diff --git a/lectures/pv.md b/lectures/pv.md index e898980c..606d59c3 100644 --- a/lectures/pv.md +++ b/lectures/pv.md @@ -17,14 +17,14 @@ kernelspec: 本讲座描述了**现值模型**,这是许多资产定价理论的起点。 -资产定价理论是关于许多经济决策理论的组成部分,包括 +资产定价理论是许多经济决策理论的组成部分,包括 * 消费 * 劳动力供给 * 教育选择 * 货币需求 -在资产定价理论中,更广泛的经济动态中,一个基本主题是不同**时间序列**之间的关系。 +在资产定价理论以及更广泛的经济动态研究中,一个基本主题是不同**时间序列**之间的关系。 **时间序列**是按时间索引的**序列**。 @@ -37,7 +37,7 @@ kernelspec: * 矩阵乘法,和 * 矩阵求逆。 -我们将在后续讲座中使用这里描述的计算,包括{doc}`消费平滑 `,{doc}`均衡差异模型 `,和{doc}`货币主义价格水平理论 `。 +我们将在后续的许多讲座中使用这些工具,包括{doc}`消费平滑 `,{doc}`均衡差异模型 `,和{doc}`货币主义价格水平理论 `。 让我们开始吧。 @@ -47,11 +47,11 @@ kernelspec: 设 * $\{d_t\}_{t=0}^T $ 是一系列股息或“支付” - * $\{p_t\}_{t=0}^T $ 是从$t$日期开始的资产支付流的延续索赔价格序列,即$\{d_s\}_{s=t}^T $ + * $\{p_t\}_{t=0}^T $ 是从时间$t$开始的延续性的资产支付价格序列,即$\{d_s\}_{s=t}^T $ * $ \delta \in (0,1) $ 是一个周期的“折现因子” - * $p_{T+1}^*$ 是时间$T+1$时资产的终端价格 + * $p_{T+1}^*$ 是$T+1$时资产的终端价格 -我们假设股息流$\{d_t\}_{t=0}^T $和终端价格$p_{T+1}^*$都是外生的。 +我们假设股息序列$\{d_t\}_{t=0}^T $和终端价格$p_{T+1}^*$都是外生的。 这意味着它们是在模型之外确定的。 @@ -61,21 +61,21 @@ $$ p_t = d_t + \delta p_{t+1}, \quad t = 0, 1, \ldots , T $$ (eq:Euler1) -我们说方程**s**,复数,因为有$T+1$个方程,每个$t =0, 1, \ldots, T$都有一个。 +我们称其为方程**序列**,因为有$T+1$个方程,每个$t =0, 1, \ldots, T$都有一个。 -方程{eq}`eq:Euler1`断言在时间$t$购买资产所支付的价格等于支付$d_t$加上时间$t+1$的价格乘以时间折现因子$\delta$。 +方程{eq}`eq:Euler1`告诉我们在时间$t$购买资产所支付的价格等于支付$d_t$加上时间$t+1$的价格乘以时间折现因子$\delta$。 通过将明天的价格乘以$\delta$来折现,考虑了“等待一个周期的价值”。 -我们想要解决$T+1$个方程{eq}`eq:Euler1`的系统,以资产价格序列$\{p_t\}_{t=0}^T $作为股息序列$\{d_t\}_{t=0}^T $和外生终端价格$p_{T+1}^*$的函数。 +我们想要解$T+1$个方程{eq}`eq:Euler1`的系统,以资产价格序列$\{p_t\}_{t=0}^T $作为股息序列$\{d_t\}_{t=0}^T $和外生终端价格$p_{T+1}^*$的函数。 像{eq}`eq:Euler1`这样的方程系统是线性**差分方程**的一个例子。 -有强大的数学方法可以用来解决这样的系统,它们本身就值得研究,因为它们是分析许多有趣经济模型的基础。 +有许多强大的数学方法可以用来解决这样的系统,这些方法本身就很值得研究,因为它们是分析许多经济模型的基础。 例如,参见{doc}`Samuelson乘数-加速器 ` -在本讲座中,我们将使用矩阵乘法和矩阵求逆来解决系统{eq}`eq:Euler1`,这是线性代数中的基本工具,在{doc}`线性方程和矩阵代数 `中介绍。 +在本讲座中,我们将使用矩阵乘法和矩阵求逆来解决系统{eq}`eq:Euler1`,这是线性代数中的基本工具,在{doc}`线性方程和矩阵代数 `中有介绍。 我们将导入以下的库 @@ -186,6 +186,11 @@ $$ 让我们编写Python代码来计算和绘制股息流。 ```{code-cell} ipython3 +import matplotlib as mpl +FONTPATH = "fonts/SourceHanSerifSC-SemiBold.otf" +mpl.font_manager.fontManager.addfont(FONTPATH) +plt.rcParams['font.family'] = ['Source Han Serif SC'] + T = 6 current_d = 1.0 d = [] @@ -199,6 +204,7 @@ ax.legend() ax.set_xlabel('时间') plt.show() ``` + 现在让我们来计算和绘制资产价格。 