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2022-05-07
英文标题:
《Feynman-Kac formula for L\\\'evy processes with discontinuous killing rate》
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作者:
Kathrin Glau
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  The challenge to fruitfully merge state-of-the-art techniques from mathematical finance and numerical analysis has inspired researchers to develop fast deterministic option pricing methods. As a result, highly efficient algorithms to compute option prices in L\\\'evy models by solving partial integro differential equations have been developed. In order to provide a solid mathematical foundation for these methods, we derive a Feynman-Kac representation of variational solutions to partial integro differential equations that characterize conditional expectations of functionals of killed time-inhomogeneous L\\\'evy processes. We allow for a wide range of underlying stochastic processes, comprising processes with Brownian part, and a broad class of pure jump processes such as generalized hyperbolic, multivariate normal inverse Gaussian, tempered stable, and $\\alpha$-semi stable L\\\'evy processes. By virtue of our mild regularity assumptions as to the killing rate and the initial condition of the partial differential equation, our results provide a rigorous basis for numerous applications, not only in financial mathematics but also in probability theory and relativistic quantum mechanics.
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中文摘要:
将数学金融和数值分析的最新技术有效地结合起来的挑战促使研究人员开发出快速确定的期权定价方法。因此,通过求解偏积分-微分方程,开发了在列维模型中计算期权价格的高效算法。为了为这些方法提供坚实的数学基础,我们推导了偏积分-微分方程变分解的Feynman-Kac表示,该方程描述了非齐次LSevy过程泛函的条件期望。我们考虑了广泛的潜在随机过程,包括布朗部分的过程,以及广泛的纯跳跃过程,如广义双曲、多元正态逆高斯、调和稳定和$\\alpha$-半稳定的LSevy过程。由于我们对杀伤率和偏微分方程初始条件的温和正则性假设,我们的结果为金融数学、概率论和相对论量子力学的许多应用提供了严格的基础。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Computational Finance        计算金融学
分类描述:Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法,包括蒙特卡罗,偏微分方程,格子和其他数值方法,并应用于金融建模
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一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
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2022-5-7 18:34:32
具有不连续杀灭率的L’EVY过程的费曼-卡克公式Kathrin Gluabstract。将数学金融和数值分析中的最新技术有效地结合起来的挑战促使研究人员开发出快速确定的期权定价方法。因此,通过求解部分积分微分方程,开发了计算L’evy模型中期权价格的高效算法。为了为这些方法提供坚实的数学基础,我们推导了部分积分微分方程变分解的Feynman-Kacre表示,该方程描述了非齐次L’evy过程泛函的条件期望。我们允许广泛的潜在随机过程,包含布朗部分的过程以及一大类纯跳跃过程,如广义双曲、多元正态逆高斯过程、回火稳定过程和α-半稳定L′evy过程。由于我们对残杀率和偏积分微分方程初始条件的温和规律性,我们的结果为金融数学、概率论和物理学的许多应用提供了坚实的基础。我们重新反驳了费曼和Kac最初的观点,但现在我们揭示了正态逆高斯过程在将相对论薛定谔方程与随机过程联系起来时的作用。在财务方面,我们建议提供灵活的员工选择。
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2022-5-7 18:34:36
