Глава 13

Процессы диффузии

[79/100%]
Показать
LaTeX
§
Задача 13.2.1

Покажите, что полная вариация стандартного винеровского процесса на любом нетривиальном интервале не существует. [Полная вариация Va,b(f)V_{a, b}(f) функции f:R→Rf: \mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R} на ограниченном интервале [a,b][a, b] определяется как

Va,b(f)=sup⁡∑∣f(sr+1)−f(sr)∣ V_{a, b}(f) = \sup \sum \left|f\left(s_{r+1}\right)-f\left(s_{r}\right)\right|

где супремум берётся по всем возрастающим последовательностям s0=a,s1,s2,…,sn=bs_{0} = a, s_{1}, s_{2}, \ldots , s_{n} = b. Может оказаться полезным тот факт, что квадратическая вариация винеровского процесса существует и почти наверное не равна нулю.]

?
§
Задача 13.3.1

Пусть X={X(t):t≥0}X = \left\{ X(t): t \geq 0\right\} — простой процесс рождения и гибели с параметрами λn=nλ\lambda_{n} = n \lambda и μn=nμ\mu_{n} = n \mu. Предложите диффузионное приближение для XX.

?
Задача 13.3.2

Пусть DD — диффузия с мгновенным средним и дисперсией a(t,x)a(t, x) и b(t,x)b(t, x), и пусть M(t,θ)=E[eθD(t)]M(t, \theta ) = \mathbb {E}\left[e^{\theta D(t)}\right] — производящая функция моментов D(t)D(t). Используя прямое диффузионное уравнение, выведите уравнение Бартлетта:

∂M∂t=θa(t,∂∂θ)M+12θ2b(t,∂∂θ)M \frac{\partial M}{\partial t} = \theta a\left(t, \frac{\partial }{\partial \theta }\right) M+\frac{1}{2} \theta ^{2} b\left(t, \frac{\partial }{\partial \theta }\right) M

где мы интерпретируем

g(t,∂∂θ)M=∑nγn(t)∂nM∂θn g\left(t, \frac{\partial }{\partial \theta }\right) M = \sum _{n} \gamma _{n}(t) \frac{\partial ^{n} M}{\partial \theta ^{n}}

если g(t,x)=∑n=0∞γn(t)xng(t, x) = \sum_{n = 0}^{\infty } \gamma_{n}(t) x^{n}.

?
Задача 13.3.3

Запишите уравнение Бартлетта для случая винеровского процесса DD со сносом mm и мгновенной дисперсией 11, и решите его при граничном условии D(0)=0D(0) = 0.

?
Задача 13.3.4

Запишите уравнение Бартлетта для случая процесса Орнштейна-Уленбека DD с мгновенным средним a(t,x)=−xa(t, x) = -x и дисперсией b(t,x)=1b(t, x) = 1, и решите его при граничном условии D(0)=0D(0) = 0.

?
Задача 13.3.5

Пусть W1(t),W2(t),W3(t)W_{1}(t), W_{2}(t), W_{3}(t) — независимые винеровские процессы. Положительный процесс R=R(t)R = R(t), такой что R2=W12+W22+W32R^{2} = W_{1}^{2}+W_{2}^{2}+W_{3}^{2}, называется трёхмерным процессом Бесселя. Покажите, что RR — марковский процесс. Верен ли этот результат для произвольного числа nn измерений?

?
Задача 13.3.6

Покажите, что плотность перехода процесса Бесселя, определённого в Упражнении (13.3.5), равна

f(t,y∣s,x)=∂∂yP(R(t)≤y∣R(s)=x)=y/x2π(t−s){exp⁡(−(y−x)22(t−s))−exp⁡(−(y+x)22(t−s))} \begin{aligned} f(t, y \mid s, x) & = \frac{\partial }{\partial y} \mathbb {P}\left(R(t\right) \leq y \mid R(s) = x) \\ & = \frac{y / x}{\sqrt{2 \pi (t-s)}}\left\{ \exp \left(-\frac{(y-x)^{2}}{2(t-s)}\right)-\exp \left(-\frac{(y+x)^{2}}{2(t-s)}\right)\right\} \end{aligned}
?
Задача 13.3.7

Если WW — винеровский процесс, а функция g:R→Rg: \mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R} непрерывна и строго монотонна, покажите, что g(W)g(W) — непрерывный марковский процесс.

?
Задача 13.3.8

Пусть WW — винеровский процесс. Какие из следующих выражений определяют мартингалы?

?
(a)

eσW(t)e^{\sigma W(t)},

(b)

cW(t/c2)c W\left(t / c^{2}\right),

(c)

tW(t)−∫0tW(s)dst W(t)-\int_{0}^{t} W(s) d s.

