Материал: Стохастические дифференциальные уравнения и диффузионные процессы

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

 

 

§ 6. МЛРТИНГАЛЬНЛЯ ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ

8 1

Jт

F" (X n(s)) d <М> (s) -v J F" (X (s)) d <Л/> (s)

п. н.,

о

 

о

 

J* I {F (Х „(s) +

g<»> (*, X, •)) - F (Хп (s)) -

 

о х

 

 

 

-£<">(«,**

 

+

-))-F (X (s ))~

 

 

о X

 

i+

g (s, X , •) F' (X (*))} Np (dsdx)

J (F (Xn{s - ) + /(,,) (*, x , . ) ) - F (Xn (s - ) ) } JVP (dsdx)

J

0

X

п . H . ,

 

- V

i+j

j {F (X (s ) + / (s, X , •)) F (X (s —))} JVp (<Ы*)

п. H.

и

 

 

 

 

t+

f {F (Xn (s - )

 

 

f

+ *<»> (*, x, •)) - F (X„ (* - ) ) } Яр(dsdx)

 

O

X

 

 

 

 

<+

 

 

 

 

j

J {F (X (s —) + g (s, x, •)) — F (X (s —))} Nv(dsdx) в

Jlv

оx

Таким образом, доказательство (5.2) для X(t) завершено.

§ 6 . Мартингальная характеризация броуновских движений и пуассоновских точечных процессов

Замечательно, что многие интересные случайные процессы ха­ рактеризуются как семимартишалы, характеристики которых (на­ пример, процесс квадратической вариации непрерывной мартингальиой части, компенсатор точечного процесса, описывающий разрывы имЛиричных траекторий) нилиютси заданными функционалами от иыЛнрочнмх траекторий*). Мартингалъные проблемы (введенные янсримо С.труком и Нараданом [157]) являются как раз такими способами определения случайных процессов. Они оспованы на том факте, что такие основные случайные процессы, как броуновские движения и пуассоновские точечные процессы, характеризуются в терминах семимартингальпых характеристик. Этот факт, сам по себе, можно рассматривать как типичную мартингальную проблему.

Т е о р е м а 6.1.

Пусть

X(t) = (Xl(t), X2 (i), ...,

Xd(t)) d-мер­

ный (@~1 )-семима.ртингал с

X 1(t) - X 1 (0 )e= jr£ ',oc

(6 .1 )

'

М 1(t) =

*) Григелионис

[33].

 

 

ЛС. Ватанабэ, Н. Икэда

82

ГЛ. И. СТОХАСТИЧЕСКИЕ ИНТЕГРАЛЫ И ФОРМУЛА ИТО

 

 

 

и

 

<М\ Ms>(0 - 6 ut,

i, / =

1 , 2 , . . d.

 

(6.2)

 

 

 

Тогда X(t)d-мерное (3F^-броуновское движение*).

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о . Достаточно доказать, что

 

 

 

 

 

 

 

Е

 

 

|gr j

= e- f m(,- s) п . „ .

 

(6.3)

для всяких

 

 

и

t > s '> 0.

Пусть F(x) =

ei<5'*>. Применяя

фор

мулу Ито, находим, что

 

 

 

 

 

 

 

 

 

е « 5 .х (0 ) _

e i<l,A'(s)>

=

 

 

 

 

 

- 6i)

 

 

(6.4)

 

d

с

 

 

 

 

d

с

е ^ х(иМи.

 

2

J

Hhe ^ x^>dMk (и) +4- 2

J (

 

Ь=1

 

 

 

 

 

h = l

s

 

 

 

 

 

Очевидно,

(6.2)

влечет за собой, что М 1е

Ж\, и поэтому

 

 

 

 

 

 

 

•<

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Е

J

:(u»dMk (u)\&-s

= 0 п. н.

 

(6.5)

Возьмем

любое

А е

Тогда,

умножая

обе

стороны

(6.4)

на

е -« 5 , *<«»/А и б е р Я

математическое ожидание, получаем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t

 

 

 

 

 

Ё [eUl.xw- *(*»/А] _

р (Л) = — Ш ! j

Е [вке.-г<и>-*(«»/А] du.

 

 

Из этого интегрального уравнения сразу находим, что

 

 

 

 

 

 

Е [е‘«.*(‘>-*(*)>: А] = Р (A) е“ 5|8,,(|-*\

 

 

 

что и доказывает

(6.3).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В частности, из этой теоремы вытекает, что непрерывный про­

цесс Х(1)

является

одномерпым

броуновским движением

тогда

и

только тогда,

когда

процессы

t

X (t)

и t >-»• X (t)z t

являются

мартингалами. Этот результат известен как теорема Леви

(см. Дуб

[43J, глава VII, теорема 11.9).

