楼主: 能者818
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[量化金融] 具有小不确定性厌恶的套期保值 [推广有奖]

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:32
(5.31)鉴于(5.3),如有必要,选择Klarger,我们也有(t,s,y)∈ D、 ψ∈ (0,ψ),θ∈ R、 和∈ [0,K],Hψθ(t,s,y;θ,)=swψyy(t,s,y)≥ -K、 (5.32)如有要求,可向作者提供包含这些计算的数学文件。还请注意,通过(3.6)和(3.8)中eθ的定义,L>0使得| eθ|≤ 如果必要,选择ψ较小,我们也可以假设引理5.1–5.2的估计(5.9)和(5.19)(值为L)适用于ψ∈ (0,ψ),使用引理5.3,C>0,对于所有(t,s,y)∈ D和ψ∈ (0,ψ),wψt(t,s,y)+Hψ(t,s,y;(R)Vs(t,s),σψ(t,s,y))≤ Cψ,(5.33)wψt(t,s,y)+Hψ(t,s,y;θψ(t,s,y),σψ(t,s,y))≤ Cψ。(5.34)我们从(5.28)–(5.29)的证明开始。固定(t、s、y)∈ D、 ψ∈ (0,ψ),andeθ∈ [-五十、 L]并定义函数h:[0,K]→ R乘以h()=hψ(t,s,y;(R)Vs(t,s)+eθψ,)。Letψ*= ψ*(t,s,y,eθ)是引理5.1中h的最小值。围绕ψ展开h(σψ)*并使用一阶条件(5.8)给出sh(σψ)=h(ψ*) +Hψ(L)(σψ)- ψ*)(5.35)对于σψ=σψ(t,s,y)和σψ之间的一些L=L(t,s,y,eθ;ψ)*. 重新排列(5.35)并使用(5.31)和(5.9)得到h(ψ*) ≥ h(σψ)-KCψ。我们得出结论,对于所有(t,s,y)∈ D、 eθ∈ [-五十、 L]和ψ∈ (0,ψ),Hψ(t,s,y;’Vs(t,s)+eθψ,ψ*(t,s,y,eθ))≥ Hψ(t,s,y;(R)Vs(t,s)+eθψ,σψ(t,s,y))-KCψ。(5.36)将(5.36)选项eθ=eθ(t,s,y)与(5.34)yieldswψt(t,s,y)+inf组合∈[0,K]Hψ(t,s,y;θψ(t,s,y),)=wψt(t,s,y)+Hψ(t,s,y;θψ(t,s,y),ψ*(t,s,y,eθ(t,s,y)))≥ wψt(t,s,y)+Hψ(t,s,y;(R)Vs(t,s)+eθψ,σψ(t,s,y))-KCψ≥ -C+KCψ。这证明了(5.29)。(5.28)类似于(5.36),Eθ=0和(5.33)。(5.30)的证明几乎一字不差地重复了前一段,并交换了θ和σ的角色。我们给出它是为了完整性。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:35
固定(t、s、y)∈ D和ψ∈ (0,ψ)并定义函数h:R→ R乘以h(θ)=hψ(t,s,y;θ,σψ(t,s,y))。Letθψ*= θψ*(t,s,y)是引理5.2中h的最大值。围绕θψ展开h(θψ)*并使用一阶条件(5.18)给出(θψ)=h(θψ*) +Hψθ(θL)(θψ)- θψ*)(5.37)对于θψ=θψ(t,s,y)和θψ之间的一些θL=θL(t,s,y;ψ)*. 重新排列(5.37)并使用(5.32)和(5.19)得到h(θψ*) ≤ h(θψ)+KCψ。我们得出结论,对于所有(t,s,y)∈ D和ψ∈ (0,ψ),Hψ(t,s,y;θψ*(t,s,y),σψ(t,s,y))≤ Hψ(t,s,y;θψ(t,s,y),σψ(t,s,y))+KCψ。(5.38)将(5.38)与(5.34)相结合,通过ψt(t,s,y)+supθ证明(5.30)∈RHψ(t,s,y;θ,σψ(t,s,y))=wψt(t,s,y)+Hψ(t,s,y;θψ*(t,s,y),σψ(t,s,y))≤ wψt(t,s,y)+Hψ(t,s,y;θψ(t,s,y),σψ(t,s,y))+KCψ≤C+KCψψ、 5.1.2下限(5.5)在证明下限(5.5)之前,我们还需要两个初步结果。提案5.5。Fix(θ,σ,P)∈ S、 (i)设ρ:=inf{t∈ [0,T]:St6∈ (K)-1,K)}∧ 这是S第一次离开(K-1,K)。