张曹津，殷刚，张庆

韦恩州立大学数学系, 底特律, 密歇根州 48202; 乔治亚大学数学系, 雅典市阿森斯, 佐治亚州 30602

出版日期:2017-01-25发布日期:2017-03-31

Numerical Methods for Approximation of Optimal Liquidation Rules of a Large Block Stock Under a Markov Chain Model

ZHANG Caojin ,YIN Gang George, ZHANG Qing

Department of Mathematics, Wayne State University, Detroit, MI 48202; Department of Mathematics, The University of Georgia, Athens, GA 30602

Online:2017-01-25Published:2017-03-31







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本文评论

采用马尔科夫链逼近的方法研究了在股票交易中的最佳清算准则的数值算法.与现有文献相比,文章具有以下特点:首先,不同于基于布朗运动的股票模型,我们采用由连续时间马尔科夫链驱动的动态模型.其次,我们着重解决大宗股票的交易问题.和我们之前文章中通过动态规划把相应的问题转化为带状态约束的HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman)方程的方法略有不同,我们采取马尔科夫链逼近的方法,对数值算法的收敛性进行了论证.此外,我们进一步提供了相应的数值实例用以演示说明.

MR(2010)主题分类:
91B26
91G60
91G80
93E20
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[1]	苏永福. 非扩张映像不动点新的简单逼近算法[J]. 系统科学与数学, 2010, 30(5): 659-664.

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