楼主: 何人来此
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[量化金融] 摆动期权定价的一阶BSPDE:经典解 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-6 18:04:43 |只看作者 |坛友微信交流群
关键的观察结果是,我们可以以单调的方式构造逼近微分方程的序列,这导致几乎肯定的收敛性(而没有单调性的情况下,只能获得弱L-收敛)。为此,定义m∈ NΓ+,m(t,ω)={y∈ (1 - L(T)- t) ,1);X(t,ω)+D-yJ(t,ω,y)≥ 1/m},对于n∈ N、 s∈ [0,T]和y∈ RFn(s,ω,y)=2nZyy-2.-nL1{v;m(ω)∈Nη∈[0,2-n] v+η∈Γ+,m(ω)(s,ω)}dv。注意,由于D上的leftcontinuity假设-yJm(ω)∈ Nη ∈ [0, 2-n] v+η∈ Γ+,m(ω)(s,ω)<=> 五、∈ (1 - L(T)- s) ,1- 2.-n) 和infη∈[0, 2-n]∩QX(s,ω)+D-yJ(s,ω,v+η)>0。因此,Fn定义中的被积函数是可测量的(作为(s,ω,v)中的函数),尤其是Fn(·y)是(Fs)s∈[t,t]-为每个y调整流程∈ 此外,通过构造,Fnis Lipschitz在y中具有常数L2n(独立于s,ω)。因此,有一个独特的(直到可识别的)连续和适应的过程yn,它满足yn(s)=y+ZstFn(r,yn(r))dr,s∈ [t,t]。我们定义了[0,L]值适应过程(un)n的顺序∈Nviaun(s)=Fn(s,yn(s)),s∈ [t,t]。这个序列属于一组适应的和[0,L]值的过程,它是L([t,t]×的子集Ohm) 是有界的、闭的和凸的,因此是弱紧的。因此,存在一个自适应的[0,L]值过程^u和一个子序列(nk),如unk→ ^u,k→ ∞在L([t,t]×中弱Ohm). 我们声称^u saties(3.1)。为了看到这一点,Fix s∈ [t,t]并选择任意ξ∈ L(Ohm). 那么,ξ1[t,s]∈ L([t,t]×Ohm). 因此,E[ξ(ynk(s)- y) ]=E[ZTtξ1[t,s](r)unk(r)dr]→ E[ZTtξ1[t,s](r)^u(r)dr]=E[ZTt^u(r)dr],即ynk(s)在L中弱收敛于y+Rst^u(r)dr(Ohm). 我们现在都证明了,这种融合几乎完全成立。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-6 18:04:46 |只看作者 |坛友微信交流群
为此,我们首先观察到Fn(s,y)≤ 每对(s,y)Fn+1(s,y),因为Fn(s,y)=2nZyy-2.-(n+1)L1{v;M∈Nη ∈[0,2-n] 五-2.-(n+1)+η∈Γ+,m(s)}dv+2nZyy-2.-(n+1)L1{v;M∈Nη∈[0,2-n] v+η∈Γ+,m(s)}dv≤ 2·2nZyy-2.-(n+1)L1{v;M∈Nη ∈[0,2-(n+1)]v+η∈Γ+,m(s)}dv=Fn+1(s,y)。作为yn+1-ynis(直到不可分辨)线性微分方程Yn+1(s)的唯一连续解- yn(s)=Zst(bn(r)(yn+1(r)- yn(r))+cn(r))drforbn(r)=1{yn+1(r)6=yn(r)}Fn+1(r,yn+1(r))- Fn+1(r,yn(r))yn+1(r)- yn(r)cn(r)=Fn+1(r,yn(r))- Fn(右,yn(右))≥ 因此,我们观察到,在一组与n,s,yn+1(s)无关的全P-测度上- yn(s)=Zstcn(r)exp{Zsrbn(u)du}dr≥ 0,即序列yn(s)是非减量的。因为它是以y+L(T)为界的- t) ,P-a.s.limity(s)=limn→∞yn(s)存在于每个s中∈ [t,t]。由支配收敛(yn(s))在L中强收敛到y(s)(Ohm),鉴于上述弱收敛性,我们得出结论,对于每个∈ [t,t]y(s)=y+Zst^u(r)dr,P-a.s.接下来我们介绍B[t,t] F-measurab le setA={(s,ω);y(s,ω)∈ Γ+(s,ω)和infη∈[- 2.-n、 二,-n]∩QX(s,ω)+D-yJ(s,ω,yn(s,ω)+η)≤ 0 i.o.},其中“i.o.”表示事件发生在数量众多的n中。表示s的s截面∈ [t,t]byAs={ω;(s,ω)∈ A} 。当yn(s)收敛到y(s)时,我们观察到 Ohmcs,wher-eOhm是定理1.1的全P-可测性b)的集合→ D-yJ(s,y)是连续的。因此,P(As)=0。因此,通过(unk)对^u的弱收敛,E[ZTt(L- ^u(s))1{y(s)∈Γ+(s)}ds]=limk→∞E[ZTt(L- unk(s))1{y(s)∈Γ+(s)}Acsds]。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-6 18:04:48 |只看作者 |坛友微信交流群
