From e6e18cfa8690d26aca0b21e4d7f043355bc8f9a6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?utf8?q?Bj=C3=B8rn=20Rustad?= Date: Thu, 15 Mar 2012 16:32:51 +0100 Subject: [PATCH] Finish up problem 1 a) --- rapport.tex | 45 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++-------- 1 file changed, 37 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/rapport.tex b/rapport.tex index a697354..942115d 100644 --- a/rapport.tex +++ b/rapport.tex @@ -56,18 +56,47 @@ I denne oppgaven ser vi på kjøp og salg av aksjer. Vi kjøper aksjer for en samlet pris av $1$, og selger dem igjen ved en tid $T$, og ønsker å maksimere utbyttet samtidig som vi minimerer risikoen. -Ved $t = 0$ koster aksjene $v = (v_1, \cdots, v_n)$ og vi kjøper da -$x_i$ av aksje $i$. Ved tid $T$ har aksjene en forventningsverdi $\mu_i$ -og en kovarians $\sigma_{ij}$. Burde vi ha med noe E(X) her lol?. -Avkastningen kan vi da skrive som $R = \mu'x$. +Prisen på aksjene varierer som en multivariabel stokastisk prosess, +\begin{equation} + \label{eq:price} + X\left(t\right) = \left(X_1\left(t\right), \cdots, + X_n\left(t\right)\right), \text{ der } + X\left(0\right) = v = \left(v_1, \cdots, v_n\right). +\end{equation} +Ved tid $t = T$ har prisen til aksje $i$ en forventningsverdi $\mu_i$ og +en kovarians $\sigma_{ij}$ med aksje $j$. Vi kjøper $x_i$ av aksje $i$, +og avkastningen kan da skrives som $R = X\left(T\right)'x$. Vi konstruerer en kombinert funksjon som vi ønsker å minimere, -\begin{equation} +\begin{align} \label{eq:j} - J\left(x\right) = -E\left(R\right) + \kappa - \mathrm{Var}\left(R\right). -\end{equation} + J\left(x\right) &= -E\left(R\right) + \tilde{\kappa} + \mathrm{Var}\left(R\right) \nonumber \\ + &= -E\left(X\left(T\right)'x\right)'x + + \tilde{\kappa}\mathrm{Var}\left(X\left(T\right)\right) \nonumber \\ + &= -\mu'x + \tilde{\kappa}\left(\sum_i x_i \sum_j x_j + \mathrm{Cov}\left(X_i, X_j\right)\right) \nonumber \\ + &= -\mu'x + \tilde{\kappa}\sum_i x_i \sum_j x_j \sigma_{ij} \nonumber \\ + &= -\mu'x + \frac{\kappa}{2}x'Cx. +\end{align} +Siden $x$ er antallet aksjer vi \emph{kjøper} ved tid $t = 0$ er dette +en vektor med ikke-negative elementer. Det forventes at vi bruker alle +pengene vi har til disposisjon, som er normalisert til $1$. Kombinert +får vi da dette kvadratiske optimiserings-problemet: +\begin{gather} + \label{eq:quadopt} + \min \left(-\mu'x + \frac{\kappa}{2}x'Cx\right) \\ + \begin{aligned} + v'x &= 1 \nonumber \\ + x &\geq 0 \nonumber + \end{aligned} +\end{gather} +\subsection{b)} +State KKT-equations + +\subsection{c)} +Guess when kappa = 0 and solve lp problem %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% \section{Oppgave 3} -- 2.47.3