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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2017.tde-17032017-100317
Documento
Autor
Nome completo
Fabio Barbieri
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2016
Orientador
Banca examinadora
Costa, Oswaldo Luiz do Valle (Presidente)
Oliveira, Alexandre de
Ribeiro, Celma de Oliveira
Título em inglês
Linear systems with Markov jumps and multiplicative noises: the constrained total variance problem.
Palavras-chave em inglês
Linear systems
Maximum variance
Optimal control
Portfolio optimization
Stochastic control
Resumo em inglês
In this work we study the stochastic optimal control problem of discrete-time linear systems subject to Markov jumps and multiplicative noises. We consider the multiperiod and finite time horizon optimization of a mean-variance cost function under a new criterion. In this new problem, we apply a constraint on the total output variance weighted by its risk parameter while maximizing the expected output. The optimal control law is obtained from a set of interconnected Riccati difference equations, extending previous results in the literature. The application of our results is exemplified by numerical simulations of a portfolio of stocks and a risk-free asset.
Título em português
Sistemas lineares com saltos Markovianos e ruídos multiplicativos: o problema da variância total restrita.
Palavras-chave em português
Controle estocástico
Controle ótimo
Investimentos (Otimização)
Sistemas lineares
Variância máxima
Resumo em português
Neste trabalho, estudamos o problema do controle ótimo estocástico de sistemas lineares em tempo discreto sujeitos a saltos Markovianos e ruídos multiplicativos. Consideramos a otimização multiperíodo, com horizonte de tempo finito, de um funcional da média-variância sob um novo critério. Neste novo problema, maximizamos o valor esperado da saída do sistema ao mesmo tempo em que limitamos a sua variância total ponderada pelo seu parâmetro de risco. A lei de controle ótima é obtida através de um conjunto de equações de diferenças de Riccati interconectadas, estendendo resultados anteriores da literatura. São apresentadas simulações numéricas para uma carteira de investimentos com ações e um ativo de risco para exemplificarmos a aplicação de nossos resultados.
 
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FabioBarbieriOrig16.pdf (929.00 Kbytes)
Data de Publicação
2017-03-20
 
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