Stochastic analysis applied to portfolio optimization with Target Information

Laburpena

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