Задача 13.3.9

Экспоненциальный мартингал, геометрическое броуновское движение. Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и определим S(t)=eat+bW(t)S(t) = e^{a t+b W(t)}. Покажите, что:

?
(a)

SS — марковский процесс,

(b)

SS — мартингал (относительно фильтрации, порождённой WW) тогда и только тогда, когда a+12b2=0a+\frac{1}{2} b^{2} = 0, и в этом case⁡E[S(t])=1\operatorname {case} \mathbb {E}\left[S(t\right]) = 1.

Задача 13.3.10

Найдите плотность перехода для марковского процесса из Упражнения (13.3.9a).

?
Задача 13.3.11

Убедитесь, что плотность перехода (13.3.4) стандартного винеровского процесса удовлетворяет уравнениям Чепмена-Колмогорова в непрерывном времени.

?
§
Задача 13.4.1

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и пусть X(t)=exp⁡{iθW(t)+12θ2t}X(t) = \exp \left\{ i \theta W(t)+\frac{1}{2} \theta^{2} t\right\}, где i=−1i = \sqrt{-1}. Покажите, что XX — мартингал относительно фильтрации, заданной как Ft=σ({W(u):u≤t})\mathcal{F}_{t} = \sigma (\left\{ W(u): u \leq t\right\} ).

?
Задача 13.4.2

Пусть TT — (случайный) момент, в который стандартный винеровский процесс WW достигает «барьера» в пространстве-времени, заданного y=at+by = a t+b, где a≤0a \leq 0 и b>0b > 0; то есть T=inf⁡{t:W(t)=at+b}T = \inf \left\{ t: W(t) = a t+b\right\}. Используя результат Упражнения (13.4.1), покажите, что функция плотности TT имеет преобразование Лапласа, заданное как

E[e−ψT]=exp⁡{∣a∣b−ba2+2ψ},ψ≥0 \mathbb {E}\left[e^{-\psi T}\right] = \exp \left\{ \left|a\right| b-b \sqrt{a^{2}+2 \psi }\right\} , \quad \psi \geq 0

Можете считать, что условия теоремы об опциональной остановке выполнены.

?
Задача 13.4.3

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и пусть TT — момент последнего нуля WW до момента tt. Покажите, что P(T≤u)=(2/π)sin⁡−1u/t\mathbb {P}\left(T \leq u\right) = (2 / \pi ) \sin^{-1} \sqrt{u / t} при 0≤u≤t0 \leq u \leq t.

?
Задача 13.4.4

Пусть XX и YY — независимые стандартные винеровские процессы, так что (X,Y)(X, Y) — плоский винеровский процесс. Покажите, что значение YY в момент первого достижения XX уровня x>0x > 0 имеет распределение Коши с плотностью f(y)=x/[π(x2+y2)]f(y) = x /\left[\pi \left(x^{2}+y^{2}\right)\right].

?
Задача 13.4.5

Пусть D(t)=W(t)−atD(t) = W(t)-a t, где WW — стандартный винеровский процесс, а a≤0a \leq 0 — параметр сноса. Используя результат Упражнения (13.4.2), покажите, что функция плотности момента первого достижения точки b>0b > 0 процессом DD равна

f(x)=b2πx3exp⁡{−(ax+b)22x},x>0 f(x) = \frac{b}{\sqrt{2 \pi x^{3}}} \exp \left\{ -\frac{(a x+b)^{2}}{2 x}\right\} , \quad x > 0
?
Задача 13.4.6

Покажите, что стандартный винеровский процесс W(t)W(t) и его процесс максимума M(t)=sup⁡{W(s):0≤s≤t}M(t) = \sup \left\{ W(s): 0 \leq s \leq t\right\} удовлетворяют

P(M(t)≥m,W(t)≤w)=1−Φ((2m−w)/t),m≥0,0≤w≤m \mathbb {P}\left(M(t\right) \geq m, W(t) \leq w) = 1-\Phi ((2 m-w) / \sqrt{t}), \quad m \geq 0, \quad 0 \leq w \leq m

где Φ\Phi — функция распределения N(0,1)N(0,1).

?
Задача 13.4.7

Найдите функцию плотности T(x)\sqrt{T(x)}, где T(x)T(x) — момент первого достижения точки xx стандартным винеровским процессом. Покажите, что она совпадает с плотностью 1/∣Z∣1 /\left|Z\right| для подходящей нормально распределённой случайной величины ZZ.

?
Задача 13.4.8

Покажите, что T(x)T(x) имеет то же распределение, что и T(1)x2T(1) x^{2}, и выведите, что процесс {T(x):x≥0}\left\{ T(x): x \geq 0\right\} самоподобен. Отсюда, или иным способом, покажите, что T(x)T(x) имеет устойчивое распределение с показателем 12\frac{1}{2}. [См. Feller 1971, с. 174.]

?
Задача 13.4.9

Диффузионное приближение Феллера для ветвящегося процесса, снова к Примеру (13.3.12).

