Optimización de carteras de ciclo vital con restricciones y núcleos de valoración profundos

Resumen

Este artículo estudia la elección de cartera a lo largo de la vida de una persona cuando los ingresos son estocásticos y las inversiones incluyen acciones, un bono y un seguro de vida. El objetivo contempla el consumo, las prestaciones por fallecimiento y el patrimonio final. Una restricción convexa de trading representa limitaciones como activos que no se pueden negociar, prohibiciones de ventas en corto o límites al endeudamiento.

Los autores construyen mercados artificiales ajustando las derivas compensadas de los activos para que el mercado resultante refleje las restricciones de trading. Después usan una transformación dual y un método de núcleo de valoración profundo para calcular cotas inferiores y superiores del problema de optimización original. El enfoque está pensado para casos en los que no se puede expresar explícitamente la función de valor porque el núcleo de valoración incluye una esperanza condicional. La conclusión indicada es que las restricciones reducen el consumo, la demanda de seguros de vida y rentas vitalicias, y el patrimonio. El resumen no ofrece resultados numéricos, no especifica la precisión de las cotas ni detalla cómo varía el rendimiento según el tipo de restricción.

Ideas clave

• El modelo de ciclo vital combina ingresos estocásticos, activos financieros, seguro de vida, consumo, prestaciones por fallecimiento y patrimonio final.
• Una restricción convexa de trading puede representar límites a la negociación, las ventas en corto o el endeudamiento.
• Los mercados artificiales incorporan restricciones mediante cambios en las derivas compensadas de los activos.
• Un método dual de núcleo de valoración profundo estima cotas inferiores y superiores cuando no se dispone de funciones de valor explícitas.
• El artículo informa de reducciones en el consumo, la demanda de seguros y rentas vitalicias, y el patrimonio bajo restricciones de trading.

Etiquetas

# Constrained portfolio optimization in a life-cycle model: A deep pricing kernel approach


# Constrained portfolio optimization in a life-cycle model: A deep pricing kernel approach









This paper considers the constrained portfolio optimization in a generalized life-cycle model. The individual with a stochastic income manages a portfolio consisting of stocks, a bond, and life insurance to maximize their consumption level, death benefit, and terminal wealth. Meanwhile, the individual faces a convex-set trading constraint, with the non-tradeable asset constraint, no short-selling constraint, and no borrowing constraint as special cases. We build the artificial markets to solve this problem by manipulating the compensated drift terms of the underlying assets to meet the trading constraints. By dual transform, we propose a deep pricing kernel approach to compute tight lower and upper bounds for the primal problem, which can be used when the value function lacks an explicit solution due to the pricing kernel's conditional expectation. Finally, we conclude that when considering the trading constraints, the individual will reduce their consumption, demand for life insurance and annuities, and wealth levels due to the restricted market.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.