Глубокие ядра ценообразования для оптимизации портфеля на протяжении жизни

Сводка

В статье изучается выбор портфеля на протяжении жизни человека при случайном доходе и вложениях в акции, облигацию и страхование жизни. Целевая функция учитывает потребление, выплаты при смерти и капитал на конец периода. Выпуклое торговое ограничение представляет такие условия, как невозможность торговать некоторыми активами, запрет коротких продаж или ограничения на заём.

Авторы строят искусственные рынки, корректируя компенсированные дрейфы активов так, чтобы рынок отражал торговые ограничения. Затем они применяют двойственное преобразование и метод глубокого ядра ценообразования, чтобы вычислить нижнюю и верхнюю границы исходной задачи оптимизации. Подход предназначен для случаев, когда функцию ценности нельзя записать явно, поскольку ядро ценообразования включает условное математическое ожидание. Согласно заявленному выводу, ограничения сокращают потребление, спрос на страхование жизни и аннуитеты, а также капитал. В аннотации нет численных результатов, оценки точности границ или подробностей о том, как результаты зависят от типа ограничений.

Ключевые идеи

• Модель жизненного цикла объединяет случайный доход, финансовые активы, страхование жизни, потребление, выплаты при смерти и капитал на конец периода.
• Выпуклое торговое ограничение может представлять лимиты на торговлю, короткие продажи или заём.
• В искусственных рынках ограничения учитываются через изменение компенсированных дрейфов активов.
• Двойственный метод глубокого ядра ценообразования оценивает нижнюю и верхнюю границы, когда явные функции ценности недоступны.
• По данным статьи, при торговых ограничениях снижаются потребление, спрос на страхование и аннуитеты, а также капитал.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.