Пусть X={X(t):t≥0}X = \left\{ X(t): t \geq 0\right\} — диффузионная модель из Примера (13.3.12) с X(0)=x>0X(0) = x > 0, и с мгновенным средним и дисперсией axa x и bxb x, где a<0a < 0 и b>0b > 0. Пусть Y=∫0TX(u)duY = \int_{0}^{T} X(u) d u — интегрированный размер накопленной популяции до момента вымирания T=inf⁡{t≥0:X(t)=0}T = \inf \left\{ t \geq 0: X(t) = 0\right\}. Покажите, что производящая функция моментов m(x,ψ)=Ex[e−ψY]m(x, \psi ) = \mathbb {E}_{x}\left[e^{-\psi Y}\right] удовлетворяет

12bd2mdx2+admdx−ψm=0,ψ≥0 \frac{1}{2} b \frac{d^{2} m}{d x^{2}}+a \frac{d m}{d x}-\psi m = 0, \quad \psi \geq 0

Выведите, что YY имеет распределение типа «первого достижения», как в Упражнении (13.4.2), и укажите, какое именно.

?
§
Задача 13.5.1

Пусть DD — стандартный винеровский процесс со сносом mm, начинающийся с D(0)=d>0D(0) = d > 0, и предположим, что в начале координат имеется отражающий барьер. Покажите, что функция плотности fr(t,y)f^{\mathrm{r}}(t, y) процесса D(t)D(t) удовлетворяет fr(t,y)→0f^{\mathrm{r}}(t, y) \rightarrow 0 при t→∞t \rightarrow \infty, если m≥0m \geq 0, тогда как fr(t,y)→2∣m∣e−2∣m∣yf^{\mathrm{r}}(t, y) \rightarrow 2\left|m\right| e^{-2\left|m\right| y} при y>0y > 0, при t→∞t \rightarrow \infty, если m<0m < 0.

?
Задача 13.5.2

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, начатый в W(0)=x∈(0,a)W(0) = x \in (0, a), с поглощающими барьерами в 0 и aa. Пусть CC — процесс WW при условии, что WW поглощается в aa. Покажите, что мгновенные среднее и дисперсия CC, когда C(t)=c∈(0,a)C(t) = c \in (0, a), равны 1/c1 / c и 11 соответственно.

?
Задача 13.5.3

Пусть TT — момент первого достижения точки aa процессом CC. Покажите, что Ex[T]=13(a2−x2)\mathbb {E}_{x}\left[T\right] = \frac{1}{3}\left(a^{2}-x^{2}\right) при x∈(0,a)x \in (0, a).

?
§
Задача 13.6.1

Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что условная функция плотности W(t)W(t) при условии, что W(u)>0W(u) > 0 при 0<u<t0 < u < t, равна g(x)=(x/t)e−x2/(2t),x>0g(x) = (x / t) e^{-x^{2} /(2 t)}, x > 0.

?
Задача 13.6.2

Покажите, что автоковариационная функция броуновского моста равна c(s,t)=min⁡{s,t}−st,0≤s,t≤1c(s, t) = \min \left\{ s, t\right\} -s t, 0 \leq s, t \leq 1.

?
Задача 13.6.3

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и пусть W^(t)=W(t)−tW(1)\widehat{W}(t) = W(t)-t W(1). Покажите, что {W^(t):0≤t≤1}\left\{ \widehat{W}(t): 0 \leq t \leq 1\right\} — броуновский мост.

?
Задача 13.6.4

Если WW — винеровский процесс с W(0)=0W(0) = 0, покажите, что W~(t)=(1−t)W(t/(1−t))\widetilde{W}(t) = (1-t) W(t /(1-t)) при 0≤t<10 \leq t < 1, W~(1)=0\widetilde{W}(1) = 0, определяет броуновский мост.

Выведите, с помощью Следствия (13.4.14), что вероятность того, что броуновский мост когда-либо поднимется выше уровня m>0m > 0, равна e−2m2e^{-2 m^{2}}.

?
Задача 13.6.5

Пусть 0<s<t<10 < s < t < 1. Покажите, что вероятность того, что броуновский мост не имеет нулей на интервале (s,t)(s, t), равна (2/π)cos⁡−1(t−s)/[t(1−s)](2 / \pi ) \cos^{-1} \sqrt{(t-s) /[t(1-s)]}.

?
§
Задача 13.7.1

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и покажите, что

E[max⁡0≤s≤t∣Ws∣2]≤4E[Wt2] \mathbb {E}\left[\max _{0 \leq s \leq t} \left|W_{s}\right|^{2}\right] \leq 4 \mathbb {E}\left[W_{t}^{2}\right]
?
Задача 13.7.2

Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Зафиксируем t>0,n≥1t > 0, n \geq 1, и пусть δ=t/n\delta = t / n. Покажите, что Zn=∑j=0n−1(W(j+1)δ−Wjδ)2Z_{n} = \sum_{j = 0}^{n-1}\left(W_{(j+1) \delta }-W_{j \delta }\right)^{2} удовлетворяет Zn→tZ_{n} \rightarrow t в среднеквадратичном при n→∞n \rightarrow \infty.

