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[量化金融] 欧拉离散格式的指数可积性 [推广有奖]

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-10 13:59:38
当TBEM=5.98时,可以观察到力矩爆炸的第一个迹象,然而,当T=6.14时,这种现象更加明显,其中力矩跳到9.7×10.4.5 4.75 5.25 5 5.5.75 6 6.25 6.504081120160200饱和状态dt=2.0dt=0.2dt=0.02图2:赫斯顿模型的第二个力矩,使用边界元法和3×10模拟计算,根据成熟度T绘制。通过仔细检查图3中的数据,我们推断,对于时间步长δt的足够小的值,本文中所考虑的隐式或显式格式的二阶矩近似在接近t的临界时间后爆发*. 结合之前的观察,这表明,随着时间步长的增加,过程及其离散化的二阶矩的爆炸时间变得越来越近。因此,我们从图1中的数据推断,部分截断、完全截断、吸收和对称欧拉模式的下界比漂移隐式和反射模式的下界更清晰。4.5 4.75 5.25 5.5 5.75 6.25 6.50408120160102000成熟度模型PTE schemeFTE SchemeTe SchemeBes schemeREF schemeSYM schemeBEM schemeFigure 3:Heston模型的二阶矩,使用不同的离散化方案计算,δt=0.02和3×10模拟,根据成熟度t绘制。5在本文中,我们已经建立了Cox-Ingersoll-Ross过程泛函的一致指数可积性,以及金融文献中经常遇到的一些离散化方案。这一结果的一个结果具有明显的实际意义,即金融中出现的一大类SDE的数值近似矩的稳定性,这反过来又被用来证明强收敛性(Higham et al.2002;Cozma andReisinger 2015)。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-10 13:59:42
一个悬而未决的问题是,我们是否能找到CIR过程中Euler近似的指数可积性的尖锐条件。参考Sahlip,R.和Rutkowski,M.(2013)。Hestonstochastic波动率模型和CIR利率下的外汇期权定价。定量金融,13(6):955-966。阿方西,A.(2005)。关于CIR(和贝塞尔平方)过程的离散格式。蒙特卡罗方法与应用,11(4):355–384。阿方西,A.(2013)。漂移隐式Euler格式的强一阶收敛:CIR过程的应用。统计与概率信件,83(2):602-607。Andersen,L.和Piterberg,V.(2007年)。随机波动模型中的矩爆炸。《金融与随机》,11(1):29-50。Berkaoui,A.,Bossy,M.,和Diop,A.(2008)。具有非Lipschitz扩散系数的SDE的Euler格式:强收敛。伊萨姆:概率与统计,12:1-11。Bossy,M.和Diop,A.(2007年)。具有|x |α,α形式的扩散系数函数的一维SDE的有效离散格式∈ [1/2,1).INRIA研究报告第5396号.Cheridito,P.,Filipovi\'c,D.,和Kimmel,R.L.(2007).有效模型风险规格的市场价格:理论和证据.金融经济学杂志,83(1):123–170.Cox,J.,Ingersoll,J.,和Ross,S.(1985).利率期限结构理论.计量经济学,53(2):385–407.Cozma,a.和Reisinger,c.(2015).具有CIR利率的Heston随机局部波动率模型的Euler离散格式的收敛性。工作文件,arXiv:1501.06084v3[q-fin.CP]。Deelstra,G.和Delbaen,F.(1998年)。具有随机漂移项的离散随机(利率)过程的收敛性。应用随机模型和数据分析,14(1):77–84。Dereich,S.,Neuenkirch,A.,和Szpruch,L.(2012)。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-10 13:59:45
Cox-Ingersoll-Ross过程强近似的Euler型方法。《皇家学会会刊》,A,468(2140):1105-1115。贾尔斯,M.(2008)。多级蒙特卡罗路径模拟。运筹学,56(3):607-617。格拉斯曼,P.(2003)。金融工程中的蒙特卡罗方法,《随机建模和应用概率》第53卷。斯普林格。格泽拉克,L.A.和奥斯特利,C.W.(2011)。关于具有随机利率的Heston模型。暹罗金融数学杂志,2:255–286。赫斯顿,S.(1993)。具有随机波动性的期权的封闭形式解,应用于债券和货币期权。金融研究回顾,6(2):327-343。海厄姆,D.J.和毛,X.(2005)。涉及平均回复平方根过程的蒙特卡罗模拟的收敛性。计算金融杂志,8(3):35-62。海厄姆,D.J.,毛,X.和斯图尔特,A.M.(2002)。非线性随机微分方程欧拉型方法的强收敛性。暹罗数字分析杂志,40(3):1041-1063。Hutzenthaler,M.和Jentzen,A.(2015)。具有非全局Lipschitz连续系数的随机微分方程的数值逼近。美国数学学会回忆录,236(1112)。哈岑塔勒,M.,詹森,A.,和克洛登,P.E.(2011)。欧拉方法在有限时间内的强发散和弱发散,用于求解具有非全局线性齐次连续系数的随机微分方程。《皇家学会会刊》,A,467:1563-1576。Hutzenthaler,M.,Jentzen,A.,和Wang,X.(2014)。非线性随机微分方程数值逼近过程的指数可积性。工作文件,arXiv:1309.7657v2[math.NA]。Karatzas,I.和Shreve,S.E.(1991年)。布朗运动与随机微积分。斯普林格,纽约,第二版。Kloeden,P.E.和Platen,E.(1999)。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-10 13:59:48
随机微分方程的数值解。斯普林格,第三版。Liberty,S.R.和Mou,L.(2011年)。从一般累积量控制问题看Riccati微分系统解的存在性。国际微分方程杂志,2011:13页。罗德·R.、科克克·R.、范·迪克·D.(2010)。随机波动率模型有偏模拟模式的比较。定量金融,10(2):177-194。Neuenkirch,A.和Szpruch,L.(2014)。定义在一个域中的标量SDE的一阶强近似。Numerische Mathematik,128(1):103–136。van der Stoep,A.,Grzelak,L.A.,和Oosterlee,C.W.(2014)。赫斯顿随机局部波动模型:有效的蒙特卡罗模拟。《国际理论与应用金融杂志》,17(7):1-30。

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