Applications of error theory using Dirichlet forms
Applications de la théorie des erreurs par formes de Dirichlet
Résumé
This thesis is devoted to the study of the applications of the error theory using Dirichlet forms. Our work is split into three parts. The first one deals with the models described by stochastic differential equations. After a short technical chapter, an innovative model for order books is proposed. We assume that the bid-ask spread is not an imperfection, but an intrinsic property of exchange markets instead. The uncertainty is carried by the Brownian motion guiding the asset. We find that spread evolutions can be evaluated using closed formulae and we estimate the impact of the underlying uncertainty on the related contingent claims. Afterwards, we deal with the PBS model, a new model to price European options. The seminal idea is to distinguish the market volatility with respect to the parameter used by traders for hedging. We assume the former constant, while the latter volatility being an erroneous subjective estimation of the former. We prove that this model anticipates a bid-ask spread and a smiled implied volatility curve. Major properties of this model are the existence of closed formulae for prices, the impact of the underlying drift and an efficient calibration strategy. The second part deals with the models described by partial differential equations. Linear and non-linear PDEs are examined separately. In the first case, we show some interesting relations between the error and wavelets theories. When non-linear PDEs are concerned, we study the sensitivity of the solution using error theory. Except when exact solution exists, two possible approaches are detailed: first, we analyze the sensitivity obtained by taking ``derivatives'' of the discrete governing equations. Then, we study the PDEs solved by the sensitivity of the theoretical solutions. In both cases, we show that sharp and bias solve linear PDE depending on the solution of the former PDE itself and we suggest algorithms to evaluate numerically the sensitivities. Finally, the third part is devoted to stochastic partial differential equations. Our analysis is split into two chapters. First, we study the transmission of an uncertainty, present on starting conditions, on the solution of SPDE. Then, we analyze the impact of a perturbation of the functional terms of SPDE and the coefficient of the related Green function. In both cases, we show that the sharp and bias verify linear SPDE depending on the solution of the former SPDE itself.
Cette thèse est consacrée à l'étude des applications de la théorie des erreurs par formes de Dirichlet. Notre travail se divise en trois parties. La première analyse les modèles gouvernés par une équation différentielle stochastique. Après un court chapitre technique, un modèle innovant pour les carnets d'ordres est proposé. Nous considérons que le spread bid-ask n'est pas un défaut, mais plutôt une propriété intrinsèque du marché. L'incertitude est porté par le mouvement Brownien qui conduit l'actif. Nous montrons que l'évolution des spread peut être évalué grâce à des formules fermés et nous étudions l'impact de l'incertitude du sous-jacent sur les produits dérivés. En suite, nous introduisons le modèle PBS pour le pricing des options européennes. L'idée novatrice est de distinguer la volatilité du marché par rapport au paramètre utilisé par les traders pour se couvrir. Nous assumons la première constante, alors que le deuxième devient une estimation subjective et erronée de la première. Nous prouvons que ce modèle prévoit un spread bid-ask et un smile de volatilité. Les propriétés plus intéressantes de ce modèle sont l'existence de formules fermés pour le pricing, l'impact de la dérive du sous-jacent et une efficace stratégie de calibration. La seconde partie s'intéresse aux modèles décrit par une équation aux dérivées partielles. Les cas linéaire et non-linéaire sont analysés séparément. Dans le premier nous montrons des relations intéressantes entre la théorie des erreurs et celui des ondelettes. Dans le cas non-linéaire nous étudions la sensibilité des solutions à l'aide de la théorie des erreurs. Sauf dans le cas d'une solution exacte, il y a deux approches possibles: On peut d'abord discrétiser l'EDP et étudier la sensibilité du problème discrétisé, soit démontrer que les sensibilités théoriques vérifient des EDP. Les deux cas sont étudiés, et nous prouvons que les sharp et le biais sont solutions d'EDP linéaires dépendantes de la solution de l'EDP originaire et nous proposons des algorithmes pour évaluer numériquement les sensibilités. Enfin, la troisième partie est dédiée aux équations stochastiques aux dérivées partielles. Notre analyse se divise en deux chapitres. D'abord nous étudions la transmission de l'incertitude, présente dans la condition initiale, à la solution de l'EDPS. En suite, nous analysons l'impact d'une perturbation dans les termes fonctionnelles de l'EDPS et dans le coefficient de la fonction de Green associée. Dans le deux cas, nous prouvons que le sharp et le biais sont solutions de deux EDPS linéaires dépendantes de la solution de l'EDPS originaire.