Stochastic Approximation with Averaging Innovation Applied to Finance

Abstract : The aim of the paper is to establish a convergence theorem for multi-dimensional stochastic approximation when the ''innovations'' satisfy some ''light'' averaging properties in the presence of a pathwise Lyapunov function. These averaging assumptions allow us to unify apparently remote frameworks where the innovations are simulated (possibly deterministic like in Quasi-Monte Carlo simulation) or exogenous (like market data) with ergodic properties. We propose several fields of applications and illustrate our results on five examples mainly motivated by Finance.
Type de document :
Pré-publication, Document de travail
2012
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Contributeur : Sophie Laruelle <>
Soumis le : lundi 10 septembre 2012 - 19:45:45
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:25:52
Document(s) archivé(s) le : mardi 11 décembre 2012 - 03:43:27

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  • HAL Id : hal-00504644, version 4
  • ARXIV : 1007.3578

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Sophie Laruelle, Gilles Pagès. Stochastic Approximation with Averaging Innovation Applied to Finance. 2012. 〈hal-00504644v4〉

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