Constrained portfolio optimization in a life-cycle model
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摘要
本报告研究了生命周期模型中受约束的投资组合优化问题，个体通过股票、债券和寿险配置财富，最大化消费、遗产和终值效用。构建了包含多类交易约束（如非交易资产、禁止卖空等）的凸集约束，创新性地提出基于对偶控制的神经网络方法，有效计算原始问题的紧凑上下界，较传统仿真方法更适应复杂金融市场动态。如利率、股价波动存在扰动时，神经网络方法能精准捕捉并提升估值准确度。数值分析表明交易约束降低寿险需求，同时验证神经网络在不同市场参数下的优越性能 [page::0][page::2][page::14][page::20][page::24][page::28].
