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2022-05-31
英文标题:
《Invariance times》
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作者:
St\\\'ephane Cr\\\'epey (LaMME), Shiqi Song (LaMME)
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  On a probability space $(\\Omega,\\mathcal{A},\\mathbb{Q})$ we consider two filtrations $\\mathbb{F}\\subset \\mathbb{G}$ and a $\\mathbb{G}$ stopping time $\\theta$ such that the $\\mathbb{G}$ predictable processes coincide with $\\mathbb{F}$ predictable processes on $(0,\\theta]$. In this setup it is well-known that, for any $\\mathbb{F}$ semimartingale $X$, the process $X^{\\theta-}$ ($X$ stopped \"right before $\\theta$\") is a $\\mathbb{G}$ semimartingale.Given a positive constant $T$, we call $\\theta$ an invariance time if there exists a probability measure $\\mathbb{P}$ equivalent to $\\mathbb{Q}$ on $\\mathcal{F}\\_T$ such that, for any $(\\mathbb{F},\\mathbb{P})$ local martingale $X$, $X^{\\theta-}$ is a $(\\mathbb{G},\\mathbb{Q})$ local martingale. We characterize invariance times in terms of the $(\\mathbb{F},\\mathbb{Q})$ Az\\\'ema supermartingale of $\\theta$ and we derive a mild and tractable invariance time sufficiency condition. We discuss invariance times in mathematical finance and BSDE applications.
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中文摘要:
在概率空间$(\\Omega、\\mathcal{a}、\\mathb{Q})上,我们考虑两种过滤$\\mathb{F}\\subset\\mathb{G}$和$\\mathb{G}$停止时间$\\theta$,使得$\\mathb{G}$可预测过程与$\\mathb{F}$可预测过程在$(0、\\theta]$)上重合。在这种设置中,众所周知,对于任何$\\mathb F{F}$半鞅X$,进程$X ^{\\theta-}$($X$已停止“就在$\\θ$”之前)是$\\ mathbb{G}$半鞅。给定一个正常数$T$,如果存在一个概率测度$\\mathbb{P}$等价于$\\mathcal{F}\\T$上的$\\mathbb{Q}$,我们称$\\theta$为不变性时间,这样,对于任何$(\\mathbb{F},\\mathbb{P})$局部鞅X$,X ^{\\theta-}$是$(\\mathbb G},\\mathbb Q})$局部鞅。我们用$\\theta$的$(\\mathbb{F}、\\mathbb{Q})$Az\\ema上鞅刻画了不变性时间,并导出了一个温和且易于处理的不变性时间充分条件。我们讨论了数学金融和BSDE应用中的不变性时间。
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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: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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2022-5-31 03:25:58
提交给《概率不变性时代志》*作者:St'ephane Cr'epey和Shiqi SongUniversit'e d'Evry Val d'Essonelaboratoroire de Math'ematiques et Mod'elisation d'Evry和UMR CNRS 8071'Evry Cedex,FranceKeywords:随机时间、过滤放大、测量变化、数学金融。关于概率空间(Ohm, A、 Q)我们认为G和a G的停止时间θ,使得G可预测进程与F可预测进程在(0,θ)上结合。在这个设置中,众所周知,对于任何F半鞅X,进程Xθ-(X在θ之前停止)是G半鞅。给定一个正常数T,如果F上存在一个与Q等价的概率测度peuch,对于任何(F,P)局部鞅X,Xθ,我们称θ为不变性时间-是(G,Q)局部鞅。我们用θ的(F,Q)Az'ema上鞅来刻画不变性时间,并导出了amild和t可伸缩不变性时间效率条件。我们讨论了数学金融和BSDE应用中的不变性时间。1、简介。关于概率s步(Ohm, A、 Q)我们认为 停止时间θ的Gof次σ-代数。我们假设条件(B)是(0,θ)上的g可预测过程与F可预测过程重合。在这个设置中,对于任何(F,Q)局部鞅X,p过程Xθ是众所周知的-(X在θ之前停止)是一个(G,Q)特殊的半鞅,其漂移部分可以从jeulin和Yor(1978)公式推导出来。本文给出了一个正常数T,研究了在F上存在一个等价于Q的概率测度P的条件(a),对于任意(F,P)局部鞅X,过程Xθ-是(G,Q)局部鞅。
