• xmlui.mirage2.page-structure.header.title
    • français
    • English
  • Aide
  • Connexion
  • Langue 
    • Français
    • English
Consulter le document 
  •   Accueil
  • CEREMADE (UMR CNRS 7534)
  • CEREMADE : Publications
  • Consulter le document
  •   Accueil
  • CEREMADE (UMR CNRS 7534)
  • CEREMADE : Publications
  • Consulter le document
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Afficher

Toute la baseCentres de recherche & CollectionsAnnée de publicationAuteurTitreTypeCette collectionAnnée de publicationAuteurTitreType

Mon compte

Connexion

Enregistrement

Statistiques

Documents les plus consultésStatistiques par paysAuteurs les plus consultés
Thumbnail - No thumbnail

A numerical algorithm for fully nonlinear HJB equations: an approach by control randomization

Pham, Huyên; Langrené, Nicolas; Kharroubi, Idris (2014), A numerical algorithm for fully nonlinear HJB equations: an approach by control randomization, Monte Carlo Methods and Applications, 20, 2, p. 145–165. http://dx.doi.org/10.1515/mcma-2013-0024

Type
Article accepté pour publication ou publié
Lien vers un document non conservé dans cette base
http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00905899
Date
2014
Nom de la revue
Monte Carlo Methods and Applications
Volume
20
Numéro
2
Éditeur
De Gruyter
Pages
145–165
Identifiant publication
http://dx.doi.org/10.1515/mcma-2013-0024
Métadonnées
Afficher la notice complète
Auteur(s)
Pham, Huyên
Langrené, Nicolas cc
Kharroubi, Idris
Résumé (EN)
We propose a probabilistic numerical algorithm to solve Backward Stochastic Differential Equations (BSDEs) with nonnegative jumps, a class of BSDEs introduced in [9] for representing fully nonlinear HJB equations. In particular, this allows us to numerically solve stochastic control problems with controlled volatility, possibly degenerate. Our backward scheme, based on least-squares regressions, takes advantage of high-dimensional properties of Monte-Carlo methods, and also provides a parametric estimate in feedback form for the optimal control. A partial analysis of the error of the scheme is provided, as well as numerical tests on the problem of superreplication of option with uncertain volatilities and/or correlations, including a detailed comparison with the numerical results from the alternative scheme proposed in [7].
Mots-clés
Monte-Carlo; empirical regressions; uncertain volatility; HJB equation; control randomization; Backward stochastic differential equations
JEL
C61 - Optimization Techniques; Programming Models; Dynamic Analysis
C63 - Computational Techniques; Simulation Modeling

Publications associées

Affichage des éléments liés par titre et auteur.

  • Vignette de prévisualisation
    Discrete time approximation of fully nonlinear HJB equations via BSDEs with nonpositive jumps 
    Kharroubi, Idris; Langrené, Nicolas; Pham, Huyên (2015) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    A probabilistic numerical method for optimal multiple switching problem in high dimension 
    Aïd, René; Campi, Luciano; Langrené, Nicolas; Pham, Huyên (2014) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Optimal investment under multiple defaults risk: a BSDE-decomposition approach 
    Jiao, Ying; Kharroubi, Idris; Pham, Huyen (2013) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Feynman-Kac representation for Hamilton-Jacobi-Bellman IPDE 
    Kharroubi, Idris; Pham, Huyen (2015) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Time discretization and quantization methods for optimal multiple switching problem 
    Pham, Huyen; Kharroubi, Idris; Gassiat, Paul (2012) Article accepté pour publication ou publié
Dauphine PSL Bibliothèque logo
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny 75775 Paris Cedex 16
Tél. : 01 44 05 40 94
Contact
Dauphine PSL logoEQUIS logoCreative Commons logo