Linear systems with Markov jumps and multiplicative noises: the constrained total variance problem.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Barbieri, Fabio
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Controle estocástico
Controle ótimo
Investimentos (Otimização)
Linear systems
Maximum variance
Optimal control
Portfolio optimization
Sistemas lineares
Stochastic control
Variância máxima
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3139/tde-17032017-100317/
Resumo: 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.
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