92 Arbeiten
Die Studie untersucht im Mean-Field-Limit das Wettrennen zwischen zufälliger multiplikativer Wachstumsdynamik und Umverteilung und zeigt, dass starke Migration eine vollständige Lokalisierung verhindert, während zeitliche Rauschfluktuationen in den Wachstumsraten einen neuen, teilweise lokalisierten Phasenübergang hervorrufen, der die Konzentrationseffekte zwar abschwächt, aber nicht vollständig beseitigt.
Dieses Papier bietet eine detaillierte Darstellung verschiedener Arten von Single-Name-CDS-Optionen, stellt eine neue Formel für Indexoptionen vor und betont die Anwendung des Black-76-Modells zur Gewährleistung der Konsistenz zwischen den Anlageklassen, wobei das „Armageddon-Ereignis" keine gesonderte Behandlung erfordert.
Diese Arbeit entwickelt ein Gleichgewichtsmodell, das die Elemente von Arrow-Debreu und Kyle vereint, um den Preisfindungsprozess bei informierten Händlern von Optionsportfolios zu analysieren und dabei etablierte Marktphänomene wie den Volatilitätssmile zu erklären.
Diese Arbeit untersucht ein Optimal-Stopping-Problem mit einer unstetigen Belohnungsfunktion zur Bewertung von Variable-Annuity-Verträgen, indem sie analytische Eigenschaften der Wertfunktion herleitet und zeigt, wie Gebühren und Rückkaufgebühren die Rückkaufregion sowie die optimale Ausübungsgrenze bestimmen.
Dieses Paper stellt einen datengesteuerten Ensemble-Ansatz zur Optionspreisvorhersage vor, der auf der Arbitragefreiheitstheorie basiert, einen gemeinsamen Darstellungsraum für Domänenanpassung ableitet und seine Wirksamkeit anhand realer Daten sowie experimenteller Ergebnisse nachweist.
Dieser Beitrag entwickelt und illustriert ein Konzept zur Messung der Temperatur in agentenbasierten Systemen jenseits von Kapitalmärkten und zeigt eine Strategie auf, wie sich durch diese Messung die durchschnittliche Meinung in konkurrierenden Subsystemen beeinflussen lässt.
Diese Studie zeigt, dass die Integration von Indexoptionen in ein Enhanced-Indexing-Portfolio, das auf stochastischer Dominanz zweiter Ordnung basiert, die Out-of-Sample-Performance signifikant verbessert, wobei ein manuell bereinigter Datensatz des S&P 500 für den Zeitraum 2017–2025 verwendet und für die Forschung verfügbar gemacht wird.
Die Arbeit argumentiert, dass die negative Schiefe und der positive Mittelwert von Aktienrenditen auf eine gebrochene Symmetrie der stochastischen Volatilität zurückzuführen sind, und schlägt eine modifizierte Jones-Faddy-Verzerrte-t-Verteilung vor, um diese Asymmetrie für Gewinne und Verluste in einer einzigen organischen Verteilung für den S&P500 zu modellieren.
Diese Arbeit erweitert das Maß für die Modellrestriktivität auf funktionale und strukturelle ökonometrische Settings, indem sie zeigt, dass Modelle über kontinuierlichen Domänen restriktiver sind als über endlichen Beobachtungen und dass die Berücksichtigung von Endogenität sowie die Wahl der Diskrepanzfunktion die Modellbewertung und -rangfolge maßgeblich beeinflussen.
Diese Arbeit verallgemeinert das Kyle-Modell (1985) auf einen unendlich-dimensionalen Rahmen mit einer Kontinuum von Vermögenswerten, in dem ein informierter Händler über beliebige Aspekte der Querschnittsrenditen verfügt, und leitet ein Gleichgewicht her, das sich durch einen einzigen skalaren Fixpunkt charakterisieren lässt und geschlossene Lösungen für Handelsstrategien, Preisimpakte und Informationseffizienz liefert.
