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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:局所マルチンゲールとマルチンゲール)
局所マルチンゲールとマルチンゲール
このQ&Aのポイント
- 局所マルチンゲールとマルチンゲールについて詳しくご説明します。
- 局所マルチンゲールとは、ある条件を満たす確率過程のことであり、マルチンゲールは上限を持つ場合にも成り立つことがあります。
- しかし、X=Y=Bとすると、XYはマルチンゲールではなくなります。
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質問者が選んだベストアンサー
確率積分、伊藤の公式(半マルチンゲール分解)をよく復習されるとよいと思います。まずブラウン運動による積分は一般に局所マルチンゲールになります。それは確率積分の定義から出てきます。したがって、X(t)Y(t)は局所マルチンゲールの和と定数からなるので、局所マルチンゲールです。局所マルチンゲールM(t)には通常可積分の条件はおかない(つまりE[|M(t)|]=∞でもよい)のですが、代わりに適当な停止時刻の増大列T_n→∞で、M(t∧T(n))がマルチンゲールになることを要求するのでした。今の場合、g,hは有界なので、X(t)Y(t)は可積分になります。これは適当な演習問題ですから、確率積分の定義や性質をよく調べて証明されるとよいです。したがってX(t)Y(t)がマルチンゲールになるわけです。 最後、X=Yのとき、というわけですが、この場合はg=h=1であり、g(t)h(t)=0の条件を満たせないので、したがって質問者様がかかれたような式変形が出来ません。さらにこの場合、XY=B^2(t)というわけです。E[B^2(t)]=tだから、期待値が時間とともに増大します。マルチンゲールであるためには、期待値が時間に関して定数であることが必要ですから、当然これはマルチンゲールではありません。
お礼
有難うございました。理解することができました。半マルチンゲールに関して勉強しなおしてみます。