Der erste Teil der Arbeit beschreibt eine Methode, Auszahlungen zu bewerten, die einem auf dem Finanzmarkt nicht absicherbaren Risiken ausgesetzt sind. Im zweiten Teil berechnen wir den maximalen Nutzen und optimale Handelsstrategien auf unvollständigen Märkten mit Hilfe von stochastischen Rückwärtsgleichungen. Wir betrachten Händler, deren Einkommen einer externen Risikoquelle ausgesetzt sind. Diese vervollständigen den Markt, indem sie entweder einen Bond schaffen oder gegenseitig Verträge schliessen. Eine andere Moeglichkeit ist eine Anleihe, die von einer Versicherung herausgegeben wird. Die Risikoquellen, die wir in Betracht ziehen, können Versicherungs-, Wetter-oder Klimarisiko sein. Aktienpreise sind exogen gegeben. Wir berechnen Preise für die zusätzlichen Anlagen so dass Angebot und Nachfrage dafür gleich sind. Wir haben partielle Markträumung. Die Präferenzen der Händler sind durch erwarteten Nutzen gegeben. In Kapitel 2 bis Kapitel 4 haben die Händler exponentielle Nutzenfunktionen. Um den Gleichgewichtspreis zu finden, wenden wir stochastische Rückwärtsgleichungen an. In Kapitel 5 beschreiben wir ein Einperiodenmodell mit Nutzenfunktionen, die die Inada-Bedingungen erfüllen. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit dem robusten Nutzenmaximierungsproblem auf einem unvollständigen Finanzmarkt. Entweder das Wahrscheinlichkeitsmass oder die Koeffizienten des Aktienmarktes sind ungewiss. Die Lösung der Rückwärtsgleichung beschreibt die nutzenmaximierende Handelsstrategie und das Wahrscheinlichkeitsmass, das in der Auswertung des robusten Nutzens benutzt wird. Für die exponentielle Nutzenfunktion berechnen wir Nutzenindifferenzpreise. Ausserdem wenden wir diese Techniken auf die Maximierung des erwarteten Nutzens bezüglich eines festen Wahrscheinlichkeitsmasses an. Dafür betrachten wir abgeschlossene, im allgemeinen nicht konvexe zulässige Mengen für die Handelsstrategien. / The first part of the thesis proposes a method to find prices and hedging strategies for risky claims exposed to a risk factor that is not hedgeable on a financial market. In the second part we calculate the maximal utility and optimal trading strategies on incomplete markets using Backward Stochastic Differential Equations. We consider agents with incomes exposed to a non-hedgeable external source of risk by creating either a bond or by signing contracts. The sources of risk we think of may be insurance, weather or climate risk. Stock prices are seen as exogenuosly given. We calculate prices for the additional securities such that supply is equal to demand, the market clears partially. The preferences of the agents are described by expected utility. In Chapter 2 through Chapter 4 the agents use exponential utility functions, the model is placed in a Brownian filtration. In order to find the equilibrium price, we use Backward Stochastic Differential Equations. Chapter 5 provides a one--period model where the agents use utility functions satisfying the Inada condition. The second part of this thesis considers the robust utility maximization problem on an incomplete financial market. Either the probability measure or drift and volatility of the stock price process are uncertain. We apply a martingale argument and solve a saddle point problem. The solution of a Backward Stochastic Differential Equation describes the maximizing trading strategy as well as the probability measure that is used in the robust utility. We consider the exponential, the power and the logarithmic utility functions. For the exponential utility function we calculate utility indifference prices of not perfectly hedgeable claims. Finally, we maximize the expected utility with respect to a single probability measure. We apply a martingale argument and solve maximization problems. This allows us to consider closed, in general non--convex constraints on the values of trading strategies.

