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Este artigo estende a teoria das desigualdades de concentração para tensores aleatórios com coeficientes de cauda pesada, estabelecendo limites para funções euclidianas de distribuições sub-Weibull que revelam uma transição de fase entre regimes sub-gaussianos e de cauda pesada.
Este artigo caracteriza um equilíbrio de Nash aproximado entre DEXs que competem definindo taxas dinâmicas, demonstrando que, embora a estrutura de dois regimes persista, a concorrência desloca o limite de alternância para uma média ponderada das taxas e reduz o deslizamento de execução para agentes estratégicos, enquanto o impacto sobre traders ruidosos varia conforme a atividade do mercado.
O artigo estabelece teoremas de aproximação universal global para funcionais de trajetórias lineares por partes, demonstrando que os funcionais lineares das assinaturas correspondentes são densos sob certas condições de integrabilidade, o que permite obter resultados de aproximação para funcionais dependentes de trajetória, equações diferenciais ordinárias aleatórias e equações diferenciais estocásticas impulsionadas por movimento browniano.
Este artigo apresenta uma nova estrutura para modelar a volatilidade rugosa utilizando equações diferenciais rugosas (RDEs), introduzindo um método canônico para elevar conjuntamente um movimento browniano e um caminho rugoso estocástico, o que permite capturar correlações entre preço e volatilidade e oferece um esquema numérico eficiente para calibração em dados de mercado.
Este artigo desenvolve uma estrutura de análise não-padrão para medidas de risco coerentes e seus estimadores, estabelecendo representações hiperfinitas e fórmulas discretas de Kusuoka que permitem derivar resultados de consistência, bootstrap e normalidade assintótica para estimadores de plug-in espectral.
Este artigo resolve um problema de maximização de utilidade intertemporal com restrição de não-empréstimo no modelo Kim-Omberg, utilizando dualidade de Lagrange para transformar o problema em um controle singular e um problema de parada ótima, permitindo a caracterização de estratégias ótimas de consumo e portfólio.
Este artigo formula problemas de parada ótima contínua sob uma perspectiva de aprendizado por reforço exploratório, introduzindo uma versão regularizada via entropia residual que transforma o problema em um controle estocástico singular, permitindo a identificação de estratégias ótimas e o desenvolvimento de algoritmos escaláveis de aprendizado por reforço.
Este artigo propõe um modelo de controle estocástico em dois níveis para mercados de RFQ agregados, demonstrando como a dinâmica de pontuação de desempenho dos dealers pode gerar comportamentos complexos como bifurcações e histerese, levando a estratégias endógenas de "campanha versus colheita" na formação de preços.
Este artigo propõe um framework independente de modelo para gerar cenários de risco do SPX e VIX, utilizando uma metodologia de perturbação baseada em transporte ótimo para calcular sensibilidades e estimativas de risco rápidas e estáveis sem necessidade de recalibração completa, demonstrando maior precisão e desempenho de hedge em comparação com modelos tradicionais.
Este artigo propõe novos algoritmos numéricos de nível único e multinível que combinam técnicas de inversão de Fourier com amostragem RQMC para estimar riscos de déficit multivariados e alocações ótimas, superando métodos tradicionais em precisão e eficiência computacional ao explorar a suavidade das funções no domínio da frequência.
Este artigo estabelece a existência de equilíbrio para uma classe de jogos de campo médio não markovianos com controles ilimitados, utilizando uma formulação fraca e novos resultados sobre EDPs estocásticas de McKean-Vlasov com crescimento quadrático, sem impor restrições de limitação aos parâmetros do modelo ou ao horizonte temporal.
Este artigo propõe uma avaliação livre de arbitragem para resseguro de catástrofes com cláusula de stop-loss, utilizando um processo de contágio dinâmico composto e a transformada de Esscher para quantificar prêmios que consideram riscos emergentes como mudanças climáticas e pandemias, validados através de simulações de Monte Carlo e análises de sensibilidade.
Este artigo caracteriza o equilíbrio de Nash para mercados de créditos de carbono e demonstra, por meio de experimentos numéricos utilizando o algoritmo Nash-DQN, que a aplicação de aprendizado por reforço permite que empresas emissorres alcancem economias financeiras significativas ao aderir a esse equilíbrio.
Este artigo fornece a primeira caracterização exata de equilíbrios em jogos LQG contínuos com sinais endógenos, reduzindo a hierarquia infinita de crenças a um ponto fixo determinístico e introduzindo uma "cunha de informação" que quantifica o valor estratégico de manipular as expectativas dos oponentes.
Este artigo investiga um problema de parada ótima com recompensa descontínua, motivado pela precificação de contratos de anuidade variável com garantia mínima, estabelecendo condições para a parada no vencimento e caracterizando a região de resgate através das funções de taxa e penalidade, além de desenvolver novas representações analíticas para a função de valor.
Este artigo apresenta uma abordagem de ensemble baseada em dados para a previsão de preços de opções, fundamentada na teoria de não arbitragem para criar um espaço de representação comum que permite adaptação de domínio e demonstrou eficácia em dados reais.
Este artigo generaliza o modelo seminal de Kyle (1985) para um cenário infinito-dimensional com múltiplos ativos, estabelecendo um equilíbrio de jogo bayesiano que permite caracterizar estratégias de negociação, impacto de preços e eficiência informacional em um mercado contínuo através de um único ponto fixo escalar.
Este artigo apresenta uma definição abrangente e uma descrição completa da implementação do modelo SABR/LMM com parâmetros dependentes do tempo, visando criar uma estrutura de taxas de juros prática e flexível o suficiente para ser utilizada por bancos globais na calibração de superfícies de volatilidade de swaptions e caplets.
Este artigo investiga a relação entre a carteira de variância mínima restrita a posições longas e as exposições aos fatores em modelos de retorno, fornecendo uma descrição explícita para o caso de um único fator e uma interpretação geométrica para múltiplos fatores, validada empiricamente com ações dos EUA.
Este artigo propõe um modelo de *market making* em FX que otimiza simultaneamente cotações e a rejeição de ordens para gerenciar riscos de latência e seleção adversa, incorporando um mecanismo de feedback onde o histórico de rejeições modula endogenamente a intensidade dos clientes.