Procese Stochastice

Previzualizare curs:

Cuprins curs:

Capitolul 1 - Noţiuni preliminare 4
1.1. Spaţiu de selecţie 4
1.2. Noţiunea de σ -algebră 4
1.3. Noţiunea de măsură 6
1.4. Noţiunea de probabilitate 8
1.5. Valoarea medie a unei variabile aleatoare 9
1.6. Integrabilitate uniformă 11
1.7. Independenţă 11
1.8. Probabilităţi echivalente 12
1.9. Variabile aleatoare gaussiene 13
1.10. Tipuri de convergenţă 14
1.11. Proces stochastic 17
1.12. Medie condiţionată 19
1.13. Martingale 26
1.14. Timp de oprire 29
1.15. Proces Markov 36
Capitolul 2 - Mişcarea Browniană 38
2.1. Construcţia unei mişcări browniene 39
2.2. Mers aleatoriu 42
2.3. Proprietăţi ale mişcării browniene 44
2.4. Traiectoriile unei mişcări browniene 49
2.5. Proprietatea de martingal 50
2.6. Timp de lovire 52
2.7. Mişcarea browniană multidimensională 54
2.8. Integrala Weiner 55
2.9. Mişcarea browniană geometrică 59
Capitolul 3 – Calcul Stochastic 65
3.1. Integrala stochastică 65
3.2. Ecuaţii diferenţiale stochastice 79
3.3. Exemple de porcese Itô 89
Capitolul 4 – Probleme asociate mişcării browniene 103
4.1. Regula de schimbare a probabilităţii 103
4.2. Timp de lovire 112
4.3.Alte probleme asociate mişcării browniene 124
Exerciţii 137
Dicţionar de termeni financiari 142

Extras din curs:

Capitolul 1

Noţiuni preliminare

Capitolul cuprinde noţiuni fundamentale din teoria probabilităţilor ce urmează a

fi utilizate pe parcursul cursului: probabilitate, proces stochastic, martingal, timp de

oprire.

1.1. Spaţiu de selecţie

Definiţia 1. Fie Ω mulţimea tuturor rezultatelor posibile ale unui experiment

aleator oarecare. Elementele mulţimii Ω le numim evenimente elementare iar mulţimea

Ω o numim spaţiu de evenimente elementare sau spaţiu de selecţie.

1.2. Noţiunea de σ -algebră

Definiţia 2. Fie Ω o mulţime nevidă. Familia A de submulţimi din Ω se

numeşte algebră, dacă sunt verificate următoarele axiome:

1. A∈ A implică A ∈ A , unde A reprezintă complementara mulţimii A , mai

precis, {ω ∈ Ω , ω ∉ A};

2. A,B ∈ A implică A∪ B ∈ A

Observaţie. 1. Din definiţia 2 şi din faptul că Ω = A ∪ A rezultă Ω ∈ A . Prin

urmare şi φ ∈ A , deoarece φ = Ω ; 2. Cum A ∩ B = A ∪ B şi A,B ∈ A rezultă

A ∩ B ∈ A .

Definiţia 3. Familia F de submulţimi din Ω se numeşte σ -algebră sau câmp

sau corp borelian de evenimente dacă verifică următoarele axiome:

Observaţie. F reprezintă mulţimea evenimentelor asociate experimentului

aleator sau altfel spus, F conţine toate submulţimile lui Ω .

Exemple de σ -algebre. Fie Ω un spaţiu arbitrar de evenimente elementare.

Cea mai “săracă” σ -algebră a spaţiului Ω este submulţimea {φ , Ω} iar cea mai

“bogată” σ -algebră conţine toate submulţimile spaţiului Ω .

Considerăm experimentul clasic ce constă în aruncarea de două ori a unei

monede perfecte. In acest caz, spaţiul de evenimente elementare este mulţimea

Ω ={HH, HT,TH,TT} şi folosind definiţia este uşor de verificat că mulţimea F

formată din toate submulţimile spaţiului Ω şi mulţimea G = {φ , Ω,{HH,HT},{TH,TT}}

sunt σ -algebre.

