本文首先介绍在具有矩阵值状态变量的市场因子模型下,投资组合的风险敏感性控制问题,在此基础上,讨论了矩阵值随机控制模型的大偏差控制问题,详细计算了下行风险大偏差控制,并说明上行机会大偏差控制在矩阵值控制模型下的求解困难。依据对偶方法以及在前人已经研究的线性高斯模型的大偏差控制理论的基础上,我们可以合理推断矩阵值因子模型的大偏差控制与矩阵值因子过程风险敏感性控制问题具有相关性,因此本文以矩阵值因子模型的风险敏感性控制问题为依托,计算Wishart因子模型下大偏差控制问题。文章首先介绍矩阵值因子模型,即Wishart自回归因子模型,介绍在有限时间情形下,由其驱动的市场因子模型的最优控制问题。在线性高斯模型下,有限时间的风险敏感性控制问题的有效解决办法是HJB方程,而在Wishart过程市场因子模型下,可以借助HJB方程与Riccati常微分方程的相关结果,解决风险敏感性控制问题。将因子模型延申到广义的Wishart过程,介绍该过程驱动的市场因子下有限时间的风险敏感性控制问题,与上面的结果作比较。紧接着,文章介绍了长时间情形下的风险敏感性控制问题,即遍历的风险敏感性控制问题。同样地,在线性高斯模型下,长时间行为可以对应简历遍历版本的HJB方程,通过求解二次方程解得最优控制。这里我们介绍的方法是通过建立一个代数Riccati方程与遍历HJB方程的关系求解遍历风险敏感性控制问题。大偏差控制问题是随机最优控制问题的一个重要分支,通过对偶方法,将大偏差控制问题转化为遍历的风险敏感性控制问题。而已知传统的寻求最优控制的方法是最大化效用函数,我们需要假设投资者的风险偏好以及相应的效用函数,但是这在市场上是相当主观且难以确定的,因此研究矩阵值随机控制模型的大偏差控制问题就很有意义。