?
Задача 13.7.3

Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Зафиксируем t>0,n≥1t > 0, n \geq 1, и пусть δ=t/n\delta = t / n. Пусть Vj=WjδV_{j} = W_{j \delta } и Δj=Vj+1−Vj\Delta_{j} = V_{j+1}-V_{j}. Найдите пределы следующих выражений при n→∞n \rightarrow \infty:

?
(a)

I1(n)=∑jVjΔjI_{1}(n) = \sum_{j} V_{j} \Delta_{j},

(b)

I2(n)=∑jVj+1ΔjI_{2}(n) = \sum_{j} V_{j+1} \Delta_{j}

(c)

I3(n)=∑j12(Vj+1+Vj)ΔjI_{3}(n) = \sum_{j} \frac{1}{2}\left(V_{j+1}+V_{j}\right) \Delta_{j}

(d)

I4(n)=∑jW(j+12)δΔjI_{4}(n) = \sum_{j} W_{\left(j+\frac{1}{2}\right) \delta } \Delta_{j}.

Задача 13.7.4

Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что U(t)=e−βtW(e2βt)U(t) = e^{-\beta t} W\left(e^{2 \beta t}\right) определяет стационарный процесс Орнштейна-Уленбека.

?
Задача 13.7.5

Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что Ut=Wt−β∫0te−β(t−s)WsdsU_{t} = W_{t}-\beta \int_{0}^{t} e^{-\beta (t-s)} W_{s} d s определяет процесс Орнштейна-Уленбека.

?
§
Задача 13.8.1
?
(a)

Убедитесь непосредственно, что ∫0tsdWs=tWt−∫0tWsds\int_{0}^{t} s d W_{s} = t W_{t}-\int_{0}^{t} W_{s} d s.

(b)

Убедитесь непосредственно, что ∫0tWs2dWs=13Wt3−∫0tWsds\int_{0}^{t} W_{s}^{2} d W_{s} = \frac{1}{3} W_{t}^{3}-\int_{0}^{t} W_{s} d s.

(c)

Покажите, что E[[∫0tWsdWs]2]=∫0tE[Ws2]ds\mathbb {E}\left[\left[\int_{0}^{t} W_{s} d W_{s}\right]^{2}\right] = \int_{0}^{t} \mathbb {E}\left[W_{s}^{2}\right] d s.

Задача 13.8.2

Пусть Xt=∫0tWsdsX_{t} = \int_{0}^{t} W_{s} d s. Покажите, что XX — гауссовский процесс, и найдите его автоковариационную и автокорреляционную функции.

?
Задача 13.8.3

Пусть (Ω,F,P)(\Omega , \mathcal{F}, \mathbb {P}) — вероятностное пространство, и предположим, что Xn→ с.к. XX_{n} \xrightarrow {\text{ с.к. }} X при n→∞n \rightarrow \infty. Если G⊆F\mathcal{G} \subseteq \mathcal{F}, покажите, что E[Xn∣g]→ с.к. E[X∣g]\mathbb {E}\left[X_{n} \mid g\right] \xrightarrow {\text{ с.к. }} \mathbb {E}\left[X \mid g\right].

?
Задача 13.8.4

Пусть ψ1\psi_{1} и ψ2\psi_{2} — предсказуемые ступенчатые функции, и покажите, что

E[I(ψ1)I(ψ2)]=E[∫0∞ψ1(t)ψ2(t)dt] \mathbb {E}\left[I\left(\psi _{1}\right) I\left(\psi _{2}\right)\right] = \mathbb {E}\left[\int _{0}^{\infty } \psi _{1}(t) \psi _{2}(t) d t\right]

всякий раз, когда обе стороны существуют.

?
Задача 13.8.5

Предполагая, что гауссовский белый шум Gt=dWt/dtG_{t} = d W_{t} / d t существует в достаточном числе смыслов, чтобы фигурировать в качестве подынтегрального выражения, покажите, интегрируя стохастическое дифференциальное уравнение dXt=−βXtdt+dWtd X_{t} = -\beta X_{t} d t+d W_{t}, что

Xt=Wt−β∫0te−β(t−s)Wsds X_{t} = W_{t}-\beta \int _{0}^{t} e^{-\beta (t-s)} W_{s} d s

если X0=0X_{0} = 0.

?
Задача 13.8.6

Пусть ψ\psi — согласованный процесс с ∥ψ∥<∞\left\| \psi \right\| < \infty. Покажите, что ∥I(ψ)∥2=∥ψ∥\left\| I(\psi )\right\|_{2} = \left\| \psi \right\|.