σ -algebra poate fi interpretată ca informaţia pe care o avem la un anumit

moment, ne spune ce evenimente cunoaştem. In exemplul nostru F este σ -algebra în

care ştim toate rezultatele obţinute în urma aruncării monedei, în timp ce G este

σ -algebra în care ştim numai rezultatul primei aruncări. Presupunem că moneda a fost

aruncată de două ori dar nu cunoaştem rezultatul aruncării, ştim numai dacă rezultatul se

află sau nu în G . De exemplu, se spune că rezultatul aruncării nu este φ dar este în Ω .

Mai mult se poate spune că rezultatul aruncării nu se află în {HH, HT} dar se află în

{TH,TT}, cu alte cuvinte ştim doar că rezultatul primei aruncări este T dar nu ştim

nimic despre rezultatul celei de-a doua aruncări. Se spune că σ -algebra G conţine

informaţia până la momentul unu. Analog, putem spune că F conţine informaţia

completă. σ -algebra trivială {φ , Ω} nu conţine informaţii, faptul că rezultatul aruncării

este φ sau se află în Ω nu ne spune nimic despre eveniment.

Dacă A ⊆ Ω atunci familia = {A, A,φ , Ω} A F este σ -algebra (algebra) generată

de mulţimea A . Această familie reprezintă un caz particular al familiilor generate de

partiţii, altfel spus, dacă { , ,..., ,...} 1 2 n A = A A A este o partiţie numărabilă a lui Ω adică

, ,...., ,... 1 2 n A A A sunt submulţimi nevide ale lui Ω cu proprietăţile:

... ... 1 2 Ω = ∪ ∪ ∪ ∪ n A A D , ∩ = φ i j D D , i ≠ j , i, j ≥ 1,

atunci familia formată din mulţimile reprezentate ca reuniuni finite numărabile de

elemente ale partiţiei şi mulţimea vidă este o σ -algebră.

Propoziţia 1. Orice intersecţie de σ -algebre este o σ -algebră.

6

Observaţie. Afirmaţia nu este adevărată pentru reuniunea de σ -algebre. Mai

precis, o reuniune de σ -algebre nu este o întotdeauna o σ -algebră.

Definiţia 4. Fie F şi G două σ -algebre astfel încât G ⊂F ( A∈G implică

A∈F ), atunci G este o sub-σ -algebră a σ -algebreiF .

Definiţia 5. σ -algebra generată de familia de mulţimi F este intersecţia

tuturor σ -algebrelor ce conţin F .

Definiţia 6. Dacă 1 F şi 2 F sunt două σ -algebre, notăm prin 1 2 F ∨F ,

σ -algebra generată de familia 1 2 F ∪F şi reprezintă intersecţia tuturor σ -algebrelor

ce conţin σ - algebrele 1 F şi 2 F .

Propoziţia 2. Fie F o familie de submulţimi ale lui Ω . Atunci există o

σ -algebră minimală, sau altfel spus σ -algebra generată de familia de mulţimi F ,

notată σ (F ), ce conţine toate mulţimile din care este formată familia F .

Observații:

Curs Procese Stochastice IDD

Download gratuit

Documentul este oferit gratuit,
trebuie doar să te autentifici in contul tău.

Structură de fișiere:
  • Procese Stochastice.pdf
Alte informații:
Tipuri fișiere:
pdf
Nota:
8/10 (1 voturi)
Nr fișiere:
1 fisier
Pagini (total):
156 pagini
Imagini extrase:
156 imagini
Nr cuvinte:
34 672 cuvinte
Nr caractere:
202 565 caractere
Marime:
1.31MB (arhivat)
Publicat de:
NNT 1 P.
Nivel studiu:
Facultate
Tip document:
Curs
Domeniu:
Limbaje de Programare
Predat:
la facultate
Materie:
Limbaje de Programare
Sus!