。當(dāng)沒有負(fù)債時,在市場出現(xiàn)最壞的情況,投資者會把全部的資金來購買無風(fēng)險資產(chǎn),不會冒最大的風(fēng)險在股票上投資。這是符合人們的心理的。

    注2 市場的最優(yōu)策略為常數(shù),和負(fù)債沒有關(guān)系。說明,負(fù)債只對投資者有影響,而對市場沒有影響,這符合實際。因為,負(fù)債由投資者承擔(dān)和市場沒有關(guān)系。

    2.2 冪效用函數(shù)

    引理2f(t),h(t)分別滿足下面的常微分方程

    f′(t)+rpf(t)=0,f(T)=1

    (11)

    h′(t)-rph(t)+(u-vBTD-1ρT)p=0,

    g(T)=0

    (12)

    則f(t) = epr(T-t)

    (13)

    (14)

    證明解常微分方程(11)、(12)式即可得到(13)、(14)式。求解過程略。

    定理2 隨機(jī)微分博弈問題(3)的最優(yōu)投資策略為

    π*=vρ(DT)-1

    (15)

    市場的最優(yōu)策略為

    θ*=BTD-1

    (16)

    值函數(shù)滿足下式

    (17)

    f(t),h(t)分別滿足(13)、(14)式。

    f(t)(-p[X(t,π)-h(t)]p-1h′(t)+

    p[X(t,π)-h(t)]p-1(rX(t,π)+πB-u)+

    [π(t)DTDπT(t)-2πvDTρT+v2ρρT]-

    p[X(t,π)-h(t)]p-1[πDT-vρ]θ(t)T)}dt-

    f(t)[X(t,π)-h(t)]pZθ(t)πDT-vρdW(t)=

    [π(t)-π*(t)](DTD)[π(t)-π*(t)]T+

    Zθ(t)θ(t)dW(t)+f(t)[X(t,π)-h(t)]p·

    Zθ(t)πDT-vρdW(t)

    其中π*,θ*分別滿足(15)、(16)式,從t到T積分,在Zθ(t)=z,X(t,π)=x的條件下在概率測度P取條件期望,應(yīng)用Beyes準(zhǔn)則,得到

    [θ(s)-θ*(s)]T[θ(t)-θ*(s)]+

    [π(s)-π*(s)](DTD)[π(s)-π*(s)]T}

    因為g(t)>0,Zθ(t)>0,所以問題得證。

    參考文獻(xiàn):

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