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evenements:seminaireproba-math-fi [2019/11/04 13:23] Valérie Picot |
evenements:seminaireproba-math-fi [2019/12/16 21:50] Valérie Picot |
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**__Exposés de l'année 2019__ :** | **__Exposés de l'année 2019__ :** | ||
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+ | **jeudi 19 décembre à 15h00 :** <color #088A85> Miryana Grigorova</color>(University of Leeds) //A non-linear incomplete market model with default: Pricing of European and American options// | ||
+ | ++ Voir résumé | \\ We present an incomplete market model with default which consists of one risky asset with dynamics driven by two "sources of risk", namely a Brownian motion and a compensated default martingale. Additionally to this feature, the wealth process follows non-linear dynamics with a non-linear driver f, which allows to incorporate a number of imperfections in the market. | ||
+ | We thus face a non-linear incomplete market with default. We provide a dual formulation of the seller's superhedging price for a European option in terms of the supremum, over a suitable set of equivalent probability measures Q, of the non-linear f-evaluation/expectation under Q of the payoff. We also provide some related criteria for replicability of a given pay-off. By a form of symmetry, we derive corresponding results for the buyer. Our results rely on first establishing a non-linear optional decomposition for processes which are (non-linear) f-strong supermartingales under Q, for all Q. This decomposition is the analogue in our framework of the well-known optional decomposition from the linear case. We also show that the non-linear optional decomposition is equivalent to a non-linear predictable decomposition with constraints. | ||
+ | This result allows us to show an infinitesimal characterization of the seller's (superhedging) price process as the minimal supersolution of a constrained BSDE with default. | ||
+ | We will also discuss corresponding results for the seller's superhedging price of an American option. | ||
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+ | The talk is based on joint works with Marie-Claire Quenez and Agnès Sulem. | ||
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+ | **28 novembre à 14h00 :** <color #088A85> Marie-Amélie Morlais </color>(Université du Mans) // Problème de commutation optimale avec nombre infini de modes : Une approche par “randomisation” et caractérisation par une EDSR avec contraintes sur les sauts// | ||
+ | ++ Voir résumé | \\Dans une première partie de l'exposé, on introduit: | ||
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+ | - d'une part, le problème de contrôle stochastique primal (qui n'est autre que le problème de commutation optimale avec nombre infini de modes) | ||
+ | - d'autre part, le problème de contrôle dit dual: ce dernier nécessite une construction du cadre dit "randomisé" qui spécifie en quoi consiste l'ensemble des contrôles admissible dans ce nouvel espace probabilisé abstrait. | ||
+ | Les données du problème peuvent être à dépendance trajectorielle (en particulier, ceci est le cas des coefficients b et sigma définissant l’EDS associée à un processus exogène X. Les deux processus b et sigma sont contrôlés.) | ||
+ | Une différence majeure provient aussi du fait que l'ensemble des modes est un espace de Borel infini éventuellement non dénombrable. | ||
+ | On présente les résultats majeurs du papier : | ||
+ | (i) l'égalité des fonctions valeurs (associées aux problèmes primaux et duaux introduits) ; | ||
+ | (ii) la caractérisation de la fonction valeur commune comme la solution (minimale) d’une EDSR avec contraintes sur le terme de sauts. | ||
+ | Si le temps le permet, quelques idées de preuve seront données (pour le premier résultat (i)). La caractérisation à l'aide d'une Backward (avec contraintes) de la fonction valeur duale résultant d’outils relativement classiques. | ||
+ | Pour conclure, quelques perspectives d'étude future seront présentées. | ||
+ | (Travail en commun avec Marco Fuhrman, Universita degli Studi Di Milano, Milan Italie). | ||
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**7 novembre à 14h00 :** <color #088A85> Lokmane Abbas Turki</color>(Sorbonne Universités - Paris 6) // Conditionnal Monte Carlo Learning for diffusions// | **7 novembre à 14h00 :** <color #088A85> Lokmane Abbas Turki</color>(Sorbonne Universités - Paris 6) // Conditionnal Monte Carlo Learning for diffusions// |