Heston模型下最优投资-消费策略选择
2016-06-15杨鹏
杨 鹏
(西京学院 应用统计与理学系 陕西 西安 710123)
Heston模型下最优投资-消费策略选择
杨鹏
(西京学院 应用统计与理学系陕西 西安 710123)
摘要:在随机金融市场模型中,研究了最优投资-消费策略选择问题.随机金融市场由无风险资产和风险资产构成,在风险资产的方差满足Heston模型下,求得最优投资-消费策略最大化终端财富和累积消费的期望折现效用.在幂效用函数情形下,通过求解值函数满足的Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)方程,得到了最优投资-消费策略以及值函数的显式解.
关键词:Heston模型; HJB方程; 幂效用; 投资策略; 消费策略
0引言
应用随机控制理论研究最优投资-消费策略选择是数理金融中的一个热点问题[1—4].文献[1]首次研究了投资-消费问题,假设投资者的资产可以在消费和投资之间进行分配,目标是在时间区间[0,T]或[0,∞)上寻求最优的投资-消费策略和值函数的显式解.文献[2]研究了不完备市场上的投资-消费问题.文献[3]研究了财富有限制情形的投资消费问题.文献[4]研究了带比例交易费用的投资-消费问题.文献[5]研究了投资-消费问题,假设在金融市场上含有多个风险资产,给出了比较好的数值解.文献[6]应用随机脉冲理论研究投资-消费问题.上述对最优投资-消费问题的研究,都假设金融资产满足Black-Scholes模型,很多学者在研究最优投资问题时都对Black-Scholes模型进行了推广.文献[7]研究了CEV模型下基于确定缴费型养老金的最优投资.文献[8] 在O-U模型下,研究了基于确定缴费型养老金的最优投资.文献[9]在Heston模型下基于确定缴费型养老金的最优投资.文献[10]在Heston模型下研究了保险公司的最优投资和再保险,文献[11]在Ho-Lee利率模型下研究了最优投资-消费问题.本文致力于研究Heston模型下,最优投资-消费策略选择问题.关键是求解值函数满足的HJB方程,根据边界条件构造了解的形式,求得值函数和最优投资-消费策略的显式解.
1市场模型
假设所有的随机变量和过程都定义在完备的概率空间(Ω,F,P),满足Ft右连续且P-完备.假设没有交易费用,资产是无穷可分的,在概率空间(Ω,F,P)上定义两个标准布朗运动W1(t)和W2(t),两个标准布朗运动的相关系数为ρ,即
一个金融市场由两个金融资产组成:一个是无风险资产(债券),时刻t的价格为Bt;另一个为风险资产(股票),时刻t的价格记为S(t).Bt满足方程dBt=rBtdt,这里常数r>0为无风险资产的利率,B0=1.假设风险资产的收益和方差都是随机的,即S(t)满足下面的Heston模型
(1)
其中k是一个正常数,η(t)满足下面的CIR模型,
设时刻t在风险资产上的投资金额为π(t),投资者的总财富为X(t),则在无风险资产上投资的金额为X(t)-π(t).以c(t)表示投资者在t时刻的消费率,则考虑投资、消费后,财富过程X(t)满足下面的随机微分方程
(2)
定义1一策略θ(·)=(c(·),π(·))称为可行的,如果θ(·)关于流{Ft}是可料的,且对于任意时刻t≥0,过程θ(·)满足下面的条件:
3) 式(2)对于θ(t)有唯一的强解,所有可行策略记为Θ.
2Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程
假设投资者的目的是在区间[0,T]和最终时刻T最大化期望折现消费效用.记Vθ(t,η,x)是时刻t在投资-消费策略θ(t)=(c(t),π(t))和盈余为x,η(t)=η时的值函数,即
(3)
其中:u1(x)和u2(x)是2个二次可微、单调增加的凹的效用函数;a∈[0,1]为常数;参数β是折现率;u1(x)是度量消费的效用函数;u2(x)是度量最终财富的效用函数.本文假设消费效用和最终财富的效用是相互独立的,研究目标是寻找到值函数
(4)
和最优的策略θ*使得
V(t,η,x)=Vθ*(t,η,x).
(5)
与文献[12—13]类似,应用随机控制理论,易得值函数V(t,η,x)满足下面的定理1和定理2.
