项目名称: G-期望下的BSDE和随机最优控制理论及其在金融中的应用

项目编号: No.11301011

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2014

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 范玉莲

作者单位: 北方工业大学

项目金额: 22万元

中文摘要: G-期望这一崭新的理论体系为研究模型不确定情况下的金融问题提供了新的有 力数学工具,G-期望理论本身及其应用都有很多有意义的问题有待解决。本项目将首先寻找合理的范数以得到一般情况下(生成元f,g含有K或eta时)G-BSDE解的先验估计,从而得到G-BSDE解的存在唯一性定理和比较定理;研究G-期望下的随机最优控制理论,值函数满足的动态规划原理和偏微分(HJBI)方程,并将其应用于解决模型不确定情况下投资组合选择问题;应用G-BSDE理论研究模型不确定情况下金融资产定价和风险度量问题,特别是路径依赖型未定权益的定价和风险度量问题,并通过提出最大稳健期望效用无差异定价方法把效用函数纳入模型。项目的研究结果不但能够推动G-期望理论和相关金融理论的研究,而且具有较高的实际应用价值。

中文关键词: G-期望;倒向随机微分方程;随机最优控制;资产定价;资产组合选择

英文摘要: The G-expectation theory can provide powerful instruments to handle contingent claim valuation and portfolio selection problems under model uncertainty. There are many open questions in the G-expectation theory itself as well as in its application. In this project, we will firstly find the proper norms and get the apriori estimates of general G-BSDEs(when the generators f and g contain term K or eta), and prove the corresponding existence and uniqueness theorem of the solutions of the G-BSDEs and the comparison theorem. Secondly, we study the stochastic optimal control theory, the dynamic programming principle and the HJBI equation satisfied by the value function, which will be used to solve portfolio selection problems in financial market with model uncertainty. Finally, we apply the G-BSDE theory to solve the contingent claim valuation and risk measurement problem, especially for path dependent contingent claims, and incoporate the utility function into consideration by proposing the maximum robust expected utility indifference pricing method. The results of this project not only can promote the development of the G-expectation theory and the related fiancial theory, but also have high practical application value.

英文关键词: G-expectation;backward stochastic differential equation;stochastic optimal control;asset pricing;selection

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【经典书】全局优化算法:理论与应用,820页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2021年11月10日
逆优化: 理论与应用
专知会员服务
36+阅读 · 2021年9月13日
专知会员服务
211+阅读 · 2021年8月2日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
【斯坦福经典书】强化学习在金融应用,414页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2021年3月30日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【哈佛经典书】概率论与随机过程及其应用,382页pdf
专知会员服务
61+阅读 · 2020年11月14日
专知会员服务
86+阅读 · 2020年8月2日
【经典书】凸优化:算法与复杂度,130页pdf
经典重温:卡尔曼滤波器介绍与理论分析
极市平台
0+阅读 · 2021年10月25日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
约束进化算法及其应用研究综述
专知
0+阅读 · 2021年4月12日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知
2+阅读 · 2021年3月25日
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2018年12月13日
基于LDA的主题模型实践(二 )MCMC--吉布斯采样
机器学习深度学习实战原创交流
25+阅读 · 2015年9月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
Adversarial Transfer Learning
Arxiv
12+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月25日
小贴士
相关VIP内容
【经典书】全局优化算法:理论与应用,820页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2021年11月10日
逆优化: 理论与应用
专知会员服务
36+阅读 · 2021年9月13日
专知会员服务
211+阅读 · 2021年8月2日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年5月24日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年4月21日
【斯坦福经典书】强化学习在金融应用,414页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2021年3月30日
专知会员服务
30+阅读 · 2021年2月7日
专知会员服务
34+阅读 · 2020年11月26日
【哈佛经典书】概率论与随机过程及其应用,382页pdf
专知会员服务
61+阅读 · 2020年11月14日
专知会员服务
86+阅读 · 2020年8月2日
相关资讯
【经典书】凸优化:算法与复杂度,130页pdf
经典重温:卡尔曼滤波器介绍与理论分析
极市平台
0+阅读 · 2021年10月25日
基于规则的建模方法的可解释性及其发展
专知
4+阅读 · 2021年6月23日
约束进化算法及其应用研究综述
专知
0+阅读 · 2021年4月12日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知
2+阅读 · 2021年3月25日
基于数据的分布式鲁棒优化算法及其应用【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
26+阅读 · 2018年12月13日
基于LDA的主题模型实践(二 )MCMC--吉布斯采样
机器学习深度学习实战原创交流
25+阅读 · 2015年9月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员