§7 Интегрирование случайных процессов по мартингалам, имеющим ограниченную вариацию.
7.1. Пусть
- мартингал, имеющий интегрируемую вариацию. Пусть
- ограниченный предсказуемый случайный процесс.
, где
- разбиение отрезка
, такое, что
при
. Из этого построения следует, что
- измерим. Теорема 29. Пусть
- ограниченный предсказуемый процесс, а -
- мартингал имеющий ограниченную интегрируемую вариацию, т. е. МVar
. Тогда определён интеграла Римана - Стилтьеса
, являющийся: а) при каждом t
- измеримой случайной величиной; б) мартингалом относительно потока
и меры Р.
Доказательство. Утверждение а) теоремы очевидно. Установим б). Надо показать, что при 
P - п.
. Действительно, пусть
- разбиение отрезка (t, t], тогда имеем
. По теореме Лебега о можарируемой сходимости, имеем, в силу свойств условного математического ожидания, P - п. н.
Последнее равенство следует из того факта, что P - п. н.
.
Доказательство закончено.
7.3. Приведем ряд утверждений вытекающих из теоремы 29.
Теорема 30 (Кэмбелл). Пусть
- считывающий процесс, а
его компенсатор относительно меры Р. Пусть
- ограниченный предсказуемый процесс. Тогда
.
Доказательство. Нам надо установить равенство
(5)
Заметим, что
- мартингал, имеющий интегрируемую вариацию, поэтому (5) следует из теоремы 29.
Пример. Пусть
пуассоновский процесс с интенсивностью
. Найдём его характеристическую функцию. Заметим, сначала, что
- мартингал относительно меры P.
применим формулу Ито (4), имеем
(6)
Возьмём математическое ожидание относительно левой и правой частей (6), учитывая (5), имеем
. Заметим теперь, что
. В силу теоремы Фубини имеем:
. Отсюда следует, что
.
Задача. Пусть
- точечный процесс, компенсатор которого имеет вид
,
- интенсивность
- измеримая. Такой точечный процесс называется процессом Кокса. Докажите, что
P – п. н. для
.
Еще по теме §7 Интегрирование случайных процессов по мартингалам, имеющим ограниченную вариацию.:
- §5 Процессы с ограниченной вариацией.
- Глава 3. Элементы общей теории случайных процессов. Точечные случайные процессы.
- 1.2.3 Математическое описание случайных процессов Классификация случайных процессов
- §6 Точечные случайные процессы. Формула Ито для считающих процессов. Компенсаторы.
- 6. Интегрирование с переменным шагом. Автоматический выбор шага интегрирования.
- Эргодические случайные процессы
- 1.2.4 Исчерпывающее описание случайных процессов
- 2.2 Случайные процессы и СДУ
- Стационарные случайные процессы
- Нестационарные случайные процессы
- §14 Случайные меры и мультивариантные точечные процессы.
- 1.2.5 Приближенное описание случайных процессов