 

 

 

...,

Xd(t))— d-мерпое

П р и м е р

6.1. Пусть X(t) = (Xi(t), X?(t),

(lEt) -броуновское движение и р =

{pi (£, ш)) — процесс, значениями

которого

являются ортогональные

d X d-матрицы,

и каждая компо­

нента Pi {t, ft»)

является

(ZEt) -предсказуемым процессом. Положим

M l (t) =

 

(1 )- Х * (0 )

 

 

 

 

 

 

 

 

и

 

 

 

 

d

.{

 

 

 

 

 

 

 

 

Xh{t) =

 

 

 

 

 

к =

1, 2, . . . .

d,

 

 

x b(0) + 2

I Pt (t, to) dMl (s),

 

 

______________

 

'=i о

 

 

 

 

 

 

 

 

*) См. определение 1-7.2.

 

 

 

§ 6. МАРТИНГАЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ

 

 

83

где

Т?*(0)— ^"о-измеримая

случайная

 

величина. Тогда

X(t) =

— {X^t), X2(t),

...,

X?(t)} — d-мерное

{SFt) -броуновское движение.

Действительно, если Mh(t) = Xh(t) — Хк(0), то получим

 

 

 

_

__

I d

Pm (S, to) p‘n(s, (o) d <Mm, Ж ") (s) =

 

 

 

<Mk, М'} (t) =

 

2

 

 

 

 

 

0

W,n«l

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г

d

Pm (S, (O) p'm («, W)

=

6ftzf .

 

 

 

 

 

= )

2

 

 

 

 

 

0 m=l

 

 

 

 

Т е о р е м а

6.2. Пусть p точечный процесс класса

(QL)

огио-

сителъно {N't)

 

с некоторым

пространством состояний

(X,

Т#(Х))

и пусть компенсатор процесса Np(dtdx)— неслучайная а-конечная мера на [0, °°)ХХ . Тогда р {N't)-пуассоновский точечный про­

цесс. Если, в частности, NP{dtdx) —dtn{dx), где n(dx)неслучай­ ная а-конечная мера на X, то р стационарный {N't)-пуассонов­ ский точечный процесс с характеристической мерой п.

Д о к а з а т е л ь

с т в о . Идея доказательства, в

сущности, та

же,

что и в теореме

6.1. Пусть

O s ^ O

и

пусть

U,, U2, ..., U

е ^ ( Х ) — непересекающиеся

множества

с

Np((0,

t]X U k < °°,

k =

1, 2, ..., m. Достаточно доказать, что

для X,, Хг, ..., А,т > 0

 

 

 

охр -

2 (e~Kh- 1) Np ({s, t) X

Uh

.

(6 .6 )

 

 

 

 

h—l

 

 

 

 

 

 

 

Действительно, из (6 .6 ) легко можно

вывести,

что

TVP(F,),

Np(Ez), ... независимы,

если

Еи Ег, .

 

((0, ° ° ) ) Х $ ( Х ) — не-

 

 

 

 

 

 

 

 

f

m

xhxk

пересекающиеся.

 

Пусть

F (х1, хг,

. . . , хт =

охр

2

/* (f, х, to) = I Uk (х),

/ = (/1 , / 2,

. . . , / т).

Тогда

 

 

fc=i

 

 

 

 

 

 

 

J

[

/h(s, ЛГ,

•) TVP (dsdx) =

TVP ((0, f]

X £/*)

 

 

 

о

x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

и по формуле Ито

(полагая N {t) = {Np{ (0,

t]X U ,), ..., TV„((0,

£]X

X Hffl) ))

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F (TV (*)) — F (N (s)) = f j

[F (TV (u - ) +

/ (“ . *,

*)) -

 

 

 

— F (TV (u —))] Np (dudx) = мартипгал

+

1 1 |F (TV (H) +

 

 

 

 

 

 

 

 

s

X

 

 

 

 

 

 

 

+ / (и, X,

.))

F (TV(M))],TVp (rfudr).

