我们可以使用链接到您的Project Euclid帐户的电子邮件地址帮助您重置密码。
在本文中,我们在一个非常一般的框架下获得了带跳的倒向随机微分方程(BSDEs)的稳定性结果。更具体地说,我们考虑了一个标准数据的收敛序列,每个标准数据都与其自身的过滤相关联,并且我们证明了关联的(唯一)解序列也是收敛的。当前的结果扩展了BSDE稳定性文献中的早期贡献,并统一了BSDEs数值近似的几个框架及其实现。
Antonis Papapantoleon感谢希腊研究与创新基金会(编号HFRI-FM17-2152)的财政支持。Dylan Possamai感谢ANR项目PACMAN(ANR-16-CE05-0027)提供的财务支持。Alexandros Saplaouras感谢DFG研究培训小组1845“生物、金融和物理应用中的随机分析”提供的财政支持。此外,所有作者感谢Procope项目“转型中的金融市场:数学模型和挑战”提供的资金支持。
安东尼斯·帕帕潘托利昂。 迪伦·波萨马伊。 Alexandros Saplaouras。 “倒向随机微分方程的稳定性:一般Lipschitz情况。” 电子。J.概率。 28 1 - 56, 2023 https://doi.org/10.1214/23-EJP939