
- •Ответы к экзамену по курсу «Теория случайных процессов»
- •6. Задание вероятностной меры на (rт,b(rт)). Теорема Колмогорова (теорема 8 – без доказательства)
- •7. Определение случайной величины. Примеры. Разбиение. Дискретная(простая) случайная величина. Распределение вероятностей случайной величины.
- •2) Если случайная величина , то найдется последовательность простых случайных величин таких, что для всех .
- •10. Интеграл Лебега. Свойства математического ожидания.
- •12. Лемма Фату(теорема 16), теорема Лебега о мажорируемой сходимости (теорема 17). Равномерно интегрируемое семейство случайных величин. Критерий равномерной интегрируемости(теорема 19).
- •14. Сходимость в пространстве Lp, p принадлежит [1, ∞]. Критерий Коши(теорема 24).
- •16. Относительная слабая компактность семейства вероятностных мер. Теорема Прохорова (теорема 29)
- •26. Полумартингал (определения). Примеры
- •30. Мартингальные преобразования. Теорема Дуба-Мейера (теорема 50).
- •31. Последовательность имеющая ограниченную вариацию. Семимартингалы. Критерий того, что последовательность является семимартингалом (теорема 55).
- •32. Формула Ито для согласования случайных последовательностей (теорема 58). Формула Ито для произведения двух семимартингалов. Квадратическая и взаимная вариация (определения).
- •35. Разложение Куниты-Ватанабе (теорема 64).
- •36. Локальная плотность. Докажите, что локальная плотность является неотрицательным мартингалом (теорема 65).
- •37. Теорема (67) Гирсанова.
- •38. Однородная Марковская цепь. Классификация состояний однородной марковской цепи (теоремы 69-72)
- •2) Если - счетно, то классов не более, чем счетно.
- •40. Определение случайного процесса. Прогрессивно измеримый процесс. Достаточные условия существования прогрессивно измеримого процесса (теорема 76)
- •42. Пуассоновский случайный процесс (определение) и его свойства.
- •43. Полумартингалы (определения, случай непрерывного времени) Предопределенный процесс. Теорема (78) Дуба-Мейера. Пример.
- •44. Регулярные мартингалы. Критерий существования непрерывной справа модификации у равномерно интегрируемого супермартингала (теорема 79).
- •На лекциях была без доказательства!
- •48. Остановленный случайный процесс, локализующая последовательность, локальный полумартингал (непрерывное время).
- •49. Классификация марковских моментов опциональные, предсказуемые.
- •51. Процессы ограниченной вариации и их свойства (теоремы 94, 95).
- •52. Точечный случайный процесс (определение). Считающий процесс и его свойства. Компенсатор. Пример точечного процесса.
- •53. Интеграл Римана-Стильтеса (определение) и его свойства (теорема 96).
- •56. Интегрирование случайных процессов по мартингалами имеющим ограниченную вариацию (теорема 100).
- •57. Теорема Кэмбелла (следствие 101). Найдите характеристическую функцию Пуассоновского случайного процесса.
35. Разложение Куниты-Ватанабе (теорема 64).
Теорема 63 (неравенство Куниты - Ватанабэ). Пусть и квадратично интегрируемые мартингалы. Тогда Р - п. н. для любого
Доказательство следует из неравенства Коши и определения взаимной характеристики квадратично интегрируемого мартингала.
Теорема
64 (Разложение Куниты-Ватанабэ). Пусть
и
-квадратично интегрируемые мартингалы
относительно меры Р, принимающие
значения в
.
Тогда
существуют последовательности: i)
-предсказуемая
; ii)
мартингал относительно мер Р ортогональный
мартингалу
;
такие, что Р- п.н. справедливо
разложение
, (19)
причем разложение (19) –единственно.
Доказательство. Обозначим для любого .
(20)
Очевидно,
что
-
предсказуема. В силу того, что:
i) -мартингал относительно меры Р;
ii)
из определения
следует, что
-мартингальное
преобразование, а из неравенства
Куниты-Ватанабэ следует, что оно является
квадратично интегрируемым мартингалом
относительно меры Р.
Поэтому
-
мартингал относительно меры Р.
Покажем,
что
-
мартингал относительно меры Р. Для этого
достаточно установить, в силу формулы
Ито, равенство
Р- п.н., которое следует из (20). Отсюда
вытекает, что
Р- п.н.. Следовательно,
Установим
единственность разложения (19).
Действительно, пусть существуют
и
относительно которых справедливо
разложение (19). Тогда, если
,
то из (19) следует, что
-
мартингал относительно потока
и меры Р. Поэтому
-
мартингал. Следовательно,
Р- п.н. Доказательство закончено.
36. Локальная плотность. Докажите, что локальная плотность является неотрицательным мартингалом (теорема 65).
Пусть
на фильтрованном измеримом пространстве
заданы две вероятностные меры
и
Р. Обозначим через
и
сужение вероятностных мер
и
Р, соответственно, на
.
Обозначим
.
Определение.
Мера
называется локально абсолютно
непрерывной относительно меры Р
(обозначаем
),
если
для каждого n.
Определение.
Мера
называется локально эквивалентной
мере Р (обозначаем
),
если
для каждого n, т.е.
и
для каждого
.
Обозначим
через
-
производную Радона - Никодима, которую
мы будем называть локальной плотностью.
Отметим, что из
не следует
.
Теорема
65. Пусть
-
локальная плотность меры
относительно меры Р. Тогда
-
мартингал относительно меры Р.
Доказательство.
Пусть
,
имеем
Отсюда
в силу произвольности А получаем, что
Р - п. н. для
.
Доказательство закончено.
Следствие
66. Если
- равномерно интегрируемый неотрицательный
мартингал, то существует
- измеримая неотрицательная случайная
величина
такая, что
и
Р - п. н. (Это утверждение вытекает
из теоремы (леммы Фату).
37. Теорема (67) Гирсанова.
Теорема
67 (Гирсанов). Пусть
- локальный мартингал относительно меры
Р, а
- локальная плотность меры
относительно меры Р. Пусть
и для любого
Р - п. н. Тогда относительно меры
последовательность
определяемая соотношением
является локальным мартингалом.
Доказательство.
Пусть
-измеримая
случайная величина. Тогда Р - п. н.
справедливо равенство
. (21)
Действительно.
Пусть
- любая
измеримая ограниченная случайная
величина. Тогда, с одной стороны, имеем
(22)
С другой стороны
(23)
Из (23) и (22) в силу произвольности получаем (21). Далее, в силу (21), имеем Р - п. н.
Значит
является
мартингал-разностью относительно меры
.
Доказательство закончено.