論文の概要: Multi-Task Dynamic Pricing in Credit Market with Contextual Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14839v2
- Date: Fri, 25 Oct 2024 20:45:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-29 16:00:47.965027
- Title: Multi-Task Dynamic Pricing in Credit Market with Contextual Information
- Title（参考訳）: コンテキスト情報を用いた信用市場におけるマルチタスク動的価格設定
- Authors: Adel Javanmard, Jingwei Ji, Renyuan Xu,
- Abstract要約: 我々は、信用市場において多数の金融証券を購入し販売するブローカーが直面する動的価格問題について検討する。
これらの証券の価格設定の課題の1つは、頻度の低い取引であり、個別の価格設定に不十分なデータをもたらす。
本稿では、これらの共有構造を証券間で活用し、学習による価格の精度を高めるマルチタスク動的価格設定フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.407593835994433
- License:
- Abstract: We study the dynamic pricing problem faced by a broker that buys and sells a large number of financial securities in the credit market, such as corporate bonds, government bonds, loans, and other credit-related securities. One challenge in pricing these securities is their infrequent trading, which leads to insufficient data for individual pricing. However, many of these securities share structural features that can be utilized. Building on this, we propose a multi-task dynamic pricing framework that leverages these shared structures across securities, enhancing pricing accuracy through learning. In our framework, a security is fully characterized by a $d$ dimensional contextual/feature vector. The customer will buy (sell) the security from the broker if the broker quotes a price lower (higher) than that of the competitors. We assume a linear contextual model for the competitor's pricing, with unknown parameters a priori. The parameters for pricing different securities may or may not be similar to each other. The firm's objective is to minimize the expected regret, namely, the expected revenue loss against a clairvoyant policy which has the knowledge of the parameters of the competitor's pricing model. We show that the regret of our policy is better than both the policy that treats each security individually and the policy that treats all securities as the same. Moreover, the regret is bounded by $\tilde{O} ( \delta_{\max} \sqrt{T M d} + M d ) $, where $M$ is the number of securities and $\delta_{\max}$ characterizes the overall dissimilarity across securities in the basket.
- Abstract（参考訳）: 我々は、社債、国債、ローン、その他の信用関連証券などの信用市場において、多数の金融証券を売買するブローカーが直面する動的価格問題について検討する。
これらの証券の価格設定の課題の1つは、頻度の低い取引であり、個別の価格設定に不十分なデータをもたらす。
しかし、これらの証券の多くは利用可能な構造的特徴を共有している。
これに基づいて、証券間の共有構造を活用し、学習による価格の精度を高めるマルチタスク動的価格設定フレームワークを提案する。
我々のフレームワークでは、セキュリティは$d$次元の文脈/特徴ベクトルによって完全に特徴づけられる。
ブローカーが競合相手よりも低い価格(より高い価格)を引用した場合、顧客はブローカーからセキュリティを購入し(販売)する。
我々は、未知のパラメーターを優先して、競合の価格の線形コンテキストモデルを仮定する。
異なる証券の価格設定のパラメータは、互いに類似しているかもしれないし、そうでないかもしれない。
同社の目標は、予想される後悔を最小化することであり、すなわち、競争相手の価格モデルのパラメータに関する知識を持つ透明化政策に対する収益損失を最小化することである。
我々は,我々の政策の後悔は,個々のセキュリティを個別に扱う政策と,すべての証券を同一扱いする政策よりも優れていることを示す。
さらに、後悔は$\tilde{O} ( \delta_{\max} \sqrt{T M d} + M d ) $で制限されている。
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