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Mean-variance portfolio selection under a non-Markovian regime-switching model

机译：非马洛维亚政权切换模型下的平均方差组合选择

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In this paper, we investigate the mean-variance portfolio selection problem in a continuous time setting. We assume that the coefficients in the model are random and adapted to the filtration generated by a Markov chain. Instead of using the embedding approach which is widely adopted in the existing literature, we study the problem from the viewpoint of mean-field formulation and provide a distinctive and straightforward approach. By introducing and discussing a new system of mean-field backward stochastic differential equations driven by a Markov chain, we obtain both the optimal strategy and the efficient frontier in explicit forms. In particular, we revisit the Markovian regime-switching model in which the coefficients are deterministic functions of the Markov chain. (C) 2018 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在本文中，我们在连续时间设置中调查平均方差组合选择问题。 我们假设模型中的系数是随机的并且适应由马尔可夫链产生的过滤。 除了在现有文献中广泛采用的嵌入方法，我们从平均场制定的观点来研究问题，而不是使用叶片场配方的观点来研究并提供独特和直接的方法。 通过引入和讨论由马尔可夫链驱动的平均场向后差分方程的新系统，我们以明确形式获得最佳策略和高效前沿。 特别是，我们重新审视马尔科维亚政权 - 交换模型，其中系数是马尔可夫链的确定性功能。 （c）2018年elestvier b.v.保留所有权利。

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