Non-concave expected utility optimization with uncertain time horizon
我们考虑一个期望效用最大化问题，其中效用函数不一定是凹的，时间范围是不确定的。在完备金融市场中，建立了一般非凹效用函数最优的充分必要条件。我们发现，一般的凹化方法的效用函数来处理非线性，而仍然适用时，时间范围是一个停时方面的金融市场过滤，导致次优时，时间范围是独立的金融风险，因此不能直接应用。对于后者的情况下，我们建议一个递归的过程，这是基于动态规划原理。通过对随机时间范围下的凸期权补偿方案下的最优投资问题进行多期数值分析，说明了我们的研究结果。我们观察到，在确定和不确定的随机时间范围内的非凹投资组合的分布是右偏的，有一个长长的右尾，表明投资者期望频繁的小损失和一些大收益的投资。虽然（某些）平均时间范围的投资组合在提前停止日期是单峰的，随机时间范围的投资组合是多峰分布，这为投资者提供了一定的灵活性之间切换的局部最大化，这取决于市场表现。具有不同高度的多峰的多峰结构可以通过凹化过程来解释，而时域的分布对模式之间的振幅具有显著影响。
2021-10-13 math.PR q-fin.PM
Exponential utility maximization under model uncertainty for unbounded endowments
考虑离散时间下的鲁棒指数效用最大化问题：投资者通过动态投资于金融市场，静态投资于可供选择的期权，最大化关于其禀赋的非劣概率模型族的最坏情况下的期望指数效用.我们表明，对于任何可测量的随机禀赋（无论问题是否有限）的最优策略存在，（校准）鞅测度的对偶表示成立，并且该问题满足动态规划原理（在没有选项的情况下）。进一步证明了当风险厌恶参数变大时，效用最大化问题的值收敛于鲁棒超套期保值价格，并讨论了非支配概率模型的例子.
2019-02-10 math.OC q-fin.PM
Utility maximization in incomplete markets with default
研究了终端财富的期望效用最大化问题。本文的特点是考虑了一个风险资产价格过程存在违约时间的金融市场。利用动态规划的方法，我们用一个倒向随机微分方程刻画了价值函数，并给出了最优投资组合策略。我们分别对待指数，幂和对数效用的情况下。
2010-07-12 math.OC math.PR q-fin.CP
Utility maximization in the large markets
在大型金融市场，这是一个模型描述的可数许多交易资产，我们制定的问题的期望效用最大化。假设一个经济主体的偏好是用随机效用建模的，并且消费是按照随机时钟发生的，我们得到了效用最大化理论的“通常”结论。我们还给出了一个大市场的价值函数在有限维模型中的价值函数序列的特征。
2014-10-17 q-fin.PM
Value-Based Inventory Management
企业的基本财务目标是使其价值最大化。库存管理系统也应有助于实现这一基本目标。目前在财务管理文献中发现的许多资产管理模型都是以账面利润最大化为基本目标而构建的。然而，这些模型可能缺乏与另一个目标有关的东西，即，企业价值最大化。本文提出了一种改进的基于价值的库存管理模型。
2013-01-16 q-fin.PM
Utility maximization with current utility on the wealth: regularity of solutions to the HJB equation
考虑了当前效用也依赖于财富过程的投资-消费组合的效用最大化问题。出现这样的问题，例如，在具有随机水平或随机交易时间的投资组合优化中。为了克服这个问题的困难，我们使用了对偶方法。我们定义了一个对偶问题并利用动态规划方法处理它，证明了相关的哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的粘性解属于一类合适的光滑函数。这允许定义原始哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的光滑解，证明该解在合适的类中确实是唯一的，并且与原始问题的值函数一致。一些金融应用的结果。
2015-02-09 math.OC q-fin.PM
On utility maximization without passing by the dual problem
我们对待效用最大化从终端财富的代理与效用函数$U:\mathbb{R}\to\mathbb{R}$谁动态投资于连续时间金融市场，并收到一个可能无界的随机捐赠。我们证明了最优投资的存在性，而不引入相关的对偶问题。我们依赖于最近的结果Orlicz空间理论，由于Delbaen和Owari导致一个简单而透明的证明。我们的结果适用于非光滑的公用事业，甚至严格的可放宽。我们可以处理某些随机禀赋与不可对冲的风险，补充以前的文件。也可以并入对终端财富的约束。作为例子，我们处理无摩擦市场与大量的资产和大型金融市场。
2018-03-21 math.PR q-fin.PM
Utility Maximization in a jump market model
