Uncertainty-Aware Deep Hedging
이 논문은 딥 ensemble 학습을 통해 불확실성을 정량화하고 이를 블랙 - 숄즈 델타와 결합한 CVaR 최적화 전략을 제안함으로써, 딥 헤징의 신뢰성 문제를 해결하고 기존 헤징 전략보다 통계적으로 유의미한 성과 개선을 달성했음을 보여줍니다.
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92 편의 논문
Towards macroeconomic analysis without microfoundations: measuring the entropy of simulated exchange economies
이 논문은 미시적 기초가 부재한 거시경제 분석을 위해 열역학적 거시경제학의 엔트로피 개념을 도입하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 다양한 교환 경제에서 엔트로피 함수의 측정 가능성과 상태 함수로서의 성질을 검증함으로써 이를 실증적으로 입증했습니다.
Hybrid Hidden Markov Model for Modeling Equity Excess Growth Rate Dynamics: A Discrete-State Approach with Jump-Diffusion
이 논문은 SPY 데이터를 기반으로 점프 - 확산 메커니즘과 포아송 기반의 점프 지속 시간 메커니즘을 결합한 하이브리드 은닉 마르코프 모델을 제안하여, 기존 모델들이 동시에 충족하지 못했던 중후미 분포, 낮은 자기상관성, 그리고 지속적 변동성 군집화라는 세 가지 핵심 통계적 특성을 모두 보존하는 고품질 합성 금융 시계열 생성을 가능하게 함을 보여줍니다.
Weighted Generalized Risk Measure and Risk Quadrangle: Characterization, Optimization and Application
이 논문은 다양한 시장 시나리오에서 발생하는 이질적인 위험 평가를 통합하기 위해 가중치 일반화 위험 측정치 (WGRM) 와 가중치 위험 사각형 (WRQ) 을 제안하여, 이론적 특성을 규명하고 최적화 문제를 선형 계획법으로 변환 가능하게 함으로써 실증 분석을 통해 포트폴리오의 위험 조정 성과와 하방 리스크 방어 능력을 입증했습니다.
A Bipartite Graph Approach to U.S.-China Cross-Market Return Forecasting
이 논문은 미국과 중국 주식 시장의 비중첩 거래 시간을 활용하여 방향성 지향적 이분 그래프를 구축하고, 이를 기계 학습 프레임워크에 통합함으로써 미국 시장 수익률이 중국 시장 수익률 예측에 유의미한 비대칭적 예측력을 가진다는 것을 규명했습니다.
Win-score promotion gates in aggregator-routed RFQ markets: A two-tier stochastic control model
이 논문은 플랫폼의 승점 (win-score) 에 기반한 라우팅 게이트가 포함된 RFQ 시장 환경에서, 재고 위험과 승점 동역학을 통합한 2 단계 확률적 제어 모델을 제안하고, 이를 통해 승점 변동에 따른 최적 견적 전략과 이의 비선형적 안정성 (이중 안정성 및 히스테리시스) 을 분석합니다.
When David becomes Goliath: Repo dealer-driven bond mispricing
이 논문은 고유한 거래 데이터를 활용하여 리포 딜러의 시장 지배력과 연결망이 생성하는 자금 조달 시장 마찰이 국채 수익률 편차의 상당 부분을 설명한다는 점을 규명합니다.
Risk-Adjusted Harm Scoring for Automated Red Teaming for LLMs in Financial Services
이 논문은 금융 서비스 환경에서 LLM 의 위험을 정량화하기 위해 도메인 특화 해악 분류 체계, 자동화된 적색 팀링 파이프라인, 그리고 운영적 심각도를 고려한 '위험 조정 해악 점수 (RAHS)'를 통합한 새로운 평가 프레임워크를 제안합니다.
SPX-VIX Risk Computations Via Perturbed Optimal Transport
이 논문은 엔트로피 마팅게일 최적 수송 (EMOT) 프레임워크에 섭동 기법을 도입하여 SPX 와 VIX 의 시장 스마일 공동 보정을 통해 재보정 없이도 빠르고 안정적인 리스크 시나리오를 생성하고, 이를 통해 기존 확률적 국소 변동성 모델보다 우수한 헤지 성과를 달성하는 모델 독립적 위험 계산 프레임워크를 제안합니다.
