资产配置决策系统的MATLAB实现

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了资产配置决策系统的MATLAB实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

      这个系统为一个资产配置决策系统,需要确定每一期的消费和股票投资比例。此资产配置系统他受到家庭收入以及收入冲击、股票收益率、投资者的效用、风险厌恶程度、遗赠动机、贴现因子和受教育程度的影响。

      属于动态优化过程,需要运用Bellman方程求解值函数,从而求得所需变量。本系统运用逆向递归的方法和网格搜索法,每进行一次迭代需要返回一个消费量c和投资比例  。为了减少运算量,设定步长为5,即757065602520。即类似于f(t)=max[f(t+1)+x],假设f(t)的初始值为0x为一个集合,假如该集合中有一个元素能使[f(t+1)+x]最大化,则显示该元素x1,然后用ft=f(t+1)+x1代入到下一个式子ft-1= [f(t)+x],从而显示能使ft-1)最大的元素x2,以此类推直到t=20时结束。

20<=t<=60时,需要运用工作状态下的收入模型,直到t=20时结束迭代运算。

60<t<=75时,需要运用退休状态下的收入模型

设定yt=80)的收入(注:这是进行迭代的初始值)

Vxt=80))=0

Wt=xt

需要进行迭代的公式即Bellman方程:

 

注明:c表示消费水平,表示风险资产的投资水平(为小数),w表示财富,用xt)表示,b表示遗赠动机,为风险厌恶系数,pt)表示存活概率(用1-死亡率求出)

3)参数(见参数表):

1)收入冲击都是由正太随机变量产生,均值和方差都已经设定

2)年龄为2075岁,步长为5

(3) 遗赠动机、贴现因子均已经设定

4)无风险收益率,股票超额收益率及随机变量已经设定

 

 

 

A32-2

 

 

以上是关于资产配置决策系统的MATLAB实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Matlab基于决策树算法实现多分类预测(源码可直接替换数据)

MATLB|实时机会约束决策及其在电力系统中的应用

机器学习笔记关于MATLAB实现决策树

在 MatLab 中绘制 x 轴

Matlab:递归获取决策树

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