ρ是一个停止时间,对于每个ψ>0:U(YT)=wψ(ρ,Sρ,Yρ)P-a.S.(5.39)(ii)在P,R·(θt)下Y的正则分解的局部鞅部分-\'\'t) dSt,isa有界P鞅。证据(i) :很容易证明ρ是(非增强、非右连续)过滤F的停止时间。这使用了S的所有路径都是连续的和(K-1,K)打开;参见[46,问题2.7]。证明(5.39),fix(θ,σ,P)∈ S和ψ>0。在{ρ=T}上,(3.2)–(3.3)yieldU(YT)=wψ(T,ST,YT)=wψ(ρ,Sρ,Yρ)P-a.S中ew和bw的终止条件∈ {K-1,K}和ew和bw的边界条件产生wψ(ρ,Sρ,Yρ)=U(Yρ)P-a.S。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:38
仍然需要证明的是,Yρ=YTP-a.s.从(2.10)P下Y的动力学:Y=Y+Z·(θt-\'Vs(t,St))-dSt+Z·St\'Vss(t,St)(\'σ(t,St))- σt)dt。根据S的定义,S是P下的局部鞅。根据(3.1),S是偶数-1,K]-P下的值martingale。因此,S在达到K后必须保持不变-1或K。尤其是Y动力学中的局部鞅项在ρ之后是常数。此外,S是常数,在时间ρ之后具有常数的二次变化,因此通过(2.11),σtSt=0 dt×P-a.e。{(t,ω):t≥ ρ(ω)}。以及假设(3.9)(R)σ(·,K)≡ \'\'σ(·,K-(1)≡ 0,这意味着Y的动力学漂移项在时间ρ之后也保持不变。因此,Yρ=YTP-a.s.(ii):通过(3.1),Y和σ有界。此外,通过(3.10),St'Vss(t,St)有界于{(t,ω):t<ρ(ω)}上的dt×P-a.e。由于我们还从第(i)部分的证明中知道,在时间ρ之后,Ystays的漂移部分是常数,因此我们得出结论,漂移部分是有界的。因此,局部鞅部分也是有界的。引理5.6。有一个常数C>0,这样,对于每个ψ∈ (0,ψc),σ∈ 五、 和P∈ P(θψ,σ)满足jψ(σ,P)≤ infσ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)+1,(5.40)我们有P[τ<T]≤ Cψ(5.41)表示定理3.4中定义的停止时间τ。证据作为辅助结果,我们首先证明存在一个常数C>0,这样,对于每个ψ∈ (0,ψc),σ∈ 五、 和P∈ P(θψ,σ)满足(5.40),我们有EPZρ(σt- \'(t,St))dt≤ Cψ,(5.42),其中ρ是S离开(K)的第一次-1,K)。为此,First fix(t、s、y)∈ D、 扩展函数[0,K]37→ f(t,s,y;)在|σ(t,s)附近,利用最小条件(2.12),我们得到f(t,s,y;)=f(t,s,y;L(t,s,y;))(- 对于某些L(t,s,y;),σ(t,s))∈ [0,K]。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:41
那么假设K≤ F≤ (3.11)给定skf(t,s,y;)中D×[0,K]上的K≤ (- \'σ(t,s))≤ 2Kf(t,s,y;),(t,s,y)∈ D、 ∈ [0,K]。还可以使用U(y)为正、有界且在y上远离零有界∈ (yl,yu),则有一个常数K>0,使得K()- \'σ(t,s))≤ U(y)f(t,s,y;)≤ K()- \'(t,s)),(t,s,y)∈ D、 ∈ [0,K]。(5.43)接下来,设置C:=T(K)KψC+K(U(yu)+1- U(yl))和fixψ∈ (0,ψc),σ∈ 五、 andP公司∈ P(θψ,σ)。此外,选择任意Pψ∈ P(θψ,σψ)。一方面,使用(5.43)中的左手不等式,在(2.13)和(5.40)中定义JψZρ(σt- \'(t,St))dt≤ KψEPψZρU(Yt)f(t,St,Yt;σt)dt≤ Kψ(Jψ(σ,P))- EP【U(YT)】)≤ Kψinfσ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)+1- U(yl).