Risk Aversion in the Small and in the Large: Beyond Arrow-Pratt A Wiener Chaos Hierarchy of Dynamic Risk Premia
创建于 更新于
摘要
本论文以Malliavin微积分与Wiener chaos展开为框架，构建了一个动态 certainty equivalents 与风险溢价的完整层级体系。结论显示：经典 Arrow–Pratt 近似并非对任意小风险序列都具备渐近正确性，需要引入信息揭示过程下的动态框架；在纯Wiener chaos 情况下，不同 chaos 阶层对应不同的首次显现时间（h^n），其系数可用 Malliavin 导数表示；混合 chaos 的交互产生高阶偏好（prudence、temperance）并可通过 Bell 多项式描述从期望效用到确定等价的非线性转化；通过二次高斯 payoff 与 Vasicek 模型等具体例子，理论显示在一类正则 Wiener functionals 下，Arrow–Pratt 的 Leading term 仍然成立，其他项由 chaos 结构决定，揭示了从经济学到随机分析的统一框架与高阶动态风险偏好的来源。[page::0]
