تحسين محافظ السندات الديناميكية بتكاليف التداول باستخدام عملية قرار ماركوف

الملخص

يعرض هذا المستند طريقة قائمة على المحاكاة لإدارة محافظ السندات عبر فترات متعددة، مع مراعاة مخاطر أسعار الفائدة وتكاليف التداول النسبية. ويضع نموذجًا لتحركات منحنى العائد باستخدام عوامل نلسون-سيغل الديناميكية التي تتبع دينامياتها انحدارًا ذاتيًا متجهًا، ثم يقرّب العوائد المشتركة عبر آجال الاستحقاق بسلسلة ماركوف ذات حالات متقطعة ومتغيرة زمنيًا. وتوفر هذه السلسلة حالات عملية قرار ماركوف ذات أفق محدود. وهدف المستثمر هو تعظيم الثروة النهائية المتوقعة، ويُنتج الاستقراء العكسي سياسة إعادة التوازن المثلى.

يعالج الإطار قصورًا عمليًا في التوزيعات الثابتة: فقد تتعرض محفظة تتركز في السندات طويلة الأجل لخسائر وضغوط على السيولة عند ارتفاع الفائدة. ويفحص المستند أيضًا خطأ اقتطاع احتمالات الانتقال. ويفيد بأن الاقتطاع لا يؤثر كثيرًا في متوسط الثروة النهائية، لكنه قد يشوه بدرجة ملموسة إحصاءات التراجع ومخاطر الذيل. ولا يقدم الملخص بيانات تفصيلية أو اختيارات المعلمات أو تحققًا أوسع، لذا لا تثبت هذه النتائج مدى قابلية تطبيق الطريقة على محافظ أو أوضاع سوقية أخرى.

الأفكار الرئيسية

• يحسّن الإطار حيازات السندات عبر الفترات مع احتساب تكاليف نسبية لإعادة التوازن.
• تُنمذج عوامل منحنى العائد بديناميات نلسون-سيغل الديناميكية والانحدار الذاتي المتجه.
• تقرّب سلسلة ماركوف متقطعة عملية العائد المشتركة وتحدد حالات مسألة قرار محدودة الأفق.
• ينتج الاستقراء العكسي سياسة تعظّم الثروة النهائية المتوقعة.
• قد يحافظ اقتطاع احتمالات الانتقال على متوسط الثروة، مع تشويه مقاييس التراجع ومخاطر الذيل.

الوسوم

# Multiperiod bond portfolio optimization with transaction costs using a Markov Decision process


# Multiperiod bond portfolio optimization with transaction costs using a Markov Decision process









Bank treasury portfolios must balance yield, liquidity, and interest-rate risk across bonds of different maturities. Static allocation rules are ill-suited to this task: portfolios concentrated in long-duration securities with no dynamic adjust- ment mechanism can accumulate large mark-to-market losses and liquidity stress under rising interest rates, as illustrated by the failure of Silicon Valley Bank in 2023. We develop a tractable simulation-based framework for multi-period bond port- folio optimization under interest-rate risk and proportional transaction costs. Yield-curve dynamics are modeled using the Dynamic Nelson-Siegel parameter- ization with Vector Autoregressive factor dynamics, from which we construct a time-inhomogeneous discrete-state Markov chain approximating the joint yield process across bond maturities. This chain forms the state space of a finite- horizon Markov Decision Process in which the investor maximizes expected terminal wealth subject to proportional rebalancing costs. The optimal portfolio policy is obtained by backward induction. We also quantify the approximation error introduced by truncating the transition kernel, and show that it leaves mean terminal wealth almost unchanged while substantially distorting drawdown and tail statistics.

يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0

أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.