स्टोकेस्टिक अस्थिरता और लेनदेन लागत के साथ पोर्टफ़ोलियो चयन

सारांश

यह शोधपत्र इष्टतम पोर्टफ़ोलियो चयन का अध्ययन करता है, जहाँ परिसंपत्ति अस्थिरता के दो स्टोकेस्टिक कारक हैं: एक माध्य-प्रत्यावर्ती घटक और एक स्टोकेस्टिक माध्य-प्रत्यावर्तन स्तर। ट्रेडिंग में आनुपातिक बाहरी लागतों के साथ-साथ स्टोकेस्टिक तरलता-जोखिम प्रक्रिया से जुड़ी अंतर्जात लागतें लगती हैं। निवेशक की प्राथमिकताओं को विकल्प-निहित तरीके से निकाले गए एस-आकार के उपयोगिता फलन से दर्शाया जाता है; इसकी गैर-अवतलता से निपटने के लिए अवतल-आवरण रूपांतरण इस्तेमाल किया जाता है।

रूपांतरित समस्या को पाँच-आयामी गैर-रैखिक हैमिल्टन-जैकोबी-बेलमैन समीकरण के रूप में व्यक्त किया गया है। लेखक मूल्य फलन और इष्टतम निवेश नीति की गणना के लिए डीप-लर्निंग-आधारित नीति पुनरावृत्ति का उपयोग करते हैं, फिर लेनदेन लागत और स्टोकेस्टिक अस्थिरता के निवेश विकल्पों पर प्रभाव की जाँच के लिए संख्यात्मक प्रयोग करते हैं। अंश मॉडलिंग और संगणकीय दृष्टिकोण बताता है, लेकिन नीति के विशिष्ट निष्कर्ष, बाज़ार अंशांकन या अनुभवजन्य सत्यापन नहीं देता; इसलिए इसके निष्कर्ष बताए गए मॉडल के अंतर्गत संख्यात्मक विश्लेषण तक सीमित हैं।

मुख्य विचार

• अस्थिरता मॉडल में माध्य-प्रत्यावर्ती कारक और स्टोकेस्टिक माध्य-प्रत्यावर्तन स्तर, दोनों शामिल हैं।
• ढाँचा आनुपातिक ट्रेडिंग लागतों को तरलता-प्रेरित अंतर्जात लागतों के साथ जोड़ता है।
• विकल्प-निहित एस-आकार की उपयोगिता को उसके अवतल आवरण के ज़रिये रूपांतरित किया जाता है।
• डीप लर्निंग नीति-पुनरावृत्ति विधि परिणामी गैर-रैखिक HJB समस्या को संख्यात्मक रूप से हल करती है।

टैग

# Portfolio selection with exogenous and endogenous transaction costs under a two-factor stochastic volatility model


# Portfolio selection with exogenous and endogenous transaction costs under a two-factor stochastic volatility model









In this paper, we investigate a portfolio selection problem with transaction costs under a two-factor stochastic volatility structure, where volatility follows a mean-reverting process with a stochastic mean-reversion level. The model incorporates both proportional exogenous transaction costs and endogenous costs modeled by a stochastic liquidity risk process. Using an option-implied approach, we extract an S-shaped utility function that reflects investor behavior and apply its concave envelope transformation to handle the non-concavity. The resulting problem reduces to solving a five-dimensional nonlinear Hamilton-Jacobi-Bellman equation. We employ a deep learning-based policy iteration scheme to numerically compute the value function and the optimal policy. Numerical experiments are conducted to analyze how both types of transaction costs and stochastic volatility affect optimal investment decisions.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।