arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv 1111.5739math.PRmath.CAq-fin.CP
收藏

关于马尔可夫链倒向随机微分方程的马尔可夫解

On Markovian solutions to Markov Chain BSDEs

Samuel N. Cohen, Lukasz Szpruch

摘要:

研究了带噪声的(倒向)随机微分方程,噪声来自有限状态马尔可夫链。我们表明,这些方程的解决方案是“马尔可夫”,在这个意义上说,他们是确定性的功能的基础链的状态,被积函数必须是一个特定的形式。这使我们能够连接这些方程耦合系统的常微分方程,因此,给快速数值方法的评估马尔可夫链倒向随机微分方程。

英文摘要:

We study (backward) stochastic differential equations with noise coming from a finite state Markov chain. We show that, for the solutions of these equations to be `Markovian', in the sense that they are deterministic functions of the state of the underlying chain, the integrand must be of a specific form. This allows us to connect these equations to coupled systems of ODEs, and hence to give fast numerical methods for the evaluation of Markov-Chain BSDEs.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

↑