Optimal payoffs under state-dependent constraints
Notice bibliographique
Résumé
Most decision theories including expected utility theory, rank dependent utility theory and cumulative prospect theory assume that investors are only interested in the distribution of returns and not in the states of the economy in which income is received. Optimal payoffs have their lowest outcomes when the economy is in a downturn, and this is often at odds with the needs of many investors. We introduce a framework for portfolio selection that permits to deal with state-dependent preferences. We are able to characterize optimal payoffs in explicit form. Some applications in security design are discussed in detail. We extend the classical expected utility optimization problem of Merton to the state-dependent situation and also give some stochastic extensions of the target probability optimization problem. Key-words: Optimal portfolio selection, state-dependent preferences, conditional distribution, hedging, state-dependent constraints. ∗Corresponding author: Carole Bernard, University of Waterloo, 200 University Avenue West, Waterloo, Ontario, N2L3G1, Canada. (email: c3bernar@uwaterloo.ca). Carole Bernard acknowledges support from NSERC. †Franck Moraux, Univ. Rennes 1, 11 rue Jean Mace, 35000 Rennes, France. (email: franck.moraux@univ-rennes1.fr). Franck Moraux acknowledges financial supports from CREM (the CNRS research center) and IAE de Rennes. ‡Ludger Ruschendorf, University of Freiburg, Eckerstrase 1, 79104 Freiburg, Germany. (email: ruschen@stochastik.uni-freiburg.de). §Steven Vanduffel, Vrije Universiteit Brussel, Pleinlaan 2, 1050 Bruxelles, Belgium. (email: steven.vanduffel@vub.ac.be). Steven Vanduffel acknowledges support from BNP Paribas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».