Gegenstand der vorliegenden Dissertation sind stochastische Kontrollprobleme, denen sich Agenten im Zusammenhang mit Entscheidungen auf Finanzmärkten gegenübersehen. Der erste Teil der Arbeit behandelt die Maximierung des erwarteten Nutzens des Endvermögens eines Finanzmarktinvestors. Für den Investor ist eine Beschreibung der optimalen Handelsstrategie, die zur numerischen Approximation geeignet ist sowie eine Stabilitätsanalyse der optimalen Handelsstrategie bzgl. kleinerer Fehlspezifikationen in Nutzenfunktion und Anfangsvermögen, von höchstem Interesse. In stetigen Marktmodellen beweisen wir Stabilitätsresultate für die optimale Handeslsstrategie in geeigneten Topologien. Für hinreichend differenzierbare Nutzenfunktionen und zeitstetige Marktmodelle erhalten wir eine Beschreibung der optimalen Handelsstrategie durch die Lösung eines Systems von stochastischen Vorwärts-Rückwärts-Differentialgleichungen (FBSDEs). Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit optimalen Stopproblemen für einen Agenten, dessen Ertragsprozess von einem Ausfallsereignis abhängt. Unser Hauptinteresse gilt der Beschreibung der Lösungen vor und nach dem Ausfallsereignis und damit dem besseren Verständnis des Verhaltens des Agenten bei Auftreten eines Ausfallsereignisses. Wir zeigen wie sich das optimale Stopproblem in zwei einzelne Teilprobleme zerlegen lässt: eines, für das der zugrunde liegende Informationsfluss das Ausfallereignis nicht beinhaltet, und eines, in welchem der Informationsfluss das Ausfallereignis berücksichtigt. Aufbauend auf der Zerlegung des Stopproblems und der Verbindung zwischen der Optimalen Stoptheorie und der Theorie von reflektierenden stochastischen Rückwärts-Differentialgleichungen (RBSDEs), leiten wir einen entsprechenden Zerlegungsansatz her, um RBSDEs mit genau einem Sprung zu lösen. Wir beweisen neue Existenz- und Eindeutigkeitsresultate von RBSDEs mit quadratischem Wachstum. / This thesis studies stochastic control problems faced by agents in financial markets when making decisions. The first part focuses on the maximization of expected utility from terminal wealth for an investor trading in a financial market. Of utmost concern to the investor is a description of optimal trading strategy that is amenable to numerical approximation, and the stability analysis of the optimal trading strategy w.r.t. "small" misspecification in his utility function and initial capital. In the setting of a continuous market model, we prove stability results for the optimal wealth process in the Emery topology and the uniform topology on semimartingales, and stability results for the optimal trading strategy in suitable topologies. For sufficiently differentiable utility functions, we obtain a description of the optimal trading strategy in terms of the solution of a system of forward-backward stochastic differential equations (FBSDEs). The second part of the thesis deals with the optimal stopping problem for an agent with a reward process exposed to a default event. Our main concern is to give a description of the solutions before and after the default event and thereby better understand the behavior of the agent in the presence of default. We show how the stopping problem can be decomposed into two individual stopping problems: one with information flow for which the default event is not visible, and another one with information flow which captures the default event. We build on the decomposition of the optimal stopping problem, and the link between the theories of optimal stopping and reflected backward stochastic differential equations (RBSDEs) to derive a corresponding decomposition approach to solve RBSDEs with a single jump. This decomposition allows us to establish existence and uniqueness results for RBSDEs with drivers of quadratic growth.

