Xia（2001）運用動態學習方法預測股價，利用Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程式（PDE）解最適投資組合策略。本文以Cox和Huang（1989）之平賭方法求出債券價格過程以及最適投資策略，並將問題延伸至跨國投資策略，增加兩項國外資產：外國股票以及外國貨幣帳戶，將匯率風險納入最適的投資組合中。 本文引用Xia（2001）的動態學習方法，以股利率（dividend yield）作為預測變數，假設股價成長率和預測變數－股利率－呈動態線性關係，進而依Lipster和Shiryayev（1978）貝氏過濾法預測股價之動態更新過程，並假設投資人財富效用為CRRA（Constant Relative Risk Aversion）效用函數，在給定風險趨避係數的情況下，極大化期末期望財富效用，以求得最適投資策略解，並進行數值分析。 本研究經數理推導以及數值分析發現以下具體的結果： 1. 最適投資策略與匯率風險以及學習效果有關：經數理推導發現匯率風險影響國外貨幣帳戶的投資比例，而股價的學習效果反映在市場風險市價上，進而影響股票投資比例。 2. CRRA效用下最適投資策略可分為市場投資組合及固定收益投資組合：給定風險溢酬以及風險趨避係數下，國內外股票投資比例呈現固定常數，而固定收益部分則跟投資期限有關，其投資比例是投資期限的函數。 3. CRRA效用下最適債券比例隨著風險趨避程度增加而降低：數值分析發現投資人在債券上投資的比例與風險偏好相關，越積極的投資人投資比例越高，且較保守的投資人越接近到期期限，債券持有比例上升速度較快。 4. 投資人的效用隨著已知股價波動度的增加而遞減：在1,000次的模擬後，發現在股價學習效果下，投資人的期末期望財富效用會受到股價波動度的影響，波動越大則影響學習效果，進而造成效用降低。 關鍵字：跨國投資、貝氏過濾法、平賭方法、最適投資策略、學習效果

本研究探討通貨膨脹風險下長期投資人之最適資產配置。由於長年期通貨膨脹之估計誤差於投資決策上容易產生顯著差異，我們延伸 Brennan and Xia (2002)的模型，嘗試以消費者物價指數預估及修正通貨膨脹率，利用貝氏過濾方法預估未來通貨膨脹率。以平賭過程描述基金的限制條件，最適化投資人之效用值求得加入可預測性效果後之最適多期資產組合模型。研究結果顯示，長期投資人之最適策略可表示為固定比例股票指數基金及不同存續期間固定收益基金之組合。以不同存續期間之固定收益債券可以有效建構規避通貨膨脹風險之避險組合。本研究並提供數值計算與分析。 / This paper examines the optimal portfolio selection for a long-term investor. In order to consider the uncertainty of inflation rate, we extend the work in Brennan and Xia (2002) and use the consumer price index (CPI) to estimate and update the inflation rate through the filtering mechanism. The stochastic real interest rate is assumed to follow the Vasicek-type model. The investor’s optimal portfolio selection is solved through the Martingale method. The result is given in a simple closed form solution. We show that the optimal strategy for the fund manager in hedging the inflation uncertainty is to incorporate a dynamic fixed income portfolio with different durations. Numerical illustration is provided to clarify our findings.