Структурные условия при прогрессивно добавляемой информации
Notice bibliographique
Résumé
Известно, что "локальное" существование оптимального портфеля Марковица, или решение проблемы минимизации локального риска, гарантируется некоторыми специфическими математическими структурами процессов цен базовых активов, называемыми в литературе структурными условиями. В данной работе рассматривается семимартингальная модель рынка с произвольным случайным моментом времени. Этот случайный момент может моделировать момент дефолта фирмы, момент смерти застрахованного лица или момент возникновения некоторого события, которое может повлиять каким-либо образом на модель рынка. При добавлении дополнительной неопределенности в модель рынка посредством введения этого случайного момента структурные условия могут нарушаться, и, следовательно, оптимальный портфель Марковица и другие квадратично оптимальные портфели могут не существовать. Целью работы является исследование влияния этого случайного момента на структурные условия с различных точек зрения. Проведенный анализ позволяет заключить, что, с одной стороны, при некоторых слабых предположениях о модели рынка и случайном моменте структурные условия остаются справедливыми. Более того, приводятся два примера, иллюстрирующие важность этих предположений. С другой стороны, мы описываем модели случайного момента, для которых эти структурные условия сохраняются в любой модели рынка. Эти результаты разработаны отдельно для двух контекстов остановки - включающих один случайный момент и целый класс случайных моментов времени соответственно.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».