In this work we use a dynamic portfolio optimization approach in continuous time to maximize the expected utility of a portfolio strategy considering crisis forecast information. We consider a financial market consisting of a risk-free asset with constant interest rate as well as a risky asset whose drift and volatility is influenced by the crisis forecast in form of a stochastic factor. Using this formulation the corresponding HJB equations are derived and solved for the class of HARA utility functions, with the power utility as a special case. For the general HARA utility the resulting optimal strategy can be obtained in closed form. It corresponds to a CPPI strategy with stochastic multiplier depending on the crisis forecast information. Additionally to the theoretical results, a performance analysis of the derived strategy is implemented. The specified model is fitted using historic market data and the performance is compared to the optimal portfolio obtained in a Black-Scholes framework without crisis forecast data. The differences as well as different risk parameters are analyzed for varying floors and risk-aversion parameters of the HARA utility function including the power utility case.      «

In this work we use a dynamic portfolio optimization approach in continuous time to maximize the expected utility of a portfolio strategy considering crisis forecast information. We consider a financial market consisting of a risk-free asset with constant interest rate as well as a risky asset whose drift and volatility is influenced by the crisis forecast in form of a stochastic factor. Using this formulation the corresponding HJB equations are derived and solved for the class of HARA utility f...     »

In dieser Arbeit benutzen wir das Konzept der dynamischen Portfoliooptimierung in stetiger Zeit, um den erwarteten Nutzen einer Strategie zu maximieren, die Informationen in Form von Krisenwahrscheinlichkeitsvorhersagen berücksichtigt. Wir stellen ein Finanzmarkt-Modell auf, welches aus einer risikofreien und einer riskanten Anlagemöglichkeit besteht, dessen Drift und Volatilität von der Vorhersage der Krisenwahrscheinlichkeit, abgebildet als stochastischer Faktor, beeinflusst wird. Mit dieser Formulierung werden die dazugehörigen HJB-Gleichungen hergeleitet und für die Klasse der HARA-Nutzenfunktionen, mit der Power-Nutzenfunktion als Spezialfall, gelöst. Für die allgemeine HARA-Nutzenfunktion kann die resultierende Strategie in geschlossener Form hergeleitet werden. Diese ist eine CPPI-Strategie mit stochastischem Multiplikator, welcher von den Krisenwahrscheinlichkeitsvorhersagen abhängt. Zusätzlich zu den theoretischen Ergebnissen wird eine Performance-Analyse für die hergeleitete Strategie durchgeführt. Die Modellparameter werden anhand von Kapitalmarktdaten geschätzt und die Performance wird mit dem optimalen Portfolio für einen Black-Scholes Markt ohne Berücksichtigung der vorhergesagten Krisenwahrscheinlichkeiten verglichen. Die Unterschiede sowie verschiedene Risikoparameter werden für verschiedene Absicherungsuntergrenzen und Risikoaversionsparameter der HARA-Nutzenfunktion, inklusive dem Spezialfall der Power-Nutzenfunktion, analysiert.      «

In dieser Arbeit benutzen wir das Konzept der dynamischen Portfoliooptimierung in stetiger Zeit, um den erwarteten Nutzen einer Strategie zu maximieren, die Informationen in Form von Krisenwahrscheinlichkeitsvorhersagen berücksichtigt. Wir stellen ein Finanzmarkt-Modell auf, welches aus einer risikofreien und einer riskanten Anlagemöglichkeit besteht, dessen Drift und Volatilität von der Vorhersage der Krisenwahrscheinlichkeit, abgebildet als stochastischer Faktor, beeinflusst wird. Mit dieser F...     »