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Enregistrement W3121949510 · doi:10.1093/imaman/dpm031

Maximin investment problems for discounted and total wealth

2007· article· en· W3121949510 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueIMA Journal of Management Mathematics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimaxEconomicsVolatility (finance)Saddle pointPortfolioMaximizationMathematical economicsIncomplete marketsExpected utility hypothesisMathematicsInvestment strategyEconometricsMathematical optimizationMicroeconomicsFinancial economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study an optimal investment problem for a continuous-time incomplete market model such that the risk-free rate, the appreciation rates and the volatility of the stocks are all random; they are not necessarily adapted to the driving Brownian motion, and their distributions are unknown, but they are supposed to be currently observable. The optimal investment problem is stated in ‘maximin’ setting which leads to maximization of the minimum of expected utility over all distributions of parameters. We found that the presence of the non-discounted wealth in the performance criterion (in addition to the discounted wealth) implies an additional condition for the saddle point of the maximin problem: the saddle point must include the minimum of the possible risk-free return. This is different from the case when the utility depends on the discounted wealth only. Using this result, the maximin problem is reduced to a linear parabolic equation and minimization over two scalar parameters. It is an important development of the results obtained in Dokuchaev (2002, Dynamic Portfolio Strategies: Quantitative Methods and Empirical Rules for Incomplete Information. Boston: Kluwer; 2006, IMA J. Manage. Math., 17, 257–276).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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