?
§
Задача 13.9.1

Пусть XX и YY — независимые стандартные винеровские процессы. Покажите, что при Rt2=Xt2+Yt2R_{t}^{2} = X_{t}^{2}+Y_{t}^{2},

Zt=∫0tXsRsdXs+∫0tYsRsdYs Z_{t} = \int _{0}^{t} \frac{X_{s}}{R_{s}} d X_{s}+\int _{0}^{t} \frac{Y_{s}}{R_{s}} d Y_{s}

— винеровский процесс. [Указание: Используйте Теорему (13.8.11) и Пример (12.7.10).] Отсюда покажите, что процесс квадрата, R2R^{2}, называемый квадратом процесса Бесселя, удовлетворяет

Rt2=2∫0tRsdWs+2t R_{t}^{2} = 2 \int _{0}^{t} R_{s} d W_{s}+2 t

Обобщите этот результат на nn измерений.

?
Задача 13.9.2

Запишите СДУ, полученное с помощью формулы Ито, для процесса Yt=Wt4Y_{t} = W_{t}^{4}, и выведите, что E[Wt4]=3t2\mathbb {E}\left[W_{t}^{4}\right] = 3 t^{2}.

?
Задача 13.9.3

Покажите, что Yt=tWtY_{t} = t W_{t} — процесс Ито, и запишите соответствующее СДУ.

?
Задача 13.9.4

Винеровский процесс на окружности. Пусть Yt=eiWtY_{t} = e^{i W_{t}}. Покажите, что Y=X1+iX2Y = X_{1}+i X_{2} — процесс на единичной окружности, удовлетворяющий

dX1=−12X1dt−X2dW,dX2=−12X2dt+X1dW d X_{1} = -\frac{1}{2} X_{1} d t-X_{2} d W, \quad d X_{2} = -\frac{1}{2} X_{2} d t+X_{1} d W
?
Задача 13.9.5

Найдите СДУ, которым удовлетворяют следующие процессы:

?
(a)

Xt=Wt/(1+t)X_{t} = W_{t} /(1+t),

(b)

Xt=sin⁡WtX_{t} = \sin W_{t},

(c)

[Винеровский процесс на эллипсе] Xt=acos⁡Wt,Yt=bsin⁡WtX_{t} = a \cos W_{t}, Y_{t} = b \sin W_{t}, где ab≠0a b \neq 0.

Задача 13.9.6

Найдите случайную функцию X(t)X(t), удовлетворяющую

dX(t)=(12X+1+X2)dt+1+X2dW(t) d X(t) = \left(\frac{1}{2} X+\sqrt{1+X^{2}}\right) d t+\sqrt{1+X^{2}} d W(t)

с X(0)=0X(0) = 0.

?
§
Задача 13.10.1
?
(a)

Пусть ZZ имеет распределение N(γ,τ2)N\left(\gamma , \tau^{2}\right). Покажите, что

E[(aeZ−K)+]=aeγ+12τ2Φ(log⁡(a/K)+γτ+τ)−KΦ(log⁡(a/K)+γτ) \mathbb {E}\left[\left(a e^{Z}-K\right)^{+}\right] = a e^{\gamma +\frac{1}{2} \tau ^{2}} \Phi \left(\frac{\log (a / K)+\gamma }{\tau }+\tau \right)-K \Phi \left(\frac{\log (a / K)+\gamma }{\tau }\right)

где Φ\Phi — функция распределения N(0,1)N(0,1).

(b)

Пусть Q\mathbb {Q} — вероятностная мера, при которой σW\sigma W — винеровский процесс со сносом r−μr-\mu и мгновенной дисперсией σ2\sigma^{2}. Покажите, что при 0≤t≤T0 \leq t \leq T

EQ[(ST−K)+][Ft]=Ster(T−t)Φ(d1(t,St))−KΦ(d2(t,St)) \mathbb {E}_{\mathbb {Q}}\left[\left(S_{T}-K\right)^{+}\right][\mathcal{F}_{t}] = S_{t} e^{r(T-t)} \Phi \left(d_{1}\left(t, S_{t}\right)\right)-K \Phi \left(d_{2}\left(t, S_{t}\right)\right)

где

d1(t,x)=log⁡(x/K)+(r+12σ2)(T−t)σT−t,d2(t,x)=d1(t,x)−σT−t d_{1}(t, x) = \frac{\log (x / K)+\left(r+\frac{1}{2} \sigma ^{2}\right)(T-t)}{\sigma \sqrt{T-t}}, \quad d_{2}(t, x) = d_{1}(t, x)-\sigma \sqrt{T-t}
Задача 13.10.2

Рассмотрим портфель, который в момент tt содержит ξ(t,S)\xi (t, S) единиц акции и ψ(t,S)\psi (t, S) единиц облигации, и предположим, что эти величины зависят только от значений SuS_{u} при 0≤u≤t0 \leq u \leq t. Найдите функцию ψ\psi, при которой портфель является самофинансируемым, в трёх случаях:

?
(a)

ξ(t,S)=1\xi (t, S) = 1 при всех t,St, S,

(b)

ξ(t,S)=St\xi (t, S) = S_{t},

(c)

ξ(t,S)=∫0tSvdv\xi (t, S) = \int_{0}^{t} S_{v} d v.

