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2022-05-08
英文标题:
《Asymptotic analysis of forward performance processes in incomplete
  markets and their ill-posed HJB equations》
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作者:
Mykhaylo Shkolnikov, Ronnie Sircar, Thaleia Zariphopoulou
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  We consider the problem of optimal portfolio selection under forward investment performance criteria in an incomplete market. The dynamics of the prices of the traded assets depend on a pair of stochastic factors, namely, a slow factor (e.g. a macroeconomic indicator) and a fast factor (e.g. stochastic volatility). We analyze the associated forward performance SPDE and provide explicit formulae for the leading order and first order correction terms for the forward investment process and the optimal feedback portfolios. They both depend on the investor\'s initial preferences and the dynamically changing investment opportunities. The leading order terms resemble their time-monotone counterparts, but with the appropriate stochastic time changes resulting from averaging phenomena. The first-order terms compile the reaction of the investor to both the changes in the market input and his recent performance. Our analysis is based on an expansion of the underlying ill-posed HJB equation, and it is justified by means of an appropriate remainder estimate.
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中文摘要:
我们研究了不完全市场下,在远期投资绩效准则下的最优投资组合选择问题。交易资产的价格动态取决于一对随机因素,即缓慢因素(如宏观经济指标)和快速因素(如随机波动性)。我们分析了相关的远期绩效SPDE,并为远期投资过程和最优反馈投资组合的前导阶和一阶修正项提供了明确的公式。它们都取决于投资者的初始偏好和动态变化的投资机会。前导阶项类似于它们的时间单调对应项,但具有由平均现象产生的适当随机时间变化。一阶条件汇总了投资者对市场投入变化和近期表现的反应。我们的分析基于基本不适定HJB方程的展开,并通过适当的余数估计证明了其合理性。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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2022-5-8 02:36:48
不完全市场中远期表现过程及其不适定HJB方程的渐近分析Mykhaylo SHKOLNIKOV,RONNIE SIRCAR和THALEIA ZARIPHOPO ULOUAbstract。我们研究了不完全市场下,在远期投资绩效准则下的最优投资组合选择问题。交易资产的价格动态取决于一对随机因素,即缓慢因素(如宏观经济指标)和快速因素(如随机波动性)。我们分析了与前瞻性投资过程和最佳反馈投资组合的领先顺序和一阶修正项相关的前瞻性绩效SPDE和p-ProvideExplicit公式。它们都取决于投资者的初始偏好和动态变化的投资机会。前导阶项类似于时间单调对应项,但具有由平均现象导致的适当的随机时间变化。第一顺序术语汇总了投资者对市场投入变化和近期表现的反应。我们的分析基于基本不适定HJB方程的扩展,并通过适当的余数估计进行了验证。1.导言本文分析了不完全市场中远期投资准则下的最优投资组合选择问题。不完全性源于影响交易资产动态的不完全相关随机因素的存在。这些因素在文献中被广泛使用,并对一系列市场投入进行建模,其中包括随机波动性、随机利率、资产回报的可预测性和各种宏观经济指标。
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2022-5-8 02:36:52
