反射倒向隨機微分方程及其在混合零和微分對策，可逆投資問題及偏微分方程中的應用.pdf

1、形如yt=ξ+∫Ttf(s，Ys，Zs)ds-∫TtZsdBs的方程被稱為倒向隨機微分方程(BSDE)。
　　 線性的倒向隨機微分方程是由Bismut在1973年研究隨機最優(yōu)控制的最大值原理時首次引入的.1990年，Pardoux和Peng首先證明了系數(shù)滿足Lipschitz條件的非線性倒向隨機微分方程解的存在唯一性。1992年，著名經濟學家Duffie和Epstein也獨立的地引入了一類特殊類型的倒向隨機微分方程用以刻畫金融中

2、的遞歸效用函數(shù)。隨后，學者們進一步的研究了不同條件下這類方程的可解性及相關性質，并廣泛應用于數(shù)理金融、隨機控制和經濟管理等領域，使倒向隨機微分方程理論得到了進一步的完善和發(fā)展。
　　 倒向隨機微分方程在金融中有廣泛的應用。我們看到，完備市場模型下未定權益在某一時刻T的期望收益可以用一個動態(tài)投資組合來復制，其定價過程恰好可以由一個倒向隨機微分方程的解Y來描述，對應的另一個過程Z則是相應的對沖投資組合。在實際應用中，金融市場中許多重

3、要的衍生產品均可以通過隨機微分方程給出理論價格。倒向隨機微分方程的另一個重要應用是給出了一類偏微分方程的概率解釋。1991年，Peng利用倒向隨機微分方程對一類二階擬線性拋物型偏微分方程做出了概率解釋，將著名的Feynman-Kac公式推廣到非線性的情形，為偏微分方程的發(fā)展和應用提供了更廣闊的空間。
　　 本文主要研究倒向隨機微分方程解的存在性和唯一性，及其在混合零和微分-積分對策問題，在可逆投資問題以及在偏微分-積分方程的概率

4、表示等問題上的應用。
　　 以下是本文的結構和主要結論。
　　 第一章：簡要回顧倒向隨機微分方程的歷史及已有的經典結果，同時介紹本文中所討論問題的背景及總體思路。
　　 第二章：研究了一類由布朗運動和與之獨立的泊松過程共同驅動的雙邊反射倒向隨機微分方程解的存在性和唯一性，其中，上下邊界(障礙過程)分別是一個右連左極的過程。更確切的講，一方面，這里的信息流是由布朗運動和與之獨立的泊松過程共同生成的；另一方面，障礙過

5、程可能包含兩種類型的跳，既可以是可料的，也可以是不可達的。在不假設Mokobodski條件的情況下，我們需要尋找一個五元適應過程組(Y,Z，V,K±)，其中K±是右連左極的非減過程，使得對任意t≤T：(公式略)這里，B是布朗運動，-μ是與之獨立的泊松過程所對應的鞅測度。
　　 利用由Hamad、cne&Hassani在文章[52]中所提出的“局部解”這一有用的工具，我們證明了，當?shù)瓜螂S機微分方程的生成元是滿足Lipschitz條

6、件，障礙過程及其左極限過程完全可分時，即：
　　 [H]：P-a.s.，(V)t≤T，Lt＜Uland Lt-＜Ut-，倒向隨機微分方程(0.0.1)存在唯一解。
　　 本章的主要結論是；定理2.3.2.(存在唯一性)在假設條件[H]成立的前提下，以(∫，ξ，L，U)為系數(shù)的雙邊反射倒向隨機微分方程存在唯一解，即：存在唯一的五元組(Y,Z，V,K+，K-)滿足(0.0.1)。
　　 在這章的第二部分，作為第一部分

7、存在唯一性的應用，我們考慮了一類混合零和隨機微分對策問題。假設在一個帶跳的模型中c1和c2通過兩種形式：控制跟停時進行博弈。受控系統(tǒng)有如下機制：（公式略）博弈停止時刻，c1需要支付給c2如下形式的現(xiàn)金流(公式略）問題的實質是尋找一個c1和c2都接受的平衡點，我們稱之為博弈問題存在一個值。通過引入具有(0.0.1)結構的倒向隨機微分方程，我們證明了這類博弈問題存在一個值，即下面的關系成立：infsup J(u，T；u，σ)=sup inf

