Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik
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It is considered an analytical model of defaultable bond portfolio in terms of its face value process. The face value process dynamically evolves with time and incorporates changes caused by recovery payment on default followed by purchasing of new bonds. The further studies involve properties, distribution and control of the face value process.
Zwei zentrale Probleme der modernen Finanzmathematik sind die Portfolio-Optimierung und die Optionsbewertung. Während es bei der Portfolio-Optimierung darum geht, das Vermögen optimal auf verschiedene Anlagemöglichkeiten zu verteilen, versucht die Optionsbewertung faire Preise von derivativen Finanzinstrumenten zu bestimmen. In dieser Arbeit werden Fragestellungen aus beiden dieser Themenbereiche bearbeitet. Die Arbeit beginnt mit einem Kapitel über Grundlagen, in dem zum Beispiel das Portfolio-Problem von Merton dargestellt und die Black/Scholes-Formel zur Optionsbewertung hergeleitet wird. In Kapitel 2 wird das Portfolio-Problem von Morton und Pliska betrachtet, die in das Merton-Modell fixe Transaktionskosten eingeführt haben. Dabei muß der Investor bei jeder Transaktion einen fixen Anteil vom derzeitigen Vermögen als Kosten abführen. Es wird die asymptotische Approximation dieses Modells von Atkinson und Wilmott vorgestellt und die optimale Portfoliostrategie aus den Marktparametern hergeleitet. Danach werden die tatsächlichen Transaktionskosten abgeschätzt und ein User Guide zur praktischen Anwendung dieses Transaktionskostenmodells angegeben. Zum Schluß wird das Modell numerisch analysiert, indem unter anderem die erwartete Handelszeit und die Güte der Abschätzung der tatsächlichen Transaktionskosten berechnet werden. Ein Portfolio-Problem mit internationalen Märkten wird in Kapitel 3 vorgestellt. Dem Investor steht zusätzlich zu seinem Heimatland noch ein weiteres Land für seine Vermögensanlagen zur Verfügung. Dabei werden die Preisprozesse für die ausländischen Wertpapiere mit einem stochastischen Wechselkurs in die Heimatwährung umgerechnet. In einer statischen Analyse wird unter anderem berechnet, wieviel weniger Vermögen der Investor benötigt, um das gleiche erwartete Endvermögen zu erhalten wie in dem Fall, wenn ihm keine Auslandsanlagen zur Verfügung stehen. Kapitel 4 behandelt drei verschiedene Portfolio-Probleme mit Sprung-Diffusions-Prozessen. Nach der Herleitung eines Verifikationssatzes wird das Problem bei Anlagemöglichkeit in eine Aktie und in ein Geldmarktkonto jeweils für eine konstante und eine stochastische Zinsrate untersucht. Im ersten Fall wird eine implizite Darstellung für den optimalen Portfolioprozeß und eine Bedingung angegeben, unter der diese Darstellung eindeutig lösbar ist. Außerdem wird der optimale Portfolioprozeß für verschiedene Verteilungen für die Sprunghöhe untersucht. Im Falle einer stochastischen Zinsrate kann nur ein Kandidat für den optimalen Lösungsprozeß angeben werden. Dieser hat wieder eine implizite Darstellung. Das letzte Portfolio-Problem ist eine Abwandlung des Modells aus Kapitel 3. Wird dort der Wechselkurs durch eine geometrisch Brownsche Bewegung modelliert, ist er hier ein reiner Sprungprozeß. Es wird wieder der optimale Portfolioprozeß hergeleitet, wobei ein Anteil davon unter Umständen nur numerisch lösbar ist. Eine hinreichende Bedingung für die Lösbarkeit wird angegeben. In Kapitel 5 werden verschiedene Bewertungsansätze für Optionen auf Bondindizes präsentiert. Es wird eine Methode vorgestellt, mit der die Optionen anhand von Marktpreisen bewertet werden können. Für den Fall, daß es nicht genug Marktpreise gibt, wird ein Verfahren angegeben, um den Bondindex realitätsnah zu simulieren und künstliche Marktpreise zu erzeugen. Diese Preise können dann für eine Kalibrierung verwendet werden.
