模糊性、学习以及资产回报
2012/12/04
我们提出了一种新颖的广义递归平滑模糊模型，该模型可以将风险厌恶、模糊厌恶、跨期替代这三者分离开来。我们把这个效用模型应用于基于消费的资产定价模型，后者的消费和分红服从隐式马尔科夫转换过程。我们的校准模型可以与在数据中观察到的平均股票溢价、平均无风险利率、以及股票溢价波动性相匹配。此外，我们的模型可以产生各种动态资产定价现象，包括价格-分红比的顺周期变化，股票溢价和股票波动率反周期变化，杠杆效应，超额收益的均值回归。核心的直觉是，当一个模糊厌恶的代理人的延拓值较低时，他会悲观地给予惨淡年景的定价核较大的权重。
作者
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巨能久
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Jianjun Miao