Задача 13.10.3

Предположим, что цена акции StS_{t} сама является винеровским процессом, а процентная ставка rr равна 00, так что единица облигации имеет единичную стоимость во всякий момент времени. В обозначениях Упражнения (13.10.2), какие из следующих определяют самофинансируемые портфели?

?
(a)

ξ(t,S)=ψ(t,S)=1\xi (t, S) = \psi (t, S) = 1 при всех t,St, S,

(b)

ξ(t,S)=2St,ψ(t,S)=−St2−t\xi (t, S) = 2 S_{t}, \psi (t, S) = -S_{t}^{2}-t,

(c)

ξ(t,S)=−t,ψ(t,S)=∫0tSsds\xi (t, S) = -t, \psi (t, S) = \int_{0}^{t} S_{s} d s,

(d)

ξ(t,S)=∫0tSsds,ψ(t,S)=−∫0tSs2ds\xi (t, S) = \int_{0}^{t} S_{s} d s, \psi (t, S) = -\int_{0}^{t} S_{s}^{2} d s.

Задача 13.10.4

«Американский опцион колл» отличается от европейского опциона колл тем, что он может быть исполнен покупателем в любой момент вплоть до даты истечения. Покажите, что стоимость американского опциона колл совпадает со стоимостью соответствующего европейского опциона колл, и что держателю такого опциона нет никакой выгоды исполнять его строго до истечения срока.

?
Задача 13.10.5

Покажите, что стоимость Блэка-Шоулза в момент 0 европейского опциона колл является возрастающей функцией начальной цены акции, даты исполнения, процентной ставки и волатильности, и убывающей функцией цены исполнения.

?
§
Задача 13.11.1

Пусть GG — замкнутый шар радиуса ϵ\epsilon с центром в начале координат Rd\mathbb {R}^{d}, где d≥3d \geq 3. Пусть W\mathbf{W} — dd-мерный винеровский процесс, начинающийся с W(0)=w∉G\mathbf{W}(0) = \mathbf{w} \notin G. Покажите, что вероятность того, что W\mathbf{W} посетит GG, равна (ϵ/r)d−2(\epsilon / r)^{d-2}, где r=∣w∣r = \left|\mathbf{w}\right|.

?
Задача 13.11.2

Пусть GG — бесконечный связный граф с конечными степенями вершин. Пусть Δn\Delta_{n} — множество вершин xx, находящихся на расстоянии nn от 0 (то есть кратчайший путь от xx до 0 содержит nn рёбер), и пусть NnN_{n} — общее число рёбер, соединяющих пары x,yx, y вершин, где x∈Δn,y∈Δn+1x \in \Delta_{n}, y \in \Delta_{n+1}. Покажите, что случайное блуждание на GG возвратно, если ∑iNi−1=∞\sum_{i} N_{i}^{-1} = \infty.

?
Задача 13.11.3

Пусть GG — связный граф с конечными степенями вершин, и пусть HH — связный подграф GG. Покажите, что случайное блуждание на HH возвратно, если случайное блуждание на GG возвратно, но что обратное утверждение в общем случае неверно.

?
§
Задача 13.12.1

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, то есть процесс с независимыми приращениями и непрерывными траекториями, такой что W(s+t)−W(s)W(s+t)-W(s) имеет распределение N(0,t)N(0, t) при t>0t > 0. Пусть α\alpha — положительная постоянная. Покажите, что:

?
(a)

αW(t/α2)\alpha W\left(t / \alpha^{2}\right) — стандартный винеровский процесс,

(b)

W(t+α)−W(α)W(t+\alpha )-W(\alpha ) — стандартный винеровский процесс,

(c)

процесс VV, заданный как V(t)=tW(1/t)V(t) = t W(1 / t) при t>0,V(0)=0t > 0, V(0) = 0, — стандартный винеровский процесс.

Задача 13.12.2

Пусть X={X(t):t≥0}X = \left\{ X(t): t \geq 0\right\} — гауссовский процесс с непрерывными траекториями, нулевыми средними и автоковариационной функцией c(s,t)=u(s)v(t)c(s, t) = u(s) v(t) при s≤ts \leq t, где uu и vv — непрерывные функции. Предположим, что отношение r(t)=u(t)/v(t)r(t) = u(t) / v(t) непрерывно и строго возрастает, с обратной функцией r−1r^{-1}. Покажите, что W(t)=X(r−1(t))/v(r−1(t))W(t) = X\left(r^{-1}(t)\right) / v\left(r^{-1}(t)\right) — стандартный винеровский процесс на подходящем промежутке времени.

Если c(s,t)=s(1−t)c(s, t) = s(1-t) при s≤t<1s \leq t < 1, выразите XX через WW.

?
Задача 13.12.3

Пусть β>0\beta > 0, и покажите, что U(t)=e−βtW(e2βt−1)U(t) = e^{-\beta t} W\left(e^{2 \beta t}-1\right) — процесс Орнштейна-Уленбека, если WW — стандартный винеровский процесс.

