年金基金などの長期的な資金運用を行う投資家にとって、様々な実務制約のもとで、不確実性を考慮した動的投資政策の決定を明示的にモデル化するためには、多期間モデルを構築する必要がある。本論文では、入力データとしてモンテカルロ・シミュレーションにより生成されたデータを用いつつ、条件付き意思決定を行うことができる多期間確率計画モデルである混合型モデルの一般的な構築方法を再検討し、数値実験によってその特徴を明らかにする。まずはじめに、投資量関数を用いたモデルの定式化を示し、様々な投資戦略を記述できることを示す。次に条件付き意思決定を行うために必要な拡張決定ツリーの生成方法として2つの方法を比較する。これらの定式化および結果を用いて、①分岐数の違いによる比較、②経路数の違いによる比較、③サンプリング・エラーの検討を行い、モデルの特徴を分析する。さらに、基本ケース、相関ケースの2種類の基本統計量を用いて生成したシナリオのもとで、3つの取引戦略（投資量決定戦略、投資額決定戦略、投資比率決定戦略）を比較し、戦略の違いによる最適解の特徴を検討する。

21世紀COEプログラム「日本・アジアにおける総合政策学先導拠点」