79 पेपर
यह शोध पत्र विषम, निरंतर प्रतिफल-उत्पन्न करने वाली क्षमताओं वाली आबादी के लिए फॉकर-प्लांक ढांचे का विस्तार करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जबकि आनुपातिक संपत्ति कर एक समान ड्रिफ्ट शिफ्ट (drift shift) के रूप में कार्य करते हैं, वे स्थिर धन वितरण के आकार को बदलकर और निवेशकों को उनके क्षमता प्रकारों के आधार पर विभेदित रूप से प्रभावित करके अपनी आर्थिक तटस्थता खो देते हैं।
यह शोधपत्र निरंतर-समय जोखिम-संवेदनशील सुदृढीकरण शिक्षण (रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) के लिए एक मार्टिंगेल-आधारित ढांचे को स्थापित करता है जो मूल्य परिवर्तनशीलता को पकड़ने के लिए एक द्विघात विचरण दंड (क्वाड्रेटिक वेरिएशन पेनल्टी) को शामिल करता है, जिससे मौजूदा एल्गोरिदम का अनुकूलन सक्षम होता है और मर्टन की निवेश समस्या के लिए अभिसरण (कन्वर्जेंस) सिद्ध होता है, साथ ही रैखिक-द्विघात नियंत्रण में बेहतर परिमित-नमूना प्रदर्शन प्रदर्शित करता है।
यह शोध पत्र एक मार्केट-इम्प्लाइड सस्टेनेबिलिटी (MIS) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो SFDR आर्टिकल 9 फंडों के पोर्टफोलियो होल्डिंग्स से फर्म-स्तरीय स्थिरता स्कोर प्राप्त करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि ये बाजार-आधारित मेट्रिक्स पारंपरिक ESG रेटिंग की तुलना में स्थिरता के विशिष्ट आयामों को कैप्चर करते हैं और पोर्टफोलियो टिल्टिंग रणनीतियों में बेहतर जोखिम-समायोजित प्रदर्शन प्रदान करते हैं।
यह शोध पत्र सिम्प्लेक्स (simplex) के भीतर एक कॉची अनुक्रम (Cauchy sequence) का निर्माण करके रिस्क बजटिंग पोर्टफोलियो की गणना के लिए एक नवीन एल्गोरिदम प्रस्तावित करता है, जो गणनात्मक रूप से चुनौतीपूर्ण सहायक अनुकूलन समस्याओं से बचते हुए सामान्य जोखिम मापों के लिए अस्तित्व और विशिष्टता की शर्तों को स्थापित करने हेतु एक फिक्स्ड-पॉइंट फ्रेमवर्क प्रदान करता है।
यह शोधपत्र एक नवीन "स्पेक्ट्रल पोर्टफोलियो थ्योरी" (Spectral Portfolio Theory) स्थापित करता है जो स्टोकेस्टिक ग्रेडिएंट डिसेंट के माध्यम से प्रशिक्षित न्यूरल नेटवर्क वेट मैट्रिसेस को पोर्टफोलियो एलोकेशन मैट्रिसेस के रूप में पहचानता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि कैसे उनका मार्कोव-पास्टुर (Marchenko-Pastur) से इनवर्स-विशर्ट (inverse-Wishart) सांख्यिकी तक का स्पेक्ट्रल विकास विविध धन गतिशीलता मॉडलों को एकीकृत करता है और पोर्टफोलियो डिजाइन, असमानता मापन और कर नीति में अनुप्रयोगों के साथ एक स्पेक्ट्रल इनवेरिएंस थ्योरम (Spectral Invariance Theorem) प्रदान करता है।
यह शोध पत्र बड़े भाषा मॉडल (LLMs) की मात्रात्मक तर्क क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए गणितीय रूप से स्पष्ट पोर्टफोलियो अनुकूलन समस्याओं का उपयोग करते हुए एक नवीन बेंचमार्क फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है, जो जोखिम-आधारित उद्देश्यों, रिटर्न-आधारित कार्यों और निवेश संबंधी बाधाओं को संभालने में GPT-4, Gemini 1.5 Pro और Llama 3.1-70B के बीच विशिष्ट प्रदर्शन पैटर्न को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र इस बात का मूल्यांकन करता है कि कैसे तीन बड़े भाषा मॉडल (GPT, Gemini, और Llama) मानकीकृत प्रश्नावली और व्यक्तित्व-आधारित प्रॉम्प्ट्स के जवाब में निवेशक जोखिम प्रोफाइल को उत्पन्न और समायोजित करते हैं, जो मॉडलों के बीच विशिष्ट आधारभूत प्रवृत्तियों और अनुकूलनशीलता के विभिन्न स्तरों को प्रकट करता है।
यह शोध पत्र लॉन्ग-ओनली ग्लोबल मिनिमम वेरिएंस पोर्टफोलियो और एसेट फैक्टर एक्सपोजर के बीच संबंध की जांच करता है, जो सिंगल-फैक्टर मॉडल्स के लिए स्पष्ट विश्लेषणात्मक समाधान और मल्टी-फैक्टर परिदृश्यों के लिए ज्यामितीय विवरण प्रदान करता है, जिसे अमेरिकी स्टॉक डेटा के माध्यम से सत्यापित किया गया है।
यह शोध पत्र सुचारू अस्पष्टता (smooth ambiguity) और बेयसियन लर्निंग के तहत गतिशील, गैर-कौन्केव पोर्टफोलियो चयन के लिए एक सामान्य ढांचा विकसित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि अस्पष्टता के प्रति अरुचि का एक सुदृढ़ प्रतिनिधित्व किस प्रकार स्पष्ट व्यापारिक नियम प्रदान करता है और प्रत्यायोजित प्रबंधन के संदर्भ में, अधिक रूढ़िवादी जोखिम लेने और कम अस्थिरता की ओर ले जाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि बाजार मूल्य पर लगाया गया आनुपातिक धन कर (wealth tax), निवेशकों के पोर्टफोलियो में आनुपातिक हिस्सेदारी हासिल करने के आर्थिक रूप से समकक्ष है, जिससे अनुकूल पोर्टफोलियो भार, परिसंपत्ति मूल्य निर्धारण और शार्प अनुपात अपरिवर्तित रहते हैं, बशर्ते कि कराधान सार्वभौमिक हो, बाजार घर्षण रहित हों, और लाभांश का उपभोग किया जाए।