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2022-06-11
英文标题:
《Log-optimal portfolio and num\\\'eraire portfolio for market models
  stopped at a random time》
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作者:
Tahir Choulli and Sina Yansori
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最新提交年份:
2020
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英文摘要:
  This paper focuses on num\\\'eraire portfolio and log-optimal portfolio (portfolio with finite expected utility that maximizes the expected logarithm utility from terminal wealth), when a market model $(S,\\mathbb F)$ -specified by its assets\' price $S$ and its flow of information $\\mathbb F$- is stopped at a random time $\\tau$. This setting covers the areas of credit risk and life insurance, where $\\tau$ represents the default time and the death time respectively. Thus, the progressive enlargement of $\\mathbb F$ with $\\tau$, denoted by $\\mathbb G$, sounds tailor-fit for modelling the new flow of information that incorporates both $\\mathbb F$ and $\\tau$. For the resulting stopped model $(S^{\\tau},\\mathbb G)$, we study the two portfolios in different manners, and describe their computations in terms of the $\\mathbb F$-observable parameters of the pair $(S, \\tau)$.
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中文摘要:
本文重点研究了当一个由资产价格$S$和信息流$mathbb F$指定的市场模型$(S、\\mathbb F)$在随机时间$\\tau$停止时,num \\ \\eraire投资组合和对数最优投资组合(具有有限预期效用的投资组合,最大化终端财富的预期对数效用)。此设置涵盖信用风险和人寿保险领域,其中$\\tau$分别表示默认时间和死亡时间。因此,用$\\mathbb G$表示的$\\mathbb F$与$\\tau$的逐步扩大,听起来非常适合建模包含$\\mathbb F$和$\\tau$的新信息流。对于得到的停止模型$(S^{\\tau},\\mathbb G)$,我们以不同的方式研究了这两个投资组合,并用对$(S,\\tau)$的$\\mathbb F$-可观测参数描述了它们的计算。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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2022-6-11 01:58:11
Noname手稿编号(将由编辑插入)Log optimal and num\'eraire Portfolization for market Models在2020年7月24日发布的Tahir Choulli·Sina Yansorversion随机终止。本文重点讨论num\'eraire Portfolization and Log optimal Portfolization(具有最终财富预期对数效用最大化的有限预期效用的投资组合),当一个市场模型(S,F)——由其资产价格S及其信息流F确定——在随机时间τ停止时。此设置涵盖信用风险和人寿保险领域,其中τ分别表示默认时间和死亡时间。因此,用G表示的带τ的F的渐进放大,听起来非常适合建模包含F和τ的新信息流。对于得到的stoppedmodel(Sτ,G),我们以不同的方式研究了这两个投资组合,并根据这对投资组合的F-可观测参数(S,τ)描述了它们的计算。由于[1,2,11,12,32]对(S,F)和(Sτ,G)的num'eraire p投资组合的存在有很好的理解,因此我们在此描述了num'eraire投资组合o F(Sτ,G)不变性,并指出了τ所承担的真正影响投资组合的风险类型。与num'eraire投资组合相比,(Sτ,G)的对数最优投资组合的存在和特征都带来了严重的挑战。其中,我们提到以下内容。
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2022-6-11 01:58:14
