Die vorliegende Dissertation befasst sich mit stochastischen Portfoliooptimierungsproblemen eines Pensionsfonds-Investors, welcher den erwarteten Nutzen seines Endvermögens und seines intertemporalen Konsums oder seiner Pensions-/Pufferrate maximieren möchte, in einem vollständigen, zeitstetigen und aus mehreren risikobehafteten Anlageklassen bestehenden Finanzmarktmodell. Die betrachteten verschiedenartigen Modelle erweitern bisher bekannte Ansätze hinsichtlich eines realitätsnäheren verhaltensgesteuerten Modells für die Risikopräferenzen von Investoren, altersabhängiger Risikoaversion sowie der Einbindung von Pufferungsmechnismen und Regelungen zur Pensionsanpassung. Darüber hinaus werden ökonomische Interpretationen und Begründungen der vorgeschlagenen Modelle diskutiert. Zur Lösung der zugehörigen Portfolioselektionsprobleme werden anwendungsfallspeizische Optimierungsmethoden verwendet; insbesondere werden die Martingalmethode und Merton's Methode, in Kombination mit passenden Transformationen, angewandt. Die Lösungen in Gestalt der optimalen quantitativen dynamischen Vermögensanlage- und Konsumstrategien sowie den zugehörigen replizierenden Vermögensprozessen werden für die flexible Klasse der `hyperbolic absolute risk aversion' (HARA) Nutzenfunktionen hergeleitet. Die Relevanz und Bedeutung der vorgeschlagenen Modelle werden durch numerische Optimierungs- und Simulationsstudien veranschaulicht, welche zum Zweck der Analyse der Eigenschaften und Auswirkungen der bestimmten optimalen Investmentstrategien durchgeführt werden.
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Die vorliegende Dissertation befasst sich mit stochastischen Portfoliooptimierungsproblemen eines Pensionsfonds-Investors, welcher den erwarteten Nutzen seines Endvermögens und seines intertemporalen Konsums oder seiner Pensions-/Pufferrate maximieren möchte, in einem vollständigen, zeitstetigen und aus mehreren risikobehafteten Anlageklassen bestehenden Finanzmarktmodell. Die betrachteten verschiedenartigen Modelle erweitern bisher bekannte Ansätze hinsichtlich eines realitätsnäheren verhaltens...
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