[ABE-L] FGV EMAp | Seminário: "Portfolio Optimisation within a Wasserstein Ball" por Silvana Pesenti

Eduardo Fonseca Mendes eduardo.mendes em fgv.br
Ter Ago 4 11:31:11 -03 2020


Caros,
Vos convido para o próximo seminário da EMAp que será realizado esta quinta-feira 16h.
Atenciosamente,
Duda







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PORTFOLIO OPTIMISATION WITHIN A WASSERSTEIN BALL



We consider the problem of active portfolio management where a loss-averse and/or risk-seeking investor aims to outperform a benchmark strategy's risk profile while staying "close'' to the benchmark. Specifically, an investor considers alternative strategies whose (a) cost does not exceed that of the benchmark's, (b) whose terminal wealth and that of the benchmark's is comonotonic, and (c) whose terminal wealth lies within a Wasserstein ball around the benchmark's. The investor's personal risk profile is modelled by minimising a distortion risk measure. We prove that the optimal dynamic strategy exists and is unique, and provide a characterisation of the optimal strategy through the notion of isotonic projections. Moreover, we illustrate how investors with different risk preferences invest using the Tail Value-at-Risk and inverse S-shaped risk measures as examples.

(joint work with Sebastian Jaimunal)

                                                                                                           Texto informado pelo autor.

Quando:

06 de Agosto de 2020, às 16h

Via Zoom

Registre-se com antecedência para este seminário:
https://ide-fgv-br.zoom.us/meeting/register/tJItdOqppzkqH9IGEwn6EP1gO2si6LLOr3Ld



Após o registro, você receberá um e-mail de confirmação contendo informações sobre conexão no seminário.



Palestrante:

Silvana Pesenti - is an assistant professor in Insurance Risk Management at the University of Toronto and was awarded the Dorothy Shoichet Women Faculty Science Award of Excellence in 2019. She obtained my PhD in Actuarial Science at Cass Business School, London UK. Her research interests include quantifying uncertainties and sensitivity analysis for insurance risk management.



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