8、 J(u，T；u，σ)，(u，T)(u，σ)(u，σ)(u，T)
　　 并且我們可以講這類博弈問題的值函數(shù)用相關的倒向隨機微分方程的解來表示。這一部分的主要結果是：
　　 定理2.4.1我們有如下關系成立：Yo=esssupσ∈To,v∈vessinfT∈To,u∈uJ(u，T；u，σ)=essinf∈To,u∈uesssupσ∈To，v∈vJ(u，T；v，σ)即Yo是這個博弈問題的值。
　　 第三章：研究了一類

9、系數(shù)不滿足平方可積條件時雙邊反射的倒向隨機方程的解的存在唯一性。粗略的講，我們尋找一個四元適應過程組(Y，Z,K+，K-)滿足如下方程：（公式略）(0.0.2)
　　 更確切的說，一方面，我們削弱了系數(shù)ξ，(f(t，w，0，0))t≤T以及邊界的平方可積條件。在本章中，我們僅僅假設對于某個p∈]1，2[，ξ，suPt≤T(Lt+)，suPt＜T(Ut-)和∫oT|f(t，0，0)dt是Lp可積的。另一方面，在不假設Mokobod

10、ski條件的情況下，我們利用局部解這一有力工具以及Hamadène&Popier在文章[63]中獲得的此類單邊反射問題的有關結果，我們證明了，當邊界完全可分時，即
　　 [H’]：P-a.s.，(V)t≤T，Lt＜Ut.
　　 倒向隨機微分方程(0.0.2)存在唯一解。定理3.3.1.(存在唯一性)在假設條件[H’]成立的前提下，以(f，ξ，L，U)為系數(shù)的雙邊反射倒向隨機微分方程存在唯一解，即：存在唯一的四元組(Y,Z

11、，K+，K-)滿足(0.0.2。
　　 第四章：在不確定模型中，研究了一類風險敏感的轉換問題。一方面，我們在一個不確定的模型中(注意不確定性跟隨機現(xiàn)象的區(qū)別)考慮一類轉換問題(有時也稱之為開關問題)。換言之，我們無法確定未來市場中的隨機現(xiàn)象將一直由某個概率測度P來描述，取而代之的，我們只知道它會由一族概率測度中的某一個來描述。另一方面，在研究這類問題的同時，通過引入一類指數(shù)型的效用函數(shù)，我們考慮了管理者對于風險的喜惡程度。在本章

12、中，我們考慮了一個風險厭惡的管理者在Knight不確定性面前如何進行抉擇的轉換問題。為了解決這個問題，我們引入了如下的反射倒向隨機微分方程的系統(tǒng):（公式略）(0.0.3)這里g12，g21表示進行轉換所帶來的沉沒成本，H*是該問題對應的哈密爾頓函數(shù)。
　　 通過這個系統(tǒng)，我們通過如下定理給出了最佳策略的刻畫定理：定理4.2.1.存在兩對三元組(Yi，Zi，Ki)，i=1，2滿足(0.0.3，并且
　　 exp{Y01)=

13、supinfJ(δ,u)。另外，我們有如下關于最佳管理策略(δ*，u*)的描述：T0：=0，對于n之0，n=0，…，（公式略）并目（公式略）在本章的最后，我們考慮如下帶相互關聯(lián)障礙的偏微分方程系統(tǒng)：（公式略），(0.0.4)其中φi由下式定義:（公式略）
　　 注意到，在馬氏框架下，這個系統(tǒng)是前面我們給出的系統(tǒng)的確定性版本。我們證明了，這時反射倒向隨機微分方程系統(tǒng)(0.0.3)解能夠給出偏微分方程系統(tǒng)(0.0.4)的唯一粘性解的

14、概率表示。
　　 第五章：通過引入一類合適的不耦合的正倒向隨機微分方程，我們研究了一類拋物型的偏微分積分方程的索伯列夫弱解的概率解釋。粗略的說，我們研究如下的偏微分積分方程的變分形式：（公式略）(0.0.5)其中（L）是對應于一個跳擴散過程的二階積分微分算子，其定義如下:（公式略）
　　 在本章中，我們將Bally和Matoussi在文章[5]中引入的隨機流方法推廣到模型帶跳的情形。借助于隨機流的良好性質及隨機試驗函數(shù)的