Hạt nhân định giá sâu cho tối ưu hóa danh mục vòng đời có ràng buộc

Tóm tắt

Bài nghiên cứu xem xét lựa chọn danh mục trong suốt cuộc đời một cá nhân khi thu nhập ngẫu nhiên và khoản đầu tư gồm cổ phiếu, trái phiếu và bảo hiểm nhân thọ. Mục tiêu tính đến tiêu dùng, quyền lợi tử vong và tài sản cuối kỳ. Ràng buộc giao dịch lồi thể hiện các hạn chế như tài sản không thể giao dịch, cấm bán khống hoặc giới hạn vay.

Các tác giả tạo ra các thị trường giả lập bằng cách điều chỉnh mức sinh lợi tài sản sau khi đã hiệu chỉnh theo phần bù rủi ro, để thị trường thu được phản ánh các ràng buộc giao dịch. Sau đó, họ dùng phép biến đổi đối ngẫu và phương pháp hạt nhân định giá sâu để tính cận dưới và cận trên cho bài toán tối ưu hóa ban đầu. Cách tiếp cận này dành cho những trường hợp không thể biểu diễn tường minh hàm giá trị vì hạt nhân định giá có chứa kỳ vọng có điều kiện. Kết luận được nêu là các ràng buộc làm giảm tiêu dùng, nhu cầu bảo hiểm nhân thọ và niên kim, cũng như tài sản. Tóm tắt không cung cấp kết quả định lượng, không nêu mức độ chặt của các cận đạt được, cũng không mô tả hiệu năng thay đổi ra sao theo từng loại ràng buộc.

Ý chính

• Mô hình vòng đời kết hợp thu nhập ngẫu nhiên, tài sản tài chính, bảo hiểm nhân thọ, tiêu dùng, quyền lợi tử vong và tài sản cuối kỳ.
• Ràng buộc giao dịch lồi có thể thể hiện giới hạn giao dịch, bán khống hoặc vay.
• Các thị trường giả lập đưa các ràng buộc vào mô hình thông qua việc điều chỉnh mức sinh lợi tài sản sau khi đã hiệu chỉnh theo phần bù rủi ro.
• Phương pháp hạt nhân định giá sâu đối ngẫu ước tính cận dưới và cận trên khi không có hàm giá trị tường minh.
• Bài nghiên cứu báo cáo tiêu dùng, nhu cầu bảo hiểm và niên kim, cùng tài sản thấp hơn khi có ràng buộc giao dịch.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.