a) 当(S,F)的对数最优投资组合已经存在时,τ(最好是信息论概念的中介)的条件是什么,可以充分表征(Sτ,G)的对数最优投资组合的存在?b) 对于两个模型(Sτ,G)和(S,F),哪些因素完全决定了终端财富的最大-最小期望对数效用增量,以及如何量化它们?这个问题自然会出现,因为拥有流动团队的投资者具有信息优势,正如她所看到的,但也面临各种风险。除了深入回答这些问题和其他相关挑战外,本文还详细提出了一种随机时间的热建模方法,并给出了它们对对数最优组合的正、负影响。Tahir Choulli(通讯作者)和Sina YansoriDepartment of Mathematic and Statistical Sciences,University of Alberta,Edm onton,CanadaE mail:tchoulli@ualberta.ca2Tahir Choulli,Sina Yansori1简介本文介绍了与logar ithmicutility密切相关的两个投资组合。这些投资组合在文献中被称为num'erair e和logoptimal投资组合,为了完全精确,我们从下面的定义开始。为此,我们用Wθ表示投资组合θ的财富过程。定义1.1设(X,H,Q)为市场模型,其中X为资产价格过程,H为过滤,Q为概率度量。考虑积极的投资前景∈ (0, +∞), 和一个投资组合θ*.(a) θ*如果Wθ,则为(X,H,Q)的num'eraire投资组合*> 0和WθWθ*是(H,Q)下的上鞅,任意组合θ和Wθ≥ 0.(1.1)(b)θ*称为(X,H,Q)的对数最优投资组合,如果θ*∈ Θ(X,H,Q)和ut(X,H,Q):=supθ∈ΘEQln(WθT)= EQhln(Wθ*T) i,(1.2)式中,【.】是Q下的期望值,且Θ:=Θ(X,H,Q)由Θ(X,H,Q):=nportfolioθ给出Wθ>0和EQ| ln(WθT)|< +∞o。
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2022-6-11 01:58:18
(1.3)(1.2)-(1.3)中定义的terminalwealth期望对数效用最大化问题在文献中受到了大量关注,尽管这是效用最大化理论问题的一个特例。后一个问题在各个层面都得到了解决,关于它的更多细节,我们参考了[22,34,37,35,41,42]及其参考文献。据我们所知,num’eraire投资组合在[38]中引入,其中Wθ/Wθ*要求为鞅,而定义1.1-(a)g返回到[7,定义4.1],后者重新标记了鞅性要求为Wθ/Wθ*过于严格,无法获得一般存在性结果。之后,这些工作在[7,12,18,28,32]和其中的参考文献中进行了广泛的扩展和研究。在[7,18,28,25]中,经证明,在无免费午餐且风险假设为零的情况下(下文简称NFLVR)和/或UPθ∈ΘEln(WθT)< +∞, 这两个投资组合(log optimal和num'eraire)是一致的。利用概率变换技术,在不作任何假设的情况下,在[12]中建立了两个投资组合之间的深刻而精确的联系。此外,最近在[9]中,在完全没有假设的情况下,在不改变概率的情况下阐述了这种联系,并且还开发了对数最优投资组合和其他相关属性的详细计算。
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2022-6-11 01:58:21
后一项工作是关于这些投资组合的文献的更多详细讨论,它明确地印证了关于这两个投资组合的这些问题,并且对我们当前的论文至关重要,因为它不假设任何假设。随机视野下的日志相关投资组合31.1我们的目标是什么?自然法则对他们说了什么?在本文中,我们考虑一个由对(S,F)表示的初始市场模型,其中S表示d股的折扣股价,F表示所有代理都可以获得的“公开”信息。在这个初始市场模型中,我们添加了一个随机时间τ,该时间在发生时可能无法通过F看到(从数学上讲,ingτ可能不是F-停止时间)。在这种情况下,我们采用逐步扩大过滤来模拟更大的信息,包括F和τ。获得的新信息系统(我们用(Sτ,G)表示)允许我们牢记信用风险理论和人寿保险作为我们结果的潜在应用,而不是随机视野市场的一般金融环境。对于这一信息市场,我们的最终目标在于测量τonnum'eraire和对数最优投资组合的影响,无论(S,F)的模型是什么,也不管它与τ的关系如何,τ是一个具有正“生存概率”的任意随机时间(即Az'ema supermartingale)。我们的背景是信息不对称下的投资组合问题。关于信息建模的数学文献仅支持两种情况,即根据这些信息是在投资间隔开始时添加的,还是随着时间的推移逐步添加的,将额外信息纳入其中。第一种情况在数学上对应于过滤的初始放大,在金融和数学金融文献中被称为内幕交易。
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2022-6-11 01:58:24
对于这个内部框架,对数最优por-tfoliois得到了广泛的研究,我们请读者参考[4,5,6,21,26,33,36],其中的参考文献很少。大多数文献关注模型(S,G)的对数最优投资组合的两个密切相关的问题*), 其中G*是F的初始放大,带有一个表示额外知识的随机变量L。事实上,在对(L,F)的so me假设下,通常被称为Djacod假设,对数最优投资组合的存在,以及从长期最终财富(以下用IEUlog(s,G)表示)中预期对数效用增量的e估值*, F) )适用于两种型号(S、G*) 和(S,F)代表了这些论文的核心贡献,其中证明了IEULOG(S,G*, F) :=uT(S,G*) - uT(S,F)=相对熵(PQ*). (1.4)因此,在这种内部环境中,(S,G)的对数最优投资组合*) 当且仅当P相对于Q有一个有限熵时存在*, 明确描述的与L相关的精确概率度量。尤其是quantityIEUlog(S,G*, F) 由于拥有流动资金的投资者充分了解情况的优势,a始终是真正的收益吗*. 公式(1.4)最初是在[33]中为布朗过滤推导出来的,并在[4]中扩展到由一般连续局部鞅驱动的模型,其中作者将该公式与某些模型的香农熵L联系起来。随后,Shannon概念在[5]中得到了深入的研究,作者展示了它在衡量内幕信息对对数密码的影响方面的重要作用。第二种情况是信息建模,它建议随着时间的推移添加额外的信息,这将导致渐进式的扩张4 Tahir Choulli、Sina Yansori过滤,与最初的扩张相比,它适合我们当前的财务环境。
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