(5.44)另一方面,首先使用σψ∈ 五、 然后是(5.43)中的右手不等式,我们得到了infσ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)≤ J(σψ,Pψ)=EPψ“ψZTU(Yt)f(t,St,Yt;σψt)dt+U(Yt)#≤KψEPψ“ZTσψt- \'σ(t,St)dt#+U(yu)。(5.45)鉴于(5.1)、(3.7)和(3.9)–(3.12),我们发现σψt- \'σ(t,St)= |eσ(t,St,Yt)|ψ=\'\'σ(t,St)St\'\'Vss(t,St)f(t,St,Yt;\'\'σ(t,St))ψ≤ Kψdt×Pψ-a.e.将其与(5.44)–(5.45)相结合,得到(5.42)viaEPZρ(σt- \'(t,St))dt≤ KψKψT Kψ+U(yu)+1- U(yl)≤T(K)Kψc+K(U(yu)+1- U(yl))ψ=Cψ。为了证明(5.41),首先请注意,根据(3.6)中eθ的定义以及我们对ew和U的假设,存在一个常数L>0(仅取决于K、yl、yu和U),使得| eθ|≤ 此外,根据It^o过程的标准估计(参见[60,引理V.11.5]),存在一个常数C>0(仅取决于T),使得EPsup0≤T≤ρ| Yt- y型|≤ CEP“Zρθψt-(R)Vs(t,St)Stσt+St'Vss(t,St)('σ(t,St)- σt)!dt#。现在,设置C:=CT LKψC+CKCand fixψ∈ (0,ψc),σ∈ 五、 和P∈ P(θψ,σ)满足(5.40)。

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nandehutu2022 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:44
请注意,根据(3.1)和(3.9)–(3.10),θψt-(R)Vs(t,St)σtSt=eθ(t,St,Yt)1{t<τ}ψStσt≤ LψK,St'Vss(t,St)('σ(t,St)- σt)≤K |σ(t,St)+σt | |σ(t,St)- σt|≤ K |σ(t,St)- σt | dt×P-a.e.{(t,ω):t<ρ(ω)}。回想一下,Y在时间ρ之后保持不变。因此,马尔可夫不等式、上述估计和辅助估计(5.42)得出结论:P[τ<T]≤ P[τ≤ ρ]≤ Psup0≤T≤ρ| Yt- y型|≥ 1.≤ EP公司sup0≤T≤ρ| Yt- y型|≤ CTLψK+ CKEP公司Zρ((R)σ(t,St)- σt)dt≤CT LKψc+CKCψ=Cψ。引理5.7。Asψ↓ 0,不等式(5.5)成立:infσ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)≥ wψ+o(ψ)。证据固定ε>0。选择足够大的C>0和ψ∈ (0,ψc)足够小,因此我们可以使用引理5.4和5.6的断言。此外,如果必要,选择更小的ψ,我们可以假设T C(ψ+Cψ)≤ε和εψ≤ 1、固定ψ∈ (0,ψ)。我们需要证明infσ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)- wψ≥ -εψ。选择σ∈ V和P∈ P(θψ,σ),使得Jψ(σ,P)≤ infσ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)+εψ(特别是引理5.6的条件(5.40)成立,因此我们可以在后面使用(5.41))。然后输入σ∈VinfP公司∈P(θψ,σ)Jψ(σ,P)- wψ≥ Jψ(σ,P)- wψ-εψ。(5.46)设ρ为S离开(K)的第一次-1,K)。根据命题5.5(i),U(YT)=wψ(ρ,Sρ,Yρ)P-a.S。结合(2.13)中Jψ的定义,它是过程wψ(t,St,YT)(直到时间ρ)的公式,以及描述P下S和Y的动力学的公式(2.10)和(2.11)(θ替换为θψ),我们得到了Jψ(σ,P)- wψ≥ EP公司Zρwψs(t,St,Yt)dSt+Zρwψy(t,St,Yt)(θψt-\'\'t) dSt公司+ EP公司Zρwψt(t,St,Yt)+Hψ(t,St,Yt;θψt,σt)dt公司,(5.47),其中Hψ是(5.4)中定义的哈密顿量。我们声称,(5.47)右侧第一个期望值内的两个随机积分都是P下的真鞅。首先,回想一下SandR·(θψt-\'\'t) P下的dStare有界鞅;参见提案5.5(ii)。由于wψsand wψyare以(5.3)为界,因此如下所述。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:48
