Resumen de Stochastic analysis applied to portfolio optimization with Target Information

Mauricio Enrique Elizalde Mejía

• español

  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

• English

  This thesis deals with the problem of optimizing portfolios with target information in different contexts. First, we study the problem for an insider trader, who has privileged information about the future. This information is described by different filtrations, which gives problems of adaptability of the solutions, and generates the need to use stochastic calculus that generalizes that of Itô. Thus, we base our analysis comparing the optimization using the Russo-Vallois forward integration and the Skorokhod integration in the stochastic calculus. On the other hand, we deal with a problem of cost-efficient consumption, where the investor models her consumption in multiple periods with a family of target distribution and a dependency structure between them that models her preferences, and we seek for the strategy with the lowest cost which is adapted to such preferences