存在非流动性资产的连续时间投资组合选择问题:基于交易时间受限的视角

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71701086
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0114.金融工程
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

All the time, the research on the optimal investment strategy under illiquidity risk has been the common hotspot of financial industry and academic circles, but it is urgent to measure market liquidity from the perspective of trading times. Trading time restrictions are generally involved in non-traded assets, assets with random trading times, and the breakout of liquidity crises. In addition, there are another two important market features: an executive can directly influence the stock price of his own company with work effort; a fund manager can be compensated with a high-water mark contract. The existing literature has been restricted in the above single market feature. Accordingly, this project will propose three continuous-time portfolio choice models considering the above multiple features. The objective of this project is to study the optimal strategy for each multiple feature model, and focus on exploring the impact of illiquidity risk resulting from trading time restriction on the optimal strategy. In order to overcome difficulties caused by multiple features, this project will extend the stochastic control methods—dynamic programming method as well as numerical methods and theoretical analysis methods for partial differential equations—in the existing single feature models to the three multiple feature models. Besides, this project will provide the appearance and the analytic properties of the optimal strategies. This project will provide the theoretical evidence for the design and implementation of optimal incentive-based compensation schemes, and provide the scientific decision-making basis for investors.
关于非流动性风险影响下最优投资策略的研究一直以来都是理论金融界和实证金融界共同关注的热点问题,但急需从交易时间的角度来衡量金融资产的流动性问题。除由非交易性资产、随机交易时间资产和流动性危机发生等带来的交易时间约束外,现实金融市场还有两个重要特征:公司管理者可以通过工作投入影响本公司股价;对冲基金经理人可以依据高水位线条款获取业绩报酬。现有文献几乎都局限于考虑上述单因素情形,因此本项目将创建三个考虑上述多因素共存情形下的连续时间投资组合选择模型,旨在研究多因素共存情形下的最优策略,并重点探索由交易时间约束带来的非流动性风险对最优策略的影响。为了克服由多因素带来的困难,本项目将现有单因素模型中使用的随机控制方法——动态规划方法和偏微分方程的数值、理论分析方法推广到多因素模型中,给出最优策略的直观刻画和分析性质。本项目将为优化报酬激励方案的设计与实施提供理论依据,为投资者提供科学决策依据。

结项摘要

存在非流动性资产的投资组合选择问题一直以来都是理论金融界和实证金融界共同关注的热点问题,但急需从交易时间的角度来衡量金融资产的流动性问题。本项目创建了三个不同金融背景下的连续时间投资组合选择模型来探索:(1)由限制性股票带来的交易时间约束和工作投入双重因素对公司管理者最优投资策略的影响;(2)由最优停时边界带来的交易时间约束和高水位线条款双重因素对对冲基金经理人最优投资策略的影响;(3)由资本利得税纳税时机的选择和市场时机的选择引起的交易时机的选择对投资者最优投资策略的影响。本项目利用动态规划、偏微分方程的数值与理论分析、和数值模拟等方法给出了最优投资策略的直观刻画和分析性质,并着重分析了由交易时间约束带来的非流动性风险对最优投资策略的影响。本项目的研究发现:(1)限制性股票能激励公司管理者努力工作来提高公司业绩,且当越来越靠近限制性股票行权日时,公司管理者提高公司业绩的激励效应将会增大。(2)当基金价值越来越接近高水位线时,基金经理人将被激发更多的工作投入;基金经理人更喜欢较高的管理费,但可能更喜欢较低的激励费。(3)收益可预测性与资本利得税并存时的最优策略有助于缓解纳税时机选择和市场时机选择之间的矛盾关系;收益可预测性可以显著增加因资本利得税导致的效用损失和由延迟实现资本利得而获得的税金时间价值。本项目不仅可以为优化报酬激励方案的设计与实施提供理论依据,而且可以为投资者运用金融资产、市场时机进行投资获利、套期保值、风险防范和合理避税等提供科学决策依据。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Two Birds, One Stone: Joint Timing of Returns and Capital Gains Taxes
两只鸟一石:回报税和资本利得税的联合计时
  • DOI:
    10.2139/ssrn.3057371
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Management Science
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Lei Yaoting;Li Ya;Xu Jing
  • 通讯作者:
    Xu Jing

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其他文献

其他文献

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具有资本利得税的连续时间投资组合选择问题:基于不同计税规则和市场条件
  • 批准号:
    72271112
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    46 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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