资产收益可预测的动态资产配置-论文.pdf

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1、系统科学与数学J．Sys．Sci．&Math．Scis34(5)(2014，5)，534—549)k资产收益可预测的动态资产配置张玲(广东金融学院经济贸易系，广州510521)摘要在资产收益可预测的金融市场中，研究了连续时间最优动态资产配置问题．利用分离定理，带有预测变量的优化问题被分解为一个参数推断问题和一个随机优化问题，利用拉格朗日对偶方法和动态规划方法求得了最优策略和有效前沿．结果表明，预测变量带来的估计误差和投资机会集合时变性都会对最优策略和有效前沿产生显著影响．关键词可预测性，分离定理，拉格朗日对偶方法，HJB方程MR(2000)主题分类号91B28，90

2、C62DYNAMICASSETALLoCATIoNWITHPREDICTABLEASSETRETURNZHANGLing(DepartmentofEconomicandTrade，GuangdongUniversityofFinance，Guangzhou510521)AbstractThispaperconsidersadynamicassetallocationproblemwhentheassetreturniSpredictableinacontinuous—timefinancialmarket．Byusingtheseparationprinciple，

3、thedynamicportfoliooptimizationproblemwithpredictableassetreturnisdecomposedintOtwoseparateproblems：aparameterinferenceproblemandanoptimizationproblem．TheanalyticexpressionsoftheoptimMportfoliostrategyandthee伍cientfrontierarederivedbyusingtheLagrangedualityapproachandthedynamicprogramm

4、ingapproach．Theresultshowsthatboththeestimateerrorsofthepredictablevariableandthetime—varyinginvestmentopportunitycausedbythepredicativevariablewillleadtosubstantialimpactsontheoptimalstrategyandtheeficientfrOntier．KeywordsPredictability，separationprinciple，Lagrangedualityapproach，HJBe

5、quation．教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(13YJCZH247)，广东省哲学社会科学规划项目(GD12XYJ06)广东金融学院(12XJ02—10)资助课题．收稿日期：2014-02—10，收到修改稿日期：2014-03—27．张玲：资产收益可预测的动态资产配置5351引言Markowitz[】提出的单阶段均值一方差模型为现代金融经济学的研究奠定了理论基石，他开创了应用定量分析方法研究现代金融问题的先河．由于Markowitz的静态均值一方差模型与投资实践中跨期资产配置要求不符，后来的许多学者专注于动态资产配置问题的研究．在资产收益服从几何布朗运动的假

6、定下，Merton[】研究了连续时间CRRA效用下的动态资产配置问题．Merton发现几何布朗运动的假定导致了投资机会集合是定常的，从而动态跨期资产配置问题转化为单期资产配置问题，且最优策略是定常的．然而，理财专家通常建议投资者在接近退休的时候，减少其在风险资产上的投资(称之为年龄效应)．金融市场中，投资者往往根据观测到的资产收益和市场状态信息来估计和预测资产的未来收益，并依此做出最优投资决策．实证研究中，Campbell和Shiller[3J和Fama和French[4J发现，长期来看资产收益是可预测的，且期望超额收益是时变的．也就是说，投资机会集合是时变的而非定

7、常．Ang和Bekaert[】的研究表明，短期国库券的利率可以有效预测股票的收益率，且这种预测能力在国际金融市场数据中依然显著存在．近年来，越来越多的证据揭示了预测性是资产收益的重要特征，历史收益率，分红率，收益与价格的比率以及期限结构等都可用来预测资产的未来收益，资产收益具有可预测性已经成为了国外学术界的共识．国内的学者也在资产收益预测性方面进行了较多的实证研究．姜富伟等-6Jj秦泰和刘红忠【】的实证研究发现，中国股票的超额收益具有显著的预测性．过去的十多年中，资产收益可预测下最优资产配置问题也成为了金融经济学研究中的热点．Barberis／】发现资产收益可预