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M-P逆在线性随机方程中的应用 被引量:1

Application of Moore-Penrose Inverse in Linear Stochastic Equation
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摘要 本文证明了可料过程的M-P逆仍然可料。利用M-P逆讨论了线性随机方程可料解的结构,由此求出了扩散模型中的所有等价鞅测度,并给出了最小逆熵鞅测度。 This paper proves that the M-P inverse predictable process is still predictable. By employing the M-P inverse,we discussed the structure of predictable solutions of the linear stochastic equation. All equivalent martingale measures and the minimal reverse entropy martingale measure in a diffusion model are obtained.
出处 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期806-810,共5页 Chinese Journal of Engineering Mathematics
基金 国家自然科学基金(10571051 10871064) 湖南省社会科学基金(08YBB187)
关键词 M-P逆 扩散模型 等价鞅测度 Moore-Penrose inverse diffusion model equivalent martingale measures
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Dzhaparidze K, Spreij P J C. On correlation calculus for multivariate martingales[J]. Stochastic Processes and Their Applications, 1993, 46:283-299.
  • 2Karatzas I, Shreve S. Stochastic Calculus for Finance: Continuous-time Models[M]. New York: Springer, 2004.
  • 3Vicky H, David H, Sam H. A comparison of q-optimal option prices in a stochastic volatility model with correlation[J]. Review of Derivatives Research, 2005, 8:5-25.

同被引文献7

引证文献1

二级引证文献1

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