Good deal measurement in asset pricing: Actuarial and financial implications
Notice bibliographique
Résumé
We will integrate in a single optimization problem a risk measure \nbeyond the variance and either arbitrage free real market quotations or financial pricing \nrules generated by an arbitrage free stochastic pricing model. A sequence of investment \nstrategies such that the couple (risk; price) diverges to (-∞, -∞) will be called \ngood deal. We will see that good deals often exist in practice, and the paper main \nobjective will be to measure the good deal size. The provided good deal measures will \nequal an optimal ratio between both risk and price, and there will exist alternative \ninterpretations of these measures. They will also provide the minimum relative (per \ndollar) price modification that prevents the good deal existence. Moreover, they will \nbe a crucial instrument to detect those securities or marketed claims which are over \nor under-priced. Many classical actuarial and financial optimization problems may \ngenerate wrong solutions if the used market quotations or stochastic pricing models \ndo not prevent the good deal existence. This fact will be illustrated in the paper, \nand it will be pointed out how the provided good deal measurement may be useful to \novercome this caveat. Numerical experiments will be yielded as well.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».