92 편의 논문
이 논문은 무한에 가까운 많은 개체 수를 가진 평균장 이론을 통해 정적 무작위 성장률에서는 이주가 국소화를 방지해야 하며, 여기에 시간적 노이즈가 추가될 경우 Derrida 의 무작위 에너지 모델을 기반으로 국소화가 완전히 사라지지 않는 제 3 의 부분적 국소화 상이 존재함을 보여주며, 이를 인구 성장과 부의 불평등 문제에 적용하여 논의합니다.
이 논문은 단일명 CDS 옵션의 다양한 유형에 대한 상세한 설명과 지수 옵션에 대한 새로운 공식을 제시하며, 블랙 -76 공식을 활용하여 자산 클래스 간 일관성을 유지하는 동시에 '종말 사건'을 별도로 고려할 필요가 없는 프레임워크를 다룹니다.
이 논문은 아로 - 드브루와 카일 모델을 통합하여, 정보 우월자가 상태 종속 청구권 (옵션) 을 거래할 때 어떻게 가격 발견이 이루어지고 volatility smile 과 같은 옵션 시장의 현상들이 설명되는지 규명하는 새로운 균형 프레임워크를 제시합니다.
이 논문은 해약 행위가 계약의 위험중립 가치를 극대화한다고 가정할 때, 불연속적인 보상을 갖는 최적 정지 문제를 연구하여 해약 지역과 가치 함수의 분석적 특성을 fee 및 해약 수수료 함수와 연결하고, 미국식 옵션과 유사한 세 가지 새로운 가치 함수 표현식을 제시합니다.
이 논문은 무차익 이론에 기반한 데이터 기반 앙상블 접근법을 통해 옵션 가격 예측을 위한 공통 표현 공간을 도출하고, 실제 데이터를 통해 도메인 적응의 성공과 다양한 실험을 통해 모델의 성능을 검증했습니다.
이 논문은 통계물리학의 온도를 경제학의 에이전트 기반 모델에 적용할 때 자본 시장을 넘어선 다양한 상황에서 온도를 측정하는 방법과 이를 통해 경쟁하는 하위 시스템 간의 평균 의견을 조절하는 전략을 제시합니다.
이 논문은 2017 년부터 2025 년까지의 S&P 500 데이터를 활용하여 지수 옵션을 '옵션 전략'이라는 인공 자산으로 간주하여 편입하는 강화 지수화 접근법을 제안하고, 제 2 차 확률적 우월성을 기반으로 한 실증 분석을 통해 이러한 방식이 주식 또는 상장지수펀드 (ETF) 를 포함한 포트폴리오의 표본 외 성과를 명확히 향상시킨다는 것을 입증합니다.
이 논문은 주식 수익률의 음의 왜도와 양의 평균이 이득과 손실에 대한 확률적 변동성의 비대칭성에서 비롯된다고 주장하며, 이를 단일 유기적 분포로 포착하기 위해 수정된 존스 - 패디 왜도 t-분포를 제안하고 S&P500 일간 수익률 데이터에 적용하여 꼬리 분석을 수행합니다.
이 논문은 가우시안 프로세스 사전분포를 활용하여 기능적 및 구조적 계량경제학 설정에서 모델의 제한성을 확장 분석하여, 연속 영역에서의 평가가 유한 관측치 기반 평가보다 모델을 더 제한적으로 보이며, 내생성과 다중 균형 등을 고려한 구조적 모델에서 불일치 함수 선택의 중요성과 제한성이 노이즈 없는 평균 학습 곡선의 한계와 일치함을 규명합니다.
이 논문은 Kyle(1985) 의 모델을 무한 차원의 다자산 환경으로 확장하여, 연속적인 자산의 교차적 수익 구조에 대한 내부자의 정보를 포함하는 베이지안 게임의 균형 전략, 가격 영향 및 정보 효율성을 단일 스칼라 고정점을 통해 명시적으로 규명합니다.
