Étude théorique et numérique des équations différentielles stochastiques rétrogrades

Theoretical and numerical study of backward stochastic differential equations

• Auteur / Autrice : Adrien Richou
• Direction : Ying Hu, Philippe Briand
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et applications
• Date : Soutenance en 2010
• Etablissement(s) : Rennes 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Monte-Carlo, Méthode de

Équations aux dérivées partielles

Markov, Processus de

Équations différentielles stochastiques

Résumé

Dans un premier temps, nous étudions une nouvelle classe d’équations différentielles stochastiques rétrogrades (notées EDSRs) qui sont reliées à des conditions de Neumann semi-linéaires relatives à des phénomènes ergodiques. La particularité de ces problèmes est que la constante ergodique apparaît dans la condition au bord. Nous étudions l’existence et l’unicité de solutions pour de telles EDSRs ergodiques ainsi que le lien avec les équations aux dérivées partielles et nous appliquons ces résultats à des problèmes de contrôle ergodique optimal. Dans une deuxième partie nous généralisons des travaux de P. Briand et Y. Hu publiés en 2008. Ces derniers ont prouvé un résultat d’unicité pour les solutions d’EDSRs quadratiques de générateur convexe et de condition terminale non bornée ayant tous leurs moments exponentiels finis. Nous prouvons que ce résultat d’unicité reste vrai pour des solutions qui admettent uniquement certains moments exponentiels finis, ces moments étant reliés de manière naturelle à ceux présents dans le théorème d’existence. Nous améliorons aussi la formule de Feynman-Kac non linéaire prouvée par P. Briand et Y. Hu. Enfin, nous nous intéressons à la résolution numérique d’EDSRs quadratiques markoviennes dont la condition terminale est bornée. Nous estimons dans un premier temps des bornes déterministes sur le processus Z. Nous donnons ensuite un nouveau schéma de discrétisation en temps dont la particularité est que la grille de discrétisation est non uniforme. Enfin nous obtenons une vitesse de convergence pour ce schéma. Par ailleurs, quelques simulations numériques permettent d’étudier l’efficacité de notre nouveau schéma dans un cadre pratique.

This thesis is made of three independent parts. Firstly, we study a new class of ergodic backward stochastic differential equations - EBSDEs for short - which is linked with semi-linear Neumann type boundary value problems related to ergodic phenomena. The particularity of these problems is that the ergodic constant appears in Neumann boundary conditions. We study the existence and uniqueness of solutions to EBSDEs and the link with partial differential equations. We also apply these results to optimal ergodic control problems. In a second part, we generalise a work of P. Briand and Y. Hu published in 2008. These authors have proved the uniqueness among the solutions of quadratic BSDEs with convex generators and unbounded terminal conditions which admit every exponential moments. We prove that uniqueness holds among solutions which admit some given exponential moments. These exponential moments are natural as they are given by the existence theorem. Thanks to this uniqueness result we can strengthen the nonlinear Feynman-Kac formula proved by P. Briand and Y. Hu. Finally, we deal with the numerical resolution of Markovian quadratic BSDEs with bounded terminal conditions. We first show some bound estimates on the process Z and we specify the Zhang’s path regularity theorem. Then we give a new time discretization scheme with a non uniform time net for such BSDEs and we obtain an explicit convergence rate for this scheme. We also compute some numerical simulations to study the efficiency of our scheme in a practical situation.