模型不确定性下的简化形式框架

Et（1{τ>s}X）是B（^）Ohm)-所有P的可测量和Et（E^P[1{τ>s} X]=E^P[Et（1{τ>s} X）]P-a.s∈ P和所有0 6 s 6 t；3、对于所有P∈ P、 P-a.e.ω，0 6 s 6 t，ε>0和P，P∈ P、 有一个P∈ Psuch如果Y：=1{τ>s}X，函数ξi（ω）=ZOhmY（ωtω′，^ω）dPi（ω′），i=1，2，3，带ω（2.3）中定义的tω′为B（^Ohm)-可测andE^P[（ξ∨ ξ- ξ） +]6εP-a.s.证明。条件1微不足道。事实上，根据备注2.19的第1点，在这种情况下（▄P，▄G）-条件期望降低为满足塔楼性能的（P，▄F）-条件期望。如果满足条件2，根据定理2.22的证明，有必要检查（2.27）和（2.28）是否相等。我们已经确定了E^P[Et（1{s<τ6t}X）]+Et（E^P[1{τ>t}X]）=eΓsEs公司E^P[1{s<τ6t}Et（~X）]+E^P[1{τ>t}Et（~X）]=eΓsEs公司E^P[1{s<τ6t}Et（~X）+1{τ>t}Et（~X）]=eΓsEs公司E^P[1{τ>s}Et（~X）]=所有P∈ P、 通过使用Yan的可换性定理B.1中语句1和2之间的等价性，条件3等价于条件2。参考文献【1】B.Acciaio和M.Larsson。知情投资者的半静态完整性和稳健定价。《应用概率年鉴》，27（4）：2270–23042017。[2] A.Aksamit、Z.Hou和J.OblóJ.定价和对冲中量化信息价值的稳健框架。预印本，arXiv:1605.025392016。[3] J.Barbarin。具有退保期权的人寿保险合同风险最小化策略，2007年。SSRN提供：http://ssrn.com/abstract=1334580or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1334580.[4] E.Bayraktar、Y.-J.Huang和Z.Zhou。模型不确定性下的美式期权套期保值。暹罗金融数学杂志，6（1）：425–4472015。[5] D.P.Bertsekas和S.E.Shreve。随机最优控制。离散时间案件。学术出版社，纽约，1978年。[6] F.Biagini和J.Mancin。

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