一阶、二阶和三阶随机占优
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)
且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>FSDG 。【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 ∫−∞RF(t)dt≤∫−∞RG(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>SSDG 。
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∫−∞RF(t)dtdz≤∫−∞R∫−∞RG(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>TSDG 。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
- 【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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- [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 ...
- 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 ...
- 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
- Biopython(py012)统计碱基数
- 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
- 从SEO效果看谷歌百度360搜狗有道bing技术现状
- RabbitMQ和kafka从几个角度简单的对比--转
- linux 目标文件格式,Linux工具 - NM目标文件格式分析
- mac安装brew简单方法
- ASP.NET Web API 2 过滤器
- java反编译工具_JDA Java反编译工具的下载和使用手册
- 大规模异构数据并行处理系统的设计、实现与实践
- php 取post原始,PHP 获取POST的最原始数据方法
- 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?...
- Centos在线安装nginx
- 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!...
- 简书 android底部导航,Android BottomNavigationView底部导航栏的使用
- cati服务器授权信息无效,CATI基础知识介绍(四)
- 使用DOM4J解析XML文件的两种方法
- 上课用计算机的好处,多媒体课件的优点
- http://localhost:8080/product/save找不到访问路径
- WPF入门8:模板(Template)
- PS 画笔 取消 圆角
热门文章
- java-01背包(动态规划)
- google v8 实战 -- 构建v8
- 微信小程序日期选择器控件xxxx-xx-xx格式
- C - Neko does Maths 数论
- 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
- 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
- 三种求平方根的算法——C/C++
- 威联通NAS TS-453Bmini配置docker.redis5.0.5自动加载配置
- CDGA:应聘数仓岗,选择企业级别 or 算法团队?
- ArcGIS(ESRI)的发展历史和版本历史(简介)