Norm constrained empirical portfolio optimization with stochastic dominance: Robust optimization non-asymptotics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This note provides an initial theoretical justification for how <m:math xmlns:m="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <m:msub> <m:mrow> <m:mi>ℓ</m:mi> </m:mrow> <m:mrow> <m:mi>p</m:mi> </m:mrow> </m:msub> </m:math> {\ell }_{p} -norm regularizations can control the non-asymptotic probability of false dominance (FD) classification in empirically optimal portfolios that satisfy empirical stochastic dominance constraints under an independent and identically distributed setting. The analysis employs a dual characterization of the norm-constrained problem as one of distributionally robust optimization, which enables the application of concentration inequalities involving the Wasserstein distance from the empirical distribution. This approach yields explicit upper bounds for the non-asymptotic FD probability, offering insights into the minimal sample size requirements necessary for maintaining this probability below a pre-specified significance level. The results provide a theoretical framework that outlines directions for future extensions to more general settings involving temporally dependent financial time series.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».