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When the Bellman equation cannot be solved analytically
Sebastian Caban
Art der Arbeit
Magisterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Franz Wirl
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Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
DOI
10.25365/thesis.8346
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29370.52725.726365-8
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Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Viele Fragen der betrieblichen Entscheidungsfindung führen ---wenn Unsicherheit involviert ist--- zu stochastischen Optimierungsproblemen der Form V(S) &= \max\limits_{x}\textnormal{E} \left\{\int_0^\infty e^{-\rho t}f(S,x)\,\textnormal{d} t\right\} wobei der Zustandsübergang dS = g(S,x)dt + \sigma dz den zugrunde liegenden stochastischen Prozess S als Ito Prozess beschreibt und dz eine Brownsche Bewegung ist. Für sehr einfache Probleme kann durch Lösung der dazugehörigen Bellman Gleichung eine analytische Lösung berechnet werden. In allen anderen Fällen ist dies jedoch mittels numerischer Methoden möglich. Konventionelle numerische Lösungsmethoden sind allerdings langsam oder teilweise unbrauchbar, weil die Lösung einen Sattelpunktpfad beschreibt und alle benachbarten Pfade divergieren. Diese Magisterarbeit verwendet die in ``Applied Computational Economics and Finance'' von M.J. Miranda and P.L. Fackler entwickelten numerischen Methoden, um ausgewählte Probleme der Modellierung der betrieblichen Entscheidungsfindung, der optimalen Preisfestlegung von kurzlebigen Konsumgütern, der Modellierung von Schwankungen im Ölpreis und der Modellierung der Auswirkungen von CO2 in der Atmosphäre zu lösen.
Abstract
(Englisch)
Many questions in managerial decision making imply ---if uncertainty is involved--- stochastic optimization problems of the form V(S) &= \max\limits_{x}\textnormal{E} \left\{\int_0^\infty e^{-\rho t}f(S,x)\,\textnormal{d} t\right\} where the state transition dS = g(S,x)dt + \sigma dz describes the underlying stochastic process S as an Ito process and dz is a Brownian motion. For very simple problems, results can be obtained analytically by solving the corresponding Bellman equation. In all other cases, V(S) has to be computed numerically. Unfortunately, conventional numerical methods are either slow, or completely fail as the solution is a saddlepoint path so that all neighboring solution paths diverge. This thesis applies methods developed in ``Applied Computational Economics and Finance'' by M.J. Miranda and P.L. Fackler to solve selected problems that arise in modeling managerial decision making, optimal pricing of nondurables, modeling the ups and downs in oil prices, and modeling the impact of CO2 emission into the atmosphere.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
Bellman Equation dynamic programming Matlab stochastic differential equations
Schlagwörter
(Deutsch)
Bellman-Gleichung Dynamische Programmierung Matlab Stochastische Differentialgleichungen
Autor*innen
Sebastian Caban
Haupttitel (Englisch)
When the Bellman equation cannot be solved analytically
Paralleltitel (Deutsch)
Wenn die Bellman-Gleichung nicht analytisch gelöst werden kann
Publikationsjahr
2010
Umfangsangabe
V, 33, 5 Bl.
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Franz Wirl
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.99 Betriebswirtschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC08002155
Utheses ID
7521
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |
Universität Wien, Universitätsbibliothek, 1010 Wien, Universitätsring 1