?
Задача 13.12.4

Пусть V={V(t):t≥0}V = \left\{ V(t): t \geq 0\right\} — процесс Орнштейна-Уленбека с мгновенным средним a(t,x)=−βxa(t, x) = -\beta x, где β>0\beta > 0, с мгновенной дисперсией b(t,x)=σ2b(t, x) = \sigma^{2}, и с U(0)=uU(0) = u. Покажите, что V(t)V(t) имеет распределение N(ue−βt,σ2(1−e−2βt)/(2β))N\left(u e^{-\beta t}, \sigma^{2}\left(1-e^{-2 \beta t}\right) /(2 \beta )\right). Выведите, что V(t)V(t) асимптотически имеет распределение N(0,12σ2/β)N\left(0, \frac{1}{2} \sigma^{2} / \beta \right) при t→∞t \rightarrow \infty, и покажите, что VV строго стационарен, если V(0)V(0) имеет распределение N(0,12σ2/β)N\left(0, \frac{1}{2} \sigma^{2} / \beta \right).

Покажите, что такой процесс — единственный стационарный гауссовский марковский процесс с непрерывной автоковариационной функцией, и найдите его спектральную плотность.

?
Задача 13.12.5

Диффузионное приближение Феллера для ветвящегося процесса. Пусть D={D(t):t≥0}D = \left\{ D(t): t \geq 0\right\} — диффузионный процесс с мгновенным средним a(t,x)=αxa(t, x) = \alpha x и мгновенной дисперсией b(t,x)=βxb(t, x) = \beta x, где α\alpha и β\beta — положительные постоянные. Пусть D(0)=dD(0) = d. Покажите, что производящая функция моментов D(t)D(t) равна

M(t,θ)=exp⁡{2αdθeαtβθ(1−eαt)+2α} M(t, \theta ) = \exp \left\{ \frac{2 \alpha d \theta e^{\alpha t}}{\beta \theta \left(1-e^{\alpha t}\right)+2 \alpha }\right\}

Найдите среднее и дисперсию D(t)D(t), и покажите, что P(D(t)=0)→e−2dα/β\mathbb {P}\left(D(t\right) = 0) \rightarrow e^{-2 d \alpha / \beta } при t→∞t \rightarrow \infty.

?
Задача 13.12.6

Пусть DD — процесс Орнштейна-Уленбека с D(0)=0D(0) = 0, и разместим отражающие барьеры в −c-c и dd, где c,d>0c, d > 0. Найдите предельное распределение DD при t→∞t \rightarrow \infty.

?
Задача 13.12.7

Пусть X0,X1,…X_{0}, X_{1}, \ldots — независимые N(0,1)N(0,1) величины, и покажите, что

W(t)=tπX0+2π∑k=1∞sin⁡(kt)kXk W(t) = \frac{t}{\sqrt{\pi }} X_{0}+\sqrt{\frac{2}{\pi }} \sum _{k = 1}^{\infty } \frac{\sin (k t)}{k} X_{k}

определяет стандартный винеровский процесс на [0,π][0, \pi ].

?
Задача 13.12.8

Пусть WW — стандартный винеровский процесс с W(0)=0W(0) = 0. Разместим поглощающие барьеры в −b-b и bb, где b>0b > 0, и пусть Wa W^{\text{a }} — процесс WW, поглощённый на этих барьерах. Покажите, что Wa(t)W^{\mathrm{a}}(t) имеет функцию плотности

fa(y,t)=12πt∑k=−∞∞(−1)kexp⁡{−(y−2kb)22t},−b<y<b f^{\mathrm{a}}(y, t) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi t}} \sum _{k = -\infty }^{\infty }(-1)^{k} \exp \left\{ -\frac{(y-2 k b)^{2}}{2 t}\right\} , \quad -b < y < b

которую можно также выразить как

fa(y,t)=∑n=1∞ane−λntsin⁡(nπ(y+b)2b),−b<y<b f^{\mathrm{a}}(y, t) = \sum _{n = 1}^{\infty } a_{n} e^{-\lambda _{n} t} \sin \left(\frac{n \pi (y+b)}{2 b}\right), \quad -b < y < b

где an=b−1sin⁡(12nπ)a_{n} = b^{-1} \sin \left(\frac{1}{2} n \pi \right) и λn=n2π2/(8b2)\lambda_{n} = n^{2} \pi^{2} /\left(8 b^{2}\right). Отсюда вычислите P(sup⁡0≤s≤t∣W(s)∣>b)\mathbb {P}\left(\sup_{0 \leq s \leq t}|W(s)| > b\right) для неограниченного процесса WW.