因此,(5.47)中的第一个期望值消失了,它仍然需要估计第二个项。将dt积分拆分为两部分,用τ分隔∧ ρ、 在{t<τ}上使用θψt=θψ(t,St,Yt),在{t上使用θψt=(R)Vs(t,St)≥ τ},并应用(5.29),(5.28)和,在次乘不等式(5.41)中,我们得到jψ(σ,P)- wψ≥ -EP公司Zρ∧τCψdt+Zρρ∧τCψdt≥ -T Cψ(ψ+P[τ<T])≥ -T Cψ(ψ+Cψ)≥ -εψ。(5.48)结合(5.48)和(5.46)完成证明。5.1.3上界(5.6)引理5.8。Asψ↓ 0,不等式(5.6)成立:supθ∈AinfP公司∈P(θ,σψ)Jψ(σψ,P)≤ wψ+o(ψ)。这个证明类似于引理5.7的证明,但更简单。证据固定ε>0。选择足够大的C>0和ψ∈ (0,ψc)足够小,因此我们可以使用引理5.4的断言。此外,如果必要,选择更小的ψ,我们可以假设T Cψ≤ε。固定ψ∈ (0,ψ)。我们需要证明supθ∈AinfP公司∈P(θ,σψ)Jψ(σψ,P)- wψ≤ εψ。选择θ∈ 这样的infP∈P(θ,σψ)Jψ(σψ,P)+εψ≥ supθ∈AinfP公司∈P(θ,σψ)Jψ(σψ,P)和fixany P∈ P(θ,σψ)。Thensupθ∈AinfP公司∈P(θ,σψ)Jψ(σψ,P)- wψ≤ Jψ(σψ,P)- wψ+εψ。(5.49)设ρ为S离开(K)的第一次-1,K)。回想命题5.5(i)的证明,S必须保持不变(在K-1或K)在时间ρ之后(因为它是[K-1,K]-值P-鞅)。因此,{t上的σψt=(R)σ(t,St)=0≥ ρ} 根据(5.1)和(3.12)。那么{t上的f(t,St,Yt;σψt)=0≥ ρ} by(2.12)和thusJψ(σψ,P)=EPψZρU(Yt)f(t,St,Yt;σψt)dt+U(Yt).利用这一点并按照引理5.7的证明进行,我们得到了jψ(σψ,P)- wψ=EPZρwψs(t,St,Yt)dSt+Zρwψy(t,St,Yt)(θt-\'\'t) dSt公司+ EP公司Zρwψt(t,St,Yt)+Hψ(t,St,Yt;θt,σψt)dt公司.(5.50)根据引理5.7证明中的相同论点,(5.50)中的第一个期望值消失,剩下来估计第二项。使用引理5.4 yieldsJψ(σ,P)中的(5.30)- wψ≤ EP公司ZρCψdt≤ T Cψ≤εψ。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:52
(5.51)结合(5.51)和(5.49)完成证明。5.2 Feynman–科航代表对提案3.6的证明。固定(t,s)∈ [0,T]×[K-1,K]和letˇ′σ(u,·):R→ R是σ(u,·)|(K)的连续延伸-1,K)至R,每个u∈ [0,T]。通过(3.9),也可以选择σ有界。因此,一个标准结果(例如,参见[43,定理21.9和21.7])产生了SDEdˇSu=ˇSuˇσ(u,ˇSu)dˇWu,ˇSt=s.(5.52)的弱解的存在,即存在一个过滤概率空间(ˇOhm,ˇF,ˇP)支持布朗运动W和过程S=(Su)u∈[t,t]令人满意(5.52)。现在,定义过程S=(Su)u∈【t,t】通过Su=ˇSρ∧uwhereρ:=inf{u∈ 【t,t】:Su6∈ (K)-1,K)}∧ T是S第一次离开(K-1,K)。因此,Sevolves类似于ˇS,但一旦到达K就会停止-1或K。在{K上使用'σ(u,·)=0-1,K}通过(3.9),很容易证明S具有参考动力学,即dSu=Su'σ(u,Su)dˋWu,St=S。下一步,x y∈ (yl,yu)。将It^o公式应用于ew(u,Su,y)(直到时间ρ),并使用(3.2)中ew的终端和边界条件,得出0=ew(ρ,sρ,y)=ew(t,s,y)+Zρtews(u,Su,y)dSu+Zρtewt(u,Su,y)+σ(u,Su)Suewss(u,Su,y)杜。用PDE(3.2)代替漂移项和重排列项,我们得到了新的(t,s,y)=-Zρtews(u,Su,y)dSu+Zρteg(u,Su,y)du。(5.53)使用我们的定义,例如(t,s,y)=0表示s∈ {K-1,K}(参见(3.12))和S稳定常数(在K-1或K)在时间ρ之后,我们可以用T替换(5.53)中最后一个积分的上限。此外,根据|σ和ews的有界性(参见(3.8)),随机积分是|P下的鞅。因此,取(5.53)中的期望值得到费曼-卡茨表示法(3.14)(其中,如果Su∈ {K-5.3概率情景的存在性定理3.8的证明。为了证明第一个断言,fix(θ,σ)∈ A×V。

