Abstract
We study the error arising in the numerical approximation of FBSDEs and related PIDEs by means of a deep learning-based method. Our results focus on decoupled FBSDEs with jumps and extend the seminal work of HAn and Long (2020) analyzing the numerical error of the deep BSDE solver proposed in E et al. (2017). We provide a priori and a posteriori error estimates for the finite and infinite activity case.
Dokumententyp: | Paper |
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Fakultät: | Mathematik, Informatik und Statistik > Mathematik > Finanz- und Versicherungsmathematik |
Themengebiete: | 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 510 Mathematik |
Sprache: | Englisch |
Dokumenten ID: | 123728 |
Datum der Veröffentlichung auf Open Access LMU: | 28. Jan. 2025 15:37 |
Letzte Änderungen: | 28. Jan. 2025 15:37 |