基于Levy过程的Malliavin计算及其应用研究——衍生产品定价、灵敏性分析及数值算法
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:11126314
- 项目类别:数学天元基金项目
- 资助金额:3.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:A0603.经济数学与金融数学
- 结题年份:2012
- 批准年份:2011
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2012-01-01 至2012-12-31
- 项目参与者:徐静;
- 关键词:
项目摘要
Malliavin计算作为一个无穷维分部积分技术,其引入时目的是为了证明在Brown运动驱动下的随机微分方程解密度的光滑性。其应用价值主要在于两个方面:首先,它可以应用于解决连续金融市场中的衍生产品定价,价格的灵敏性分析(Greeks)以及蒙特卡罗模拟等问题;其次,可以解决由Brown运动驱动的正(倒)向随机微分方程解的离散时间逼近问题。随着跳扩散过程的广泛应用,基于一般Levy过程的Malliavin计算也越来越多的受到人们的关注。本项目主要研究如下问题:.1.Levy过程驱动的倒向随机微分方程解的离散时间逼近。重点研究带跳的带反射壁的倒向随机微分方程解的离散时间逼近。.2.带跳的金融市场中的未定权益定价及其价格的灵敏性分析。重点研究在效用无偏意义下美式未定权益的定价问题,给出其数值解并计算价格的Greeks。.3.市场信息不对称情况下,带跳金融市场中的最优投资策略及未定权益定价。
结项摘要
本项目的主要工作集中在两个方面:一、研究了由Levy过程驱动的倒向随机微分方程(即BSDE)的反比较定理;以及非Lipschitz条件下,由Levy过程驱动的带反射壁的倒向随机微分方程(即RBSDE)解的离散时间逼近问题;二、利用Malliavin变分技术在蒙特卡洛模拟当中的应用,通过一类特殊的马尔科夫链蒙特卡洛(即MCMC)方法,解决了一类应用型很强的随机波动的时变系数结构向量自回归模型(SV-TVP-SVAR)的识别问题。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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专利数量(0)
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