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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:55
目标是在某个概率空间上构造连续的、自适应的过程(Ohm, F、 F,P)满足(3.1)以及asSt=s+ZtSuσu((s,Y))dWu,(5.54)Yt=Y+Zt(θu((s,Y))-“Vs(u,Su))dSu+Zt(Su)”Vss(u,Su)\'σ(u,Su)- σu((S,Y))du,(5.55)对于布朗运动W。将其与(2.10)–(2.11)进行比较,我们可以看到图像测量值:=Po (S,Y)-1开(Ohm, F) 然后满足(θ,σ,P)∈ S、 我们的工作如下。注意,通过(3.20),Y的扩散系数在时间τ变为0。因此,我们首先应用一般存在性结果来获得时间τ之前的弱解,忽略Sor y可能超过界限的时刻(3.1)。然后我们利用定理B.1在时间τ之后扩展过程。最后,我们可以在第一次离开时停止扩展过程(K-1,K)获取(S,Y)的候选项。首先,介绍切割函数h:R→ [K]-1,K],h(s):=(s∧ K)∨ K-1,记住θ和σ的形式分别为(3.20)和(3.21)。考虑SDES(1)t=s+Zth(s(1)u)'σ(u,s(1)u,Y(1)u)dWu,(5.56)Y(1)t=Y+Ztθu((s(1),Y(1)))h(s(1)u)'σ(u,s(1)u,Y(1)u)dWu+Zth(s(1)u)Vss(u,h(1)u))ˇσ(u,h(S(1)u))- \'σ(u,S(1)u,Y(1)u)du,(5.57),其中\'Vssand\'σ是\'Vss的Lipschitz连续扩展,\'σ:(0,T)×(K-1,K)→ R到闭合[0,T]×K-1,K]。根据我们的假设,该SDE的漂移和扩散系数在Ohm 对于每个固定u∈ (0,T)。因此,SDE有一个弱解(参见,例如,【43,定理21.9和21.7】)。换句话说,存在一个过滤的概率空间(Ohm, F、 F,P)携带(P,F)-布朗运动棒连续,F-适应过程(1),Y(1)满足(5.56)–(5.57)。回想一下,τ是F-停止时间(Ohm, F) 。

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大多数88 在职认证  发表于 2022-5-25 07:39:59
将定理B.1应用于X(1):=(S(1),Y(1))和F停止时间τ,存在一个F适应过程X(2)=(S(2),Y(2)),满足S(2)t=S+Zth(S(2)u)'σ(u,S(2)u,Y(2)u)dWu,Y(2)t=Y+Ztθu((S(2),Y(2)))h(2)u)'σ(u,S(2)u,Y(2)u)1'{u<τ(X(1))}dWu+Zth(S(2)u)ˉVss(u,h(S(2)u))ˇσ(u,h(S(2)u))- \'σ(u,S(2)u,Y(2)u)du;注意,只有Y分量的扩散系数在时间τ(X(1))后设置为0,剩余的漂移和扩散系数在所有变量中一致有界且Lipschitz连续。接下来,定义X=(S,Y)by St:=S(2)t∧ρ(X(2))和Yt:=Y(2)t∧ρ(X(2)),其中ρ:=inf{t∈ [0,T]:St6∈ (K)-1,K)}∧ T是S第一次离开(K-1,K);注意,ρ是anF停止时间on(Ohm, F) 。然后st=s+Zth(Su)'σ(u,Su,Yu)1{u<ρ(X(2))}dWu,(5.58)Yt=y+Ztθu((s,y))h(Su)'σ(u,Su,Yu)1{u<τ(X(1))}{u<ρ(X(2))}dWu+Zth(Su)ˇVss(u,h(Su))ˇσ(u,h(Su))- 'σ(u,Su,Yu){u<ρ(X(2))}du。