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2022-05-12
英文标题:
《A First-Order BSPDE for Swing Option Pricing: Classical Solutions》
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作者:
Christian Bender and Nikolai Dokuchaev
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最新提交年份:
2014
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英文摘要:
  In Bender and Dokuchaev (2013), we studied a control problem related to swing option pricing in a general non-Markovian setting. The main result there shows that the value process of this control problem can be uniquely characterized in terms of a first order backward SPDE and a pathwise differential inclusion. In the present paper we additionally assume that the cashflow process of the swing option is left-continuous in expectation (LCE). Under this assumption we show that the value process is continuously differentiable in the space variable that represents the volume which the holder of the option can still exercise until maturity. This gives rise to an existence and uniqueness result for the corresponding backward SPDE in a classical sense. We also explicitly represent the space derivative of the value process in terms of a nonstandard optimal stopping problem over a subset of predictable stopping times. This representation can be applied to derive a dual minimization problem in terms of martingales.
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中文摘要:
在Bender和Dokuchaev(2013)中,我们研究了一般非马尔可夫环境下与摆动期权定价相关的控制问题。主要结果表明,该控制问题的值过程可以用一阶向后SPDE和路径微分包含唯一地刻画。在本文中,我们还假设摆动期权的现金流过程在期望值(LCE)中是连续的。在此假设下,我们证明了价值过程在空间变量中是连续可微的,该空间变量表示期权持有人在到期前仍可以行使的数量。这在经典意义上给出了相应的后向SPDE的存在唯一性结果。我们还明确表示了价值过程的空间导数,即非标准最优停止问题在可预测停止时间子集上的导数。这种表示可以用来导出一个关于鞅的对偶极小化问题。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Pricing of Securities        证券定价
分类描述:Valuation and hedging of financial securities, their derivatives, and structured products
金融证券及其衍生产品和结构化产品的估值和套期保值
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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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2022-5-12 08:08:40
摆动期权定价的一阶BSPDE:经典解决方案Christian Bender,Nikolai Dokuchaev提交日期:2014年2月26日。修订:2014年11月20日Abstractin Bender and Dokuchaev(201 4)我们研究了基因非马尔可夫环境下与摆动期权定价相关的控制问题。这里的主要结果表明,这个控制问题的价值过程可以用一阶滞后和路径差异包含来唯一地描述。在本文中,我们还假设摆动期权的现金流过程是预期连续的(LCE)。在此假设下,我们证明了价值过程在代表期权持有人在到期前仍可以行使的量的空间变量中是连续可微的。这就给出了相应的后向SPDE在经典sénse中的存在唯一性结果。我们还显式地表示了非标准最优停止问题在可预测停止时间子集上的值过程的空间导数。这种表示可以用来导出一个关于鞅的对偶极小化问题。关键词:反向SPDE,最优停车,随机最优控制,切换选项。AMS分类:60H15;49L20;91G20。1引言受摆动期权定价问题的启发,我们考虑了以下最优控制问题。投资者的目标是最大限度地实现调整现金流流程X的预期回报,即。
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2022-5-12 08:08:42
