MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1791172477

Discrete-Time Portfolio Optimization with Transaction Costs

2013· article· en· W1791172477 sur OpenAlexaff
Feiran Tao, Tony S. Wirjanto

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransaction costMathematical optimizationRisk aversion (psychology)Merton's portfolio problemStochastic controlPortfolioTime horizonMathematicsDimension (graph theory)EconomicsOptimal controlComputer scienceMathematical economicsPortfolio optimizationExpected utility hypothesisMicroeconomicsFinanceReplicating portfolio
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies a finite-horizon optimal investment problem with proportional and fixed transaction costs. This is a variant of the classical investment-consumption problem formulated by Robert Merton in the absence of transaction costs. It is composed of two parts. In the first part, we examine the optimal decision to sell or buy a stock at discrete-time intervals in the presence of proportional transaction costs only. This is cast as a singular stochastic control problem. For this problem, we study two constant relative risk aversion utility functions of the investor, namely the logarithm and power utility functions. Our proposed numerical solutions indicate that the solution space can be divided into three distinct regions: buy region, sell region, and no transaction region. The buy region is found to vanish towards the end of the maturity. Parameters such as rate of return, maturity, transaction frequency, and risk aversion coefficient are shown to have an effect to a varying degree on the shape and sensitivity of the boundaries. The numerical results for the discrete-time transaction are shown to converge to the continuous-time solution. In the second part, we present numerical solutions for the discrete-time transaction in the presence of both fixed and proportional transaction costs. This is cast as an impulse stochastic control problem. We show that the governing PDE cannot be reduced in dimension. Instead, we show that it is unbounded in two dimensions. Apart from the three regions, there are also two target amount lines between the buy and sell boundaries. When both fixed and proportional costs are present, the investor buys up to a target amount and sells up to another distinct target amount. When there are only fixed costs, the investor buys and sells up to the same target amount, and this amount is shown to be on the so-called Merton line.Further analysis of the results reveals that the presence of transaction costs significantly affects the investors' transaction strategy, including when to transact and the quantity to trade at each point. Based on a continuous transaction case, we formulate part of the governing PDEs for both problems with a reduction in dimension and propose conditions for the jump. We also solve an optimization problem, present and implement the relevant numerical schemes for solving the governing PDE, together with suitable Neumann and Dirichlet boundary conditions. Detailed analysis of the shape and sensitivity of the boundaries to different parameters are given in the paper. Analysis on the exact amount of transaction due to different types and levels of transaction costs are also provided.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic Journal→Même sujetStochastic processes and financial applications→Travaux en français237 207→