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Enregistrement W2470369492 · doi:10.21314/jcf.2007.163

Numerical methods for controlled Hamilton-Jacobi-Bellman PDEs in finance

2007· article· en· W2470369492 sur OpenAlexaff
Peter Forsyth, George Labahn

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Computational Finance · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHamilton–Jacobi–Bellman equationDiscretizationViscosity solutionValuation of optionsNonlinear systemMathematicsPiecewiseMonotone polygonConvergence (economics)Mathematical optimizationOptimal controlApplied mathematicsComputer scienceEconomicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Many nonlinear option pricing problems can be formulated as optimal control problems, leading to Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) or Hamilton– Jacobi–Bellman–Isaacs (HJBI) equations. We show that such formulations are very convenient for developing monotone discretization methods that ensure convergence to the financially relevant solution, which in this case is the viscosity solution. In addition, for the HJB-type equations, we can guarantee convergence of a Newton-type (policy) iteration scheme for the nonlinear discretized algebraic equations. However, in some cases, the Newton-type iteration cannot be guaranteed to converge (for example, the HJBI case), or can be very costly (for example, for jump processes). In this case, we can use a piecewise constant control approximation. While we use a very general approach, we also include numerical examples for the specific interesting case of option pricing with unequal borrowing/lending costs and stock borrowing fees

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations183
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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