她希望最大化ZTu(s)X(s)ds(1.1)萨尔兰大学数学系,德国萨尔布尔肯D-66041 Postfach 151150,bender@math.uni-某人。德。科廷大学数学与统计系,邮政信箱U1987,珀斯,西澳大利亚州,北澳大利亚州,6845。Dokuchaev@curtin.edu.auover所有符合条件RTU(s)ds且数值在[0,L]中的适配过程u≤ 1.这里是一个局部约束,它限制了期权持有人执行现金流过程X的最大速率。此外,全局约束(即有限燃料约束)规定持有人花费的总金额由e决定。我们将Keppo(2004)中的摆动期权模型称为连续时间最优控制问题,注意,Benth等人(2011年)最近在马尔可夫扩散环境中对上述问题及相关问题进行了调查;多库恰耶夫(2013);Basei等人(2014年)。在我们的配套论文(Bender和Dokuchaev,2014)中,我们在以下温和的假设下研究了一般非马尔可夫环境下的上述最优控制问题:(X(t),0),我们还参考了摆动期权定价的进一步参考文献≤ T≤ T)是过滤概率空间上的非负、右连续、F-适应的随机过程(Ohm, F、 F,P)满足通常条件的结果[sup0≤T≤TX(t)p]<∞ (1.2)对于某些p>1的情况。我们将这些条件视为本文其余部分的长期假设。然后,(1.1)的动态公式如下:对于任何[0,T]值的停止时间τ和fτ-可测量(-∞, 1] -有值随机变量Y用U(τ,Y)表示所有F-适应过程的集合,其值在[0,L]中,使得rtτU(s)ds≤ 1.- Y因此,投资者在时间τ签订合同,剩余总投资额为1- 直到成熟。
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2022-5-12 08:08:45
优化问题的对应值为‘J(τ,Y):=es-ssupu∈U(τ,Y)EZTτu(s)X(s)dsFτ.Bender和Dokuchaev(2014)的主要结果(粗略地说)表明,一个好的版本(J(t,y),t∈ [0,T],y∈ (-∞, 1] 调整后的随机场(`J(t,y),t∈ [0,T],y∈ (- ∞ , 1] )的特征是一阶倒向随机偏微分方程(BSPDE)J(t,y)=e的唯一解LZTt(X(s)+D-yJ(s,y))+ds英尺,J(t,1)=0,这足够平滑,以确保差异包含u(s)∈{0},X(s)+D-yJ(s,y+Rstu(r)dr)<0{L},X(s)+D-yJ(s,y+Rstu(r)dr)>0[0,L],X(s)+D-yJ(s,y+Rstu(r)dr)=0。有解决办法吗∈ U(t,y)。给,D-注意y变量中的左侧导数,(·)+表示正部分。本文的主要目的是研究y变量中(良好版本J(t,y))值过程的正则性,并用一个经典的可微性条件取代上述关于微分包含的光滑性条件。为此,我们假设x在期望值(LCE)中是连续的,即对于每[0,T]值停止时间σ和每[0,T]值停止时间(σn)n的非减量序列∈n有极限σ,它保持在极限→∞E[X(σn)]=E[X(σ)]。(1.3)直观地说,这意味着X的跳跃s完全出乎意料,无法预测。在这个假设下,我们将证明以下定理:定理1.1。假设假设假设X是连续的。每一个t∈ [0,T]表示t:=(1)- L(T)- t) ,1),”t:=[1- L(T)- t) ,1]。然后,(i)有一个可测量的版本(J(t,y),t)∈ [0,T],y∈t) of(J(t,y),t∈ [0,T],y∈t) whichful fill:a)有一套Ohm ∈ F与P(“”Ohm) = 1使D-yJ(t,ω,y)对于每个t都存在∈ [0,T],y∈t、 ω∈Ohm 在y中是连续的。
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2022-5-12 08:08:48
此外,J是y中的Lipschitz,意义如下:有一个可积随机变量C满足|J(t,ω,y)- J(t,ω,y)|≤ C(ω)|y- y |每t∈ [0,T],ω∈Ohm 还有y,y∈t、 b)每t∈ [0,T],有一组Ohmtof full P-测量每ω∈ Ohmt、 主题7→ J(t,ω,y)是连续可微的t、 c)每t∈ [0,T]和y∈ Tλ[t,t]存在yJ(s,ω,y)-1.-yL] P-几乎每个(s,ω),J(t,y)=E“ZTT-1.-yLLX(s)ds+LZT-1.-yLt(X(s)+yJ(s,y))+dsFt#(1.4)几乎可以肯定地保持P-和边界条件j(t,1)- L(T)- t) )=EZTtLX(s)ds英尺, J(t,1)=0(1.5)满足。(ii)相反,如果(J(t,y),t∈ [0,T],y∈t) 是一个满足a)、b)和c)的可测量的随机场,那么它就是“J”的一个版本,即每t∈ [0,T],y∈tJ(t,y)=J(t,y)P——几乎可以肯定。在上述定理和本文的其余部分中,λ表示勒贝格测度,λ[a,b]表示其对区间[a,b]的限制。我们注意到上述定理刻画了集合{(t,y);0上的值过程≤ T≤T、 一,- L(T)- (t)≤ Y≤ 1}. 为了你≤ 1.- L(T)- t) 优化变得微不足道,因为剩下的第1卷- y至少与最大体积L(T)一样大- t) 当以L的最大速率运动时,可以消耗的能量。因此,L1[t,t]是一种最佳策略,并且¨J(t,y)=EZTtLX(s)ds英尺. (1.6)这也解释了y=1时的边界条件(1.5)- L(T)- t) 。我们强调定理1.1中的条件b)是BSPDE解的经典C-条件。因此,我们可以将这个定理解释为BS PDE(1.4)-(1.5)经典解的存在唯一性结果。考虑到该BSPDE是Hamilton-Jacobi-Bellman方程的非马尔可夫版本,我们认为经典解的存在是一个收敛特征。
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2022-5-12 08:08:50
事实上,最近对马尔可夫扩散情形下具有积分约束的随机控制问题对应的HJB方程的研究,如Basei等人(2014年),只在粘性解的框架内讨论了HJB方程。本文的组织结构如下:在第2节中,我们回顾了inBender和Dokuchaev(2014)的一些结果,从现在起我们称之为[BD]。第1.1条的证明分为两部分。在第3节中,我们证明了唯一性部分,即我们证明了满足a)、b)和c)的每个自适应随机场必然与价值过程J(t,y)一致。事实证明,定理1.1的这一部分不需要LCE假设。然而,这对于第3节中证明的平滑部分至关重要。在这里,我们表明,价值过程的一个好版本确实在b)的意义上是连续可区分的。空间变量的导数还通过一些非标准的最优停止问题来表示,这些问题可以与将导数解释为控制问题的边际值联系起来。最后,在第4节中,我们推导了鞅上的对偶极小化,并将极小化鞅与值过程的导数联系起来。2概述[BD]中的主要结果在本节中,我们陈述了[BD]中的一些结果,以供参考。我们记得,立场假设在没有进一步提及的情况下仍然有效。第一个结果,即[BD]中的命题3.5,提供了价值过程“J.命题2.1”的良好版本。有一个适应的随机场(J(t,y),t∈ [0,T],y∈ (- ∞ , 1] 使J(τ,Y)=J(τ,Y)P- a、 对于每[0,T]值的停止时间τ和每Fτ-可测量(-∞, 1] -值随机变量。此外,J满足以下要求:有一套Ohm ∈ F与P(“”Ohm) = 1使以下属性保持不变Ohm:1.
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