Stochastic analysis applied to portfolio optimization with Target Information

  1. Elizalde Mejía, Mauricio Enrique
Supervised by:
  1. Carlos Escudero Liébana Director

Defence university: Universidad Autónoma de Madrid

Fecha de defensa: 24 March 2023

Committee:
  1. Isabel Figuerola Ferreti Garrigues Chair
  2. Rafael Orive Illera Secretary
  3. Tomoyuki Ichiba Committee member
  4. Stephan Sturm Committee member
  5. Miguel Angel Sama Meige Committee member

Type: Thesis

Abstract

Esta tesis aborda el problema de la optimización de portafolios con información objetivo en diferentes contextos. En primer lugar, estudiamos el problema para un insider el cual cuenta con información privilegiada sobre el futuro. Esta información se describe mediante diferentes filtraciones, lo que da problemas de adaptabilidad de las soluciones, y genera la necesidad de utilizar cálculo estocástico que generalice el de Itô. Por ello, basamos nuestro análisis comparando la optimización utilizando la integración forward de Russo-Vallois y la integración de Skorokhod en el cálculo estocástico. Por otro lado, abordamos un problema de consumo de costo eficiente, donde el inversor modela su consumo a través de múltiples períodos con una familia de distribuciones objetivo y con una estructura de dependencia entre ellas que modelan sus preferencias, y buscamos la estrategia de menor costo que se adapte a tales preferencias