g-期望关于凸(凹)函数的Jensen不等式

在文[8]的基础上和彭实戈提出的关于g-期望的最基本的条件下,证明了g-期望关于凸(凹)函数的Jensen不等式在一般意义下成立当且仅当g是关于(y,z)的超齐次(次齐次)生成元且不依赖于y．     

半正定(半负定)二元函数基于g-期望的Jensen不等式

彭实戈通过倒向随机微分方程引入了g-期望的概念.在关于g-期望的最基本的条件下,提出并证明了:半正定(半负定)二元函数基于g-期望的Jensen不等式在非空数集S上成立当且仅当生成元g在S上是超线性(次线性)的.     

条件g-期望的矩不等式

找到了几个使条件g-期望的矩不等式在一般意义下成立的关于g和g-期望的充分条件.     

g-期望的分布不变性

当g-期望具有分布不变性时,给出了g所满足的充要条件.并证明了当且仅当g为零时,g-期望其有分布不变性.     

L~p空间中随机变量的g-期望与条件g-期望

利用倒向随机微分方程的Lp解定义了Lp空间中随机变量g-期望与条件g-期望,扩张了g-期望与条件g-期望的定义空间;证明了用Lp解定义的g-期望与文[5]用算子连续扩张方法定义的一般g-期望的一致性,得到了Lp空间中随机变量的g-期望与条件g-期望的一些性质.     

Lp空间中随机变量的g-期望与条件g-期望

利用倒向随机微分方程的Lp解定义了Lp空间中随机变量g-期望与条件g-期望,扩张了g-期望与条件g-期望的定义空间;证明了用Lp解定义的g-期望与文[5]用算子连续扩张方法定义的一般g-期望的一致性,得到了Lp空间中随机变量的g-期望与条件g-期望的一些性质.     

Choquet期望,最大(最小)期望和推广的Peng’s g-期望（英文）

Choquet期望和最大(最小)期望是非线性期望,它们替代经典的数学期望被广泛地应用在经济、金融和保险中.但是,由于非线性,计算它们往往非常困难.本文首先介绍推广的Peng’s g-期望及其相关性质;然后,给出最大(最小)期望和推广的Peng’s g-期望之间的关系;最后,利用Peng’s g-期望,在一些合理假设下,得到Choquet期望和最大(最小)期望是一致的.     

g-拟凸函数的一个判别准则

证明了如下结果:设g∶H→H,C H是非空开的g-凸集,g(C)是凸集,f是C上的上半连续函数且存在α∈(0,1),使得f(αg(x)+(1-α)g(y))m ax{f。g(x),f。g(y)},x,y∈C,则f为C上的g-拟凸函数.     

关于(y,z,u)受限制的带跳倒向随机微分方程的最小g-上解

本文讨论在一般化的右连续信息流完备概率空间中 ,由 Brownian运动和 Poisson过程联合驱动的带跳倒向随机微分方程 (JBSDE) :Yt=ξ + ∫Ttg(s,Ys,Zs,Us) ds- ∫Tt Zsd Ws- ∫Tt∫EUs(e) N(ds,de) + AT - At在漂移系数不满足 L ipschitz条件且关于 (y,z,u)受限制时的最小 g-上解     

关于（y,z）限制的BSDE解

本文讨论漂移系数g（S,·,·）不满足Lipschitz条件的一类例向随机微机方程（BSDE）关于（x,y）限制条件下最小g-上解的存在唯一性,为此我们讨论了这一类BSDE的比较定理．推广了[1]在g（s,·,·）关于（x,y）满足Lipschitz条件下的结果．