检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:纪荣林 周津名 JI Ronglin;ZHOU Jinming(School of Mathematical Sciences,Anhui University,Hefei 230601,China;School of Mathematics and Statistics,Hefei Normal University,Hefei 230601,China)
机构地区:[1]安徽大学数学科学学院,安徽合肥230601 [2]合肥师范学院数学与统计学院,安徽合肥230601
出 处:《中山大学学报(自然科学版)》2018年第5期127-131,共5页Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni
基 金:江苏省自然科学基金青年基金(BK20150167);安徽大学博士科研启动经费(J01003202);安徽省高校自然科学研究(KJ2018A0496)
摘 要:在倒向随机微分方程生成元满足基本假设的前提下,证明了g-期望的凸性、条件凸性与倒向随机微分方程生成元函数g之间的一一对应关系,从而在g-期望的框架下说明了Detlefsen-Scandolo (2005)与Jiang(2008)中关于动态凸风险度量的两种定义方式是一致的。进一步地,获得了一类时间相容的动态凸风险度量与g-期望凸性之间的对应关系。Under the basic assumptions on generators,the one-to-one correspondence between convexity and conditional convexity of g-expectations and generators of backward stochastic differential equations is obtained.Thus it is proved that the definitions of dynamic convex risk measures in Detlefsen-Scandolo(2005)and Jiang(2008)are completely same under the framework of g-expectations.Moreover,the one-to-one relation between time consistent dynamic convex risk measures via g-expectations and convexity of g-expectations is also established.
关 键 词:倒向随机微分方程 G-期望 条件凸性 动态凸风险度量
分 类 号:O211.67[理学—概率论与数理统计]
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