Solving optimal stopping problems and reflected backward stochastic differential equations by convex optimization and penalization

通过凸优化和惩罚求解最优停止问题和反映后向随机微分方程

基本信息

项目摘要

The theory of optimal stopping is concerned with the problem of choosing a time to take aparticular action, in order to maximize an expected reward or minimize an expected cost. Re-flected backward stochastic differential equations can be considered as generalizations of optimalstopping problems when the reward functional may also depend on the solution. Such problemscan be found in many areas of statistics, economics, and mathematical finance (e.g. the pricingproblem of American options). Primal and dual approaches have been developed in the literature which give rise to Monte Carlo algorithms for high-dimensional stopping problems. Typically, these algorithms lead to some problems of functional convex optimization, where the original objective functionals are to be estimated by Monte Carlo. Despite of the convexity, the performance of these optimization algorithms will deteriorate sharply as the dimension of the underlying state space increases, unless there exists a good low-dimensional approximation for the optimal value function. The aim of this project is to develop several novel approaches based on the penalization of the corresponding empirical objective functionals which are able either to recover the most important components of the state space or to identify a sparse representation for the value function in a given class of functions.
最优停止理论研究的是选择采取特定行动的时间,以使期望报酬最大化或期望成本最小化的问题。反射倒向随机微分方程可以看作是最优停时问题的推广,当回报泛函也依赖于解时。这样的问题可以在统计学、经济学和数理金融学的许多领域中找到(例如美式期权的定价问题)。原始和对偶的方法已经在文献中产生的Monte Carlo算法高维停止问题。通常,这些算法会导致一些问题的功能凸优化,其中的原始目标泛函估计的Monte Carlo。尽管具有凸性,但这些优化算法的性能将随着底层状态空间维数的增加而急剧恶化,除非存在最优值函数的良好低维近似。该项目的目的是开发几种新的方法的基础上惩罚相应的经验目标泛函,能够恢复状态空间的最重要的组成部分,或确定一个稀疏表示的值函数在一个给定的功能类。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Professor Dr. Denis Belomestny其他文献

Professor Dr. Denis Belomestny的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Professor Dr. Denis Belomestny', 18)}}的其他基金

Bayesian inference for generalised tempered stable Levy processes.
广义调节稳定 Levy 过程的贝叶斯推理。
  • 批准号:
    406700014
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants

相似国自然基金

基于贝叶斯网络可靠度演进模型的城市雨水管网整体优化设计理论研究
  • 批准号:
    51008191
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
最优证券设计及完善中国资本市场的路径选择
  • 批准号:
    70873012
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    27.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
慢性阻塞性肺病机械通气时最佳呼气末正压的生理学研究
  • 批准号:
    30770952
  • 批准年份:
    2007
  • 资助金额:
    18.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Optimal Contracts and Optimal Stopping
最优合约和最优停止
  • 批准号:
    2206282
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Reinforcement learning approach to the optimal stopping problem
最优停止问题的强化学习方法
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02760
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Optimal Stopping with Unknown Gain Function
未知增益函数的最佳停止
  • 批准号:
    2585636
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
Reinforcement learning approach to the optimal stopping problem
最优停止问题的强化学习方法
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02760
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Implementable optimal resource allocation and stopping theory in stochastic numerical analysis
随机数值分析中可实现的最优资源分配和停止理论
  • 批准号:
    21K03347
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Stochastic control and optimal stopping models for risk management
风险管理的随机控制和最优停止模型
  • 批准号:
    2431337
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Studentship
A Symposium on Optimal Stopping
最佳停止研讨会
  • 批准号:
    1822487
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Study on Dynamic Portfolio Insurance and Related Topics
动态组合保险及相关课题研究
  • 批准号:
    15K03540
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Spectral Methods for Optimal Stopping and First Passage Problems with Applications in Financial Mathematics
最优停止和首次通过问题的谱方法及其在金融数学中的应用
  • 批准号:
    1109506
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Standard Grant
Studies on Optimal Stopping Theory and Its Applications to Financial Economics and Engineering
最优停止理论及其在金融经济学和工程中的应用研究
  • 批准号:
    23310103
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了