<<
>>

§7 Интегрирование случайных процессов по мартингалам, имеющим ограниченную вариацию.

7.1. Пусть - мартингал, имеющий интегрируемую вариацию. Пусть - ограниченный предсказуемый случайный процесс.

Тогда определен P- п. н. интеграл Римана - Стилтьеса от предсказуемой функции h по мартингалу m: , 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.

н. Очевидно, что это равенство эквивалентно следующему . 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.

К функции 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 .

<< | >>
Источник: Теория случайных процессов. Лекция. 2017

Еще по теме §7 Интегрирование случайных процессов по мартингалам, имеющим ограниченную вариацию.:

  1. §5 Процессы с ограниченной вариацией.
  2. Глава 3. Элементы общей теории случайных процессов. Точечные случайные процессы.
  3. 1.2.3 Математическое описание случайных процессов Классификация случайных процессов
  4. §6 Точечные случайные процессы. Формула Ито для считающих процессов. Компенсаторы.
  5. 6. Интегрирование с переменным шагом. Автоматический выбор шага интегрирования.
  6. Эргодические случайные процессы
  7. 1.2.4 Исчерпывающее описание случайных процессов
  8. 2.2 Случайные процессы и СДУ
  9. Стационарные случайные процессы
  10. Нестационарные случайные процессы
  11. §14 Случайные меры и мультивариантные точечные процессы.
  12. 1.2.5 Приближенное описание случайных процессов