模型不确定性下套利函数的粘性刻画
概率论
2015-02-03 v1
摘要
我们表明，在关于资产相对风险和协方差结构存在 Knightian 不确定性的股票市场模型中，套利函数——定义为相对于市场使用非预期策略并在任何允许的市场模型配置下可实现最高投资回报率的倒数——在不确定性结构满足适当的有界性、连续性和马尔可夫假设下，是相关 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程的粘性解。这一结果推广了 Fernholz 和 Karatzas (2011) 的结论，他们在比此处所需条件强得多的条件下，将该套利函数刻画为该 HJB 方程柯西问题的经典解。
引用
@article{arxiv.1502.00041,
title = {Viscosity Characterization of the Arbitrage Function under Model Uncertainty},
author = {Yinghui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.00041},
year = {2015}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1202.2999 by other authors