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Robust utility maximization with extremely ambiguity-loving and ambiguity-aversion preferences

机译:具有极其含糊不清的与歧义性和歧义 - 厌恶偏好的强大实用

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摘要

In this paper, we investigate the robust utilitymaximization problems under both preferences of extremely ambiguity loving and ambiguity aversion. By a fundamental martingale characterization technique on nonlinear expectations, optimal investment strategies are explicitly solved in a general non- Markovian framework via backward stochastic differential equations. Different with previous works in the literature assuming the convexity of the set of prior probabilitymeasuresQ, our analysis are independent of the cardinality ofQ. Our results show that extremely ambiguity- loving ( resp. - aversion) investors will adopt the extremely aggressive ( resp. conservative) investment strategy.
机译:在本文中,我们调查了极其歧义爱和歧义厌恶的偏好下的强大的utilityMaximization问题。 通过对非线性期望的基础鞅表征技术,通过向后随机微分方程将最佳投资策略明确解决了一般的非马车框架中。 在文献中的先前作品不同,假设现有概率模拟的凸性,我们的分析与Q的基数无关。 我们的结果表明,爱情极其含糊不清(Resp。 - Aversion)投资者将采用极具侵略性的(Resp。保守)的投资策略。

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