我们将 $\delta$ 和 $p_{T+1}^*$ 设定为 @@ -208,7 +214,7 @@ plt.show() p_star = 10.0 ``` -让我们来建立矩阵 $A$ +现在我们建立矩阵 $A$ ```{code-cell} ipython3 A = np.zeros((T+1, T+1)) @@ -220,11 +226,13 @@ for i in range(T+1): A[i, j+1] = -δ ``` -让我们来一起检视$A$ +让我们将矩阵 $A$ 打印出来: + ```{code-cell} ipython3 A ``` -让我们用 {eq}`eq:apdb_sol`来求解价格。 + +现在用 {eq}`eq:apdb_sol`来求解价格。 ```{code-cell} ipython3 b = np.zeros(T+1) @@ -237,7 +245,7 @@ ax.set_xlabel('时间') plt.show() ``` -现在让我们来看一个周期性增长的股息序列: +现在让我们考虑一个周期性增长的股息序列: $$ d_{t+1} = 1.01 d_t + 0.1 \sin t, \quad t = 0, 1, \ldots , T-1. @@ -261,13 +269,16 @@ plt.show() ```{exercise-start} :label: pv_ex_cyc ``` + 当$p^*_{T+1} = 0$ 和 $\delta = 0.98$ 时,计算相对应的价格序列。 + ```{exercise-end} ``` ```{solution-start} pv_ex_cyc :class: dropdown ``` + 我们改变之前的参数和矩阵$A$。 ```{code-cell} ipython3 @@ -291,6 +302,7 @@ ax.set_xlabel('时间') plt.show() ``` + 与现值计算相关的加权平均在很大程度上消除了周期。 ```{solution-end} @@ -316,8 +328,7 @@ $$ (eq:Ainv) :label: pv_ex_2 ``` -通过证明$AA^{-1}$为单位矩阵来检查。 - +通过证明$AA^{-1}$为单位矩阵来验证这一点。 ```{exercise-end} ``` @@ -328,19 +339,24 @@ $$ p_t = \sum_{s=t}^T \delta^{s-t} d_s + \delta^{T+1-t} p_{T+1}^* $$ (eq:ptpveq) -定价公式 {eq}`eq:ptpveq` 断言两个组成部分相加得到资产价格 $p_t$: +定价公式 {eq}`eq:ptpveq` 表明资产价格 $p_t$ 由两个组成部分相加得到: -* 一个**基本组成部分** $\sum_{s=t}^T \delta^{s-t} d_s$,等于预期股息的**贴现现值** +* **基本面部分** $\sum_{s=t}^T \delta^{s-t} d_s$,它等于预期股息的**贴现现值** -* 一个**泡沫组成部分** $\delta^{T+1-t} p_{T+1}^*$ +* **泡沫组成部分** $\delta^{T+1-t} p_{T+1}^*$ 基本组成部分由贴现因子 $\delta$ 和资产的支付(在这种情况下为股息)确定。 -泡沫组成部分是价格中不由基本面决定的部分。 + +泡沫组成部分是其中不由基本面决定的价格部分。 + 有时将泡沫组成部分重写为 + $$ c \delta^{-t} $$ + 更为方便,其中 + $$ c \equiv \delta^{T+1}p_{T+1}^* $$ @@ -349,7 +365,7 @@ $$ ## 关于泡沫的更多内容 -让我们暂时关注一种特殊情况,即一种永不支付股息的资产,在这种情况下 +让我们暂时考虑一个从不支付股息的资产这个特殊情况,在这种情况下 $$ \begin{bmatrix} @@ -386,7 +402,7 @@ $$ p_{T+1}^* = c \delta^{-(T+1)} $$ (eq:eqbubbleterm) -其中 $c$ 为某个正常数。 +其中 $c$ 为某个正数。 在这种情况下,当我们用方程 {eq}`eq:Ainv` 中的矩阵 $A^{-1}$ 乘以 {eq}`eq:pieq2` 的两边时,我们发现: @@ -414,6 +430,7 @@ $$ ```{exercise-start} :label: pv_ex_a ``` + 给出以下 $d$ 和 $p_{T+1}^*$ 设置下资产价格 $p_t$ 的分析表达式: 1. $p_{T+1}^* = 0, d_t = g^t d_0$(戈登增长公式的修改版) @@ -427,6 +444,7 @@ $$ ```{solution-start} pv_ex_a :class: dropdown ``` + 将上述每对 $p_{T+1}^*, d_t$ 代入方程 {eq}`eq:ptpveq` 得到: 1. $p_t = \sum^T_{s=t} \delta^{s-t} g^s d_0$