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Expectativa del producto de variables aleatorias iid limitadas por el tiempo de parada

Sea $X_1, X_2, \cdots$ sean i.i.d. tales que $X_i > 0$ y $\mathbb E[X_i]=1$ y considerar $\mathbb F = \{\mathcal F_n\}_{n\ge 1}$ para ser la filtración discreta. Denotemos $Y_n = \prod\limits_{i=1}^n X_i$ . Necesito demostrarlo:

i. Para cualquier delimitado $\tau \in \mathbb F$ tenemos $\mathbb E[Y_{\tau}]=1$ .

y el para cualquier $\tau \in \mathbb F$ incluyendo , si $\mathbb E[ sup_{1\le n\le\tau} Y_n] < \infty$ entonces $E[Y_{\tau}]=1$ .

Pensé que necesitaba utilizar conocimientos de la teoría Martingale para encontrar un $\alpha$ tal que $e^{\alpha Z_i} = X_i$ y por lo tanto $\mathbb E[e^{\alpha Z_i}]=1$ . Entonces $Y_n = e^{\alpha S_n}$ donde $S_n = \sum\limits_{i=1}^n X_i$ y suponiendo que $\tau = \min\{\tau_{-a},\tau_b\}$ para algunos $a,b>0$ que satisfagan $\mathbb E[e^{\alpha S_{\tau}}]=1$ . Entonces tendré las dos ecuaciones siguientes:

$\mathbb E[e^{\alpha S_{\tau_{-a} \wedge \tau_b}}] = e^{-\alpha a} P(\tau_{-a} < \tau_b) + e^{\alpha b} P(\tau_{-a} > \tau_b)$

y

$1 = P(\tau_{-a} < \tau_b) + P(\tau_{-a} > \tau_b)$

Pero entonces no sé cómo ampliar esto para obtener los resultados requeridos. Me pregunto si usted podría por favor compartir sus pensamientos sobre esto.

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SUMIT MITRA Puntos 16

Boceto:

$$E[Y_\tau]=E[E[Y_\tau|\tau]]=E[E[X_1]^\tau]=1$$

Para más información, escriba a $Y_\tau=\sum_nY_n1_{\tau=n}$ y observe que la suma es finita si $\tau$ está acotada, por lo que la expectativa de $Y_\tau$ conmutará con la suma.

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