محدود لائف سائیکل پورٹ فولیو آپٹیمائزیشن کے لیے ڈیپ پرائسنگ کرنلز

خلاصہ

یہ مقالہ کسی فرد کی زندگی میں پورٹ فولیو کے انتخاب کا مطالعہ کرتا ہے، جب آمدنی اسٹوکاسٹک ہو اور سرمایہ کاری میں اسٹاکس، بانڈ اور لائف انشورنس شامل ہوں۔ مقصد میں کھپت، وفات کے فوائد اور آخری دولت شامل ہیں۔ محدب ٹریڈنگ پابندی ایسی حدود ظاہر کرتی ہے جیسے وہ اثاثے جن کی ٹریڈنگ ممکن نہ ہو، شارٹ سیلنگ پر پابندی یا قرض لینے کی حد۔

مصنفین معاوضہ یافتہ اثاثوں کے ڈرفٹ بدل کر مصنوعی مارکیٹیں بناتے ہیں تاکہ نتیجے کی مارکیٹ ٹریڈنگ پابندیوں کی عکاسی کرے۔ پھر وہ دوہری تبدیلی اور ڈیپ پرائسنگ کرنل طریقہ استعمال کر کے اصل آپٹیمائزیشن مسئلے کی نچلی اور بالائی حدود حساب کرتے ہیں۔ یہ طریقہ ان صورتوں کے لیے ہے جہاں مشروط توقع پر مشتمل پرائسنگ کرنل کی وجہ سے ویلیو فنکشن واضح طور پر نہیں لکھا جا سکتا۔ بیان کردہ نتیجہ یہ ہے کہ پابندیاں کھپت، لائف انشورنس اور سالانہ وظیفے کی طلب، اور دولت کم کرتی ہیں۔ خلاصہ عددی نتائج نہیں دیتا، نہ یہ بتاتا ہے کہ حدود کتنی سخت ہیں یا مختلف پابندیوں کے تحت کارکردگی کیسے بدلتی ہے۔

اہم خیالات

• لائف سائیکل ماڈل میں اسٹوکاسٹک آمدنی، مالیاتی اثاثے، لائف انشورنس، کھپت، وفات کے فوائد اور آخری دولت شامل ہیں۔
• محدب ٹریڈنگ پابندی ٹریڈنگ، شارٹ سیلنگ یا قرض لینے کی حدود ظاہر کر سکتی ہے۔
• مصنوعی مارکیٹوں میں معاوضہ یافتہ اثاثوں کے ڈرفٹ بدل کر پابندیاں شامل کی جاتی ہیں۔
• جب واضح ویلیو فنکشن دستیاب نہ ہوں تو دوہرا ڈیپ پرائسنگ کرنل طریقہ نچلی اور بالائی حدود کا اندازہ لگاتا ہے۔
• مقالہ رپورٹ کرتا ہے کہ ٹریڈنگ پابندیوں کے تحت کھپت، انشورنس اور سالانہ وظیفے کی طلب، اور دولت کم ہوتی ہے۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