MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4234261197 · doi:10.4213/tvp5356

Структурные условия при прогрессивно добавляемой информации

2020· article· ru· W4234261197 on OpenAlex
Tahir Choulli, Jun Deng

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
fundA Canadian funder is recorded on the work.

Bibliographic record

VenueТеория вероятностей и ее применения · 2020
Typearticle
Languageru
FieldEngineering
TopicMilitary Technology and Strategies
Canadian institutionsUniversity of Alberta
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
KeywordsMedicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Известно, что "локальное" существование оптимального портфеля Марковица, или решение проблемы минимизации локального риска, гарантируется некоторыми специфическими математическими структурами процессов цен базовых активов, называемыми в литературе структурными условиями. В данной работе рассматривается семимартингальная модель рынка с произвольным случайным моментом времени. Этот случайный момент может моделировать момент дефолта фирмы, момент смерти застрахованного лица или момент возникновения некоторого события, которое может повлиять каким-либо образом на модель рынка. При добавлении дополнительной неопределенности в модель рынка посредством введения этого случайного момента структурные условия могут нарушаться, и, следовательно, оптимальный портфель Марковица и другие квадратично оптимальные портфели могут не существовать. Целью работы является исследование влияния этого случайного момента на структурные условия с различных точек зрения. Проведенный анализ позволяет заключить, что, с одной стороны, при некоторых слабых предположениях о модели рынка и случайном моменте структурные условия остаются справедливыми. Более того, приводятся два примера, иллюстрирующие важность этих предположений. С другой стороны, мы описываем модели случайного момента, для которых эти структурные условия сохраняются в любой модели рынка. Эти результаты разработаны отдельно для двух контекстов остановки - включающих один случайный момент и целый класс случайных моментов времени соответственно.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.690
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.001
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.008

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.194
Teacher spread0.180 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it