A Risk-Based Approach for Asset Allocation with A Defaultable Share
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel risk-based approach for an optimal asset allocation problem with default risk, where a money market account, an ordinary share and a defaultable security are investment opportunities in a general non-Markovian economy incorporating random market parameters. The objective of an investor is to select an optimal mix of these securities such that a risk metric of an investment portfolio is minimized. By adopting a sub-additive convex risk measure, which takes into account interest rate risk, as a measure for risk, the investment problem is discussed mathematically in a form of a two-player, zero-sum, stochastic differential game between the investor and the market. A backward stochastic differential equation approach is used to provide a flexible and theoretically sound way to solve the game problem. Closed-form expressions for the optimal strategies of the investor and the market are obtained when the penalty function is a quadratic function and when the risk measure is a sub-additive coherent risk measure. An important case of the general non-Markovian model, namely the self-exciting threshold diffusion model with time delay, is considered. Numerical examples based on simulations for the self-exciting threshold diffusion model with and without time delay are provided to illustrate how the proposed model can be applied in this important case. The proposed model can be implemented using Excel spreadsheets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle