• 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

Numerical approximation of BSDEs using local polynomial drivers and branching processes

Bouchard, Bruno; Tan, Xiaolu; Warin, Xavier; Zou, Yiyi (2017), Numerical approximation of BSDEs using local polynomial drivers and branching processes, Monte Carlo Methods and Applications. 10.1515/mcma-2017-0116

Voir/Ouvrir
BTWZ17.pdf (1.439Mb)
Type
Article accepté pour publication ou publié
Date
2017
Nom de la revue
Monte Carlo Methods and Applications
Éditeur
De Gruyter
Identifiant publication
10.1515/mcma-2017-0116
Métadonnées
Afficher la notice complète
Auteur(s)
Bouchard, Bruno
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Tan, Xiaolu
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Warin, Xavier

Zou, Yiyi
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Résumé (EN)
We propose a new numerical scheme for Backward Stochastic Differential Equations based on branching processes. We approximate an arbitrary (Lipschitz) driver by local polynomials and then use a Picard iteration scheme. Each step of the Picard iteration can be solved by using a representation in terms of branching diffusion systems , thus avoiding the need for a fine time discretization. In contrast to the previous literature on the numerical resolution of BSDEs based on branching processes, we prove the convergence of our numerical scheme without limitation on the time horizon. Numerical simulations are provided to illustrate the performance of the algorithm.
Mots-clés
BSDE; Monte Carlo methods; branching process

Publications associées

Affichage des éléments liés par titre et auteur.

  • Vignette de prévisualisation
    Numerical approximation of general Lipschitz BSDEs with branching processes 
    Bouchard, Bruno; Tan, Xiaolu; Warin, Xavier (2019) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Branching diffusion representation of semilinear PDEs and Monte Carlo approximation 
    Henry-Labordère, Pierre; Oudjane, Nadia; Tan, Xiaolu; Touzi, Nizar; Warin, Xavier (2017) Document de travail / Working paper
  • Vignette de prévisualisation
    Couverture d'options dans un marché avec impact et schémas numériques pour les EDSR basés sur des systèmes de particules 
    Zou, Yiyi (2017-10-09) Thèse
  • Vignette de prévisualisation
    A numerical algorithm for a class of BSDEs via the branching process 
    Touzi, Nizar; Tan, Xiaolu; Henry-Labordère, Pierre (2014) Article accepté pour publication ou publié
  • Vignette de prévisualisation
    Hedging of covered options with linear market impact and gamma constraint 
    Bouchard, Bruno; Loeper, Grégoire; Zou, Yiyi (2017) 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