RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Подписка
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятн. и ее примен., 2019, том 64, выпуск 2, страницы 228–257 (Mi tvp5234)  

Приближенная факторизация Винера–Хопфа и методы Монте-Карло для процессов Леви

О. Е. Кудрявцев

Ростовский филиал Российской таможенной академии, Ростов-на-Дону, Россия

Аннотация: В настоящей работе обосновывается сходимость формул приближенной факторизации Винера–Хопфа к точным формулам для факторов для широкого класса процессов Леви. Другим результатом статьи является анализ сходимости методов Монте-Карло, основанных на рандомизации времени и явных формулах факторизации Винера–Хопфа. В статье предлагаются два обобщенных подхода к построению метода Монте-Карло в случае моделей Леви, не допускающих явную факторизацию Винера–Хопфа. Оба метода используют приближенные формулы для факторов Винера–Хопфа. В рамках первого подхода симуляция процессов супремума и инфимума в экспоненциально распределенные моменты времени осуществляется на основе обращения их приближенных функций распределения. Второй подход не требует разбиения траектории на части, предполагает непосредственную симуляцию конечных значений процесса инфимума (супремума) и может быть использован для симуляции совместного распределения положения процесса Леви и соответствующего процесса экстремума.

Ключевые слова: процессы Леви, факторизация Винера–Хопфа, численные методы, методы Монте-Карло, преобразование Лапласа.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 18-01-00910
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 18-01-00910).


DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5234

Полный текст: PDF файл (631 kB)
Первая страница: PDF файл
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2019, 64:2, 186–208

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 18.06.2018
Исправленный вариант: 22.11.2018
Принята в печать:25.10.2018

Образец цитирования: О. Е. Кудрявцев, “Приближенная факторизация Винера–Хопфа и методы Монте-Карло для процессов Леви”, Теория вероятн. и ее примен., 64:2 (2019), 228–257; Theory Probab. Appl., 64:2 (2019), 186–208

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Kud19}
\by О.~Е.~Кудрявцев
\paper Приближенная факторизация Винера--Хопфа и методы Монте-Карло для процессов Леви
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2019
\vol 64
\issue 2
\pages 228--257
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5234}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5234}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3943119}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:07099808}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=37298291}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2019
\vol 64
\issue 2
\pages 186--208
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T989441}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000478971000002}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85068816471}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tvp5234
  • https://doi.org/10.4213/tvp5234
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tvp/v64/i2/p228

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Просмотров:
    Эта страница:93
    Литература:18
    Первая стр.:8
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020