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2022-06-11
英文标题:
《Characterization of the Ito Integral》
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作者:
Lars Tyge Nielsen
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  This paper provides an existence-and-uniqueness theorem characterizing the stochastic integral with respect to a Wiener process. The integral is represented as a mapping from the space of measurable and adapted pathwise locally integrable processes to the space of continuous adapted processes. It is characterized in terms of two properties: (1) how the stochastic integrals of simple processes are calculated and (2) how these integrals converge in probability when the time integrals of the squared integrands converge in probability.
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中文摘要:
本文给出了一个关于维纳过程的随机积分的存在唯一性定理。积分表示为从可测和自适应的路径局部可积过程空间到连续自适应过程空间的映射。它具有两个性质:(1)如何计算简单过程的随机积分;(2)当平方被积函数的时间积分以概率收敛时,这些积分如何以概率收敛。
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分类信息:

一级分类:Mathematics        数学
二级分类:Probability        概率
分类描述:Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用:例如中心极限定理,大偏差,随机微分方程,统计力学模型,排队论
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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2022-6-11 07:58:19
Ito积分的特征2018年12月哥伦比亚大学数学系Tyge-NielsenDepartment本文提供了一个关于Wiener过程的随机积分的存在唯一性定理。积分表示为从可测和自适应路径局部可积过程空间到连续自适应过程空间的映射。它具有两个性质:(1)如何计算简单过程的随机积分;(2)当平方被积函数的时间积分以概率收敛时,这些积分如何以概率收敛。1简介Ito积分,或关于维纳过程的随机积分,广泛用于金融工程和其他应用数学领域。它的构造有点复杂,在实际工作中,常常会对H中的积分进行不太严格的阐述或限制,即相对于概率测度和时间轴上的勒贝格测度的乘积是平方可积的。如Shreve[82004]所述,仅对H-被积函数定义Ito积分会导致进一步的复杂性,即使在应用工作中也是如此。这里有一些例子。(1) 伊藤引理告诉我们,如果W是维纳过程,f是两次连续可微函数,那么f(W)是时间积分和伊藤积分的和。需要附加假设来保证Ito被积函数在H中。(2)Rogers和Williams的鞅表示定理[71987,定理36.5]指出,关于维纳滤波的鞅是一个随机积分。
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2022-6-11 07:58:23
然而,被积函数不是无因次的,而鞅是平方可积的。(3) Dud-ley的表示定理,Dudley[21977]说,如果一个随机变量从增强的维纳滤波(Wiener filtration)到σ代数(FWTF)是可测量的,对于一些T>0,则它作为一个Ito积分出现,直到时间T。只有当变量是平方可积的时,被积函数才能从H开始。本文提供了一种在可测的自适应路径局部可积过程的一般情况下确定Ito积分的简单方法。我们提出了一个存在性和唯一性定理,用简单的性质来描述积分,从而将其确定为一个定义良好的数学对象。该定理的一个主要好处是,一些对应用程序感兴趣的人(例如金融领域的人)可以跳过证明,从而跳过整个繁琐的构造,同时对Ito积分进行完全数学上严格的定义。积分被描述为从可测和自适应的路径局部可积过程空间到连续自适应过程空间的映射。它的特点是,当平方被积函数的时间积分以概率收敛时,simpleprocesses的积分是如何计算的,such积分是如何以概率收敛的。2存在唯一性理论本文中的所有过程都被理解为一维的。设置是五倍(Ohm, F、 P,F,W)由一个完全概率空间组成(Ohm, F、 P),o强化过滤F=(Ft)t∈[0,∞), 和o关于F的标准维纳过程W。过滤不需要是连续的。我们假设已经选择了特定的设置。让我们注意到一组可测量和适应的过程,这些过程是可与概率1进行路径局部平方积的。
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2022-6-11 07:58:26
换言之,可测量和调整的过程b使得对于每个t∈ [0, ∞),PZtbds公司< ∞这些过程将是我们的被积函数。我们将根据维纳过程W定义和表征过程的随机积分。我们也可以假设被积函数是渐进过程,因为每个可测量和适应的过程都有一个渐进的修改。参见K ad en和Potthoff【3,2004,定理1】、Ondrej\'at和Seidler【6,2013,定理0.1】。如果存在一个有限的时间序列0=t<t<····<t,使得b=b(t)1{0}+nXi=1b(ti)1(ti-1,ti],并且对于每个i=1,…,b(t)可通过对Fand的响应进行测量,n、 b(ti)相对于Fti是可测量的-1、一个简单的过程是可以测量和调整的。让H l注意可测和适应的局部平方可积过程集。换言之,可测量和调整的过程b,例如,对于每个t∈ [0, ∞),EZtbds<∞如果Eb(t)<∞ 对于每t>0。设C表示适应的连续过程集,如果这两个过程是不可分的,则确定这两个过程。A映射I:L→ 如果C具有以下两个性质,则称为随机积分映射:1。简单过程的积分:设b∈ Lbe简单,让t∈ [0, ∞), andlet 0=t<t<···<tn≤ t是一个有限的时间序列,使得b=b(t)1{0}+nXi=1b(ti)1(ti-1,ti]ThenI(b)(t)=nXi=1b(ti)(W(ti)- W(ti-1) )概率为1。2、概率收敛:Let t∈ [0, ∞).