在本文中，我们考虑的经典问题的效用最大化的金融市场允许跳跃。假设约束集是一个紧集，而不是一个凸的，我们使用一个动态的方法，从中我们得到一个特定的贝叶斯网络。然后，我们的目的是显示存在性和唯一性的结果，介绍了Because。这使我们能够给出一个明确的价值函数的表达式和表征最优策略为我们的问题。
2008-05-08 math.PR q-fin.PM
Value-at-Risk constrained portfolios in incomplete markets: a dynamic programming approach to Heston's model
本文针对随机波动率下的不完全市场，用动态规划方法求解带VaR约束的期望效用最大化投资组合问题，建立了约束与无约束问题最优解的关联，并通过数值研究验证了参数影响及20%的配置差异。
2024-07-29 math.OC q-fin.PM
An expansion in the model space in the context of utility maximization
在一个不完整的金融市场的框架下，股票价格动态建模的连续半鞅（不一定是马尔可夫）的电力投资者的价值函数的显式二阶展开公式-被视为风险过程的基础市场价格的函数-提供。这使我们能够提供一阶近似的最佳原始和对偶控制。两个具体的校准数值例子说明该方法的精度。
2016-08-10 q-fin.PM
Robust utility maximization for diffusion market model with misspecified coefficients
研究了扩散金融市场模型中终端财富效用的鲁棒最大化问题。该模型由风险可交易资产和非可交易资产组成，风险可交易资产的价格由具有错误指定趋势和波动系数的扩散过程描述，非可交易资产的参数已知。鲁棒效用函数是根据HARA效用函数定义的。我们给出了明确的表征问题的解决方案的HJBI方程的解决方案。
2009-11-16 q-fin.CP q-fin.PM
Two-fund separation under hyperbolically distributed returns and concave utility functions
University of Michigan（密歇根大学）；Keio University（庆应义塾大学）；Department of Management Science and Engineering, Xinjiang University（新疆大学管理科学与工程系）；Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学）
本文研究了在超几何分布回报和凹效用函数下，双基金分离的成立条件，并提供了风险资产组合的显式表达式。
2026-02-14 q-fin.PM
Portfolio Optimization with Cumulative Prospect Theory Utility via Convex Optimization
研究在经验分布上最大化累积前景理论效用的投资组合优化问题，将CPT效用表示为两函数之差以推导全局下界，提出次函数最大化算法和凸-凹过程求解中小型复杂约束问题，并提供可扩展至大规模问题的简化方法。
2024-01-10 math.OC q-fin.PM
Portfolio Management Approach in Trade Credit Decision Making
企业财务的基本目的是实现企业价值最大化。贸易信贷管理也应有助于实现这一基本目标。在财务管理文献中发现的许多当前资产管理模型都假设账面利润最大化为基本财务目标。这些基于利润的书籍模型可能缺乏与另一个目标相关的内容（即，企业价值最大化）。企业价值最大化战略的执行重点是风险和不确定性。本文介绍了可能导致的后果，从经营风险，这是与采购商使用延迟付款的商品和/或服务。本文提出了一种运用资产组合管理理论来确定企业应收账款水平的方法。公司应收账款水平的增加既增加了净营运资本，也增加了持有和管理应收账款的成本。这两个因素都降低了公司的价值，但在应收账款方面采取宽松的政策，再加上投资组合管理方法，可以增加公司的价值。还努力分配管理这些风险的方法;其中特别注意调整投资组合理论的假设以及衡量对公司价值的潜在影响。
2013-01-16 q-fin.GN q-fin.PM q-fin.RM
CRRA Utility Maximization under Risk Constraints
本文研究了在动态风险约束下，具有CRRA（常数，相对风险厌恶）偏好的交易策略的最优投资问题。所考虑的市场模型在时间上是连续的和不完全的。金融资产的价格由伊藤过程建模。动态风险约束是由风险度量生成的，具有时间和状态依赖性.最优交易策略的特征在于二次Bu。在\textit{time consistent distortion risk measures}类中，建立了一个三基金分离的结果。数值结果强调了对交易施加风险约束的影响。
2012-03-16 math.PR q-fin.PM
On utility maximization under convex portfolio constraints
