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具有可积参数的倒向随机微分方程与非线性数学期望：理论、性质及应用探究.docx

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一、引言

1.1研究背景与意义

倒向随机微分方程（BackwardStochasticDifferentialEquation，简称BSDE）作为随机分析领域的重要分支，自诞生以来便在众多科学领域展现出强大的应用潜力与理论价值。1973年，Bismut在研究随机最优控制问题时首次引入倒向随机微分方程的雏形，但直到1990年Pardoux和Peng给出一般形式的倒向随机微分方程以及解的存在唯一性定理后，其理论才得以迅猛发展。

在金融领域，倒向随机微分方程已成为不可或缺的定价与风险管理工具。在期权定价方面，经典的Black-Scholes模型虽为期权定价提供了基

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