Выбор межвременного портфеля - Intertemporal portfolio choice

Выбор межвременного портфеля это процесс выделения инвестируемый богатство различным ресурсы, особенно финансовые активы, неоднократно с течением времени таким образом, чтобы оптимизировать какой-то критерий. Набор пропорций активов в любой момент определяет портфолио. Поскольку доходность почти всех активов не является полностью предсказуемой, критерий должен принимать финансовый риск в учетную запись. Обычно критерием является ожидаемое значение некоторых вогнутая функция стоимости портфеля через определенное количество периодов времени, то есть ожидаемая полезность окончательного богатства. В качестве альтернативы, это может быть функция различных уровней товары и услуги потребление которые достигаются путем вывода части средств из портфеля через каждый период времени.

Дискретное время

Смотрите также: Стохастическое программирование § Многоступенчатая оптимизация портфеля

Независимые от времени решения

В общем контексте оптимальное размещение портфеля в любом временной период после первого будет зависеть от количества богатства, полученного в результате портфеля предыдущего периода, которое зависит от доходности активов, имевшей место в предыдущем периоде, а также от размера и распределения портфеля в этом периоде, последнее, в свою очередь, зависит от количества богатство, полученное в результате портфеля предшествующего периода, и т. д. Однако при определенных обстоятельствах оптимальные решения по портфелю могут быть приняты таким образом, который разделен во времени, так что доли богатства, размещенные в определенных активах, зависят только от стохастического показателя. распределения доходности активов за этот конкретный период.

Утилита журнала

Если функция полезности инвестора не склонна к риску утилита журнала функция окончательного богатства ${\displaystyle W_{T},}$

${\displaystyle {\text{Utility}}=\ln W_{T},}$

тогда решения межвременны разделены.^[1] Пусть начальное богатство (сумма, которую можно инвестировать в начальный период) будет ${\displaystyle W_{0}}$ и пусть стохастический доходность портфеля за любой период (неточно предсказуемая сумма, до которой средний доллар в портфеле растет или сокращается за определенный период т) быть ${\displaystyle R_{t}.}$ ${\displaystyle R_{t}}$ зависит от распределения портфеля - дроби ${\displaystyle w_{it}}$ текущего богатства ${\displaystyle W_{t-1}}$ унаследованные от предыдущего периода, которые распределяются в начале периода т к активам я (я=1, ..., п). Так:

${\displaystyle W_{T}=W_{0}R_{1}R_{2}\cdots R_{T}}$

куда

${\displaystyle R_{t}=w_{1t}r_{1t}+w_{2t}r_{2t}+\cdots +w_{nt}r_{nt},}$

куда ${\displaystyle r_{it}}$ относится к стохастической доходности (плохо предсказуемой сумме, до которой вырастет средний доллар) актива я на период т, а где акции ${\displaystyle w_{it}}$ (я=1, ..., п) ограничены суммой до 1. Принимая во внимание логарифм ${\displaystyle W_{T}}$ выше, чтобы выразить полезность, зависящую от результата, подставив вместо ${\displaystyle R_{t}}$ для каждого т, и взяв ожидаемое значение журнала ${\displaystyle W_{T}}$ дает ожидаемое выражение полезности для максимизации:

${\displaystyle \ln[W_{0}]+\sum _{t=1}^{T}{\text{E}}\ln[w_{1t}r_{1t}+w_{2t}r_{2t}+\cdots +w_{nt}r_{nt}].}$

Условия, содержащие выборные акции ${\displaystyle w_{it}}$ для разных т аддитивно разделены, вызывая результат межвременная независимость оптимальных решений: оптимизация под конкретный период принятия решения т предполагает получение производных от одного аддитивно отдельного выражения по отношению к различным долям, а условия первого порядка для оптимальных акций в конкретный период не содержат информации о стохастической доходности или информации о решении для любого другого периода.

