在基本因素动力学遵循多维布朗运动且运动回报取决于因素的线性组合或驱动因素动力学的径向部分的情况下,我们研究了奈特不确定性对不明确决策者最优时机策略的影响。我们给出了最优定时策略和最坏情况度量值的一般特征,即一系列显式识别的多余函数生成了适当的一类超鞅。与之前基于线性扩散的研究结果一致,我们发现与明确设置相比,模糊性加快了计时。令人惊讶的是,我们发现在通常不具有平稳行为的模型中,模糊性可能会导致平稳性。通过这种方式,我们的结果表明模糊性可能起到稳定机制的作用。