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Enregistrement W2475587870 · doi:10.1142/9789814293501_0030

Introduction to the Good and Bad Properties of Kelly

2011· book-chapter· en· W2475587870 sur OpenAlexaff
Leonard C. MacLean, Edward O. Thorp, William T. Ziemba

Notice bibliographique

RevueWorld Scientific handbook in financial economic series · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiperiod lifetime investment-savings optimization dates at least to Ramsey (1928). Phelps (1962) extended the model to include uncertainty while maximizing expected utility of lifetime consumption by choosing between consumption and investment in a single risky asset using an additive utility function. He obtained explicit solutions for a constant member of the isolastic utility class. Samuelson (1969) and Merton (1969) in companion articles develop, following Ramsey (1928) and Phelps (1962), in both discrete-time and continuous time, lifetime portfolio selection models where the objective function is the discounted sum of concave functions of period by period consumption. Samuelson solves the case when there are interior maxima, and shows that for isoelastic period by period utility functions u′ (C) = Cδ−1, δ < 1, the optimal portfolio decisions are independent of current wealth at each stage and independent of all consumption-savings decisions with a stationary optimal policy to invest a fixed proportion of current wealth in each period. Ziemba and Vickson (2010) review this literature and point to some queries regarding the validity of the interior maxima as discussed in problems in Ziemba and Vickson (1975, 2006).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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