Критерий Келли

В Критерий Келли Для межвременного выбора портфеля говорится, что, когда распределения доходности активов идентичны во все периоды, конкретный портфель, реплицируемый каждый период, будет превосходить все другие последовательности портфелей в долгосрочной перспективе. Здесь долгосрочный период - это произвольно большое количество периодов времени, так что распределения наблюдаемых результатов для всех активов соответствуют их распределениям ожидаемых вероятностей. Критерий Келли приводит к тем же решениям по портфелю, что и максимизация ожидаемого значения логарифмической функции полезности, как описано выше.

Энергетика

Как и служебная функция журнала, функция полезности электроэнергии для любого значения параметра мощности выставляет постоянное относительное неприятие риска, свойство, которое имеет тенденцию вызывать пропорциональное увеличение масштабов решений без изменений по мере увеличения первоначального богатства. Функция полезной мощности:

${\displaystyle {\text{Utility}}=aW_{T}^{a}}$

с положительным или отрицательным, но ненулевым параметром а <1. С этой функцией полезности вместо логарифмической, приведенный выше анализ приводит к следующему выражению ожидаемой полезности, которое должно быть максимизировано:

${\displaystyle a\cdot W_{0}^{a}\cdot {\text{E}}[R_{1}^{a}\cdot R_{2}^{a}\cdots R_{T}^{a}],}$

где как раньше

${\displaystyle R_{t}=w_{1t}r_{1t}+w_{2t}r_{2t}+\cdots +w_{nt}r_{nt}}$

за каждый период времени т.

Если существует последовательная независимость доходности активов- то есть, если реализация дохода по любому активу в любом периоде не связана с реализацией дохода по любому активу в любой другой период, тогда это выражение ожидаемой полезности становится

${\displaystyle a\cdot W_{0}^{a}\cdot {\text{E}}R_{1}^{a}\cdot {\text{E}}R_{2}^{a}\cdots {\text{E}}R_{T}^{a};}$

максимизация этого выражения ожидаемой полезности эквивалентна отдельной максимизации (если а> 0) или минимизация (если а<0) каждого из слагаемых ${\displaystyle {\text{E}}R_{t}^{a}.}$ Следовательно, при этом условии мы снова имеем межвременную независимость портфельных решений. Обратите внимание, что логарифмическая функция полезности, в отличие от степенной функции полезности, не требует допущения о межвременной независимости доходности для получения межвременной независимости решений портфеля.

Утилита HARA

Гиперболическое абсолютное неприятие риска (HARA) - это особенность широкого класса функции полезности фон Неймана-Моргенштерна для выбора в условиях риска, включая функции журнала и энергосистемы, о которых говорилось выше. Mossin^[2] показали, что при использовании утилиты HARA оптимальный выбор портфеля предполагает частичную независимость от времени решений, если есть безрисковый актив и существует последовательная независимость доходности активов: чтобы найти оптимальный портфель на текущий период, не нужно знать никакой информации о будущем распределении о доходах от активов, кроме будущих безрисковых доходностей.

Решения, зависящие от времени

Согласно вышеизложенному, ожидаемая полезность конечного богатства с функцией полезности мощности равна

${\displaystyle a\cdot W_{0}^{a}\cdot {\text{E}}[R_{1}^{a}\cdot R_{2}^{a}\cdots R_{T}^{a}].}$

Если нет последовательной независимости доходностей во времени, то оператор ожиданий не может применяться отдельно к различным мультипликативным членам. Таким образом, оптимальный портфель для любого периода будет зависеть от распределения вероятностей доходности различных активов в зависимости от их реализации в предыдущем периоде, и поэтому не может быть определен заранее.

Более того, оптимальные действия в конкретный период необходимо будет выбрать, основываясь на знании того, как будут приниматься решения в будущих периодах, поскольку реализация в текущем периоде доходности активов влияет не только на результат портфеля в текущем периоде, но и так же условные вероятностные распределения для будущих доходов от активов и, следовательно, будущих решений.

Эти соображения применимы к функциям полезности в целом, за исключением отмеченных ранее. В общем, ожидаемое выражение полезности, которое должно быть максимизировано:

${\displaystyle {\text{E}}U(W_{T})={\text{E}}U(W_{0}R_{1}R_{2}\cdots R_{T}),}$

куда U - функция полезности.

