PRACTICAL INVESTMENT CONSEQUENCES OF THE SCALARIZATION PARAMETER FORMULATION IN DYNAMIC MEAN–VARIANCE PORTFOLIO OPTIMIZATION
Notice bibliographique
Résumé
We consider the practical investment consequences of implementing the two most popular formulations of the scalarization (or risk-aversion) parameter in the time-consistent dynamic mean–variance (MV) portfolio optimization problem. Specifically, we compare results using a scalarization parameter assumed to be (i) constant and (ii) inversely proportional to the investor’s wealth. Since the link between the scalarization parameter formulation and risk preferences is known to be nontrivial (even in the case where a constant scalarization parameter is used), the comparison is viewed from the perspective of an investor who is otherwise agnostic regarding the philosophical motivations underlying the different formulations and their relation to theoretical risk-aversion considerations, and instead simply wishes to compare investment outcomes of the different strategies. In order to consider the investment problem in a realistic setting, we extend some known results to allow for the case where the risky asset follows a jump-diffusion process, and examine multiple sets of plausible investment constraints that are applied simultaneously. We show that the investment strategies obtained using a scalarization parameter that is inversely proportional to wealth, which enjoys widespread popularity in the literature applying MV optimization in institutional settings, can exhibit some undesirable and impractical characteristics.
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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 | 0,000 | 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 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 ».