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由把一个随机的元素介绍给 doublejump 散开框架测量财产回来过程的骑士无常,动态公事包选择的模型被造,它最大化指定无常厌恶的州的函数的终端公事包 wealth.Through 的期望的实用程序,导出模型的分析解决方案学习效果利用了 max-min 方法变化时间,跳,并且动态公事包选择和 thei 上的财产回来过程的耐特无常比较分析的结果出现:在公事包的积极或否定的 intertempural hedging 需求的变化时间的结果,它取决于投资者的风险厌恶的系数和在回来移动和轻快之间的关联系数变;在