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個人投資與消費模型的期望效用最大化

2013-01-01 00:00:00王丙參魏艷華孫永輝
經(jīng)濟數(shù)學(xué) 2013年3期

摘 要 研究了具有初始財富的投資者如何最大化終端資產(chǎn)和消費的期望效用,首先通過交易費用函數(shù)建立帶交易費的連續(xù)時間投資與消費模型,然后運用鞅分析和對偶理論證明了:在有效市場中,如果投資者積極交易,則只會降低終端財富的期望值,并得到了最優(yōu)投資消費組合過程和終端資產(chǎn).

關(guān)鍵詞 鞅;交易費;投資組合;可容許策略;消費過程

中圖分類號 O211.9 文獻標識碼 A

Maximization of Expected Utility of Personal

Investment and Consumption Model

WANG Bingcan1,WEI Yanhua1, SUN Yonghui2

(1.School of Mathematics and Statistics, Tianshui Normal University, Tianshui,Gansu 741001,China;

2.College of Energy and Electrical Engineering, He hai University, Nanjing,Jiangsu 210098,China)

Abstract This paper studied the problem of an agent with an initial endowment, who can consume or invest in a standard complete market with transaction costs. It set up the investment consumption model of continuous time by using function of transaction costs.By using the duality theory and the martingal theory , it proves that aggressive bargain will reduce the expectations of terminal assets in a complete viable market with transaction costs,but will get the optimal investment consumption process and terminal assets.

Key words martingal;transaction costs; portfolio;admissible strategy

1 引 言

最優(yōu)投資與消費模型建立了實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟的聯(lián)系,對實現(xiàn)投資、儲蓄、消費的動態(tài)平衡具有重要的指導(dǎo)作用,目前,常用的方法有:隨機積分、隨機控制、鞅分析等,在一些特定條件下,Karatzas,Shreve等已構(gòu)建了模型并得到了很多有意義的結(jié)果,他們多采用對偶方法與鞅分析,但基本上沒考慮交易費的情況,1969年,Merton證明了:在無交易成本的情況下,投資者可通過不斷地調(diào)整資產(chǎn)組合,從而達到終端資產(chǎn)最優(yōu)化[1-6].但現(xiàn)實社會中,交易成本是不可避免的,本文能做的僅僅是盡量降低交易費.當(dāng)存在交易成本時,最優(yōu)投資與消費問題變得非常復(fù)雜,因為交易成本經(jīng)常阻止交易,并迫使投資者通過繳納服務(wù)費,獲得專業(yè)理財建議,才能盡量達到人生最優(yōu)化[7-10].本文研究了在一個帶交易費的標準完全金融市場上,具有初始財富的投資者如何大化終端資產(chǎn)和消費的期望效用,首先通過交易費用函數(shù)建立了帶交易費的連續(xù)時間個人投資與消費模型,然后運用鞅分析和對偶理論證明了:在有效市場中,如果投資者積極交易,只會降低終端資產(chǎn)的期望值,而不會增加終端資產(chǎn)的期望值,并解釋了其經(jīng)濟原因,得到了最優(yōu)投資消費組合過程和終端資產(chǎn).

2 金融市場模型

在正常化市場中,只能在風(fēng)險資產(chǎn)與貨幣(無風(fēng)險資產(chǎn)、銀行債券)之間進行交易,且交易費率恒定,風(fēng)險資產(chǎn)之間不能直接交易.如果身無分文的人們進入市場,通過借貸和資產(chǎn)的買賣(允許賣空),使得能夠保證不欠債,且獲得贏利的概率大于0,則稱市場存在套利機會,反之,則稱市場無套利.

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