Zobrazeno 1 - 10
of 17
pro vyhledávání: '"Hu, Kaitong"'
This paper extends the results of Ma, Wu, Zhang, Zhang [11] to the context of path-dependent multidimensional forward-backward stochastic differential equations (FBSDE). By path-dependent we mean that the coefficients of the forward-backward SDE at t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.05016
In this paper we present a variational calculus approach to Principal-Agent problem with a lump-sum payment on finite horizon in degenerate stochastic systems, such as filtered partially observed linear systems. Our work extends the existing methodol
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1910.10527
In this paper, we study a regularised relaxed optimal control problem and, in particular, we are concerned with the case where the control variable is of large dimension. We introduce a system of mean-field Langevin equations, the invariant measure o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.07278
Autor:
Hu, Kaitong
We study in this paper the wellposedness of path-dependent multidimensional forward-backward stochastic differential equations (FBSDE). By path-dependent we mean that the coefficients of the forward-backward SDE at time t can depend on the whole path
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1908.09208
Our work is motivated by a desire to study the theoretical underpinning for the convergence of stochastic gradient type algorithms widely used for non-convex learning tasks such as training of neural networks. The key insight, already observed in the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.07769
We consider a moral hazard problem with multiple principals in a continuous-time model. The agent can only work exclusively for one principal at a given time, so faces an optimal switching problem. Using a randomized formulation, we manage to represe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.01413
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Stochastics: An International Journal of Probability & Stochastic Processes; Jul2023, Vol. 95 Issue 5, p878-905, 28p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.