(3.2)我们现在注意到∈ [t,t](使用yn(s)到y(s)的收敛性作为第二个标识,得出yn(s)∈ (1 - L(T)- s) +2-n、 一,- 2.-n) 对于足够大的n){y(s)∈ Γ+(s)}∩ Acs={y(s)∈ Γ+(s)}∩[N]∈N\\N≥Ninfη∈[- 2.-n、 二,-n]∩QX(s)+D-yJ(s,yn(s)+η)>0= {y(s)∈ Γ+(s)}∩[N]∈N\\N≥NM∈ Nη ∈ [-2.-n、 二,-n] yn(s)+η∈ Γ+,米(s) {y(s)∈ Γ+(s)}∩[N]∈N\\N≥N{Fn(s,yn(s))=L}= {y(s)∈ Γ+(s)}∩[N]∈N\\N≥N{un(s)=L}因此,通过主导收敛,(3.2)的右侧收敛到零。一个类比论证showsE[ZTt^u(s)1{y(s)∈Γ-(s) }ds]=0。由于^u是[0,L]值,这两个恒等式意味着^u解决了差异包含(3.1)。提议3.4。定理2.2的完整b\'),即对于每个(t,y)∈ [0,T]×(-∞, 1] 这是奥特,y∈ U(t,y)满足(2.1)。证据在(t)中,我们用(y)中的(1)表示。定义σU:=inf{r≥ Ty+Zrt^u(s)ds≥ 1} ∧ T、 \'\'σL:=inf{r≥ Ty+Zrt^u(s)ds≤ 1.- L(T)- t) }∧ T、 andut,y(r):=(^u(r),r∈ [t,\'∑U∧ \'σL)L1{\'σL<\'σU}r∈ [°σU∧ 让y,y(r)=y+Rrtut,y(s)ds和y(r)=y+Rrt^u(s)ds。我们希望展示ut,ysolves(2.1),它需要验证这一点ZTt | ut,y(s)|1{X(s)+D-yJ(s,yt,y(s))<0}+| ut,y(s)- L | 1{X(s)+D-yJ(s,yt,y(s))>0}ds= 0.(3.3)我们分解ZTt | ut,y(s)|1{X(s)+D-yJ(s,yt,y(s))<0}+| ut,y(s)- L | 1{X(s)+D-yJ(s,yt,y(s))>0}ds= EZTt|^u(s)|1{X(s)+D-yJ(s,y(s))<0}{s<σU∧\'σL}ds+EZTtL 1{X(s)+D-yJ(s,yt,y(s))<0}{s≥\'\'σU∧\'σL}{\'σL<\'σU}ds+E中兴天安门|^u(s)- L | 1{X(s)+D-yJ(s,y(s))>0}{s<σU∧\'σL}ds+EZTtL 1{X(s)+D-yJ(s,yt,y(s))>0}{s≥\'\'σU∧\'σL}{\'σL≥\'σU}ds= (一) +(二)+(三)+(四)。前面的引理意味着第一项和第三项消失。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-6 18:04:51 |只看作者 |坛友微信交流群
对于第二个术语,我们通知yt,y(s)≤ 1.- L(T)- s) 关于{s≥ \'\'σU∧ “∑L}∩ 通过定义∑Land ut,y,然后是D,{σL<\'σU}-通过J的常数外推,yJ(s,yt,y(s))=0。因此,(II)≤ EZTtL 1{X(s)<0}ds= 0,因为X的非负性。同样地,我们可以处理第四项。我们首先观察到定理2.2的c\'),即0=J(t,1)=ELZTt(X(s)+D-yJ(s,1))+ds英尺,哪个YieldX(s)+D-yJ(s,1)≤ 0,λ[t,t] 然而,我们在{s上有yt,y(s)=1≥ \'\'σU∧ “∑L}∩ {σL≥ 由∑U和ut的定义得出的∑U,因此,(IV)≤ EZTtL 1{X(s)+D-yJ(s,1)>0}ds= 0.我们最终注意到zttut,y(r)dr=yt,y(T)- Y≤ 1.- y、 因此,ut,y等于U(t,y)。鉴于定理2.2(ii)和引理3.2,上述命题总结了定理3.1的证明,因此定理1.1.4值过程的正则性的唯一性部分(ii)在本节中,我们研究y变量中值过程的“良好”版本J的正则性。在本节剩余部分中,我们始终假设J是在Proposition 2.1中构造的随机场。注意,通过凹度,单边导数D±yJ(t,y)存在。鉴于第2.2和(1.6)项,我们观察到,一旦建立了以下结果,J就满足了定理1.1(i)的要求。定理4.1。假设X满足现有假设,即LCE。然后,对每个人来说∈ [0,T],有一组Ohmtof full P-测量每个ω的suc h∈ Ohmt、 地图7→ J(t,ω,y)在(1)上连续可微- L(T)- t) ,1)。此外,对于每一个t∈ [0,T]和y∈ (1 -L(T)- t) ,1),λ[t,t]存在yJ(s,ω,y)-1.-yL] P-几乎每一个(s,ω)。备注4.2。(i) LCE假设对于定理4.1来说至关重要。

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