Nonconcave Portfolio Choice under Smooth Ambiguity
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摘要
本文构建连续时间下平滑模糊偏好与贝叶斯学习框架，处理非凹（期权型）报酬并恢复时间一致性：通过对准 quasiconcave 的鲁棒表述，将模糊规避问题等价为在内生扭曲先验下的无模糊贝叶斯问题并用非线性滤波+鞅方法与凹化技巧得到半闭式交易规则；应用于受托管理的凸激励契约表明模糊规避会将概率质量向不利状态倾斜、缩小“实值”区间并降低风险敞口，从而抑制风险转移激励 [page::0][page::23]