이 논문은 수익 생성 과정에 대한 모델 없이 투자자의 효용 함수와 일치하는 유일한 베이지안 업데이트 규칙인 깁스 사후분포를 제안하고, KNEEDLE 알고리즘을 통해 과적합 없이 최적의 가중치를 선정하여 미국 주식 시장 데이터에서 특성 기반 수익의 시계열적 특성과 위험 회피도 및 고차 모멘트와의 관계를 실증적으로 분석합니다.
이 논문은 이상적인 가정을 전제로 한 기존 연구와 달리 실제 유권자의 부분 투표 행동을 반영한 분석을 통해, 현실적 조건에서는 순차적 우선투표제 (IRV) 와 콘도르세 투표법 간의 중도 후보 선정 효과 차이가 거의 사라진다는 점을 보여줍니다.
이 논문은 SPY 및 XOP 옵션을 대상으로 shortfall 확률과 하방 위험을 고려한 강화학습 프레임워크 (RLOP 및 QLBS) 를 제안하여, 기존 모델의 한계를 극복하고 실제 헤지 성과와 금융 안정성을 향상시키는 자율 AI 에이전트 기반의 위험 관리 접근법을 제시합니다.
이 논문은 신용 흐름에 의해 주도되는 점프 - 확산 과정을 금융 시장에 통합하고, 부채 - 디플레이션 메커니즘과 폰지 금융 불안정성을 결합한 확률적 거시 - 금융 모델을 개발하여 신용 확장, 붕괴 위험, 기대 수익률 동학 및 은행 대출 스프레드 간의 피드백 고리를 수학적으로 규명하고 내생적 금융 취약성을 분석하는 틀을 제시합니다.
이 논문은 확률적 변동성과 점프를 고려한 0DTE 옵션의 가격과 그리스 값을 단일 네트워크 평가로 계산하기 위해 블랙 - 섀스 형식과 PIDE 잔차 페널티를 결합한 차분 기계학습 방법을 제안하며, 이를 통해 점프 항의 식별성을 높이고 가격 및 그리스 정확도를 개선함과 동시에 기존 푸리에 기반 벤치마크보다 훨씬 빠른 속도를 달성함을 보여줍니다.
이 논문은 전 세계 은행에서 실용적으로 활용 가능하도록 SABR/LMM 모델의 포괄적인 정의와 완전한 구현 방법을 제시합니다.
이 논문은 요인 모델에서 도출된 공분산 행렬을 기반으로 장기-only 글로벌 최소 분산 포트폴리오와 자산의 요인 노출도 간의 관계를 분석하여, 1 요인 모델의 경우 명시적 해를 제공하고 다중 요인 모델의 경우 기하학적 관점에서 해를 설명하며 미국 주식의 실증 데이터를 통해 이를 검증합니다.
이 논문은 Avellaneda-Stoikov 프레임워크를 기반으로 하여, FX 시장 조성자가 지연으로 인한 슬리피지 리스크를 관리하기 위해 가격 제안과 거래 거절 결정을 동적으로 최적화하고, 과거 거절 이력이 클라이언트 유입에 미치는 피드백 효과를 통합한 새로운 제어 모델을 제안합니다.
본 논문은 계약 현금흐름과 담보 통화의 불일치가 차액 스왑의 가치 평가와 헤지 전략에 중대한 영향을 미칠 수 있음을 보여주며, 특히 외화 담보가 국내 통화로만 표시된 계약에도 추가적인 위험 노출을 초래할 수 있음을 명시적인 가격 결정 및 헤지 전략을 통해 규명합니다.
이 논문은 매끄러운 애매성 (smooth ambiguity) 과 베이지안 학습 하에서 비선형 보수, 다양한 효용 함수, 유연한 애매성 태도를 포괄하는 일반적 동적 포트폴리오 선택 프레임워크를 제시하며, 이를 통해 위임된 자산 관리와 같은 구체적인 사례에서 애매성 회피가 불리한 상태에 대한 신념을 강화하고 위험 감수를 제한하여 변동성을 감소시킨다는 것을 보여줍니다.