(5.59)现在注意到在{u<ρ(X(2))}上,Su∈ (K)-1,K),so h(Su)=Su,ˉσ(u,Su)=σ(u,Su)和ˉVss(u,Su)=Vss(u,Su)。此外,对于每个ω∈ Ohm, 当X(1)u(ω)=X(2)u(ω)表示u≤ τ(X(1)(ω))通过X(2)的构造,Galmarino的检验【18,定理IV.100】表明τ(X(1)(ω))=τ(X(2)(ω))。同样,我们发现ρ(X(2))=ρ(X)。将这些观察结果与(5.58)–(5.59)Yieldst=s+ZtSu'σ(u,Su,Yu)1{u<ρ(X)}dWu,(5.60)Yt=y+Ztθu((s,y))Su'σ(u,Su,Yu)1{u<(τ∧ρ) (X(2))}dWu+Zt(Su)(R)Vss(u,Su)\'σ(u,Su)- 'σ(u,Su,Yu){u<ρ(X)}du。(5.61)首先,注意'σ(u,Su,Yu)1{u<ρ(X)}=σu((S,Y))乘以(3.21),并且Sstays constantafter已经达到K-1或K.特别是,根据需要提供信息(5.54)。接下来,让我们分析(5.61)中的漂移项。为此,请注意{u≥ ρ(X)},Su=Sρ(X)∈ {K-1,K},so'σ(u,Su)=0乘以(3.9)。因此,漂移项可以重写为zt(Su)(R)Vss(u,Su)\'σ(u,Su)- σu((S,Y))Du符合(5.55)。

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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-25 07:40:03
最后,让我们看看(5.61)中的差异项。τ∧ ρ是Fstopping time on(Ohm, F) 。此外,对于每个ω∈ Ohm, as X(2)u(ω)=u的Xu(ω)≤ ρ(X(2)(ω))通过X的构造,Galmarino检验表明(τ∧ ρ) (X(2)(ω))=(τ)∧ ρ) (X(ω))。利用这一点,(5.61)中的扩散项可以重写为Ztθu((S,Y))1{u<τ(X)}Su'σ(u,Su,Yu)1{u<ρ(X)}dWu=Ztθu((S,Y))-?Vs(u,Su)dSu,我们在最后一步中使用(3.20)和(5.60)。这表明Ysatis fies(5.55)符合要求。仍需检查(S,Y)是否未离开[K-1,K]×(yl,yu)。很明显,Sevolvesin[K-1,K]因为(5.54)中的扩散系数在达到K后立即设置为零-1或K.关于Y,我们从τ的定义中看到,(5.55)中的扩散系数设置为0,即| Y- y |=1。此外,利用(3.10)和所有波动率取[0,K]的事实,(5.55)中漂移项的绝对值以kT为界。因此,Yevolvesin【y】- 1.-KT,y+1+KT] (yl,yu)。这就完成了OREM 3.8中第一个断言的证明。对于第二个断言,我们必须证明(θψ,σψ)∈ A×vf或ψ>0足够小。回想定理3.4,θψt=(R)Vs(t,St)+eθ(t,St,Yt)1{t<τ}ψ,σψt=(R)σ(t,St)+eσ(t,St,Yt)ψ,其中eθ(t,s,y)=ews(t,s,y)+U(y)U(y)U(y)ewsy(t,s,y),eσ(t,s)s'Vss(t,s)f(t,s,y;(R)σ(t,s))。在我们的假设下,对于任何ψ>0的情况,θt:=eθ(t,St,Yt)ψ显然是渐进可测的,并且作为[0,t]×上的函数是有界和连续的Ohm. 因此,θψ∈ A、 设置'σ(t,s,y):='σ(t,s)+eσ(t,s,y)ψ,我们可以写σψt='σ(t,St,Yt)1{St∈(K)-1,K)}因为{K上的'σ(t,·)=0-1,K}乘以(3.9)。看到σψ∈ 五、 因此,我们必须检查'σ(t,s,y)在(0,t)×(K)上是Lipschitz连续的-1,K)×(yl,yu)(然后可以将其扩展为[0,T]×R上的Lipschitzcontinuous函数),并取[0,K]中的值。

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