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Stochastic differential games with inside information

机译：具有内部信息的随机微分游戏

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We study stochastic differential games of jump diffusions, where the players have access to inside information. Our approach is based on anticipative stochastic calculus, white noise, Hida-Malliavin calculus, forward integrals and the Donsker delta functional. We obtain a characterization of Nash equilibria of such games in terms of the corresponding Hamiltonians. This is used to study applications to insider games in finance, specifically optimal insider consumption and optimal insider portfolio under model uncertainty.
机译：我们研究跳跃扩散的随机差分游戏，玩家可以在其中访问内部信息。我们的方法基于预期的随机演算，白噪声，Hida-Malliavin演算，前向积分和Donsker delta泛函。我们根据相应的哈密顿量获得了此类博弈的纳什均衡的刻画。这用于研究金融内部人游戏的应用，特别是模型不确定性下的最佳内部人消费和最佳内部人投资组合。

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