MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413373579 · doi:10.1111/mafi.70006

Efficiency in Pure‐Exchange Economies With Risk‐Averse Monetary Utilities

2025· article· en· W4413373579 sur OpenAlexafffund
Mario Ghossoub, Michael B. Zhu

Notice bibliographique

RevueMathematical Finance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic theories and models
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBanff International Research Station for Mathematical Innovation and DiscoveryUniversität UlmSociety of Actuaries
Mots-clésEconomicsMonetary economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study Pareto efficiency in a pure‐exchange economy where agents' preferences are represented by risk‐averse monetary utilities. These coincide with law‐invariant monetary utilities, and they can be shown to correspond to the class of monotone, (quasi‐)concave, Schur concave, and translation‐invariant utility functionals. This covers a large class of utility functionals, including a variety of law‐invariant robust utilities. Given that Pareto optima exist and are comonotone, we provide a crisp characterization thereof in the case of law‐invariant positively homogeneous monetary utilities. This characterization provides an easily implementable algorithm that fully determines the shape of Pareto‐optimal (PO) allocations. In the special case of law‐invariant comonotone‐additive monetary utility functionals (concave Yaari‐dual utilities), we provide a closed‐form characterization of Pareto optima. As an application, we examine risk‐sharing markets where all agents evaluate risk through law‐invariant coherent risk measures, a widely popular class of risk measures. In a numerical illustration, we characterize PO risk‐sharing for some special types of coherent risk measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMathematical FinanceMême sujetEconomic theories and modelsTravaux en français237 207