A higher order weak approximation scheme of multidimensional stochastic differential equations using Malliavin weights
A higher order weak approximation scheme of multidimensional stochastic differential equations using Malliavin weights
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多维随机微分方程的Malliavin权重高阶弱逼近格式
DOI：
10.1016/j.cam.2017.03.001
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发表时间：
2017
影响因子：
2.4
通讯作者：
Toshihiro Yamada
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Toshihiro Yamada;Kenta Yamamoto;Toshihiro Yamada
通过扩展Takahashi和Yamada（2016）中的方法，我们证明了多维随机微分方程的一个新的高阶弱近似。离散化的全局误差的估计是基于一个尖锐的小时间扩展使用Malliavin演算方法。我们给出了显式Malliavin重量二阶离散布朗运动的多项式。通过期权定价的例子说明了该方法的有效性。
We show a new higher order weak approximation with Malliavin weights for multidimensional stochastic differential equations by extending the method in Takahashi and Yamada (2016). The estimate of global error of the discretization is based on a sharp small time expansion using a Malliavin calculus approach. We give explicit Malliavin weights for second order discretization as polynomials of Brownian motions. The effectiveness is illustrated through an example in option pricing.
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发表时间：
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