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Originaltitel:
Optimal Investment Strategies under Affine Markov-Switching Models
Originaluntertitel:
Theory, Examples and Implementation
Übersetzter Titel:
Optimale Investitionsstrategien für Affine Markov-Switching Modelle
Übersetzter Untertitel:
Theorie, Beispiele und Implementierung
Autor:
Neykova, Daniela
Jahr:
2016
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Mathematik
Betreuer:
Zagst, Rudi (Prof. Dr.)
Gutachter:
Zagst, Rudi (Prof. Dr.); Korn, Ralf (Prof. Dr.); Escobar, Marcos (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAT Mathematik
Stichworte:
Portfolio optimization, Markov chains, affine models
Übersetzte Stichworte:
Portfoliooptimierung, Markovketten, affine Modelle
TU-Systematik:
WIR 150d; MAT 600d
Kurzfassung:
This thesis deals with the portfolio optimization problem of an investor who aims to maximize the expected utility of her terminal wealth. The considered multidimensional asset price model incorporates several risk factors modeled both by diffusion processes and by a Markov chain. Based on the semimartingale characterization of Markov chains we apply the Hamilton-Jacobi-Bellman approach to solve the problem for different utility functions. The relevance of the derived results is illustrated on...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit befasst sich mit dem Portfoliooptimierungsproblem eines Investors, der den erwarteten Nutzen seines Endvermögens maximieren möchte. Das betrachtete multidimensionale Asset-Preis Modell berücksichtigt verschiedene Risikofaktoren, die sowohl durch Diffusionsprozesse, als auch durch eine Markovkette modelliert werden. Ausgehend von der Semimartingaldarstellung der Markovkette wenden wir die Hamilton-Jacobi-Bellman Methode an und lösen das Problem für verschiedene Nutzenfunktionen. Die...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1275868
Eingereicht am:
01.09.2015
Mündliche Prüfung:
28.01.2016
Dateigröße:
3264738 bytes
Seiten:
212
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20160128-1275868-1-0
Letzte Änderung:
12.02.2016
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