本文考虑了一般半鞅金融模型中的效用最大化问题，该模型中每个风险资产的持股数都受到约束。这些约束由可预测的凸集值过程建模，其值不一定包含原点;也就是说，投资者可能不允许持有任何风险投资。这样的设置包含了经典的约束效用最大化问题，以及非流动资产或随机禀赋存在的问题。我们的主要结果建立了最佳交易策略在这样的模型的效用函数的光滑性要求下的存在性。结果还表明，达到，对偶优化问题可以构成一组可数可加概率测度，从而避免了通常的有限可加扩大的需要。
2013-02-22 math.OC math.PR q-fin.PM
Optimal market completion through financial derivatives with applications to volatility risk
本文在随机波动率（SV）模型的框架下研究了金融衍生金融市场的最优选择问题。我们引入了一个有效的和准确的模拟为基础的方法，适用于广义扩散模型，近似的最佳衍生工具为基础的投资组合策略。我们建立在Escobar-Anel等人（2022）提出的双重优化方法（即期望效用最大化和风险敞口最小化）的基础上;证明扼杀期权是股票期权中市场完成的最佳选择。此外，我们探讨了使用波动率指数衍生品的好处，并得出结论，他们可能是更方便的替代品时，只有长期到期的股票期权。
2022-02-16 q-fin.CP q-fin.PM
Well Posedness of Utility Maximization Problems Under Partial Information in a Market with Gaussian Drift
Chouaib Doukkali University（舒艾布·杜卡利大学）；Westfälische Hochschule（西威斯特法伦应用科学大学）；Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg（勃兰登堡科技大学科特布斯-森夫滕贝格分校）
研究股票收益依赖隐藏高斯均值回复漂移过程的金融市场中效用最大化问题的适定性，给出全信息和部分信息下终端财富最大期望效用有界的充分条件。
2026-06-23 q-fin.PM
$α$-robust utility maximization with intractable claims: A quantile optimization approach
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文研究了$α$-鲁棒效用最大化问题，面对不可 tractable 要求，通过分位数优化方法解决动态随机控制问题，建立法-invariant 性质并推导最优解条件。
2026-04-06 math.OC q-fin.MF q-fin.PM
Robust utility maximization with intractable claims
针对仅知概率分布的或有权益，本文提出最坏情景下的鲁棒连续时间效用最大化框架，利用分位数表述和变分不等式得到最优终端财富与交易策略，并可用于效用无差异定价。
2023-07-14 math.OC q-fin.MF q-fin.PM
Portfolio Optimization for Cointelated Pairs: SDEs vs. Machine Learning
随着最近兴起的机器学习作为候选人，部分取代经典的金融数学方法，我们调查的表现，在解决问题的动态投资组合优化在连续时间，有限的地平线设置为两个资产的投资组合交织在一起。在金融数学方法中，我们不是通过配对交易中使用的常见方法（如高相关性或协整）来建模资产价格，而是使用旨在协调短期风险和长期均衡的协整模型。我们最大限度地提高整体P&L与金融数学方法，动态切换之间的均值-方差最优策略和功率效用最大化策略。我们使用的随机控制制定的问题的功率效用最大化和数值求解得到的哈密顿-雅可比-贝尔曼方程与Deep Galerkin方法。我们转向机器学习来解决相同的P&L最大化问题，并使用聚类分析来设计波段，并结合波段内优化。虽然这种方法是模型不可知的，但从与FM相同的共解释模型模拟的数据获得的结果给ML带来了优势。
2019-10-27 q-fin.PM stat.ML
Power Utility Maximization with Expert Opinions at Fixed Arrival Times in a Market with Hidden Gaussian Drift
本文研究在具有隐藏高斯均值回归漂移的金融市场中，结合固定到达时间的专家意见，利用 Kalman filter 技术将部分信息下的幂效用最大化问题转化为完全信息问题，并推导出价值函数与最优交易策略的闭式解以量化专家信息的货币价值。
2024-06-28 q-fin.PM
Optimal long term investment model with memory
考虑了一个由R^n值平稳增量高斯过程驱动的金融市场模型，该过程不同于布朗运动。该驱动噪声过程由$n$独立分量组成，每个分量具有由两个参数描述的记忆。对于这个市场模型，我们明确地解决最优投资问题。这些问题包括（i）默顿的投资组合最优化问题;（ii）财富在无限范围内的预期效用增长率的最大化;（iii）财富以高于给定基准的速度增长的大偏差概率的最大化。还考虑了参数的估计。
2006-05-05 math.PR q-fin.PM