We give a review of classical and recent results on maximization of expected utility for an investor who has the possibility of trading in a financial market. Emphasis will be given to the duality theory related to this convex optimization problem. For expository reasons we first consider the classical case where the underlying probability space is finite. This setting has the advantage that the technical diffculties of the proofs are reduced to a minimum, which allows for a clearer insight into the basic ideas, in particular the crucial role played by the Legendre-transform. In this setting we state and prove an existence and uniqueness theorem for the optimal investment strategy, and its relation to the dual problem; the latter consists in finding an equivalent martingale measure optimal with respect to the conjugate of the utility function. We also discuss economic interpretations of these theorems. We then pass to the general case of an arbitrage-free financial market modeled by an R^d-valued semi-martingale. In this case some regularity conditions have to be imposed in order to obtain an existence result for the primal problem of finding the optimal investment, as well as for a proper duality theory. It turns out that one may give a necessary and sufficient condition, namely a mild condition on the asymptotic behavior of the utility function, its so-called reasonable asymptotic elasticity. This property allows for an economic interpretation motivating the term "reasonable". The remarkable fact is that this regularity condition only pertains to the behavior of the utility function, while we do not have to impose any regularity conditions on the stochastic process modeling the financial market (to be precise: of course, we have to require the arbitrage-freeness of this process in a proper sense; also we have to assume in one of the cases considered below that this process is locally bounded; but otherwise it may be an arbitrary R^d-valued semi-martingale). (author's abstract) / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"

Incomplete markets provide many challenges for both investment decisions and valuation problems. While both problems have received extensive attention in complete markets, there remain many open areas in the theory of incomplete markets. We present the results in three parts. In the first essay we consider the Merton investment problem of optimal portfolio choice when the traded instruments are the set of zero-coupon bonds. Working within a Markovian Heath-Jarrow-Morton framework of the interest rate term structure driven by an infinite dimensional Wiener process, we give sufficient conditions for the existence and uniqueness of an optimal investment strategy. When there is uniqueness, we provide a characterization of the optimal portfolio. Furthermore, we show that a specific Gauss-Markov random field model can be treated within this framework, and explicitly calculate the optimal portfolio. We show that the optimal portfolio in this case can be identified with the discontinuities of a certain function of the market parameters. In the second essay we price a claim, using the indifference valuation methodology, in the model presented in the first section. We appeal to the indifference pricing framework instead of the classic Black-Scholes method due to the natural incompleteness in such a market model. Because we price time-sensitive interest rate claims, the units in which we price are very important. This will require us to take care in formulating the investor’s utility function in terms of the units in which we express the wealth function. This leads to new results, namely a general change-of-numeraire theorem in incomplete markets via indifference pricing. Lastly, in the third essay, we propose a method to price credit derivatives, namely collateralized debt obligations (CDOs) using indifference. We develop a numerical algorithm for pricing such CDOs. The high illiquidity of the CDO market coupled with the allowance of default in the underlying traded assets creates a very incomplete market. We explain the market-observed prices of such credit derivatives via the risk aversion of investors. In addition to a general algorithm, several approximation schemes are proposed. / text

There is an increasing demand for multimedia services in heterogeneous wireless networks. Considering the highly dynamic wireless channels and the relatively large size of the multimedia data, how to support efficient and reliable multimedia delivery is a pressing issue. In this dissertation, we investigate the multimedia delivery algorithms in heterogeneous wireless networks from three different aspects. First, we study the single-flow rate adaptation of video streaming algorithm over multiple wireless interfaces. In order to maintain high video streaming quality while reducing the wireless service cost, the optimal video streaming process with multiple links is formulated as a Markov Decision Process (MDP). The reward function is designed to consider the quality of service (QoS) requirements for video traffic, such as the startup latency, playback fluency, average playback quality, playback smoothness and wireless service cost. To solve the MDP in real time, we propose an adaptive, best-action search algorithm to obtain a sub-optimal solution. To evaluate the performance of the proposed adaptation algorithm, we implemented a testbed using the Android mobile phone and the Scalable Video Coding (SVC) codec and conducted