Calculation of investment portfolios with risk free borrowing and lending
Notice bibliographique
Résumé
We colisider the .problem of portfolio selection for a risk averse investor wishing to allocate his resources among several investment opportunities in order to maximize the expected utility of final wealth. The calculation of the optimal investment proportions generally requires the solution of a stochastic program whose dimension is the number of risky investments. The computations are simplified dramatically when there is a risk free asset and the investment returns are jointly normally distributed. In this case Tobin has shown that the investment proportions in the risky assets are independent of the utility function and Lintner has shown that these proportions may be obtained from the solution of a fractional program. It is shown under mild hypotheses that the fractional program has a pseudo-concave objective and that the program always has a unique solution. The solution may be sought in several ways, perhaps most efficiently via Lemke's algorithm applied to a linear complementarity problem. The optimal investment proportions in all assets may be found by solving a stochastic program having one random variable and one decision variable via a search technique. Data on the major pooled Canadian equity pension funds were used to provide an empirical test of the suggested solution approach. Five common classes of utility functions were utilized with varying parameter values. For each class there are smooth curves that related the investment in the risk free asset to the parameters of the utility function. The investor is more risk averse when faced with quarterly data.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».