Équations différentielles stochastiques rétrogrades quadratiques et réfléchies (Quadratic and reflected backward stochastic differential equations)

Hibon, Hélène - (2018-03-21) / Universite de Rennes 1 - Équations différentielles stochastiques rétrogrades quadratiques et réfléchies Langue : Français Directeur de thèse:  Hu, Ying; Briand, Philippe Laboratoire :  IRMAR Ecole Doctorale : MATHSTIC Thématique : Mathématiques

Accès à la ressource :  https://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversion... Mots-clés : Croissance quadratique, Frontières de réflexion, Problèmes de Skorokhod, Équations différentielles stochastiques rétrogrades, Équations aux dérivées partielles, Mouvement brownien, Intégrales stochastiques, Martingales, Probabilités, Équations différentielles stochastiques, Équations aux dérivées partielles, Mouvement brownien, Martingales (mathématiques) Résumé : Cette thèse s'intéresse à une étude variée des EDSRs. Une grande partie des résultats sont obtenus sous l'hypothèse d'une croissance de type quadratique du générateur en sa dernière variable. Un premier lien entre EDSRs quadratiques unidimensionnelles et théorie des jeux nous amène à développer des résultats avec générateurs convexes. La théorie du contrôle optimal nécessite quant à elle de traiter du cas multidimensionnel, dans lequel existence et unicité globales ne sont obtenues que pour des générateurs diagonalement quadratiques. Les résultats majeurs sur les EDSRs réfléchies (dont la solution est contrainte à rester dans un domaine) concernent des générateurs Lipschitziens. C'est dans ce cadre que nous développons un résultat de propagation du chaos, avec une contrainte portant sur la loi de la solution plutôt que sur sa trajectoire. Nous dressons enfin un pont entre EDSRs quadratiques et EDSRs réfléchies grâce aux EDSRs quadratiques de type champ moyen. Nous donnons plusieurs nouveaux résultats sur la possibilité de résoudre une équation quadratique dont le générateur dépend également de la moyenne des deux variables. Résumé (anglais) : In this thesis, we are interested in studying variously Backward Stochastic Differential Equations. A large proportion of the results are obtained under the assumption that the driver is of quadratic growth in its last variable. A first link between one-dimensional quadratic BSDEs and game theory leads us to develop results with convex drivers. Optimal control theory requires as for it to deal with the multidimensional case, in which global existence and uniqueness are obtained only for diagonaly quadratic drivers. Major achievements in reflected BSDEs (whose solution is constrained to remain in a domain) are reached for Lipschitz drivers. We develop a result of chaos propagation in this setting, with a constraint on the law of the solution rather than on its path. We finaly build bridge between quadratic BSDEs and reflected BSDEs thanks to mean field quadratic BSDEs. We give several new results on solvability of a quadratic BSDE whose driver depends also on the mean of both variables. Identifiant : rennes1-ori-wf-1-10697

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