正倒向随机微分方程组的数值解法

1990年,Pardoux和Peng(彭实戈)解决了非线性倒向随机微分方程(backward stochastic differential equation,BSDE)解的存在唯一性问题,从而建立了正倒向随机微分方程组(forward backward stochastic differential equations,FBSDEs)的理论基础;之后,正倒向随机微分方程组得到了广泛研究,并被应用于众多研究领域中,如随机最优控制、偏微分方程、金融数学、风险度量、非线性期望等.近年来,正倒向随机微分方程组的数值求解研究获得了越来越多的关注,本文旨在基于正倒向随机微分方程组的特性,介绍正倒向随机微分方程组的主要数值求解方法.我们将重点介绍讨论求解FBSDEs的积分离散法和微分近似法,包括一步法和多步法,以及相应的数值分析和理论分析结果.微分近似法能构造出求解全耦合FBSDEs的高效高精度并行数值方法,并且该方法采用最简单的Euler方法求解正向随机微分方程,极大地简化了问题求解的复杂度.文章最后,我们尝试提出关于FBSDEs数值求解研究面临的一些亟待解决和具有挑战性的问题.     

正倒向随机微分方程理论及应用

正倒向随机微分方程源于随机控制和金融等问题的研究,反之,方程理论的研究成果在控制、金融等领域也有着重要的应用。基于正向和倒向随机微分方程的理论成果,正倒向随机微分方程的研究在短时间内取得了长足进步。本文将从方程可解性这一角度出发,对正倒向随机微分方程目前取得的成果进行系统的总结与探讨。     

正倒向随机微分方程解的比较定理

讨论了正倒向随机微分方程解的比较问题.阐述了正倒向随机微分方程在随机最优控制、现代金融理论中的广泛而深刻的应用, 对于一类正倒向随机微分方程, 利用Ito公式、停时等随机分析方法,通过构造辅助正倒向随机微分方程,得到了正倒向随机微分方程解的比较定理.     

正倒向随机微分方程的适应解及其比较定理

研究了一类正倒向随机微分方程的适应解，其中正向方程不需要满足非退化条件，我们证明了在某些单调条件下，正倒向随机微分方程存在唯一的适应解，并给出了该正倒向随机微分方程的比较定理。     

高维倒向随机微分方程比较定理

倒向随机微分方程由Pardoux和彭实戈首先提出，彭实戈给出了一维BSDE的比较定理，周海滨将其推广到了高维情形．毛学荣将倒向随机微分方程解的存在唯一性定理推广到非Lipschitz系数情况，曹志刚和严加安给了相应的一维比较定理．本文将曹志刚和严加安的比较定理推广到高维情形．     

由连续半鞅驱动的倒向随机微分方程解的比较定理

彭实戈[1]首先建立了一维倒向随机微分方程的比较定理,本文在Lipschitz条件下研究由连续半鞅驱动的倒向随机微分方程,我们将比较定理推广到此类倒向随机微分方程,并且证明方法比彭实戈[1]的更加直接和简单.     

倒向随机方程期权定价模型的一类随机算法

期权定价问题可以转化为对倒向随机微分方程的求解,进而转化为对相应抛物型偏微分方程的求解.为了求解与倒向随机微分方程相应的二阶拟线性抛物型微分方程初值问题,引入一类新的随机算法-分层方法取代传统的确定性数值算法.这种数值方法理论上是通过弱显式欧拉法,离散其相应随机系统解的概率表示而得到.该随机算法的收敛性在文中得到证明,其稳定性是自然的.并构造了易于数值实现的基于插值的算法,实证研究说明这种算法能很好地提供期权定价模型的数值模拟.     

倒向随机微分方程弱解（英）

引入倒向随机微分方程弱解的概念，应用Girsanov变换，建立了两类倒向随机微分方程（0．1）和（0．2）弱解存在的等价性，由此得到倒向 随机微分方程弱解存在的几个充分条件。     

正倒向随机微分方程理论基础及相关应用

本文从随机微分方程和倒向随机微分方程基本理论和应用背景谈起,结合随机最优控制理论和金融市场中的期权定价理论导出完全耦合的正倒向随机微分方程的形式.进而从该类方程的可解性这一角度出发,对已有的理论方法进行分析和探讨,引入一种非马尔科夫框架下保证解的存在唯一性的“统一框架”方法,给出比较定理、解的高维估计等重要性质,并联系相关偏微分方程系统给出其概率解释.对实际中应用广泛的线性正倒向随机微分方程引入了一种线性变换的方法作为“统一框架”方法的重要补充和完善,使得正倒向随机微分方程的应用更加广泛.     

