文章目录

  • 一阶随机占优 (First-degree Stochastic Dominance, FSD )
  • 二阶随机占优 (Second-degree Stochastic Dominance, SSD)
  • 三阶随机占优 (Third-degree Stochastic Dominance, TSD)
  • 三者关系
  • 参考文献

一阶随机占优 (First-degree Stochastic Dominance, FSD )

  • FSDFSDFSD效用函数**(非递减效用函数)**

    • 效用函数 U(x)U(x)U(x) 满足: U′(x)≥0U'(x) \geq 0U′(x)≥0 。
  • FSDFSDFSD风险偏好

    使用 FSDF S DFSD 的投资者并没有特别的风险偏好

    • 有可能是风险厌恶者
    • 有可能是风险爱好者
    • 或者在某一阶段表现为风险厌恶, 在另一阶段表现为风险爱好。
  • 一阶随机占优**【累积概率分布】**

    在比较两个投资方案 FFF 和 GGG 时

    假设投资 FFF 的收益的累计概率分布为 F(R)F(R)F(R), 投资 GGG 的收益的累计概率分布为 G(R)G(R)G(R)

    如果在所有的收益水平 RRR 下, 有:
    F(R)≤G(R)F(R) \leq G(R) F(R)≤G(R)
    至少存在一个点使得不等号严格成立, 则称方案 FFF 一阶随机占优于方案 GGG, 记为 F>FSDGF>{ }_{F S D} GF>FSD​G 。【小的累积概率分布一阶随机占优大的累积概率分布】

  • 由于 FSDF S DFSD 仅对投资者的效用函数做了一阶假设 U(x)≥0U(x) \geq 0U(x)≥0, 而对投资者效用函数的二阶形式没有特别要求, 因此 FSDFSDFSD适用于具有任何形式风险倾向的投资者,
    在理论上优于其他的评价方法。然而正是由于 FSD适用面广, 使得该标准的筞选能力较低, 限制了它的实用性。

二阶随机占优 (Second-degree Stochastic Dominance, SSD)

  • SSDS S DSSD 效用函数**(边际效用递减效用函数)**

    • U′(x)≥0U^{\prime}(x) \geq 0U′(x)≥0,U′′(x)≤0U''(x) \leq 0U′′(x)≤0 。
  • SSDS S DSSD风险偏好

    使用 SSDS S DSSD 的投资者是风险厌恶型的

    • 不在意风险厌恶程度可以递增还是递减
  • 二阶随机占优**【累积概率分布的积分】**

    在比䢂两个投资方案 FFF 和 GGG 时

    假设投资 FFF 的收益的累计概率分布为 F(R)F(R)F(R), 投资 GGG 的收益的累计概率分布为 G(R)G(R)G(R)

    如果在所有的收益水平 RRR 下, 有:

∫−∞RF(t)dt≤∫−∞RG(t)dt或 ∫−∞R[G(t)−F(t)]dt≥0\int_{-\infty}^{R} F(t) d t \leq \int_{-\infty}^{R} G(t) d t \text { 或 } \int_{-\infty}^{R}[G(t)-F(t)] d t \geq 0 ∫−∞R​F(t)dt≤∫−∞R​G(t)dt 或 ∫−∞R​[G(t)−F(t)]dt≥0

且至少存在一个点使得不等号严格成立, 则称方案 FFF 二阶随机占优于方案 GGG, 记 为 F>SSDGF>_{S S D} GF>SSD​G 。

三阶随机占优 (Third-degree Stochastic Dominance, TSD)

  • TSDT S DTSD效用函数 U(x)U(x)U(x) (绝对风险厌恶递减)

    • 效用函数 U(x)U(x)U(x) 满足 U(x)≥0U(x) \geq 0U(x)≥0,U′′(x)≤0,U′′′(x)>0U^{\prime \prime}(x) \leq 0, U^{\prime \prime \prime}(x)>0U′′(x)≤0,U′′′(x)>0 。
  • TSDTSDTSD风险偏好

    使用 TSDT S DTSD 的投资者是风险厌恶的

    • 风险厌恶程度是随着财富的增加而递减的。
  • 三阶随机占优【累积概率分布二重积分】

    在比䢂两个投资方案 FFF 和 GGG 时

    假设投资 FFF 的收益的累计概率分布为 F(R)F(R)F(R), 投资 GGG 的收益的累计概率分布为 G(R)G(R)G(R)

    如果在所有的收益水平 RRR 下, 有:
    ∫−∞R∫−∞RF(t)dtdz≤∫−∞R∫−∞RG(t)dtdz\int_{-\infty}^{R} \int_{-\infty}^{R} F(t) d t d z \leq \int_{-\infty}^{R} \int_{-\infty}^{R} G(t) d t d z ∫−∞R​∫−∞R​F(t)dtdz≤∫−∞R​∫−∞R​G(t)dtdz
    或者
    ∫−∞R∫−∞R[G(t)−F(t)]dtdz≥0\int_{-\infty}^{R} \int_{-\infty}^{R}[G(t)-F(t)] d t d z \geq 0 ∫−∞R​∫−∞R​[G(t)−F(t)]dtdz≥0
    且至少存在一个点使得不等号严格成立, 则称方案 FFF 三阶随机占优于方案 GGG, 记 为 F>TSDGF>{ }_{T S D} GF>TSD​G 。

    三者关系

    由于这三条随机占优标准在投资者风险偏好假设上的递进关系: TSDT S DTSD 包含了$ SSD$, SSDS S DSSD 包含了 FSDF S DFSD

    TSDT S DTSD 有效, 则 SSDS S DSSD 必然有效;

    SSDS S DSSD 有效, 则 FSDF S DFSD 必然有效,

    投资者可以根据自身的风险偏好类型, 决定采用哪一个标准。

参考文献

[1]谭妮. 基于风险偏好的投资组合模型研究[D].湖南大学,2010.