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2022-6-11 07:58:29
如果b∈ Land(bn)是Hsuch thatZt(b)中的一系列简单过程- bn)ds→ 概率为0,则i(bn)(t)→ 概率I(b)(t)。Charstochintt定理1给定设置(Ohm, F、 P,F,W),存在唯一的随机积分映射I:L→ C、 该定理定义了随机积分,通常以形式(b)(t)=Ztb dw表示b∈ 土地t∈ [0, ∞).3理论证明该证明基于Lby简单过程中过程的近似。提案1让b∈ 五十、 对于每个t∈ [0, ∞), 这里有一个简单过程的序列(bn),例如bn(t,∞)= 0 f或所有n和ZT(b- bn)ds→ 0概率为1(因此,概率为1)。证明:Liptser和Shiryaev【42001,引理4.5】。定理1中的存在性陈述在文献中得到了充分证明,我们现在将记录下来。定理1的证明——构造了性质为1和2的存在性积分,因此证明了它的存在性,例如Arnold[11974]和Liptser and Shiryaev[42001]中的定理。尼尔森(Nielsen)[51999]对结构进行了总结。首先,为每个t定义简单过程的积分I(b)(t)∈ [0, ∞),根据属性1中的公式。据观察,I(b)(t)相对于Ft.S ee Liptser和Shiryaev【42001年,第95-96页】是可测量的。然后定义了一般过程b的积分∈ 用概率近似的方法。I f b在概率上近似于命题1中简单过程的序列(bn),然后随机积分序列I(bn)(t)将在概率上转化为某个随机变量,该随机变量与概率1唯一,且与近似序列(bn)无关。该极限随机变量定义为b的随机积分I(b)(t)。
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2022-6-11 07:58:32
见Liptser和Shiryaev【42001年,第107-108页】。积分的这种定义显然与属性1中的公式一致。积分I(b)(t)相对于ftt是可测的,因为它是积分I(bn)(t)的概率极限,而积分I(bn)(t)相对于toFt是可测的,并且因为fti是增广的。最后,表明过程I(b)有一个连续的修改。参见Liptser和Shiryaev【42001年,第108-109页】。连续修改在不可区分的情况下是唯一的,并且它是经过调整的,因为过滤是经过改进的。Liptser和Shiryaev【42001年,第107-108页】展示了属性2,概率收敛。定理1的证明——唯一性假设I和J是随机积分映射L→ C、 让b∈ 五十、 让t∈ [0, ∞). 根据位置1,Hwith 1(t,∞)对于所有n,bn=0,因此zt(b- bn)ds→ 概率为0。对于每个n,存在一个0=t<t<····<tn的有限时间序列≤ t使得bn=bn(t)1{0}+mXi=1bn(ti)1(ti-1,ti]通过定义随机积分映射,性质1,I(bn)(t)=mXi=10亿(ti)(W(ti)- W(ti-1) )=J(bn)(t),概率为1。通过定义随机积分映射,属性2,I(bn)(t)→ I(b)(t)和J(bn)(t)→ 概率J(b)(t)。这意味着I(b)(t)=J(b)(t),概率为e。由于I(b)和J(b)是连续且随机等效的,因此它们是不可区分的。参考文献【1】L.Arnold。随机微分方程:理论与应用。威利,纽约,1974年。[2] R·M·达德利。维纳函数作为维纳积分。《概率年鉴》,5(1):140–1411977年。[3] S.Kaden和J.Pottho ff。渐进随机过程及其对it^o积分的应用。随机分析与应用,22(4):843–8652004。[4] R.S.Liptser和d.N.Shiryayev。随机过程统计I:一般理论。
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