This thesis deals with the solution of special problems arising in financial engineering or financial mathematics. The main focus lies on commodity indices. Chapter 1 addresses the important issue for the financial engineering practice of developing well-suited models for certain assets (here: commodity indices). Descriptive analysis of the Dow Jones-UBS commodity index compared to the Standard & Poor 500 stock index provides us with first insights of some features of the corresponding distributions. Statistical tests of normality and mean reversion then helps us in setting up a model for commodity indices. Additionally, chapter 1 encompasses a thorough introduction to commodity investment, history of commodities trading and the most important derivatives, namely futures and European options on futures. Chapter 2 proposes a model for commodity indices and derives fair prices for the most important derivatives in the commodity markets. It is a Heston model supplemented with a stochastic convenience yield. The Heston model belongs to the model class of stochastic volatility models and is currently widely used in stock markets. For the application in the commodity markets the stochastic convenience yield is included in the drift of the instantaneous spot return process. Motivated by the results of chapter 1 it seems reasonable to model the convenience yield by a mean reverting Ornstein-Uhlenbeck process. Since trading desks only apply and consider models with closed form solutions for options I derive such formulas for commodity futures by solving the corresponding partial differential equation. Additionally, semi-closed form formulas for European options on futures are determined. The Cauchy problem with respect to these options is more challenging than the first one. A solution can be provided. Unlike equities, which typically entitle the holder to a continuing stake in a corporation, commodity futures contracts normally specify a certain date for the delivery of the underlying physical commodity. In order to avoid the delivery process and maintain a futures position, nearby contracts must be sold and contracts that have not yet reached the delivery period must be purchased (so called rolling). Optimal trading days for selling and buying futures are determined by applying statistical tests for stochastic dominance. Besides the optimization of the rolling procedure for commodity futures we dedicate ourselves in chapter 3 with the optimization of the weightings of the commodity futures that make up the index. To this end, I apply the Markowitz approach or mean-variance optimization. The mean-variance optimization penalizes up-side and down-side risk equally, whereas most investors do not mind up-side risk. To overcome this, I consider in the next step other risk measures, namely Value-at-Risk and Conditional Value-at-Risk. The Conditional Value-at-Risk is generalized to discontinuous cumulative distribution functions of the loss. For continuous loss distributions, the Conditional Value-at-Risk at a given confidence level is defined as the expected loss exceeding the Value-at-Risk. Loss distributions associated with finite sampling or scenario modeling are, however, discontinuous. Various risk measures involving discontinuous loss distributions shall be introduced and compared. I then apply the theoretical results to the field of portfolio optimization with commodity indices. Furthermore, I uncover graphically the behavior of these risk measures. For this purpose, I consider the risk measures as a function of the confidence level. Based on a special discrete loss distribution, the graphs demonstrate the different properties of these risk measures. The goal of the first section of chapter 4 is to apply the mathematical concept of excursions for the creation of optimal highly automated or algorithmic trading strategies. The idea is to consider the gain of the strategy and the excursion time it takes to realize the gain. In this section I calculate formulas for the Ornstein-Uhlenbeck process. I show that the corresponding formulas can be calculated quite fast since the only function appearing in the formulas is the so called imaginary error function. This function is already implemented in many programs, such as in Maple. My main contribution of this topic is the optimization of the trading strategy for Ornstein-Uhlenbeck processes via the Banach fixed-point theorem. The second section of chapter 4 deals with statistical arbitrage strategies, a long horizon trading opportunity that generates a riskless profit. The results of this section provide an investor with a tool to investigate empirically if some strategies (for example momentum strategies) constitute statistical arbitrage opportunities or not.