Quantification gloutonne : nouvelle approche et applications aux E.D.S rétrogrades réfléchies
Auteur / Autrice : | Rancy El Nmeir |
Direction : | Gilles Pagès, Rami El Haddad |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques |
Date : | Soutenance le 18/12/2020 |
Etablissement(s) : | Sorbonne université en cotutelle avec Université Saint-Joseph (Beyrouth) |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de probabilités, statistique et modélisation (Paris ; 2018-....) |
Jury : | Président / Présidente : Idris Kharroubi |
Examinateurs / Examinatrices : Gihane Mansour, Aurélie Fischer, Richard Aoun | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Martino Grasselli, Antoine Lejay |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
Dans la première partie, nous nous concentrons sur la quantification vectorielle gloutonne. Nous établissons de nouveaux résultats d’optimalité du taux de convergence pour une classe plus large de distributions, et nous réalisons une étude numérique approfondie apportant de nombreuses améliorations dans le domaine de l’intégration numérique basé sur la quantification gloutonne. Parmi ces études, nous présentons des propriétés numériques intéressantes des suites de quantification gloutonne leur permettant de constituer un adversaire avantageux vis-à-vis les suites utilisées dans d’autres méthodes d’intégration numérique. De plus, nous montrons que, lorsqu’une suite de quantification gloutonne Lr-optimale est dilatée ou contractée de manière appropriée, elle reste à taux de convergence Ls-optimal. Ceci est parfois conditionné par une hypothèse de moment sur la loi de probabilité sous-jacente. La deuxième partie de ce manuscrit est consacrée à l’approximation d’une équation différentielle stochastique rétrograde réfléchie par quantification vectorielle. Nous établissons d’abord des bornes supérieures de l’erreur dans Lp, p ∈ (1, 2+d), induite par la quantification récursive d’une chaîne de Markov générale d’une part, et par quantification récursive “hybride”, méthode introduite dans cette thèse, d’autre part. Ensuite, nous établissons des bornes d’erreur dans Lp, p ∈ (1, 2+d), pour le schéma de discrétisation spatiale basé sur la quantification et correspondant à l’E.D.S. rétrograde réfléchie. Cette méthode est utilisée pour évaluer les options financières et illustrée dans plusieurs exemples. Nous utilisons aussi cette technique pour l’évaluation du prix des options barrière.