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內容簡介：
随机无序模型是阿尔伯特·N.谢里亚夫（AlbertNShiryaev）提出的一个序贯检测方法，被运用于军工、气象、水利等工业制造领域。而在金融市场上，股票状态瞬息万变，十分考验投资者的专业判断能力。因此，本书尝试将随机无序模型引入投资决策当中，从数学统计的角度分析最优投资决策的方法，并通过三个实例分析，来阐述该模型的优越之处。
關於作者：
詹钥凇，现任中山大学商学院助理教授，硕士生导师，中国人民大学金融学博士。研究领域包括市场微观结构、金融计量、量化投资等。论文发表于Journal of Business & Economic Statistics， Journal of Economic Dynamics and Control等国际知名学术期刊
目錄
第1章绪论···001
內容試閱
市场的动态变化、信息披露的不完善和市场噪声的干扰，使得投资者往往难以获取完全信息，只能在获取信息不完全的情况下作出决策。一般而言，投资者仅通过资产收益的概率分布进行投资决策以最大化预期收益。例如，马科维茨提出的投资组合理论，是基于股票收益率的均值和协方差来构建最优投资组合。同样，莫顿问题也是考虑当风险资产价格服从几何布朗运动时，风险资产和无风险资产的最优分配比例。但是在投资实践中，资产收益的概率分布可能会随时间发生改变，或者概率分布存在多种可能性，投资者也无法准确知道相关信息。那么在这样不完全信息的情况下，投资者的决策将会陷入一个两难的境地。一方面，投资者希望获取更多的信息来降低决策时犯错的概率，但这会延缓决策时机，错过可能的投资机会。另一方面，投资者可以尽快作出决策以把握机会，但是将会面临较高的犯错概率。所以为了研究在不完全信息下，投资者应该如何权衡选择，本书运用随机无序模型分析了不同情形下的最优投资决策问题。在随机无序模型中，投资者的决策目标是最小化犯错概率和时滞成本，这意味着最优决策将会是准确并且及时的。随机无序问题的求解需要构造后验概率过程，并将优化目标转化为最优停时问题，通过自由边界微分方程来得到最优决策的判别方法。
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