6*

84

ГЛ. II. СТОХАСТИЧЕСКИЕ ИНТЕГРАЛЫ И ФОРМУЛА НТО

Но

F ( N ( u ) + /(ы, х, )) — F ( N ( u )) =

= exp

KkN((0, u]XUk exp

l hI Uh (x)

Следовательно, как и в доказательстве теоремы 6.1, отсюда полу­ чаем, что

для любого А 9",. Следовательно,

Этим доказано равенство (6 .6 ). Если, в частности, Np(dtdx) =

= dtn(dx), то

и тем самым р — стационарный пуассоновский точечпый процесс с характеристической мерой n(dx).

Теорему 6.1 п теорему 6.2 можно объединить в пижеследующую теорему 6.3. Интересно отметить, что независимость броуновского движения и пуассоновского точечного процесса получается авто­ матически.

Т е о р е м а 6.3. Пусть X(t) = (X'(t), X2(t), ..., Xd(t)) d-мер- пый {ЗГг)-семимартингал и р„ рг, ..., рпточечные процессы клас­

са (QL) относительно (^*<) с пространствами

состояний

X,, Х2, . ..

..., Х„ соответственно. Предположим, что

 

 

 

 

М х (t) = X 5 (t) -

X х(0) s

JTC2>I0C,

 

(6.8)

<М\ M}>(t) = 8fjt,

i, / =

1, 2,

....

d,

(6.9)

 

 

 

 

§ 6. МАРТИНГАЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИЗАЦИЯ

 

 

 

 

85

компенсатор Np.(dtdx) процесса р является н е с л у ч а й н о й

 

 

и

 

 

 

a-конечной мерой па [О, °°)ХХ,-,

i = 1 , 2 , .. ,,п,

(6 .1 0 )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

с вероятностью единица области Dp. — попарно

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

непересекающиеся.

(6 .1 1 )

Тогда

X(t) d-мерное

{ЗГ,) -броуновское

движение,

а

р(

(г =

= 1 ,

2 , ..., п) (^ t)-пуассоновский

точечный процесс

и они

вза­

имно

независимы .

 

 

 

 

 

П

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Д о к а з а т е л ь с т в о .

Пусть

 

 

 

 

 

и

положим

p(t) =

 

Dp = (J Dp.,

 

 

 

 

f е Dp.. Тогда

мы

 

 

i=l

точечный процесс

р на

■=рД£), если

получаем

сумме*)

П

 

который, очевидно,

является

 

точечным

процессом

U

 

 

 

 

 

г ~ 1

 

 

 

 

^

 

 

 

п

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

класса

(QL)

с компенсатором

Np(dtdx) =

2

lx, (х)

(dtdx).

Сле-

дователыю, р — (^*()-пуассоновский

 

 

i= l

 

4

'

 

 

 

 

 

точечный

процесс. Отсюда оче­

видным образом следует, что р(,

г =

1 , 2 ,

...,

 

п,— взаимно

незави­

симые

пуассоновские

точечные

 

процессы,

так

как

X;

предполага-

ются пепересекающимися

(по определению суммы

П

Х {).

Поэтому

U

достаточно доказать

независимость

 

X(t) и р,

а

1=

1

 

 

в

свою

 

для этого

очередь достаточно показать, что для любых t >

s ^ 0

 

 

 

 

 

Е

exp (г <|, X (t) X (s)>) exp

-

2

M TP((S, ^]X^ft)|^*s

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Й = 1

 

 

 

 

 

 

J

 

 

 

=

exp

 

Y

(|| 2 (t s) exp

 

 

 

(exP (— h) — 1) NP {(s, t] X Uh j ,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(6. 12)

гдо

I,

X, ■" (кь) , W() имеют тот

же

смысл,

что

и в доказательствах

теорем 6.1 и 6.2. Пусть

Е (х1, . . . ,

х*, у1, . . . ,

ym

=

exp (i <£, х>) X

X охр ^— 2

h y ’^j п

применим

формулу

Ито к

(d 4- m )-мерному

семимартингалу

(Xi(t),

Np((0,

J]X ?7k) ) f=1 2

d : k = 1 2

 

m;

 

(6.12)

тогда получается, как в доказательстве предыдущих теорем.

 

 

*)

Сумма

Хь

Хг, ..., Хп — такое

множество Н, для которого существует

семейство

подмножеств

Hi,

Н* . . Нп со следующим свойством: Hi взаимно

не

пересекаются,

п

Н. =

Н

и

существует биекция

между

Xi

и

Н( для

U

i=l

п

всякого U Отождествляя Ili с Xi, мы часто обозначаем сумму как U Х г i=i