Couverture optimale lorsque le sous-jacent suit un processus de Markov à changements de régimes

Une méthodologie flexible de couverture (hedging) en temps discret est développée pour les cas où le sous-jacent suit un modèle à changements de régimes. Cette méthode minimise l’espérance de n’importe quelle fonction de pénalité choisie appliquée à l’erreur de couverture. Un algorithme numérique basé sur la récursion arrière est appliqué pour calculer la politique de couverture optimale. Des expériences numériques illustrent une réduction de la pénalité espérée entre 0,9% et 12% par rapport à la meilleure alternative étudiée.