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Stochastic control applications and higher-order approximation of strongly coupled Forward-Backward Stochastic Differential Equations

Subject Area Mathematics
Term from 2016 to 2022
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 299077261
 
Final Report Year 2022

Final Report Abstract

In dem Projekt wurden stochastische Vorwärts-Rückwärts-Differentialgleichungen (FBSDEs) verwendet, um verschiedene Klassen von stochastischen Kontroll-Problemen zu lösen. Ein besonderer Fokus lag hierbei auf sogenannten Zielproblemen, bei denen ein Prozess so gesteuert werden soll, dass ein gegebenes Kostenfunktional minimiert wird. Mit Hilfe des stochastischen Maximumsprinzips kann die Lösung des Zielproblems mit Hilfe einer Vorwärts-Ruckwärts-Differentialgleichung charakterisiert werden. In dem Projekt wurden die Bedingungen so allgemein gehalten, dass die Vorwärts-Rückwärts-Differentialgleichung stark gekoppelt ist. Mit Hilfe der Methode der Entkopplungsfelder wurden Bedingungen für die Lösbarkeit der Differentialgleichung gefunden. In einem zweiten Projektteil wurde ein Algorithmus zur numerischen Approximation von Lösungen stark gekoppelter Vorwärts-Rückwärts-Differentialgleichung entwickelt. Der Algorithmus minimiert in einem geeigneten endlichdimensionalen Prozessraum ein Fehlerfunktional, welches misst, wie gut ein Prozess-Tripel über ein vorgegebenes Zeitintervall eine Vorwärts-Rückwärts-Differentialgleichung löst. Durch Rückwärtsiteration entlang Zeitintervalle lässt sich somit eine Approximation der Lösung der Vorwärts-Rückwärts-Differentialgleichung bestimmen. Es wurden allgemeine Bedingungen gefunden für die Konvergenz der Approximationen gegen die exakte Lösung, wenn die Länge der Zeitintervalle gegen Null konvergiert.

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