Combined Custom Hedging: Optimal Design, Noninsurable Exposure, and Operational Risk Management
Notice bibliographique
Résumé
Optimal Design of Combined Contingent Claims: Theory and Applications. In “Combined Custom Hedging: Optimal Design, Noninsurable Exposure, and Operational Risk Management”, Paolo Guiotto and Andrea Roncoroni develop a normative framework for the optimal design, value assessment, and operations management integration of financial derivatives. Most business and operating revenues entail a mix of financially insurable and noninsurable risk. A risk-averse firm may face them by positioning in a pair of financial derivatives with optimal bespoke payoff functions; one claim is written on the insurable term, and the other claim is written on any observable index exhibiting correlation to the noninsurable term. On a theoretical ground, the authors 1) state the problem in a general setup and prove existence and uniqueness of the optimal pair of combined claims, 2) show that the optimal payoff functions satisfy a Fredholm integral equation, and 3) assess the incremental benefit the firm obtains by switching from the optimal single-claim custom hedge to the optimal combined custom hedge they propose. On an experimental ground, they show that 1) the optimal combined custom hedge would be empirically relevant for a highly risk-averse firm facing a market shock shown during the first period of the COVID-19 pandemic in 2020, 2) integration with the optimal procurement in a generalized newsvendor model leads to a significant improvement in both risk and return, and: 3) this gain can be traded off for a substantial enhancement in operational flexibility.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».