scholarly journals Numerical analysis of stochastic differential equations with applications in financial mathematics and molecular dynamics

2016 ◽  
Author(s):  
Ιωάννης Σταματίου

Σε αυτή τη διατριβή αντικείμενο έρευνας είναι η αριθμητική επίλυση στοχαστι- κών διαφορικών εξισώσεων (ΣΔΕ), οι οποίες έχουν λύση σε ένα συγκεκριμένο χωρίο. Ο στόχος μας ειναι η κατασκευή άμεσων αριθμητικών σχημάτων τα οποία διατηρούν αυτό το χωρίο, κυρίως σε περιπτώσεις όπου οι συντελεστές των ΣΔΕ είναι μη-γραμμικοί. Είναι γνωστό ότι το με βήμα προς τα εμπρός σχήμα Euler αποκλίνει σε υπερ- γραμμικά προβλήματα και η ελεγχόμενη μέθοδος Euler δε διατηρεί απαραίτητα τη δομή του αρχικού προβλήματος. Προτείνουμε ένα νέο αριθμητικό σχήμα, χρησιμοποιώντας την Ημι-Διακριτή μέθοδο, για διάφορες κλάσεις στοχαστικών διαφορικών εξισώσεων. Για κάποια υπεργραμμικά προβλήματα (όπως το Heston 3/2-μοντέλο) καθώς και για υπο- γραμμικά (όπως το CEV μοντέλο), τα οποία εμφανίζονται στο πεδίο των χρημα- τοοικονομικών μαθηματικών, κατασκευάζουμε ένα αριθμητικό σχήμα το οποίο διατηρεί τη θετικότητα. Παραπέρα, εφαρμόζουμε τη μέθοδο μας σε προβλήματα τα οποία εμφανίζονται στο πεδίο των μοριακών δυναμικών, όπου το προτει- νόμενο σχήμα το οποίο διατηρεί τη δομή της αρχικής εξίσωσης προσεγγίζει αποτελεσματικά κάποιες ΣΔΕ οι οποίες προκύπτουν έπειτα από μια διαδικασία απλοποίησης (coarse graining ). Θεωρούμε επίσης την περίπτωση Στοχαστικών Διαφορικών Εξισώσεων με Υστέρηση με μη-αρνητικές λύσεις. Ξανά στόχος μας είναι άμεσα αριθμητικά σχήματα τα οποία διατηρούν τη θετικότητα. Επεκτείνουμε την Ημι-Διακριτή μέθοδο από το πλαίσιο των Συνήθων ΣΔΕ στην περίπτωση με σταθερή υστέρηση, όπου και αποδεικνύουμε ισχυρή σύγκλιση (μοντέλο DGBM). Αριθμητικά πειράματα υποστηρίζουν τα θεωρητικά μας αποτελέσματα.

2005 ◽  
Vol 23 (4) ◽  
pp. 809-825 ◽  
Author(s):  
Juan Dávila ◽  
Julian Fern´ndez Bonder ◽  
Julio D. Rossi ◽  
Pablo Groisman ◽  
Mariela Sued

Acta Numerica ◽  
1999 ◽  
Vol 8 ◽  
pp. 197-246 ◽  
Author(s):  
Eckhard Platen

This paper aims to give an overview and summary of numerical methods for the solution of stochastic differential equations. It covers discrete time strong and weak approximation methods that are suitable for different applications. A range of approaches and results is discussed within a unified framework. On the one hand, these methods can be interpreted as generalizing the well-developed theory on numerical analysis for deterministic ordinary differential equations. On the other hand they highlight the specific stochastic nature of the equations. In some cases these methods lead to completely new and challenging problems.


1991 ◽  
Vol 01 (02) ◽  
pp. 277-286 ◽  
Author(s):  
P. E. KLOEDEN ◽  
E. PLATEN ◽  
H. SCHURZ

The numerical analysis of stochastic differential equations, currently undergoing rapid development, differs significantly from its deterministic counterpart due to the peculiarities of stochastic calculus. This article presents a brief, pedagogical introduction to the subject from the perspective of stochastic dynamical systems. The key tool is the stochastic Taylor expansion. Strong, pathwise approximations are distinguished from weak, functional approximations, and their role in stability with Lyapunov exponents and stiffness is discussed.


2016 ◽  
Vol 16 (1) ◽  
pp. 105-132 ◽  
Author(s):  
Nikolaos Halidias ◽  
Ioannis S. Stamatiou

AbstractWe are interested in the numerical solution of stochastic differential equations with non-negative solutions. Our goal is to construct explicit numerical schemes that preserve positivity, even for super-linear stochastic differential equations. It is well known that the usual Euler scheme diverges on super-linear problems and the tamed Euler method does not preserve positivity. In that direction, we use the semi-discrete method that the first author has proposed in two previous papers. We propose a new numerical scheme for a class of stochastic differential equations which are super-linear with non-negative solution. The Heston 3/2-model appearing in financial mathematics belongs to this class of stochastic differential equations. For this model we prove, through numerical experiments, the “optimal” order of strong convergence at least 1/2 of the semi-discrete method.


1999 ◽  
Vol 6 (4) ◽  
pp. 363-378
Author(s):  
R. Tevzadze

Abstract The Markov dilation of diffusion type processes is defined. Infinitesimal operators and stochastic differential equations for the obtained Markov processes are described. Some applications to the integral representation for functionals of diffusion type processes and to the construction of a replicating portfolio for a non-terminal contingent claim are considered.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document