在此,我们考虑一对这样的因素,然而,它们在不同的时间尺度上移动。连续时间最优投资问题的数学公式是默顿在[Me1],[Me2]中首创的,通常被称为默顿问题。在经典的默顿问题中,投资者面对的是一个完整的市场,并寻求一个投资组合,以优化其在投资过程中获得的财富的预期效用。其中,投资者的效用函数(或者,相当于她的偏好)是事先确定的,不会随时间而改变。默顿问题已经在各种各样的著作中得到了研究,我们参考了[Du],[KS]一书,以获得对经典结果的极好解释。然而,默顿问题的设置有两个固有的缺点:1)投资者必须决定她的效用函数exante,并且不能使其适应市场观察;2) 不同时间范围内的投资通常是不一致的:例如,对于0<T<T,时间段[0,T]的投资问题解决方案通常不受时间段[0,T]或时间段[0,T]的投资问题解决方案的[0,T]限制,特别是,目前尚不清楚如何在不断变化的视野(确定性或随机性)中以时间一致的方式进行投资。[MZ1]和[MZ2]引入并制定了远期投资绩效标准,为传统预期效用框架提供了补充设置。考虑到市场条件如何变化,它们允许动态调整投资者的风险偏好,并考虑已实施策略的最新表现。
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2022-5-8 02:36:56
前向性能过程U(t,·),t≥ 0是一个随机过程,适用于投资者的筛选,其性质是概率为1的所有函数x 7→ U(t,x)是增加的和凹的(因此,可以作为效用函数);对于每个自我融资策略π以及相应的2 MYKHAYLO SH KOLNIKOV、RONNIE SIRCAR和THALEIA ZAR IPHOP Ouloportfolio价值过程Xπ过程U(t,Xπ(t)),t≥ 0是投资者筛选中的超人;存在一种自我融资策略π*使得过程U(t,Xπ*(t) )t≥ 0是投资者筛选的鞅。对(U,π)*) 编码投资者的偏好和她的最佳投资决策如何从给定的U(0,·)开始在时间上共同演变。关于这些标准的更详细描述,以及具体示例的动机和构造,我们请读者参考[ElM]、[KOZ]、[MZ5]、[MZ6]、[NT]和[NZ1]。初始数据U(0,·)的具体说明是远期投资组合选择方法的核心问题和当前研究的主题。从理论角度来看,主要问题是给出明确解决方案的可允许初始数据集的特征。这在[MZ4]中针对时间单调前向过程的情况进行了讨论,我们在这里反复引用这些结果。从实践的角度来看,问题是如何使用和转换投资者的目标——例如,预期的未来投资业绩或个人市场观点等——来收集主题信息。[MZ4](第5.2节)研究了这种性质的问题,其中展示了如何利用即将到来的平均回报率的投资目标来推断初始效用输入。例如,你可以想象一位客户向一位基金经理介绍所需的投资目标(例如:。
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2022-5-8 02:37:00
比标准普尔500指数高出5%和围绕投资目标的一个区间(例如,比标准普尔500指数高出4-6%),这表明了客户的主要效用函数U(0,·)。然后,基金经理的问题是找到一对(U,π)*) 给定U(0,·)。因此,寻找大类远期绩效过程以及相应的最优投资组合π的问题*非常重要。假设投资者的过滤是由布朗运动产生的,其正向性能过程U(t,x)在t中是一个It^o过程,在x中是两个连续可微分的过程,那么我们就可以知道U是非线性随机偏微分方程(SPDE)(1.1)dU(t,x)的解(详见[MZ5]和[NT])=Ux(t,x)λ(t)+σ(t)σ-1(t)aWx(t,x)Uxx(t,x)dt+a(t,x)TdW(t)。这里的W=(W,~B)是一个标准的布朗运动,产生投资者的过滤;W是一个布朗运动,资产价格与之相适应;σ是资产价格和σ对应的波动矩阵-1是它的摩尔-彭罗斯伪逆;λ是风险的市场价格;a=(aW,aB)是一个适合投资者过滤的随机过程;上标T表示转置。正向SPDE(1.1)提供了汉密尔顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程的类似物,该方程与终端财富预期效用的经典优化问题有关。与传统的设置一样,它是完全非线性的,并且可能退化。然而,(1.1)与经典版本之间存在根本性差异。首先,(1.1)被及时提出,使得问题不适定。
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2022-5-8 02:37:04
其次,远期波动过程a(t,x)由投资者选择,与经典情况相反,它只是价值函数过程利润分解的结果。前向波动过程的正确分类是一个非常具有挑战性的问题,目前仍然悬而未决。到目前为止,文献中已经展示了三类正向性能过程:1)时间单调的正向性能过程,即:时间变量变化有限的正向性能过程(详见[MZ4]);2) 同质的远期绩效过程,即:对投资者财富x等幂形式依赖的远期绩效过程(详见[NZ1]和[NT]);3) 完整市场中工厂形式的远期绩效过程(更多详细信息,请参见[NT])。在某些特殊情况下,这三种类型的前向绩效流程3流程源自SPDE(1.1)的显著简化:时间单调的前向绩效流程通过设置≡ 0,求解结果偏微分方程(PDE);同感正向性能过程是选择U为幂函数依赖于x的乘积形式的结果;通过将SPDE(1.1)简化为HamiltonJacobi-Bellman(HJB)方程,推导出完全市场中参与者形式的正向表现过程,该方程可以在完全市场框架下使用Offenchel-Legendre变换进行线性化。正如[MZ5]和[NT]中所述,我们考虑了因子形式的正向性能过程(具体细节见第1.1小节),因此(1.1)可以简化为(不适定)HJB方程。然而,我们考虑了不完全市场情况,在这种情况下,HJB方程不能通过简单的转换线性化。
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