我们实现了一个伽辽金方案来数值求解伴随的定价方程,并说明了利率的影响。时间非齐次L’evy过程,杀死率,费曼-卡克重表示,弱解,变量解,抛物演化方程,部分积分微分方程,伪微分方程,非局部算子,分数拉普拉斯算子,索博列夫-斯洛博德基空间,期权定价,累积时间的拉普拉斯变换,相对论薛定谔方程,员工期权,伽辽金方法[2000]35S10,60G51,60-0847G20,47G301。归纳起来,费曼-卡克公式在概率论和泛函分析中发挥着重要作用。自1949年诞生以来,Feynman-Kac型配方一直是众多学科中引人入胜的见解的来源。日期:2015年11月6日,科技大学-蒙城,数学学院中心。glau@tum.de.2K.GLAUoriginate通过将薛定谔方程和热方程与布朗运动联系起来描述粒子扩散,参见(34)。现代数学金融开始时,也出现了一种费曼-卡克公式:在1973年的最后一篇文章中,布莱克和斯科尔斯通过将价格表示为部分微分方程的解,推导出了他们的诺贝尔奖期权定价公式,从而重新发现了费曼和卡克之间的深层联系。Feynman-K ac公式的基本贡献是将随机过程与确定性偏微分方程的解联系起来。因此,它们也在概率论和数值分析之间建立了联系,这两门学科在很大程度上是分开发展的。尽管两人都取得了巨大的成功,但他们之间的转移仍然只是偶然的。
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2022-5-7 18:34:39
这很可能是Feynman-Kac的应用仍然如此频繁的原因。在计算金融领域,它们通过求解确定性演化方程来开发期权定价方法。事实证明,这些方法非常有效,尤其是与蒙特卡罗模拟相比。因此,与其他确定性方法一样,只要效率至关重要且定价问题的复杂性不太高,它们就会发挥作用。这是重复性任务的情况,例如校准和实时定价,在过去几十年中,通过求解偏微分方程计算期权价格引起了广泛的研究。近年来,将这些方法扩展到高级跳跃模型中的期权定价的挑战进一步激发了研究人员开发高效且广泛适用的算法,如(14)、Hilber、Reich、Schwab和Winter(2009)、Hilber、Reichman、Schwab和Winter(2013)、Salmi、Toivanen和Sydow(2014)和(28)。在本文中,我们推导了一个Feynman-Kac型公式,以便为使用偏积分微分方程(PIDEs)的时间非齐次L’evy模型中的快速期权定价提供坚实的数学基础。虽然大部分文献关注这些定价方法的数值方面,但对于相关的确定性方程和代表期权价格的相应条件预期之间的精确联系知之甚少。因此,我们的主要问题是:在什么条件下,有一个费曼-卡克公式将条件期望给出的期权价格与演化方程的解联系起来?为了进一步说明这个问题,我们重点研究了时间不均匀的L’e vymodel和选项,它们的路径依赖性可以用杀死率来表示。
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2022-5-7 18:34:42
在这个设置中,A=(At)[0,T]是时间非齐次l′evy过程的Kolmogorov算子,杀伤率(或势)κ:[0,T]×Rd→ R、 来源f:[0,T]×Rd→R和初始条件g:Rd→ R、 科尔莫戈罗夫方程的形式如下屠+AT-tu+κT-tu=f,u(0)=g。(1) 采用启发式方法,人们通常会假设方程(1)有一个经典解u。如果该解具有足够的正则性,以允许应用It^o公式,并且满足适当的可积条件,则以下Feynman-K ac型表示u(T- t、 Lt=Eg(LT)e-RTtκh(Lh)dh+TZtf(T-s、 Ls)e-Rstκh(Lh)dhds英尺(2) 根据标准参数和条件期望,详细推导见第30页的等式(76)和(77)。然后,通过用确定性数值格式求解Kolmogorov方程(1),可以得到条件期望(2)。这样的论证依赖于对解u的强正则性假设,因此隐含地依赖于方程g、f、a和费曼-卡克公式的数据,即L′EVY过程3κ。然而,我们必须认识到,这严重限制了这种启发式方法的适用性。为了公平对待金融应用的复杂性,我们特别注意为金融应用的等式(2)的有效性确定适当的条件。通常,不连续的杀戮率是一种自然选择,我们将在第5节的几个详细例子中展示。特别是在数学金融和概率论中,指标函数是各种应用的关键。作为一个典型应用,我们在第5.1节中提出并研究了一系列灵活的员工选择,并在第6节中说明了此类死亡率的数值影响。
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2022-5-7 18:34:46
指示器类型的杀手的基本作用是杀死特定领域之外的进程,这使其对应用程序具有吸引力。此外,正如我们在第5.3节和第5.4节中概述的,它们与随机过程的占用时间和退出时间密切相关。我们进一步发现,不连续杀伤率是随机过程的出射概率和上确界过程分布的共同根源。因此,它们适用于路径相关期权的价格,如障碍期权、回望期权和美式期权。考虑到这些既有理论性又有应用性的考虑因素,我们还希望在Kolmogorov方程(1)中考虑非光滑甚至不连续的杀伤率。killing rateκ的不连续性导致Kolmogorov方程(1)的解不光滑。特别是,你不能指望你∈ C1,2。假设(0)6=0和κ=1(-∞,0)d在(1)中,然后x 7→ u(t,x)∈ Cimplies x 7→ κ(x)u(t,x)∈C、 这显然是一个矛盾。因此,就我们的目的而言,假设It^o公式可以应用于解u是徒劳的。假设方程(1)有经典解也是不合理的。我们要强调的是,如果杀伤率是不连续的,那么这种规则性不仅存在于方程(1)中,而且也是其他路径相关期权价格的Kolmogorov方程的一个典型特征。最突出的例子是L’evy模型中与障碍期权相关的边值问题,以及美式期权价格的自由边值问题。在每种情况下,都需要使用广义解的概念。在部分微分方程经典解的可能推广中,我们发现粘度和弱解是最常见的讨论对象。
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