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A quickest detection problem with false negatives
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AI
DOI：10.1016/j.spa.2026.104906.png)
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摘要
En 中文
我们构建并解决了一个具有假阴性的快速检测问题的变体。一个标准的布朗运动在独立指数随机时间获得漂移，该漂移不可直接观测。基于对过程样本路径的连续时间观测，优化者必须在漂移出现后尽可能快地检测到它。优化者可以多次检查系统，每次检查需支付固定成本。如果在漂移出现前对系统进行测试，则测试自然返回阴性结果。然而，如果在漂移出现后进行测试，测试可能未能检测到漂移并以概率e∈(0,1)返回假阴性。优化过程在漂移最终被检测到时结束。该问题被数学表述为最优多次停止问题，并证明等价于递归最优停止问题。利用这种联系和自由边界方法，我们得到了预期成本和最优策略的显式公式。我们还证明，当e=0时，我们的预期成本是Shiryaev经典最优检测问题中经过模型参数缩放后的仿射变换。
Keyword:
Quickest detection
Progressive enlargement of filtrations
Recursive optimal stopping
Optimal multiple stopping
Free boundary problems
期刊
S
IF:
1.2
论文数:
106
被引数:
0
机构
引用论文
A Class of Recursive Optimal Stopping Problems with Applications to Stock Trading一类递归最优停止问题及其在股票交易中的应用
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