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Casi seguro que la convergencia de procesos estocásticos

Supongamos que tenemos un (casi seguramente) continuo proceso estocástico {Xt}t0 [0,1] con los no-estocásticos valor inicial X0=x0[0,1] y de manera exponencial la disminución de la expectativa de E(Xt)=x0eγt donde γ>0.

Para el correspondiente discretos de tiempo de proceso de {Xn}n=0, una aplicación de la desigualdad de Markov y el Borel–Cantelli lema muestra que limnXn=0 casi seguramente. Es la misma verdad para el tiempo continuo proceso de {Xt}, es decir, ¿tenemos limtXt=0 casi con seguridad?

Originalmente, el proceso de {Xt} el (casi seguramente) único, continua, y Markovian solución de la Ito diferenciales estocásticas ecuación \begin{equation*} dX_{t} = -\gamma X_{t} dt + k \sqrt{\gamma} \sqrt{X_{t}^{3}(1-X_{t})}dW_{t}, \ X_{0} = x_{0} \in [0,1] \end{ecuación*} donde k>0 Wt es un movimiento Browniano. ¿Esto garantiza que la casi seguro de que la convergencia hacia la 0?

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Michael Tsai Puntos 150

Mediante la aplicación de Ito formulq llegamos eγtXt es una martingala local, por lo que es un supermartingale para ello es positivo, y así es para Xt. A continuación, algunos clásicos argumento(por ejemplo, un ejercicio en el Capítulo 1, el movimiento Browniano y el cálculo estocástico) sabemos que cualquier positivo supermartingale converge casi seguramente. Denotar su límite por X0, Fatou del lema da

E[X]lim inftE[Xt]=0

que permite mostrar X=0.s.

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Rachel Puntos 11

@Higgs88 muchas Gracias por tomarse el tiempo para responder a esta pregunta. Me he decidido a escribir los detalles yo a ver si me entender bien.

Queremos demostrar que si {Xt}t0 es de tipo continuo, supermartingale con asintóticamente fuga expectativa limtE(Xt)=0 , limtXt=0, casi con toda seguridad. Seguir a @Higgs88, por Doob la primera martingala teorema, {Xt}t0 tiene un límite de X\[0,[ casi seguramente. En particular, tenemos casi seguro la convergencia en tiempo discreto, es decir, limnXn=X almost surely, and thus, by Fatou's lemma applied to the non-negative sequence {Xn}, obtenemos E(X)=E(limnXn)=E(lim infnXn)lim infnE(Xn)=limnE(Xn)=0 Pero por la desigualdad de Markov, P(Xϵ)1ϵE(X)=0 para todo ϵ>0, e X=0 casi seguramente.

A ver cómo aplicar el resultado anterior para el Ito solución {Xt}, we need to show that it is a supermartingale. However, put Yt=eγtXt and notice that dYt=kγe3γtYt3(1eγtYt)dWt por Ito lema, y {Yt} es un valor no negativo martingala local y por lo tanto un supermartingale. En consecuencia, {Xt} es un supermartingale.

Sin embargo, me pregunto si algunos de los supuestos que se ven debilitados o eliminado, en particular, el supermartingale asunción.

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