定理1假设由(4)式,V关于变量t是连续可微的函数,同时关于x,η的二阶连续可微的函数,则V满足下面的HJB方程
ρσπ(t)η(t)Vxη+ae-βtu1(c(t))-c(t)Vx}=0,
(6)
边界条件
V(T,η,x)=(1-a)e-βTu2(x).
(7)
这里Vt、Vx、Vxx分别记作:V关于t的一阶导数,关于x的一阶导数,关于x的二阶导数,Vη、Vηη分别是关于η的一阶导数、二阶导数.
定理2设W∈C2是HJB方程(6)的解,是单调递减的凹函数,且满足边界条件式(7).则式(4)定义的V恰好等于W,进一步设θ*使下式成立,
ρσπ*(t)η(t)Vxη+ae-βtu1(c*(t))-c*(t)Vx=0,
则θ*(·)是最优策略,即W(t,x)=V(t,x)=Vθ*(t,x).(6)式在π*(t)、c*(t)处取得最大值,且满足下式
(8)
(8)式代入(6)式得
ae-βtu1(c*(t))-c*(t)Vx=0.
(9)
下面将求解(9)式,得到值函数的显式解,进一步得到最优投资-消费策略的显式解.
3最优投资-消费策略及值函数
引理1n(t)满足如下的Rieeati方程
(10)
则方程(10)的解为:
1) 当Δ>0时,
2) 当Δ=0时,
3) 当Δ<0时,
其中:
1) 当Δ>0时,方程(10)可变形为
(11)
(12)
式(12)两端在[t,T]上求积分,注意n(T)=0,即可求出n(t).
2) 当Δ=0时,方程(10)可变形为
(13)
(14)
式(14)两端在[t,T]上求积分,注意n(T)=0,即可求出n(t).
引理2m(t)满足常微分方程
m′(t)+m(t)[l3+bn(t)]=0,m(T)=1,
(15)
则方程(15)的解为
引理3设
(16)
若g(t,η)∶=g满足方程
(17)
(18)
且
(19)
n(t)、m(t)分别满足引理1和引理2.
,
则(17)式可写为gt+.应用(16)式,(17)式可写成
(20)
又因为
(21)
所以(20)式等于(21),因此
也就是
(22)
(23)
要使(23)式成立,则
通过前面3个引理的准备,下面就可以求解方程(9)了,由边界条件式(7),可设方程(9)有如下形式的解
(24)
所以,有
代入方程(9)有
上式消除对x的依赖,得到
(25)
(25)式很难直接求解,需要进行转化,设
f(t,η)=[g(t,η)]1-γ,
(26)
所以
代入(25)式,得到
上式为零,即(17)成立,通过引理3即可求得g(t,η),进一步就可以表示出V(t,η,x).
通过上述讨论,得到下面的定理.
定理3对于财富过程(2)最优的投资策略为
(27)
最优的消费策略为
(28)
相应的值函数为
(29)
其中:
n(t),m(t)分别满足引理1和引理2.
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(责任编辑:方惠敏)
Optimal Investment-consumption Policies Selection for Heston Model
YANG Peng
(DepartmentofAppliedStatisticsandScience,XijingUniversity,Xi’an, 710123,China)
Abstract:The optimal investment-consumption policies selection problems were studied with stochastic financial market. In stochastic financial market, assets are composed of risk-free and risky asset, and the volatility of the risky asset was described by a Heston model. Optimal investment-consumption policies which maximize the expected discounted utility of terminal wealth and accumulative consumption was found. By solving the corresponding Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation, closed-form solutions for the value function as well as the investment-consumption policies in the power utility function case are obtained.
Key words:Heston model; HJB equation; Power utility; Investment policy; Consumption policy
收稿日期:2015-07-23
基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目(15JK2183).
作者简介:杨鹏(1983—),男,山东临沂人,讲师,主要从事风险理论和数理金融的研究,E-mail:yangpeng511@163.com.
中图分类号:F830;O211.6
文献标志码:A
文章编号:1671-6841(2016)01-0017-06
DOI:10.3969/j.issn/1671-6841.201507035
引用本文:杨鹏.Heston模型下最优投资-消费策略选择[J].郑州大学学报(理学版),2016,48(1):17—22.