Динамическое программирование

Математический метод решения этой потребности в текущем принятии решений с учетом будущих решений: динамическое программирование. В динамическом программировании правило принятия решения для последнего периода, зависящее от доступного богатства и реализации доходности активов за все предыдущие периоды, разрабатывается заранее; затем разрабатывается правило принятия решений для предпоследнего периода с учетом того, как результаты этого периода повлияют на решения последнего периода; и так далее назад во времени. Эта процедура очень быстро становится сложной, если существует более нескольких периодов времени или более нескольких активов.

Усреднение долларовой стоимости

Усреднение долларовой стоимости постепенное вхождение в рискованные активы; его часто рекомендуют инвестиционные консультанты. Как указано выше, это не подтверждается моделями с утилитой журнала. Однако он может возникать на основе модели межвременной средней дисперсии с отрицательной серийной корреляцией доходностей.^[3]

Возрастные эффекты

С помощью утилиты HARA, доходности активов, которые независимо и одинаково распределяются во времени, и безрискового актива, пропорции рискованных активов не зависят от оставшегося срока службы инвестора.^{[1]:глава 11} При определенных предположениях, включая экспоненциальная полезность и один актив с доходностью после ARMA (1,1) процесс, необходимое, но не достаточное условие для увеличения консерватизма (уменьшения владения рискованным активом) с течением времени (который часто отстаивают инвестиционные консультанты) является негативным первым порядком. серийная корреляция, в то время как неотрицательная серийная корреляция первого порядка дает противоположный результат - повышенное принятие риска в более поздние моменты времени.^[4]

Модели межвременного портфеля, в которых выбор портфеля осуществляется совместно с межвременными решениями о предложении рабочей силы, могут привести к возрастному эффекту консерватизма, усиливающемуся с возрастом.^{[нужна цитата ]} как рекомендуют многие инвестиционные консультанты. Этот результат следует из того факта, что рискованные инвестиции, когда инвестор молод и плохо себя представляют, можно отреагировать путем предоставления большего количества рабочей силы, чем ожидалось, в последующие периоды времени, чтобы хотя бы частично компенсировать потерянное богатство; поскольку пожилой человек с меньшим количеством последующих периодов времени менее способен компенсировать плохую доходность инвестиций таким образом, для инвестора оптимально брать на себя меньший инвестиционный риск в более старшем возрасте.

Непрерывное время

Основная статья: Проблема портфеля Мертона

Роберт С. Мертон^[5] показал, что в непрерывное время с гиперболическим абсолютным неприятием риска, с доходностью активов, эволюция которой описывается Броуновское движение и которые независимо и одинаково распределены с течением времени и с безрисковым активом можно получить явное решение для спроса на уникальный оптимальный портфель, и этот спрос линейен по начальному богатству.

Смотрите также

• Теория принятия решений
• Межвременное бюджетное ограничение
• Модель межвременного ценообразования капитальных активов
• Межвременной выбор
• Инвестиционная стратегия
• Современная теория портфолио
• Двухоментная модель решения

Рекомендации

1. Ингерсолл, Джонатан Э. (1987). Теория принятия финансовых решений. Тотова, Нью-Джерси: Роуман и Литтлфилд. ISBN  0847673596.
2. Моссин, Ян (1968). «Оптимальные многопериодные портфельные политики». Журнал Бизнеса. 41 (2): 215–229. Дои:10.1086/295078. JSTOR  2351447.
3. Балверс, Рональд Дж. И Митчелл, Дуглас В., «Эффективный постепенный переход в межвременные портфели», Журнал экономической динамики и управления 24, 2000, 21-38.
4. Балверс, Рональд Дж. И Митчелл, Дуглас У., «Автокоррелированная доходность и оптимальный выбор межвременного портфеля», Наука управления 43 (11), ноябрь 1997 г., стр. 1537-1551.
5. Мертон, Роберт С. (1971). «Оптимальное потребление и правила портфеля в модели непрерывного времени». Журнал экономической теории. 3 (4): 373–413. Дои:10.1016 / 0022-0531 (71) 90038-Х. HDL:1721.1/63980. (Глава I его докторской диссертации; Глава 5 в его Непрерывное финансирование).