马尔科夫模型下的股票大宗交易中的清算问题数值算法（英文）

发布时间：2018-06-06 21:42

  本文选题：股票清算 + 最优出售策略　； 参考：《系统科学与数学》2017年01期

【摘要】：采用马尔科夫链逼近的方法研究了在股票交易中的最佳清算准则的数值算法.与现有文献相比,文章具有以下特点:首先,不同于基于布朗运动的股票模型,我们采用由连续时间马尔科夫链驱动的动态模型.其次,我们着重解决大宗股票的交易问题.和我们之前文章中通过动态规划把相应的问题转化为带状态约束的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程的方法略有不同,我们采取马尔科夫链逼近的方法,对数值算法的收敛性进行了论证.此外,我们进一步提供了相应的数值实例用以演示说明.
[Abstract]:This paper studies the numerical algorithm of the optimal liquidation criterion in stock exchange by Markov chain approximation . Compared with the existing literatures , the paper has the following characteristics : Firstly , unlike the stock model based on Brownian motion , we adopt the dynamic model driven by continuous time Markov chain . Secondly , we focus on solving the transaction problem of bulk stocks . Secondly , we have discussed the convergence of numerical algorithm by using Markov chain approximation .
【作者单位】： 韦恩州立大学数学系;乔治亚大学数学系;
【基金】：美国Army Research Office(W911NF-15-1-0218) 美国Simons Foundation(235179)资助课题
【分类号】：F830.91;O211.62

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本文编号：1988209