상관된 확률 변동 요인을 고려한 최적 투자 전략
확률적 변동성 요인에 따라 변화하는 주식 환경에서 포트폴리오 배분 문제는 많은 관심을 받고 있다. 단일 임의 요인이 있는 경우 최종 시간까지의 전력 유틸리티를 극대화하는 문제가 고전적인 왜곡 변환을 통해 선형화될 수 있다. 본 논문에서는 여러 요인을 다루기 위해 이들 요인이 완벽하게 상관되는 경우로 줄이는 페르투르베이션 기법을 사용한다. 제안된 근사 방법은 완전 비선형 HJB 방정식 대신 차원이 낮은 두 개의 선형 방정식을 수치적으로 해결하는 것을 요구한다. 하위 및 상위 해를 구성하여 그 차이가 원하는 정확도 순서에 맞는 엄밀한 정확성 결과를 도출한다. 특정 모델에 대해 근사를 위한 명시적 공식이 있는 경우 이 결과를 설명한다. 표기법을 가능한 한 명확하게 유지하기 위해 하나의 주식과 두 개의 요인의 경우를 다루고, 이를 두 가지 주식과 두 가지 요인의 경우로 확장하는 방법을 기술한다.
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