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2022-5-31 03:26:02
如果这种可能性测度P存在,我们称θ为不变性时间,称P为不变性测度。处理上述鞅不变性问题的一种方法(我们将在本文中提出两种方法)是研究过滤Jeulin-Yor公式的扩大可以通过概率测度等效变化的Girsanov公式进行补偿的条件。Jeulin-Yor公式最初由投影计算证明,长期以来一直被认为与Girsanov公式有关。Yoeurp(1985)给出了一个正式证明,即Jeulin-Yor公式可以通过所谓的广义Girsanov公式(在非绝对连续概率测度之间)获得。实际上,根据Son g(1987,2013),广义Girsanov公式不仅可以检索到Jeulin-Yor公式,而且可以检索到大部分过滤放大公式。然而,上述论文的方法不适用于条件(A)的研究,特别是因为它们在扩大的概率空间中运行,并且具有*这项研究得益于“转型期椅子市场”基金会BancaireFran caise和ANR项目11-LABX-0019的支持。作者感谢副主编和两位裁判的深刻评论。他们还感谢莫妮克·让布兰科对初稿的评论。MSC 2010学科分类:初级60G07;辅助60G44。imsart aop版本。2014年10月16日文件:不变性决赛。tex日期:2017年2月6日S.CR'EPEY和S.SONGnon绝对连续概率测量。因此,我们需要一种新的方法来解决我们的问题。除了他们的理论兴趣外,不变性时间还与最近数学发展中提出的问题密切相关。
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2022-5-31 03:26:05
自全球金融危机发生以来,从不同角度来看,随机时间的理论研究与违约风险建模领域的关系出现了蓬勃复兴:无套利、信用衍生品定价和对冲、交易对手风险、内幕交易等。。SeeNikeghbali和Yor(2005a)、Jeanblanc和Song(2011、2013)、Aksamit、Choulli、Deng和Jeanblanc(2013、2014)、Kardaras(2014)、Song(2016b)、Li和Rutkows k i(2014)、Fontana、Jeanblanc和Song(2014)以及Acciaio、Fontana和Kardaras(2016)等。不变性时间产生了一类违约时间模型,基于强度的可违约资产定价公式可以在经典但限制性的“浸入式”设置之外获得(见Cr'epey和Song(2015,2016))。我们的主要结果是定理3.1和定理3.2-3.3,它们分别给出了P是方差测度和θ是不变性时间的必要和有效条件,以θ的Az'ema上鞅表示。这些定理在第3.1节和第3.2节中通过约化建立,这是Song(2016b)引入的一种将G中的性质转换为F中的性质的方法。然而,随后的证明并不能直接解释Girsanov漂移如何补偿Jeulin-Yor漂移。鉴于该材料对本工作的重要性,我们在附录C中提供了基于该补偿的REM3.1替代证明。这项工作的第二个主要贡献是Theorem3.5。当应用于可违约资产时,基本无套利定价公式明确涉及违约时间θ,而通过校准,仅可从市场数据中检索θ的强度。为了解决这一问题,Duffee、Schrod er和Sk iadas(1996)建立了一个根据θ的强度过程(假设存在)规定的可违约资产定价公式。
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2022-5-31 03:26:08
从金融解释的角度来看,他们基于强度的公式也表明,信用风险可以通过利率的变化来评估。然而,该公式的可处理性取决于时间θ的技术无跳跃条件。在满足限制性浸入假设的逐步扩大过滤装置中,这种无跳跃条件得到了满足。或者,Collin Dufresne et al.(2004)提出了对theDu ffe et al.(1996)的公式的重新解释,该公式在所谓的sur v ivalmeasure下免除了无跳跃条件。如第4.2节所述,定理3.5通过表明在温和条件下,生存度量对FTof的限制产生不变性度量,提供了两种方法之间的联系。定理3.5还提供了一个可处理的不变性时间效率条件。一些额外的结果对于定理3.5的建立是有用的。特别是,根据定理3.2-3.3,在θ的Az'ema上鞅S的可预测乘法分解中,试探性Q to P测量变化密度[0,T]的正性,以及鞅部分Q的[0,T]上的真鞅性质,是θ成为不变性时间的关键条件。在理论3.4中,我们通过时间间隔[0,T]上S的前零时间的可预测性来描述上述正性。定理3.6为Q的真鞅性质提供了一个必要和充分的条件。为了更好地理解不变性时间,提供了互补结果。本文的出发点是第2.1节讨论的条件(B)。Asimsart aop版本。
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2022-5-31 03:26:11
2014年10月16日文件:不变性决赛。tex日期:2017年2月6日不变性时间3回顾第2.2节,条件(A)自然出现在交易对手风险研究中。Theorem3.7在不变性测度P下,用S描述了局部m artin大风。这种描述在inCr'epey和Song(2015)中起着关键作用。第4节研究了几种情况下的IES不变性时间,将其与所谓的伪停止时间、Collin Dufresne等人(2004)的停止时间进行了比较,并展示了不变性时间在各种应用中的作用。1.1。基本符号和术语。实线、半线和非负整数分别用R、R+和N表示;B(R)和B(R+)是R和R+上的Borelσ场;λ是R+上的勒贝格度量。除非另有说明,否则函数(或过程)是实值的;随机变量之间的顺序关系(分别为过程)几乎可以确定(分别为不可区分的意义);时间间隔是随机的。当函数(或过程)的定义由可测性暗示时,我们没有明确提及其定义域,例如,我们写的是“ab(R)可测函数h(或h(x)),而不是“定义在R上的ab(R)可测函数h”。对于乘积空间上定义的函数h(ω,x)Ohm ×E,我们通常写h(x)而不写ω(或在s-tochasticprocess的情况下写hts)。我们采用Dellacherie和Meyer(1975)以及He、Wang和Yan(1992)的书中给出的过程和过滤一般理论的工具和术语。脚注用于参考相对标准的结果。
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