Fractional Brownian motion in financial engineering models
Date
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Видавництво Львівської політехніки
Lviv Politechnic Publishing House
Lviv Politechnic Publishing House
Abstract
Розглянуто застосування фрактального броунівського руху (ФБР) в стохастичних моделях фінансової інженерії. Для відомого з літературних джерел рівняння Фоккера–Планка для випадку ФБР побудовано розв’язок для густини умовної ймовірності у методі функціонального інтегрування. Показано, що зазначений розв’язок не випливає з гаусової міри ФБР з точною коваріацією. Знайдено вигляд апроксимації коваріації ФБР, для якої розв’язки знайдені на основі гаусової міри ФБР і відомого рівняння Фоккера–Планка співпадають.
An application of fractional Brownian motion (fBm) is considered in stochastic financial engineering models. For the known Fokker–Planck equation for the fBm case, a solution for transition probability density for the path integral method was built. It is shown that the mentioned solution does not result from the Gaussian unit of fBm with precise covariance. An expression for approximation of fBm covariance was found for which solutions are found based on the Gaussian measure of fBm and those found based on the known Fokker–Planck equation match.
An application of fractional Brownian motion (fBm) is considered in stochastic financial engineering models. For the known Fokker–Planck equation for the fBm case, a solution for transition probability density for the path integral method was built. It is shown that the mentioned solution does not result from the Gaussian unit of fBm with precise covariance. An expression for approximation of fBm covariance was found for which solutions are found based on the Gaussian measure of fBm and those found based on the known Fokker–Planck equation match.
Description
Citation
Yanishevskyi V. S. Fractional Brownian motion in financial engineering models / V. S. Yanishevskyi, L. S. Nodzhak // Mathematical Modeling and Computing. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — Vol 10. — No 2. — P. 445–457.