experiments with real video flow. Then, with the multiple multimedia flows competing for limited wireless resources, we propose a utility-based scheduling algorithm for multimedia transmission in Drive-thru Internet. A utility model is devised to map the throughput to user's satisfaction level in terms of multimedia data quality, such as Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) of video. The objective of the scheduling problem is to maximize the total utility. Then the optimization problem is formulated as a finite-state decision problem with the assumption that future arrival information is known, and it is solved by a searching algorithm as the benchmark. To obtain a real-time solution, a practical heuristic algorithm based on the concept of utility potential is devised. We further implemented the solution and conducted extensive simulations using NS-3. Finally, the multimedia dissemination problem in large-scale VANETs is investigated. We first utilize a hybrid-network framework to address the mobility and scalability issues in large-scale VANETs content distribution. Then, we formulate a utility-based maximization problem to find the best delivery strategy and select an optimal path for the multimedia data dissemination, where the utility function has taken the delivery delay, the Quality of Services (QoS) and the storage cost into consideration. We obtain the closed-form of the utility function, and then obtain the optimal solution of the problem with the convex optimization theory. Finally, we conducted extensive trace-driven simulations to evaluate the performance of the proposed algorithm with real traces collected by taxis in Shanghai. In summary, the research outcomes of the dissertation can contribute to three different aspects of multimedia delivery in heterogeneous wireless networks. First, we have proposed a real-time rate adaptation algorithm for video streaming with multiple wireless interfaces, to maintain the high quality while reducing the wireless services cost. Second, we have presented an optimal scheduling algorithm which can maximize the total satisfaction for multimedia transmission in Drive-thru Internet. Third, we have derived the theoretical analysis of the utility functions including delivery delay, QoS and the storage cost, and have obtained an optimal solution for multimedia data dissemination in large-scale VANETs to achieve the highest utility. / Graduate / 0984 / 0544

Providing end-to-end quality-assured services implies many challenges, which go beyond technical ones, involving as well economic and even cultural or political issues. In this thesis we first focus on a technical problem and then intent a more holistic regard to the whole problem, considering at the same time Network Service Providers (NSPs), stakeholders and buyers' behaviour and satisfaction. One of the most important problems when deploying interdomain path selection with Quality of Service (QoS) requirements is being able to rely the computations on metrics that hold for a long period of time. Our proposal for solving that problem is to compute bounds on the metrics, taking into account the uncertainty on the traffic demands. We then move to a NSP-alliance scenario, where we propose a complete framework for selling interdomain quality-assured services, and subsequently distributing revenues. At the end of the thesis we adopt a more holistic approach and consider the interactions with the monitoring plane and the buyers' behaviour. We propose a simple pricing scheme and study it in detail, in order to use QoS monitoring information as feedback to the business plane, with the ultimate objective of improving the seller's revenue.

Cette dissertation traite des trois thématiques suivantes : incertitude, fonctions d’utilité et non-arbitrage. Dans le premier chapitre, nous supposons qu’il n’y a pas d’incertitude sur les croyances et établissons l’existence d’un portefeuille optimal pour un investisseur qui opère dans un marché financier multi-période à temps discret et maximise son espérance terminale d’utilité. Nous considérons des fonctions d’utilité aléatoires non concaves, non continues définies sur l’axe réel positif. La preuve repose sur de la programmation dynamique et des outils de théorie de la mesure.Dans les trois chapitres suivant nous introduisons le concept d’incertitude knightienne et adoptons le modèle de marché financier multi-période à temps discret avec croyances multiples non dominées introduit par B. Bouchard and M. Nutz (Arbitrage and duality in nondominated discrete-time models)Dans le second chapitre, nous étudions la notion de non-arbitrage quasi-sûre introduite par B. Bouchard and M. Nutz (Arbitrage and duality in nondominated discrete-time models) et en proposons deux formulations équivalentes: une version quantitative et une version géométrique. Nous proposons aussi une condition forte de non-arbitrage afin de simplifier des difficultés techniques.Nous utilisons ces résultats dans le troisième chapitre pour résoudre le problème de la maximisation d’espérance d’utilité sous la plus défavorable des croyances pour des fonctions d’utilité concaves, définies sur l’axe positif réel non-bornées. La preuve utilise à nouveau de la programmation dynamique et des techniques de sélection mesurable.Finalement, dans le dernier chapitre, nous développons un modèle de d’évaluation par indifférence d’utilité et démontrons que sous de bonnes conditions, le prix d’indifférence d’un actif contingent converge vers son prix