Log-optimal portfolio without NFLVR: existence, complete characterization, and duality
Bibliographic record
Abstract
В статье рассматривается log-оптимальный портфель, т.е. портфель с конечной ожидаемой логарифмической полезностью, который максимизирует ожидаемую логарифмическую полезность терминального капитала, для произвольной cемимартингальной модели. В большинстве современных работ по этой теме существование и характеризации такого портфеля изучаются при условии NFLVR ("отсутствие бесплатного ланча с исчезающе малым риском"), в то же время имеется много финансовых моделей, в которых условие NFLVR нарушается, но которые допускают log-оптимальный портфель. Мы даем полную и явную характеризацию log-оптимального портфеля и связанного с ним оптимального дефлятора, приводим необходимые и достаточные условия их существования и подробно изучаем их двойственность вне зависимости от модели рынка. Наша характеризация устанавливает явную и прямую взаимосвязь log-оптимального и эталонного (numéraire) портфелей без замены вероятностной меры или эталона.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".