Dynamic investment portfolio control model in thefinancial market with regime switching under asset allocation constraints
In the paper the problem of control of the invesrment portfolio consisting of risky and riskless assets under constraints on trading volume is considered. It is assumed that the dynamics of prices of risky financial assets is described by stochastic equations with a stepwise (jump-like) change of parameters that corresponds to the switching of the operating regimes of financial market. The random regime switching is defined by a finite state Markov chain with known transition probability matrix. The problem of portfolio optimization is formulated as a dynamic problem of tracking of the standard (hypothetical) portfolio having the prescribed effectiveness.We propose to use the model predictive control (MPC) methodology in order to solve the problem. The MPC proved to be an appropriate and effective technique to solve the dynamic control tasks under constraints. We obtain feed-back strategies of investment portfolio optimization with trading volume constraints. Optimal trading strategies computation include the solving of the sequence of quadratic programming tasks. We also present the numerical modeling results that give evidence of capacity and effectiveness of proposed approach.
Keywords
model predictive control,
constrains,
Markovian jump,
investment portfolio,
мультипликативные шумы,
марковские скачки,
ограничения,
управление с прогнозирующей моделью,
инвестиционный портфельAuthors
Dombrovskii V.V. | Tomsk State University | dombrovs@ef.tsu.ru |
Obyedko T.Yu. | Tomsk State University | tani4kin@mail.ru |
Всего: 2
References
Aggoun L, Elliott R.J. Measure Theory and Filtering. N.Y.: Cambridge University Press, 2004.
Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам. М.: Статистика, 1997.
Rawlings J. Tutorial: Model predictive control technology // Proc. Amer. Control Conf. San Diego. California. June 1999. P. 662-676.
Домбровский В.В., Домбровский Д.В., Ляшенко Е.А. Управление с прогнозирующей моделью системами со случайными зависимыми параметрами при ограничениях и применение к оптимизации инвестиционного портфеля // АиТ. 2006. № 12. С. 71-85.
Домбровский В.В., Домбровский Д.В., Ляшенко Е.А. Управление с прогнозированием системами со случайными параметрами и мультипликативными шумами и применение к оптимизации инвестиционного портфеля // АиТ. 2005. № 5. С. 84-97.
Billio M., Pelizzon L. Value-at-Risk:a multivariate switching regime approach // J. Empirical Finance. 2000. No. 7. P. 531-554.
Elliott R.J., Van der Hoek J. An Application of Hidden Markov Models to Asset Allocation Problems // Finance and Stochastics. 1997. No. 1. P. 229-238.
Bдuerle N., Rieder U. Portfolio optimization with Markov-modulated stock prices and interest rates // IEEE Transactions on Automatic Control. 2004. V. 49. No. 3. P. 442-447.
Yin G., Zhou X.Y. Markowitz mean-variance portfolio selection with regime switching: from discrete-time models to their continuous-time limits // IEEE Transactions Automat.Control. March 2004. V. 39. No. 3. P. 349-360.
Гальперин В.А., Домбровский В.В., Федосов Е.Н. Динамическое управление инвестиционным портфелем на диффузионно-скачкообразном финансовом рынке с переключающимися режимами // АиТ. 2005. № 5. С. 175-189.
Герасимов Е.С., Домбровский В.В. Динамическая сетевая модель управления инвестиционным портфелем при случайном скачкообразном изменении волатильностей финансовых активов// АиТ. 2003. № 7. С. 77-86.