de sur réplication. / This dissertation evolves around the following three general thematic: uncertainty, utility and no-arbitrage.In the first chapter we establish the existence of an optimal portfolio for investor trading in a multi-period and discrete-time financial market without uncertainty and maximising its terminal wealth expected utility. We consider general non-concave and non-smooth random utility function defined on the half real-line. The proof is based on dynamic programming and measure theory tools.In the next three chapters, we introduce the concept of Knightian uncertainty and adopt the multi-prior non dominated and discrete time framework introduced in [25]..In this setting, in the second chapter we study the notion of quasi-sure no-arbitrage introduced in [25] and propose two equivalent definitions: a quantitative and geometric characterisation. We also introduce a stronger no-arbitrage condition that simplifies some of the measurability difficulties.In the third chapter, we build on the results obtained in the previous chapter to study the maximisation of multiple-priors non-dominated worst-case expected utility for investors trading in a multi-period and discrete-time financial for general concave utility functions defined on the half-real line unbounded from above. The proof uses again a dynamic programming framework together with measurable selection.Finally the last chapter formulates a utility indifference pricing model for investor trading in a multi-period and discrete-time financial market. We prove that under suitable condition the multiples-priors utility indifference prices of a contingent claim converge to its multiple-priors superreplication price

Der kontinuierliche Entwicklungsprozess der modernen Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) bietet in rascher Folge immer wieder neue Handlungsalternativen für die Unternehmen. Als ein Resultat dieser Entwicklung ist der inzwischen hohe Grad der Globalisierung der Wirtschaft zu interpretieren. Derartige Veränderungen der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen zwingen insbesondere kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu Überlegungen, wie mit dieser Entwicklung mitgehalten werden kann. Durch die i.d.R. sehr begrenzten finanziellen Möglichkeiten, einer tendenziell schlechteren Infrastruktur sowie die Beschränkung auf nur wenige Kernkompetenzen haben viele KMU Schwierigkeiten, mit den großen Konzernen zu konkurrieren. Aus diesem Grund gilt es, dass KMU auf ihre spezifischen Stärken wie schnelle Reaktionsfähigkeit und schlanke Organisationsstruktur setzen. Daher entscheiden sich zahlreiche KMU für eine Teilnahme in Netzwerken. Das Ziel derartiger unternehmensübergreifender Wertschöpfungsverbünde besteht in der Herstellung weltweit konkurrenzfähiger Produkte durch intensive kompetenzorientierte Kooperation. Dieser Ansatz wurde in der Realität bereits in zahlreichen Fällen verwirklicht. Neben dieser praxisorientierten Sicht stellen Netzwerke (und insbesondere Produktionsnetzwerke) auch ein interessantes und vielschichtiges Forschungsgebiet dar. Diesbezügliche Arbeiten konzentrieren sich entweder auf einzelne Teilbereiche wie zum Beispiel Organisation, Recht, Technik, Logistik oder Controlling oder aber stellen eine umfassende generelle Konzeption in den Mittelpunkt der Betrachtungen. Vorliegender Beitrag stellt einführend für ein theoretisch fundiertes Basiskonzept das Modell des „Hierarchielosen Regionalen Produktionsnetzes“ sowie das dafür entwickelte Betreiberkonzept „Extended Value Chain Management“ (EVCM) vor. Auf der Basis dieses Ansatzes erfolgt die konzeptionelle Beschreibung eines geeigneten Gewinnverteilungsmodells unter Berücksichtigung von Anreiz- und Sanktionsmechanismen für die Netzwerkteilnehmer. Als Hauptziel wird in diesem Zusammenhang die Maximierung des Nutzens für das gesamte Produktionsnetz formuliert.

Cette thèse traite plusieurs problèmes qui se posent pour les marchés financiers avec coûts de transaction et se compose de quatre parties.On commence, dans la première partie, par une étude du problème de couverture approximative d’une option Européenne pour des marchés de volatilité locale avec coûts de transaction proportionnelles.Dans la seconde partie, on considère le problème de l’optimisation de consommation dans le modèle de Kabanov, lorsque les prix sont conduits par un processus de Lévy.Dans la troisième partie, on propose un modèle général incluant le cas de coûts fixes et coûts proportionnels. En introduisant la notion de fonction liquidative, on étudie le problème de sur-réplication d’une option et plusieurs types d’opportunités d’arbitrage.La dernière partie est consacrée à l’étude du problème de maximisation de l’utilité de la richesse terminale d’une portefeuille sous contraintes de risque. / This thesis deals with different problems related to markets with transaction costs and is composed of four parts.In part I, we begin with the study of assymptotic hedging a European option in a local volatility model with bid-ask spread.In part II, we study the optimal consumption problem in a Kabanov model with jumps and with default risk allowed.In part III, we sugest a general market model defined by a liquidation procès. This model is more general than the models with both fixed and proportional transaction costs. We study the problem of super-hedging an option, and the arbitrage theory in this model.In the last part, we study the utility maximization problem under expected risk constraint.

