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Enregistrement W3100508412 · doi:10.1080/00207179.2020.1849807

Dynamic asset-liability management problem in a continuous-time model with delay

2020· article· en· W3100508412 sur OpenAlexfundno aff
A Chunxiang, Yang Shen, Yan Zeng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Control · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAsset (computer security)Bellman equationLiabilityVariance (accounting)Investment strategyStochastic differential equationEconomicsStochastic controlInvestment (military)Mathematical optimizationMathematical economicsComputer scienceMathematicsMicroeconomicsOptimal controlApplied mathematicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates a dynamic continuous-time asset-liability management (ALM) problem with delay under the mean-variance criterion. The investor allocates her wealth in a financial market consisting of one risk-free asset and one risky asset, and she is subject to a random liability. The historical information of the wealth and liability affects the investor's wealth process, which is then governed by a stochastic differential delay equation. Firstly, a general ALM problem with delay is formulated and the extended Hamilton-Jacobi-Bellman system of equations is obtained. Secondly, we focus on a linear model and derive the closed-form expressions of the equilibrium investment strategy and the corresponding equilibrium value function. Meanwhile, we also derive the pre-commitment strategy for the mean-variance ALM problem with delay using the maximum principle. Finally, some numerical examples and sensitivity analysis are presented to illustrate the equilibrium investment strategies and the efficient frontiers under the equilibrium and pre-commitment frameworks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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