最优停止：百慕大策略遇上非线性评估

我们研究在百慕大型策略集$\Theta$（我们将其理解为比金融中百慕大期权的停止策略更一般的意义）上、并以非线性算子（非线性评估）评估报酬的最优停止问题，其中对非线性算子$\rho$作一般假设。我们用所谓报酬族的（$\rho$,$\Theta$）-Snell包络刻画值族V。我们建立动态规划原理。我们给出以V在随机区间上的（$\rho$,$\Theta$）-鞅性质表述的最优性准则。我们研究（$\rho$,$\Theta$）-鞅结构，并证明值族与报酬族首次重合的“时刻”是最优的。当存在不依赖于情景$\omega$的有限个n个预定停止时刻时，推理得以简化。我们给出进入该框架的非线性算子示例。