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Enregistrement W2884095293 · doi:10.4213/tvp5433

Log-optimal portfolio without NFLVR: existence, complete characterization, and duality

2022· article· ru· W2884095293 sur OpenAlex
Tahir Choulli, Sina Yansori

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueТеория вероятностей и ее применения · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCharacterization (materials science)PortfolioDuality (order theory)Binary logarithmLog-log plotMathematicsCombinatoricsEconomicsFinancial economicsMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье рассматривается log-оптимальный портфель, т.е. портфель с конечной ожидаемой логарифмической полезностью, который максимизирует ожидаемую логарифмическую полезность терминального капитала, для произвольной cемимартингальной модели. В большинстве современных работ по этой теме существование и характеризации такого портфеля изучаются при условии NFLVR ("отсутствие бесплатного ланча с исчезающе малым риском"), в то же время имеется много финансовых моделей, в которых условие NFLVR нарушается, но которые допускают log-оптимальный портфель. Мы даем полную и явную характеризацию log-оптимального портфеля и связанного с ним оптимального дефлятора, приводим необходимые и достаточные условия их существования и подробно изучаем их двойственность вне зависимости от модели рынка. Наша характеризация устанавливает явную и прямую взаимосвязь log-оптимального и эталонного (numéraire) портфелей без замены вероятностной меры или эталона.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,196 · 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