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2022-6-10 20:32:15
所以我们得到了那个Limn→∞Ew、v、zhγ(W*,nT)γi=γwγexp(γrT)Ew,v,zhexpλγ2(1 - γ) ZTνsdsi=γwγexpφ(T)+φ(T)z.现在我们必须考虑(7.27)的左侧。根据引理3.1的证明,我们知道对于任何πlimn→∞Wπ,nT=WπT。现在从Fatou引理我们最终得到(在γ的情况下≥ 0我们使用0作为下界,如果γ<0,我们假设一致可积)lim infn→∞Ew,v,zhγ(Wπ,nT)γi≥ Ew、v、zhlim infn→∞γ(Wπ,nT)γi=Ew,v,zhγ(WπT)γi。这意味着现在对于所有容许策略(πT)Ew,v,zhγ(WπT)γi≤γwγexp(γrT)Ew、v、zhexpλγ2(1 - γ) ZTνsdsi、 剩下要说明的是,可以得到上界。插入最优投资组合策略π的候选者*≡λ1-财富方程SDE中的γyieldsEw,v,zhγ(Wπ?T)γi=γWγEw,v,zhexpZTγr+λ(1- 2γ)2(1 - γ) νsds+ZTλγ1- γ√νsdBSsi=γwγEw,v,zhexpγrT+λγ2(1- γ) ZTνsdsMTiwithMT=exp-ZTλγ(1- γ) νsds+ZTλγ1- γ√νsdBSs.26 N.B–AUERLE和S.DESMETTRELet(FZt)是仅由(BZt)生成的过滤。然后,由于(BZt)和(BSt)不相关,我们通过条件作用得到,并且由于E【MT】=1(这类似于【28】中的示例4),因此Ew,v,zhγ(Wπ?T)γi=γWγEw,v,zhEw,v,zhexpγrT+λγ2(1- γ) ZTνsds机器翻译FZTii=γwγexp(γrT)Ew,v,zhexpλγ2(1 - γ) ZTνsds我指的是这句话。定理5.4的证明我们首先考虑近似值。对于任意可容许投资组合策略π,我们得到wπ,nT=wexpZT公司r+πsa(νns)(λ-πs)ds+ZTπspa(νns)dBSs. (7.28)注意π是(Ft)-适应并因此独立于n。自π起*≡λ1-根据定理5.3,γ是n-thapproximation的最佳值,我们得到了新的,v,zhγ(Wπ,nT)γi≤ Ew、v、zhγ(W*,nT)γi(7.29),其中我们写W*,n代替Wπ*,nT。插入最优投资组合策略π*利用定理5.1中的Feynman-Kac结果,得到右手侧视图,v,zhγ(W*,nT)γi=γwγexp(γrT)Ew,v,zhexpλγ2(1 - γ) ZTa(νns)dsi。
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2022-6-10 20:32:18
(7.30)通过单调收敛,我们得到limn→∞Ew、v、zhexpλγ2(1 - γ) ZTa(νns)dsi=Ew、v、zhexpλγ2(1 - γ) ZTa(νs)dsi、 (7.31)根据随机It^o积分的定义,我们得到了sincelimn→∞EhZTπs(pa(νs)-通过ztπspa(νns)dBSsL的单调收敛,pa(νns))dsi=0(7.32)→ZTπspa(νs)dBSs(7.33),这意味着L-收敛。我们总共得到了→∞ZT公司r+πsa(νns)(λ-πs)ds+ZTπspa(νns)dBSs=ZT公司r+πsa(νs)(λ-πs)ds+limn→∞ZTπspa(νns)dBSs。(7.34)由于Skorokhod表示定理所暗示的L收敛几乎肯定收敛于合适的概率空间,我们得到→∞Wπ,nT=WπT.(7.35)现在我们从Fatou引理中最终获得了lim infn→∞Ew,v,zhγ(Wπ,nT)γi≥ Ew、v、zhlim infn→∞γ(Wπ,nT)γi=Ew,v,zhγ(WπT)γi.(7.36),这意味着现在对于所有容许策略(πT)Ew,v,zhγ(WπT)γi≤γwγexp(γrT)Ew、v、zhexpλγ2(1 - γ) ZTa(νs)dsi、 (7.37)分数和粗糙HESTON模型中的投资组合优化27最后,右边的值正是投资组合策略π的值函数*t型≡λ1-γ. 确认。Desmettre感谢DFG研究培训组1932工程科学创新随机模型的支持。S、 Desmetre还得到了澳大利亚科学基金(FWF)项目F5508-N26的支持,该项目是特别研究项目“准蒙特卡罗方法:理论与应用”的一部分。此外,作者感谢纳维·格拉兹的支持。参考文献【1】B–auerle,N.,Z.Li,《具有Wishart波动性的金融市场的最佳投资组合》。Journalof Applied Probability 50(4)(2013),1025-1043。[2] 拜耳,C.,P.Friz,J.Gatheral,《粗糙波动下的定价》。量化金融16(6)(2016),887-904。[3] Carmona,P.,L.Coutin,G.Montseny,一些高斯过程的近似。随机过程的统计推断3(2000),161-171。[4] 查科,G.,L.M。
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2022-6-10 20:32:21