一阶、二阶和三阶随机占优相关推荐

  1. 【数理知识】方程一阶二阶及常用词语含义

    方程一阶二阶及常用词语含义 方程一阶二阶及常用词语含义 元 阶 线性 对于控制 对于高等数学 对于线性代数 微分方程 方程一阶二阶及常用词语含义 元 未知数的个数叫做元,如:一元方程.二元方程- 阶 ...

  2. 使用Matlab来生动展示一阶二阶电路的情况

    使用Matlab来分析一阶二阶电路的情况 一.基本要求: 总的来说,程序包括一阶电容电路.一阶电感电路.二阶动态电路的零状态,零输入,全响应分析.总共包含9种情况.下面对其中几种情况进行分析. 图1 ...

  3. 一阶二阶多智能体一致性控制的Matlab程序

    一阶二阶多智能体一致性控制介绍及Matlab程序 本文的详细代码在https://github.com/Say-Hello2y/MultiAgentSystem中可找到. 一阶二阶多智能体一致性控制介 ...

  4. 节点电压法求解一阶二阶电路方程参数

    节点电压法求解一阶二阶电路方程参数 一.原理阐释 二.求解方法 三.编程思路 四.实现代码 五.样例展示 一.原理阐释 节点电压法是电路的系统分析方法之一,所谓节节点电压法 点电压是指电路中任一节点与 ...

  5. 二阶魔方 三阶魔方还原法

    二阶魔方 三阶魔方还原法  二阶魔方归正: 1 下面蓝色  不停用 上右下左,直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方,  找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ,然后  上右下推  上右下左 下压上 上左下左 ...

  6. 阶乘怎么用python写_请问结构动力学中常说的一阶和二阶,三阶频率或振型等是什么关系?...

    练拳不练功,等于一场空.建议买本结构力学教材读读相关章节(推荐同济朱慈勉老师的<结构力学>). 如没耐心看公式的,请直接读最后一段. 先说系统的自振频率. 以一个n自由度的系统为例,其自由 ...

  7. [work] 一阶 二阶马尔可夫

    对于时间序列,如果本状态的概论只取决于上一个状态,那就叫一阶markov过程 举个例子,爷爷生爸爸,爸爸生儿子,儿子的问题只跟爸爸有关,跟爷爷无关,这就叫一阶markov 二阶markov可以以此类推 ...

  8. html5创建三次贝塞尔曲线,HTML5 Canvas中使用路径描画二阶、三阶贝塞尔曲线

    在HTML5 Canvas中,可以用以下方法描画三阶和二阶的贝塞尔曲线: 复制代码代码如下: context.bezierCurveTo(cp1x, cp1y, cp2x, cp2y, x, y) c ...

  9. 一阶二阶数字滤波器笔记

    数字滤波器 一阶数字滤波器 时域分析 频域分析 数字化 代码示例 二阶巴特沃斯低通滤波器 S域和Z域的频率关系分析 巴特沃斯滤波器举例说明 代码示例 声明:感谢知乎大佬的文章,原文链接 数字滤波器实现 ...

最新文章

  1. Biopython(py012)统计碱基数
  2. php 求数组组合数,php实现求数组全排列,元素所有组合的方法
  3. 从SEO效果看谷歌百度360搜狗有道bing技术现状
  4. RabbitMQ和kafka从几个角度简单的对比--转
  5. linux 目标文件格式,Linux工具 - NM目标文件格式分析
  6. mac安装brew简单方法
  7. ASP.NET Web API 2 过滤器
  8. java反编译工具_JDA Java反编译工具的下载和使用手册
  9. 大规模异构数据并行处理系统的设计、实现与实践
  10. php 取post原始,PHP 获取POST的最原始数据方法
  11. 字符串过滤非数字c语言,【新手】【求思路】如何判断用户输入的字符串中是否含有非数字?...
  12. Centos在线安装nginx
  13. win7副本不是正版_为什么有人愿意放弃win10,重装成盗版的win7呢原因有三点!...
  14. 简书 android底部导航,Android BottomNavigationView底部导航栏的使用
  15. cati服务器授权信息无效,CATI基础知识介绍(四)
  16. 使用DOM4J解析XML文件的两种方法
  17. 上课用计算机的好处,多媒体课件的优点
  18. http://localhost:8080/product/save找不到访问路径
  19. WPF入门8:模板(Template)
  20. PS 画笔 取消 圆角

热门文章

  1. java-01背包(动态规划)
  2. google v8 实战 -- 构建v8
  3. 微信小程序日期选择器控件xxxx-xx-xx格式
  4. C - Neko does Maths 数论
  5. linux脚本获取经纬度,JS实现根据详细地址获取经纬度功能示例
  6. 跨平台应用开发进阶(十一) :uni-app 实现IOS原生APP-云打包集成极光推送(JG-JPUSH)详细教程
  7. 三种求平方根的算法——C/C++
  8. 威联通NAS TS-453Bmini配置docker.redis5.0.5自动加载配置
  9. CDGA:应聘数仓岗,选择企业级别 or 算法团队?
  10. ArcGIS(ESRI)的发展历史和版本历史(简介)