Ein wichtiges Gebiet der Finanzmathematik ist die Bestimmung von Auszahlungsprofilen, die den erwarteten Nutzen eines Agenten unter einer Budgetrestriktion maximieren. Wir charakterisieren optimale Auszahlungsprofile für einen Agenten, der unsicher ist in Bezug auf das genaue Marktmodell. Der hier benutzte Dualitätsansatz führt zu einem Minimierungsproblem für bestimmte konvexe Funktionale über zwei Mengen von Wahrscheinlichkeitsmaßen, das wir zunächst lösen müssen. Schließlich führen wir noch eine zweite Restriktion ein, die das Risiko beschränkt, das der Agent eingehen darf. Wir gehen dabei wie folgt vor: Kapitel 1. Wir betrachten das Problem, die f-Divergenz f(P|Q) über zwei Mengen von Wahrscheinlichkeitsmaßen zu minimieren, wobei f eine konvexe Funktion ist. Wir zeigen, dass unter der Bedingung "f( undendlich ) / undendlich = undendlich" Minimierer existieren, falls die erste Menge abgeschlossen und die zweite schwach kompakt ist. Außerdem zeigen wir, dass unter der Bedingung "f( undendlich ) / undendlich = 0" ein Minimierer in einer erweiterten Klasse von Martingalmaßen existiert, falls die zweite Menge schwach kompakt ist. Kapitel 2. Die Existenzresultate aus dem ersten Kapitel implizieren die Existenz eines Auszahlungsprofils, das das robuste Nutzenfunktional inf E_Q[u(X)] über eine Menge von finanzierbaren Auszahlungen maximiert, wobei das Infimum über eine Menge von Modellmaßen betrachtet wird. Die entscheidende Idee besteht darin, die minimierenden Maße aus dem ersten Kapitel als gewisse "worst-case"-Maße zu identifizieren. Kapitel 3. Schließlich fordern wir, dass das Risiko der Auszahlungsprofile beschränkt ist. Wir lösen das robuste Problem in einem unvollständigen Marktmodell für Nutzenfunktionen, die nur auf der positiven Halbachse definiert sind. In einem Beispiel vergleichen wir das optimale Auszahlungsprofil unter der Risikorestriktion mit den optimalen Auszahlungen ohne eine solche Restriktion und unter einer Value-at-Risk-Nebenbedingung. / Finding payoff profiles that maximize the expected utility of an agent under some budget constraint is a key issue in financial mathematics. We characterize optimal contingent claims for an agent who is uncertain about the market model. The dual approach that we use leads to a minimization problem for a certain convex functional over two sets of measures, which we first have to solve. Finally, we incorporate a second constraint that limits the risk that the agent is allowed to take. We proceed as follows: Chapter 1. Given a convex function f, we consider the problem of minimizing the f-divergence f(P|Q) over these two sets of measures. We show that, if the first set is closed and the second set is weakly compact, a minimizer exists if f( infinity ) / infinity = infinity. Furthermore, we show that if the second set of measures is weakly compact and f( infinifty ) / infinity = 0, then there is a minimizer in a class of extended martingale measures. Chapter 2. The existence results in Chapter 1 lead to the existence of a contingent claim which maximizes the robust utility functional inf E_Q[u(X)] over some set of affordable contingent claims, where the infimum is taken over a set of subjective or modell measures. The key idea is to identify the minimizing measures from the first chapter as certain worst case measures. Chapter 3. Finally, we require the risk of the contingent claims to be bounded. We solve the robust problem in an incomplete market for a utility function that is only defined on the positive halfline. In an example we compare the optimal claim under this risk constraint with the optimal claims without a risk constraint and under a value-at-risk constraint.