Metadaten







Promotionsordnung



Kumulative Dissertation



Titel


Szenariogenerierung in der mehrstufigen stochastischen Optimierung

Titel (englisch)


Scenario generation in multi stage stochastic optimization

Autor/Autorin


Cutaia, Massimo

2. Autor/Autorin



Geburtsdatum


31.05.1974

Geburtsort


Freiburg i.Br.

Matrikelnummer



Schlagwörter (GND)


Stochastische Optimierung; Portfolio selection; Szenariotechnik

DDC (Dewey Decimal Classification)


Wirtschaft - 330

Freie Stichwörter (deutsch)


Szenariogenerierung

Freie Stichwörter (englisch)


stochastic optimization, scenario generation

Kurzfassung


In dieser Arbeit wird eine Problematik aus dem Bereich der Bewirtschaftung von Bodensatzprodukten oder non maturing accounts behandelt. Alternativ zu bisherigen Ansätzen eine optimale Portfolioallokation durch eine Einkommensmaximierung zu erreichen, werden weitere Zielfunktionen entwickelt, welche flexibler auf die Bedürfnisse von Entscheidern angepasst werden können. Auch werden optionale Erweiterungen in die Modellformulierung eingebracht, um regulatorische oder entscheidungspolitische Vorgaben berücksichtigen zu können. Um die Effizienz der Lösungssuche zu gewährleisten, wird ausgehend von einer der Standard-Form der stochastischen Optimierungen entsprechenden Modellformulierung, eine Modifikation entwickelt, welche im Vergleich zur Standardform deutlich geringere Anforderungen an den rechnerischen Speicherbedarf bei der Verwendung eines linearen Solvers stellt. Der zentrale Punkt der Arbeit ist die Entwicklung, Untersuchung und Auswahl von Approximationsverfahren der kontinuierlichen Zins- und Volumenprozesse, welche die stochastischen Unsicherheiten in dem Optimierungsmodell darstellen. Es wird ein Verfahren vorgestellt, welches auf Basis der Minimierung einer Wahrscheinlichkeits-Metrik repräsentative Szenarios erzeugt, wobei eine Berücksichtigung von exogenen Anforderungen an die Szenarios, wie z.B. Arbitragefreiheit oder Einbeziehung von Stress-Szenarios, möglich ist. Als Vergleich hierzu wird eine Erweiterung der Baryzentrische Approximation entwickelt, die eine Einordnung des entwickelten Verfahrens in die Baryzentrischen Schranken ermöglicht. Als weiteres Approximationsverfahren wird die Diskretisierung mehrdimensionaler Normalverteilungen durch eine Multinomial-Verteilung betrachtet. Um einen Überblick über die praktischen Auswirkungen der Modelle und Verfahren zu erhalten wird anhand von zwei Fallstudien die Performance und das Entscheidungsverhalten analysiert.

Kurzfassung (englisch)


This thesis deals with a problem in the area of portfolio optimization of non maturing accounts. Alternatively to existing approaches to optimize the portfolio allocation by maximizing the net income, different objective functions are introduced, which can be modified more flexible to meet the requirements of potential decision makers. Furthermore optional extensions to the basic model are introduced to consider regulatory or political guidelines. To improve the efficiency of the solution generation a modification of the original model, which is based on the standard form for stochastic programs, is developed. This modification is able to reduce the computational effort of a linear solver significantly. The main objective of the thesis is the development, analysis and selection of approximations methods for the continuous interest rate and volume processes, which represent the stochastic uncertainty in the optimization model. A method to produce representative scenarios based on the minimization of a probability metric is introduced, which is able to incorporate exogenous requirements onto the scenarios like absence of arbitrage or stress scenarios. For comparison an extension of the barycentric approximation is developed to classify other method with regard to the barycentric bounds. For the approximation of the multi dimensional normal distribution the multinomial distribution is presented. To get an overview over the practical performance and the decision behavior of the presented models and methods two case study are conducted.

Universität


Universität St.Gallen

Referent/Referentin


Frauendorfer, Karl (Prof. Dr.)

Korreferent/Korreferentin


Stier, Winfried (Prof. Dr.)

Erweitertes Diss. Komitee



Fachgebiet


Wirtschaftswissenschaften

Sprache


GER

Promotionstermin (dd.mm.yyyy)


17.09.2007

Erstellungsjahr (yyyy)


2007

Dokumentart


Dissertation

Format


PDF

Dissertationsnummer


3202

Quelle



PDF-File


dis3202.pdf

Dokumentverknüpfung


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