倒向随机微分方程及其应用

本文将介绍一类新的议程：倒向随机微分方程，为了便于理解，我们将首先通过与常微分方程和经典的随机微分方程的对比，并通过数理经济和数学金融学中的一个典型的例子来引入倒向随机微分方程。     

动态资产份额定价理论模型

运用倒向随机微分方程数学方法 ,建立了动态资产份额定价理论模型 .这一模型是资产份额定价法的改进 .求解模型得到动态资产份额定价理论公式 ,并得出结论 :资产份额定价公式完全可以作为特例 ,以离散时间意义和在不考虑动态投资的情况下 ,由动态资产份额定价理论公式得到 .     

最小数学期望与倒向随机微分方程

本文讨论了如何用倒向随机微分方程(BSDE)来计算一类最小数学期望；证明了对Brown运动，最小数学期望算子仍然保留了数学期望算子的某些性质，指出了最小数学期望算子与数学期望算子的某些不同之处。     

Reflected Backward Stochastic Differential Equation with Locally Monotone Coefficient

Abstract

We study the existence and uniqueness of Reflected Backward Stochastic Differential Equation (RBSDE for short) with both monotone and locally monotone coefficient and squared integrable terminal data. This is done with a polynomial growth condition on the coefficient. An application to the homogenization of multivalued Partial Differential Equations (PDEs for short) is given.     

带跳倒向随机微分方程最小g-上解

对带跳和一个右连左极的增过程作为惩罚项的倒向随机微分方程定义$g$\,-上解, 并得到极限定理, 作为其应用, 在变量$(y,z,q)$受限条件下, 讨论该方程的最小$g$\,-上解存在唯一性.     

Convergence des EDSRs et homogéneisation des inégalités variationnelles semilinéaires dans un convexe

We study the limit of the solution of a Semi-linear Variational Inequality (SVI for short) involving a second order differential operator of parabolic type with periodic coefficients and highly oscillating term. Our basic tool is the approach given by Pardoux [16]. In particular, we use the weak convergence of an associated reflected Backward Stochastic Differential Equation (BSDE for short).     

A Note on FBSDE characterization of mean exit times

In this Note, we present a new explicit characterization for a mean exit time problem recently treated by the author, in form of a quadratic Forward–Backward Stochastic Differential Equation (FBSDE) with a random terminal time. An a priori estimate and a uniqueness result for such a type of FBSDE are also proved, under certain conditions. To cite this article: C. Makasu, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 347 (2009).     

Risk‐based Decisions on the Asset Structure of a Bank under Partial Economic Information

We present a model of a bank's dynamic asset management problem in the case of partially observed future economic conditions and with regulatory requirements governing the level of risk taken. The result is an optimal control problem with a random terminal condition arising from the partial observation of a parameter of a maximized functional. The Stochastic Maximum Principle reduces the problem to finding a solution to a Forward Backward Stochastic Differential Equation (FBSDE). As optimization usually implies the dependence of the forward equation on solutions of the backward equation we allow the drift and diffusion of the forward part to be functions of the solution of the backward equation. The necessary conditions for the existence of solutions of FBSDE in such a form are derived. A numerical scheme is then implemented to solve a particular case.     

局部Lipschitz条件下的布朗运动和泊松过程混合驱动的正倒向随机微分方程

本文得到在局部Lipschiz条件下的布朗运动和泊松过程混合驱动的倒向随机微分方程的存在唯一性；同时也证明了布朗运动和泊松过程混合驱动的完全藕合的正倒向随机微分方程在局部Lipschitz条件下的解的存在唯一性。     

A stochastic linear–quadratic problem with Lévy processes and its application to finance

We study a Linear–Quadratic Regulation (LQR) problem with Lévy processes and establish the closeness property of the solution of the multi-dimensional Backward Stochastic Riccati Differential Equation (BSRDE) with Lévy processes. In particular, we consider multi-dimensional and one-dimensional BSRDEs with Teugel’s martingales which are more general processes driven by Lévy processes. We show the existence and uniqueness of solutions to the one-dimensional regular and singular BSRDEs with Lévy processes by means of the closeness property of the BSRDE and obtain the optimal control for the non-homogeneous case. An application of the backward stochastic differential equation approach to a financial (portfolio selection) problem with full and partial observation cases is provided.