奈特不确定下资产定价消费模型的建立-论文.pdf

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1、第2014年第6期商业经济No．6，2014(总第447期)SHANGYEJINGJITotalNo．447【文章编号】1009—6o43(2014)06—0020—02奈特不确定下资产定价消费模型的建立亢婷(宁夏大学新华学院，宁夏银川750021)【摘要】在不确定条件下进行资产定价是金融学中的一个重要问题。受金融市场的时变性和人的参与，通常情况下很难得到如收益、利率、波动率等某些变量的精确估计值，现实金融市场中不仅存在概率意义上的不确定性，还存在模糊性，在实际投资中如何对不确定性给出正确的建模就变得非常重要。把不确定性

2、理论引入到传统的资产定价模型中．通过引入不确定性惩罚因子和熵函数建立奈特不确定条件下的最优消费和投资组合模型，能够同时反映随机不确定性和模糊性，可满足投资者的需求。该模型是对经典模型的一种自然推广，它可以适用于不同类型的市场，不同类型的个体，有较好的适用性。[关键词】奈特不确定；资产定价；消费模型【中图分类号】F810【文献标识码】AEstablishmentofAssetPricingConsumptionModelunderKnightianUncertaintyKANGTingAbstract：Pricingass

3、etunderuncertaintyconditionisanimportantissueinfinance．Undernormalconditions，itishardtogettheaccu—rateestimatedvaluesofsomevariablessuchasearnings，interestrate，andvolatilityduetothetime—dependentnatureoffinancialmarketandtheparticipationofpeople．Therealenotonlyun

4、certainty，butalsovaguenessintermsofprobabilityinarealfinancialmarket．Asaresult，itissignificanttomodelcorrectlywiththeuncertainty．Investors’demandcouldbemetbyintroducingtheuncertaintytheoryintotraditionalmodelingforassetpricing．Inotherwords，uncertaintypenaltyfacto

5、randentropyfunctionareusedtoestablishanoptimalcon—sumptionandinvestmentportfoliomodel，whichreflectsbothrandomuncertaintyandvagueness．Themodelisanaturalextensionoftheclassicalmodel，applicabletothemarketsandunitsofdiferenttypes．Keywords：Knightianuncertainty，assetpr

6、icing，consumptionmodel一测度描述。由于金融市场的时变性和人的参与，通常情况、引言下很难得到某些变量的精确估计值，如收益、利率、波动资产定价作为金融学的核心问题，一直伴随着金融率等。因此现实金融市场中不仅存在概率意义上的不确市场的发展而发展。从金融市场存在的第一天起，投资者定性，还存在模糊性。在经典的资产定价研究中，大多学就试图预测金融资产价格的未来变化，因此各种探讨金者基本上只采用随机模型对金融市场进行建模，并没有融资产价格运动规律的理论模型也就应运而生。在不确对金融变量固有的模糊性给出明确的描述。

7、目前针对这定条件下进行资产定价是金融学中的一个重要的问题，类模型不确定性，主要用概率方法和模糊集方法对其进不确定性理论在很久以前就被经济学家提出，虽然在此行建模。传统资产定价模型虽然简单，但模型中的输入变过程中被赋予不同的名称，但其本质是相同的，即意识到量被看作精确的常数，这与瞬息万变的金融市场不一致。个体对经济状态的概率分布存在一定的未知性。目前关同时，采用前期数据得到的价格作为一段时间后投资决于模型不确定性的研究可以归为两类：第一类是Knighd-1策的依据，也显然不合理。因此，急需一种简单而又能同和Ellsberg

8、t21意义下的奈特不确定性，即我们通常很难知时反映随机不确定性和模糊性的资产定价模型来满足投道描述资产价格的精确概率测度，知道的往往是一族概资者的需求。Zadeh(1965)提出的模糊集理论可以作为这率测度Pfl=l，2，An)_第二类是Zadeht31(1965)提出的模糊类不精确问题建模的有用工具。目前已有大量学