Conditions for Exact Hedging in an Unconstrained Regime-Switching Market Model
Notice bibliographique
Résumé
In an earlier contribution “Unconstrained hedging within a regime-switching market model” (Sixth Indian Control Conference, Hyderabad, December 18-20, 2019) the authors address the problem of unconstrained hedging in a financial market model which includes regime-switching, in the sense that the basic sources of randomness in the market model are a standard multidimensional Brownian motion, together with an independent finite-state Markov chain (the latter process models so-called regime-switches, which are occasional “large-scale” random changes in the market parameters, as opposed to the persistent “small-scale” changes in the market parameters which are driven by the Brownian motion). Under these conditions the market model is “incomplete”, and the best that one can do is establish existence of a least initial wealth along with an investment strategy for which the corresponding wealth process almost-surely majorizes - but generally does not equal - the contingent claim at close of trade (in this case the claim is said to be “super-hedged”). The goal of the present work is to complement this result and introduce natural conditions on the regime- switching model under which there exists a least initial wealth and an investment strategy such that the corresponding wealth almost-surely equals the contingent claim at close of trade (so that the claim is “exactly hedged”). Our motivation is primarily in the works of Cvitanic and Karatzas (1993) and El Karoui and Quenez (1995) who address the case where incompleteness in the market model arises from portfolio constraints rather than regime-switching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».