基于机构投资者的最优变现策略研究 (1)

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1、基于机构投资者的最优变现策略研究摘要文章在Almgren&Chriss(1999,2000)研究框架的基础上,从不同角度讨论了风险厌恶性机构投资者变现大宗资产时的最优策略问题,实现了预期执行成本和执行成本方差之间的平衡.首先,讨论证券价格服从算术布朗运动的不完全变现策略,Huberman&Stand(2001)研究表明:永久冲击为变现速率的线性函数,瞬时冲击的形式尚未确定,因此,文章假设永久冲击为变现速率的线性函数,瞬时冲击为变现速率的线性函数与随机冲击之和,以均值方差效用为目标函数,利用最优控制理论的变分法,得出

2、了最优变现策略的解析表达式;最优变现策略是关于时间的双曲正弦函数的线性组合.由实证分析知:此最优变现策略可以大幅度降低预期执行成本;讨论最优变现策略参数的敏感性,最优变现策略与瞬时冲击、资产的超额收益率、波动率、风险厌恶系数、初始头寸等参数有关;讨论不完全变现策略与等价完全变现策略的不等价性;讨论在不同参数下的最优变现期,执行成本的变动模式及最优变现期下的最优变现策略.,当变现期较短时,假设证券价格服从算术布朗运动得到的最优变现策略是合理的,但随着变现时间的延长,最优变现策略将不适用,因此讨论证券价格服从几何布朗运

3、动的最优变现策略,为了讨论的方便,我们考虑完全变现行为,假设瞬时冲击和永久冲击均为变现速率的线性函数,以均值方差效用为目标函数,利用变分法,得到关于最优变现策略的二阶微分方程,由于微分方程的非线性,无法得到最优变现策略的解析解,用数值分析中差分法可以得到最优变现策略的数值解;最后,将一支股票拓展为多支股票,讨论多支股票的最优变现策略.关键词:最优变现策略;瞬时冲击;永久冲击;算术布朗运动II硕士学位论文AbstractBasedonAlmgren&Chriss(1999,2000),westudytheoptima

4、ltradingstrategybydifferentdegreesinorderf.0rtheinstitutionaIinvestors,whoareriskaVerse,togetatrade.ofrbetweenthevarianceandtheexpectationoftheexecutioncosts.First,westudytheoptimalexecutionstrategywithincompleteliquidationundertheassumptionthattheassetpricefo

5、llowsanarithmeticBrownianmotion.Huberman&Stanzl(2001)showsthatthepermanentimpactisthelinear如nctionoftheliquidationvelocity,whilethetemporaryimpacthasnotyetbeendetermined.Soweassumethatthepermanentimpactisthelinear如nctionoftheliquidationVelocity'butthetemporary

6、impactisthesumoflinearfunctionoftheliquidationVelocityandrandomshocks.WestudytheoptimalstrategywhichminimizesthesumoftheVarianceandtheexpectationoftheexecutioncosts.ByusingtheVariationmethodandstochastictheory,anexplicitsolutionisderiVedinthispaper,Itisshownth

7、atthisstrategyisalinearcombinationofthehyperbolicsine向nctionabouttime,whichdecreasestheexpectationoftheexecutioncostsdramatically.Thestrategyisrelatedtoallthefactors,suchasthetemporaryimpaCt,excessinterestrate,stockVolatility,riskpreference,thepositionsize,but

8、ithasnorelationtothepermanentimpact.TheoptimaltradingstrategyoftheincompleteliquidationisnotequiValenttotheoneofcomplete1iquidation.Sincetheoptimalexecutiontimeisendogenoug,theopti

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