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Optimal payoff under Bregman-Wasserstein divergence constraints

发布日期:2025-03-25点击数:

报告人:姚经 教授(苏州大学)

时间:2025年03月28日 16:00-

地点:数统学院LD718


摘要:We study optimal payoff choice for an expected utility maximizer under the constraint that their payoff is not allowed to deviate too muchfrom a given benchmark. We solve this problem when the deviation is assessed via a Bregman-Wasserstein (BW) divergence, generated by a convex function. The inherent asymmetry of the BW divergence makes it possible to penalize positive deviations different than negative ones. As a main contribution, we provide the optimal payoff in this setting. Numerical examples illustrate that the method allows to better align the payoff choice with the objectives of investors.


邀请人: 张志民


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