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제약이 있는 생애주기 포트폴리오 최적화를 위한 심층 가격 커널

기사 arXiv papers · 저자: Wenyuan Li et al.
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요약

이 논문은 소득이 확률적이고 투자 대상에 주식, 채권, 생명보험이 포함되는 개인의 생애주기 포트폴리오 선택을 연구합니다. 목적 함수는 소비, 사망 보험금, 기말 부를 고려합니다. 볼록 매매 제약은 거래할 수 없는 자산, 공매도 금지, 차입 한도 같은 제한을 나타냅니다.

저자들은 보상 자산 드리프트를 조정해 매매 제약을 반영하는 인공 시장을 구성합니다. 그런 다음 쌍대 변환과 심층 가격 커널 방법으로 원래 최적화 문제의 하한과 상한을 계산합니다. 가격 커널에 조건부 기댓값이 포함되어 가치 함수를 명시적으로 쓸 수 없는 경우를 위한 접근법입니다. 제시된 결론은 제약이 소비, 생명보험 및 연금 수요, 부를 줄인다는 것입니다. 초록은 수치 결과를 제공하지 않으며, 범위의 타이트함이나 제약 유형별 성능 차이도 설명하지 않습니다.

핵심 아이디어

  • 생애주기 모형은 확률적 소득, 금융 자산, 생명보험, 소비, 사망 보험금, 기말 부를 결합합니다.
  • 볼록 매매 제약으로 매매, 공매도, 차입의 한도를 나타낼 수 있습니다.
  • 보상 자산 드리프트를 조정해 제약을 인공 시장에 반영합니다.
  • 명시적 가치 함수를 구할 수 없을 때 쌍대 심층 가격 커널 방법으로 하한과 상한을 추정합니다.
  • 논문은 매매 제약 아래 소비, 보험 및 연금 수요, 부가 감소한다고 보고합니다.

태그

포트폴리오 구성머신러닝리스크 관리채권
전문
# 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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