Diese Arbeit entwickelt einen verallgemeinerten Bayes'schen Rahmen mit einer Gibbs-Posterior-Verteilung, die ohne Annahmen über den zugrunde liegenden Renditeprozess die Nutzenmaximierung mit dem Prior vereint, und stellt einen KNEEDLE-Algorithmus vor, der den optimalen Skalierungsparameter in-sample bestimmt, um Schätzrisiken bei parametrischen Portfoliostrategien zu adressieren.
Die Studie zeigt, dass die im Vergleich zu Condorcet-Verfahren oft theoretisch vorhergesagte stärkere Moderation durch Instant-Runoff-Voting bei Berücksichtigung realistischerer Wählerverhalten, wie unvollständiger Stimmzettel, weitgehend verschwindet.
Die Studie stellt zwei reinforcement-learning-basierte Rahmenwerke vor, die durch die Berücksichtigung von Ausfallwahrscheinlichkeiten die Effektivität des autonomen Options-Hedgings verbessern und nachweislich das Tail-Risiko sowie die finanzielle Stabilität in Stressszenarien erhöhen.
Dieser Artikel stellt ein stochastisches makro-finanzielles Modell auf Basis des Keen-Rahmens vor, das durch die Integration von Schulden-Deflationsmechanismen und einer sprunghaften Preisentwicklung endogene Finanzkrisen und Boom-Bust-Zyklen als Ergebnis eines Rückkopplungsprozesses zwischen Kreditexpansion und Spekulation erklärt.
Diese Arbeit stellt eine differentialle Machine-Learning-Methode für 0DTE-Optionen unter einem stochastischen Volatilitäts-Sprung-Diffusionsmodell vor, die durch eine spezielle Netzwerkarchitektur und ein mehrstufiges Trainingsverfahren gleichzeitig präzise Preise und Griechen berechnet und dabei Fourier-basierte Benchmarks in Geschwindigkeit und Hedging-Stabilität übertrifft.
Diese Arbeit stellt eine umfassende Definition und eine vollständige Implementierungsanleitung für das SABR/LMM-Modell mit zeitabhängiger Schiefe und Smile bereit, um die in globalen Banken geforderte Flexibilität bei der Bewertung von Callable-Exotic-Swaps zu gewährleisten.
Diese Arbeit untersucht den Zusammenhang zwischen lang-only globalen Minimum-Variance-Portfolios und Faktor-Exposures, indem sie für ein-Faktor-Modelle eine explizite analytische Lösung und für Modelle mit mehr als einem Faktor eine geometrische Beschreibung liefert, die durch empirische Daten US-amerikanischer Aktien veranschaulicht wird.
Die Arbeit entwickelt ein dynamisches Optimierungsmodell für das Spot-FX-Market-Making, das die gemeinsame Steuerung von Preisspreads und Ablehnungsentscheidungen bei Slippage-Risiko unter Berücksichtigung einer durch Reputationseffekte endogen modulierten Kundenaktivität ermöglicht und durch eine adiabatisch-quadratische Näherung effizient lösbar macht.
Diese Arbeit untersucht den Einfluss der Wahl der Kollateralwährung auf die Bewertung und Absicherung von Differenz-Swaps, indem sie zeigt, dass Fremdwährungskollateral auch bei inländischen Zahlungsströmen zu signifikanten Bewertungsanpassungen und zusätzlichen Risikopositionen führt, die in modernen Mehrwährungsmodellen berücksichtigt werden müssen.
Diese Arbeit entwickelt einen allgemeinen Rahmen für die dynamische Portfolioauswahl bei nichtkonvexen Auszahlungen und glatter Ambiguität, der durch eine robuste Darstellung explizite Handelsregeln liefert und zeigt, wie Ambiguitätsaversion in der delegierten Vermögensverwaltung zu pessimistischeren Überzeugungen, einer Einschränkung risikofreudiger Strategien und einer Verringerung der Volatilität führt.