Wykaż, że każdy gaussowski martyngał na ˙[0, T] jest całkowalnym z kwadratem martyngałem
o przyrostach niezaleznych.
Niech u nas \(\displaystyle{ (M_{t})}\) to gaussowski martyngał.
Skoro jest gaussowski to zachodzi nieskorelowane \(\displaystyle{ \Leftrightarrow}\) niezależne.
Zatem należy pokazać ze kowariancja przyrostów jest równa 0.
Jak to zapisac?
nieskorelowane przyrosty dla martyngału
- Spektralny
- Użytkownik
- Posty: 3976
- Rejestracja: 17 cze 2011, o 21:04
- Płeć: Mężczyzna
- Lokalizacja: Praga, Katowice, Kraków
- Podziękował: 9 razy
- Pomógł: 929 razy
Re: nieskorelowane przyrosty dla martyngału
Zakładając, że mamy do czynienia z naturalną filtracją, która jest (prawostronnie) ciągła, rozważany martyngał \(\displaystyle{ M = (M_t)_{0\leqslant t\leqslant T}}\) ma prawostronnie ciągłą modyfikację. (Zobacz dowód ). Dla takich martyngałów całkowalność z kwadratem jest równoważna temu by
). Z gaussowskości procesu i ograniczoności zbioru indeksów (\(\displaystyle{ T<\infty}\)) wnosimy, że ów warunek jest tu spełniony.
Wykażemy, że \(\displaystyle{ T}\) ma ortogonalne przyrosty. Ustalmy w tym celu indeksy \(\displaystyle{ 0\leqslant s<t \leqslant T}\). Z całkowalności z kwadratem wynika istnienie warunkowych wartości oczekiwanych postaci \(\displaystyle{ \mathsf E [M_s M_t | \mathcal F_s]}\). Mamy zatem
Dla \(\displaystyle{ 0\leqslant s_1 \leqslant s_2 \leqslant s_3 \leqslant s_4\leqslant T}\) mamy
- \(\displaystyle{ \sup_t \mathsf E M_t^2}\)
Kod: Zaznacz cały
https://en.wikipedia.org/wiki/Doob%27s_martingale_convergence_theorems
Wykażemy, że \(\displaystyle{ T}\) ma ortogonalne przyrosty. Ustalmy w tym celu indeksy \(\displaystyle{ 0\leqslant s<t \leqslant T}\). Z całkowalności z kwadratem wynika istnienie warunkowych wartości oczekiwanych postaci \(\displaystyle{ \mathsf E [M_s M_t | \mathcal F_s]}\). Mamy zatem
- \(\displaystyle{ \mathsf E M_s M_t = \mathsf E \mathsf E [M_s M_t | \mathcal F_s] =\mathsf E M_s \mathsf E[M_t | \mathcal F_s]=\mathsf E [M_s^2],}\)
- \(\displaystyle{ \mathsf{cov}[M_s,M_t]=\mathsf E [M_s M_t]-\mathsf E [M_s]\mathsf E [M_t]=\mathsf E [M_s^2]-(\mathsf E M_s)^2=\mathsf{var}[M_s],}\)
Dla \(\displaystyle{ 0\leqslant s_1 \leqslant s_2 \leqslant s_3 \leqslant s_4\leqslant T}\) mamy
- \(\displaystyle{ \mathsf{cov}[M_{s_1}, M_{s_3}-M_{s_2}] = \mathsf{cov}[M_{s_1}, M_{s_3}] - \mathsf{cov}[M_{s_1}, M_{s_2}] = \mathsf{var}[M_{s_1}] - \mathsf{var}[M_{s_1}] = 0}\)
- \(\displaystyle{ \mathsf{cov}[M_{s_2} - M_{s_1}, M_{s_4}-M_{s_3}] = \mathsf{cov}[M_{s_2}, M_{s_4}-M_{s_3}] - \mathsf{cov}[M_{s_1}, M_{s_4}-M_{s_3}] =0,}\)