本文選題：股票清算 + 最優(yōu)出售策略��； 參考：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年01期

【摘要】：采用馬爾科夫鏈逼近的方法研究了在股票交易中的最佳清算準(zhǔn)則的數(shù)值算法.與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,文章具有以下特點(diǎn):首先,不同于基于布朗運(yùn)動(dòng)的股票模型,我們采用由連續(xù)時(shí)間馬爾科夫鏈驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)模型.其次,我們著重解決大宗股票的交易問題.和我們之前文章中通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃把相應(yīng)的問題轉(zhuǎn)化為帶狀態(tài)約束的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程的方法略有不同,我們采取馬爾科夫鏈逼近的方法,對(duì)數(shù)值算法的收斂性進(jìn)行了論證.此外,我們進(jìn)一步提供了相應(yīng)的數(shù)值實(shí)例用以演示說明.
[Abstract]:This paper studies the numerical algorithm of the optimal liquidation criterion in stock exchange by Markov chain approximation . Compared with the existing literatures , the paper has the following characteristics : Firstly , unlike the stock model based on Brownian motion , we adopt the dynamic model driven by continuous time Markov chain . Secondly , we focus on solving the transaction problem of bulk stocks . Secondly , we have discussed the convergence of numerical algorithm by using Markov chain approximation .
【作者單位】： 韋恩州立大學(xué)數(shù)學(xué)系;喬治亞大學(xué)數(shù)學(xué)系;
【基金】：美國Army Research Office(W911NF-15-1-0218) 美國Simons Foundation(235179)資助課題
【分類號(hào)】：F830.91;O211.62

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本文編號(hào)：1988209