Correlation Model Risk and Non-Gaussian Factor Models
Notice bibliographique
Résumé
Two problems are considered in this thesis. The first is concerned with correlation model risk and the second with non-Gaussian factor modelling of asset returns. A fundamental problem in the application of mathematical finance results in a real world setting, is the dependence of mathematical models on parameters that are hard to observe in markets. The common term for this problem is model risk. The first part of this thesis studies the sensitivity of mathematical objects (prices) to correlation inputs. In high dimensions, computational complexities increase faster than exponentially. A typical way to deal with this problem is to introduce a principal component approach for dimension reduction. We consider the price of portfolios of options and approximations obtained by modifying the eigenvalues of the covariance matrix, then proceed to find analytical upper bounds on the magnitude of the difference between the price and the approximation, under different assumptions. In the second part of this thesis, the assumptions and estimation methods of four different factor models with time-varying parameters are discussed. These models are based on Sharpe’s single index model. The first model assumes that residuals follow a Gaussian white noise process, while the other three approaches combine the structure of a single factor model with time-varying parameters, with dynamic volatility (GARCH) assumptions on the model components. The four approaches then are used to estimate the time-varying alphas and betas of three different hedge fund strategies. Results are compared.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».