On Utility Maximization under Multivariate Fake Stationary Affine Volterra Models
이 논문은 비마르코프적 특성을 가진 다변수 가짜 정상 아핀 볼테라 환경에서 마르팅게 최적성 원리와 리카티 역확률미분방정식을 활용하여 메르톤 포트폴리오 최적화 문제의 반폐형 해를 유도하고, 이를 통해 정상적인 거친 변동성이 최적 전략에 미치는 영향을 분석합니다.
Information Structures in Stablecoin Markets
이 논문은 글로벌 게임 모델을 활용하여 정보의 불확실성과 펀더멘털이 스테이블코인 런 (run) 확률에 미치는 영향을 분석하고, 대량 매도와 담보 품질 위험을 구분하여 스테이블코인의 불투명성이 오히려 안정성을 유지하는 메커니즘을 설명합니다.
Identifying the post-pandemic determinants of low performing students in Latin America through Interpretable Machine Learning methods
이 논문은 2022 년 PISA 데이터를 기반으로 스택링 모델과 SHAP 분석을 적용하여 라틴아메리카 저성취 학생들의 주요 결정 요인 (소수 언어 사용, 학업 반복, 디지털 기기 부재, 빈곤, 주중 취업, 열악한 학교 환경 등) 을 규명하고 교육 정책 수립에 기여합니다.
Nonlinear Fiscal Transitions and the Dynamics of Public Expenditure Reform
이 논문은 우루과이의 공공 지출 개혁을 분석하기 위해 비선형 이론적 틀을 개발하여, 제도적 경직성과 조정 비용으로 인해 개혁 초기에 지출이 일시적으로 증가하는 J 자형 추세가 나타날 수 있음을 보여줍니다.
The Widening Gap in Tax Attitudes: Role of Government Trust in the post COVID-19 period
본 연구는 일본 데이터를 바탕으로 코로나19 팬데믹 이후 고소득층을 중심으로 정부에 대한 신뢰가 재분배 지지의 핵심 조건으로 부상하면서 사회적 규범에서 제도적 신뢰로 재분배의 기반이 전환되고 있음을 규명합니다.
Preference for redistribution and institutional trust: Comparison before and after COVID-19
본 논문은 2016 년부터 2024 년까지의 일본 개인 패널 데이터를 활용하여 코로나 19 팬데믹이 고소득층의 재분배 선호도를 감소시켰으며, 이러한 감소 폭은 정부에 대한 신뢰가 높을수록 작아졌다는 점을 규명했습니다.
Sleep and redistribution preferences: Considering allowable tax rates
이 연구는 수면 시간과 수면의 질이 소득 재분배 선호도 (허용 세율) 에 영향을 미치며, 특히 수면 시간과 허용 세율 간에는 역 U 자형 관계가 존재하고 고소득층에서 그 상관관계가 더 뚜렷함을 실증적으로 규명했습니다.
Convergence of Neural Network Policies for Risk--Reward Optimization
이 논문은 제약 조건이 있는 이단계 피드백 정책을 신경망으로 파라미터화하여 다기간 리스크 - 보상 최적화 문제를 해결하고, 네트워크 용량과 학습 데이터가 증가함에 따라 최적 값이 확률적으로 수렴함을 이론적으로 증명하며 수치 실험을 통해 검증한 연구입니다.
Onflow: a model free, online portfolio allocation algorithm robust to transaction fees
이 논문은 거래 비용을 고려하여 포트폴리오 할당을 최적화하는 모델 프리의 온라인 강화 학습 알고리즘인 'Onflow'를 제안하며, 이는 기존 벤치마크와 비교해 높은 거래 비용 환경에서도 우수한 성능을 보인다고 설명합니다.
Finance-Informed Neural Network: Learning the Geometry of Option Pricing
이 논문은 관측된 옵션 가격에 의존하는 대신 동적 헤지 기반의 자기지도 학습을 통해 금융 이론을 직접 통합한 '재무정보 신경망 (FINN)'을 제안하여, 블랙 - 숄즈 및 헤스팅 모델과 같은 다양한 환경에서 아비트리지 없는 가격 결정과 민감도 추정을 가능하게 하고, 유동성이 없는 자산에도 적용 가능한 새로운 금융 가격 책정 패러다임을 제시합니다.
Arbitrage-free catastrophe reinsurance valuation for compound dynamic contagion claims
이 논문은 기후 변화, 사이버 공격, 팬데믹 등 새로운 위험을 반영하기 위해 복합 동적 전염 과정을 도입하고, 에슈커 변환을 통해 무차익 조건 하의 재보험 프리미엄을 유도하며 몬테카를로 시뮬레이션과 민감도 분석을 통해 그 가치를 검증합니다.