基于对偶性的最优投资问题若干逼近格式的后验误差估计
最优化与控制
2020-01-07 v1
摘要
我们考虑连续时间效用最大化问题的马尔可夫链逼近格式，其依次使用了分段常数策略逼近、Euler-Maruyama 时间步长以及高斯增量的 Gauss-Hermite 逼近。Picarelli 与 Reisinger（2019）先前导出的误差估计因控制逼近而在下界与上界间不对称，且仅在下界情形改进了文献中的已知结果。在本文中，我们利用对偶结果获得后验上界误差估计，其在经验上与下界同阶。数值试验证实了理论结果。
引用
@article{arxiv.2001.01110,
title = {Duality-based a posteriori error estimates for some approximation schemes for optimal investment problems},
author = {Athena Picarelli and Christoph Reisinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.01110},
year = {2020}
}