不完全市场中随机波动的动态消费与投资组合选择。《金融研究回顾》,18(4)(2005),1369-1402。[5] Comte,F.,L.Coutin,E.Renault,一个有效的分数随机波动率模型。《金融年鉴》8(2012),337-378。[6] Diehl,J.,P.K.Friz,P.Gassiat,《粗糙路径随机控制》。应用数学与优化75(2017),285-315。[7] El Euch,O.,M.Rosenbaum,《粗糙Heston模型的特征函数》。数学金融(2018),1-36。https://doi.org/10.1111/mafi.12173【8】El Euch,O.,M.Rosenbaum,《粗糙Heston模型中的完美对冲》。arXiv提供的工作文件:https://arxiv.org/abs/1703.05049 (2018).[9] Fouque,J.P.,R.Hu,《分数随机环境下的最优投资组合》。数学金融(2018),1-38。https://doi.org/10.1111/mafi.12195【10】Fouque,J.P.,R.Hu,快速均值回复分数随机环境下的最优投资组合。《暹罗金融数学杂志》6(2)(2018),564-601。[11] Forde,M.,H.Zhang,粗糙随机波动率模型的渐近性。arXiv提供的工作文件:https://arxiv.org/pdf/1610.08878 (2016).[12] Friz,P.K.,M.Haier,崎岖道路上的课程。斯普林格国际出版社(2014)。[13] Garrappa,R.,分数阶微分方程的数值解:调查和软件教程。数学6(16)(2018)。[14] Gathereal,J.,T.Jaisson,M.Rosenbaum,《波动性是粗糙的》。量化金融18(6)(2018),933–949。[15] Gerhold,S.,C.Gerstenecker,A.Pinter,《粗糙赫斯顿模型中的瞬间爆炸》。arXiv上提供的工作文件:https://arxiv.org/abs/1801.09458 (2018).[16] Guennoun,H.、A.Jacquier、P.Roome、F.Shi,《分数HestonModel的渐近行为》。《暹罗金融数学杂志》9(3)(2018),1017–1045。[17] Harms,P.,D。
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Stefanovits,《分数过程的有效表示及其在数学金融中的应用》,已被接受发表在《随机过程及其应用》,arXiv:1510.04061v3(2018)[18]Heath,D.,M.Schweizer,《金融中的鞅与偏微分方程:示例等价结果》。应用概率杂志37(4)(2000),947-957。[19] Heston,S.L.,具有随机波动性的期权的封闭式解决方案,适用于债券和货币期权。金融研究回顾6(2)(1993),327-343。[20] Horvath,B.、A.Jacquier、P.Tankov,《粗糙波动率模型中的波动率期权》。arXiv提供的工作纸:https://arxiv.org/abs/1802.01641 (2018).28 N.B–AUERLE和S.DESMETTRE【21】Kallsen,J.,J.Muhle Karbe,《有效随机波动模型中的效用最大化》。《国际理论与应用金融杂志》第13期(2010),第459-477页。[22]Karatzas,I.,S.Steven,《布朗运动与随机微积分》。第113卷。Springer Science&Business Media,2012年。[23]Kraft,H.,最优投资组合和赫斯顿随机波动率模型:电力效用的显式解决方案。定量金融5(2005),303-313。[24]Kurtz,T.G.,P.Protter,《随机积分和随机微分方程的弱极限定理》。《概率年鉴》19(1991),1035-1070。[25]Kushner,H.,P.G.Dupuis。连续时间随机控制问题的数值方法。第24卷。Springer Science&Business Media,2013年。[26]Lepinette,E.,F.Mehrdoust,赫斯顿模型的分数版本,带有赫斯特参数H∈ (1/2, 1). SSRN提供的工作文件:https://ssrn.com/abstract=2884010(2016).[27]Liu,J.,随机环境下的投资组合选择。《金融研究评论》,20(1),(2006),1-39。[28]Liptser,R.S.,A.N.Shiryaev,《随机过程统计I.Springer Berlin》(2001)。[29]里昂,T.,Z。
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2022-6-10 20:32:27
系统控制和粗糙路径。牛津克莱伦登出版社(2002)。[30]Neuenkirch,A.,T.Shalaiko,《粗挥发性模型强近似的阶障碍》。arXiv上提供的工作文件:https://arxiv.org/abs/1606.03854 (2016).【31】Nualart,D.,分数布朗运动的随机微积分。图卢兹科学年鉴十五(1)(2006),第6377页。[32]Rippel,T。,https://math.stackexchange.com/questions/570650/holder-continuity-of-itointegral(2013)[33]Rouah,F.D.,Heston模型及其在Matlab和C#中的扩展。Wiley New Jersey(2013年)。【34】Samko,S.G.,A.A.Kilbas,O.I.Marichev,O.I.,分数阶积分和导数:理论和应用。Gordon和Break Science出版社(1993年)。[35]Sarol,Y.、F.G.Viens、T.Zhang,《分数布莱克-斯科尔斯市场中的消费组合优化》。随机分析通讯1(2007),357-379。[36]Yamada,T.,关于随机微分方程解的比较定理及其应用。J、 数学。京都大学第13卷(1979),497-512页。【37】Zariphopoulou,T.,一种具有不可规避风险的估值解决方案。《金融与随机》5(2001),61-82。(N.B–auerle)德国卡尔斯鲁厄理工学院数学系,D-76128Karlsruhe电子邮件地址:nicole。baeuerle@kit.edu(S.Desmettre)德国凯瑟斯劳滕大学数学系,D-67663 Kaisers劳滕,格拉茨大学数学与科学计算研究所,Heinrichstrasse 36,AT-8010 Graz,Australiae邮箱:desmettre@mathematik.uni-吉隆坡。判定元件;萨沙。desmettre@uni-格拉茨。在
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