?
Задача 13.12.9

Пусть DD — винеровский процесс со сносом mm, и предположим, что D(0)=0D(0) = 0. Разместим поглощающие барьеры в точках x=−ax = -a и x=bx = b, где aa и bb — положительные действительные числа. Покажите, что вероятность pap_{a} того, что процесс поглощается в −a-a, задаётся как

pa=e2mb−1e2m(a+b)−1 p_{a} = \frac{e^{2 m b}-1}{e^{2 m(a+b)}-1}
?
Задача 13.12.10

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и пусть F(u,v)F(u, v) — событие, что WW не имеет нулей на интервале (u,v)(u, v).

?
(a)

Если ab>0a b > 0, покажите, что P(F(0,t)∣W(0)=a,W(t)=b)=1−e−2ab/t\mathbb {P}\left(F(0, t\right) \mid W(0) = a, W(t) = b) = 1-e^{-2 a b / t}.

(b)

Если W(0)=0W(0) = 0 и 0<t0≤t1≤t20 < t_{0} \leq t_{1} \leq t_{2}, покажите, что

P(F(t0,t2)∣F(t0,t1))=sin⁡−1t0/t2sin⁡−1t0/t1 \mathbb {P}\left(F\left(t_{0}, t_{2}\right) \mid F\left(t_{0}, t_{1}\right)\right) = \frac{\sin ^{-1} \sqrt{t_{0} / t_{2}}}{\sin ^{-1} \sqrt{t_{0} / t_{1}}}
(c)

Выведите, что если W(0)=0W(0) = 0 и 0<t1≤t20 < t_{1} \leq t_{2}, то P(F(0,t2)∣F(0,t1))=t1/t2\mathbb {P}\left(F\left(0, t_{2}\right) \mid F\left(0, t_{1}\right)\right) = \sqrt{t_{1} / t_{2}}.

Задача 13.12.11

Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что

P(sup⁡0≤s≤t∣W(s)∣≥w)≤2P(\midW(t)∣≥w)≤2tw2 при w>0 \mathbb {P}\left(\sup _{0 \leq s \leq t}|W(s)| \geq w\right) \leq 2 \mathbb {P}\left(\midW (t\right)| \geq w) \leq \frac{2 t}{w^{2}} \quad \text{ при } w > 0

Положите t=2nt = 2^{n} и w=22n/3w = 2^{2 n / 3} и используйте лемму Бореля-Кантелли, чтобы показать, что t−1W(t)→0t^{-1} W(t) \rightarrow 0 п.н. при t→∞t \rightarrow \infty.

?
Задача 13.12.12

Пусть W\mathbf{W} — двумерный винеровский процесс с W(0)=w\mathbf{W}(0) = \mathbf{w}, и пусть FF — единичная окружность. Какова вероятность того, что W\mathbf{W} посетит верхнюю полуокружность GG окружности FF раньше, чем нижнюю полуокружность HH?

?
Задача 13.12.13

Пусть W1W_{1} и W2W_{2} — независимые стандартные винеровские процессы; пара W(t)=(W1(t),W2(t))\mathbf{W}(t) = \left(W_{1}(t), W_{2}(t)\right) представляет положение частицы, испытывающей броуновское движение на плоскости. Пусть ll — некоторая прямая в R2\mathbb {R}^{2}, и пусть P — точка на ll, ближайшая к началу координат O. Нарисуйте диаграмму. Покажите, что

?
(a)

частица посещает ll с вероятностью единица,

(b)

если частица впервые попадает на ll в точке R, то расстояние PR (измеренное как положительное или отрицательное, в зависимости от случая) имеет плотность распределения Коши f(x)=d/{π(d2+x2)},−∞<x<∞f(x) = d /\left\{ \pi \left(d^{2}+x^{2}\right)\right\} ,-\infty < x < \infty, где dd — расстояние OP,

(c)

угол POR⁡^\widehat{\operatorname {POR}} равномерно распределён на [−12π,12π]\left[-\frac{1}{2} \pi , \frac{1}{2} \pi \right].

Задача 13.12.14

Пусть ϕ(x+iy)=u(x,y)+iv(x,y)\phi (x+i y) = u(x, y)+i v(x, y) — аналитическая функция на комплексной плоскости с вещественной частью u(x,y)u(x, y) и мнимой частью v(x,y)v(x, y), и предположим, что

(∂u∂x)2+(∂u∂y)2=1 \left(\frac{\partial u}{\partial x}\right)^{2}+\left(\frac{\partial u}{\partial y}\right)^{2} = 1

Пусть (W1,W2)\left(W_{1}, W_{2}\right) — плоский винеровский процесс из Задачи (13.12.13) выше. Покажите, что пара u(W1,W2)u\left(W_{1}, W_{2}\right), v(W1,W2)v\left(W_{1}, W_{2}\right) также является плоским винеровским процессом.

?
Задача 13.12.15

Пусть M(t)=max⁡0≤s≤tW(s)M(t) = \max_{0 \leq s \leq t} W(s), где WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что M(t)−W(t)M(t)-W(t) имеет то же распределение, что и M(t)M(t).

?
Задача 13.12.16

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, u∈Ru \in \mathbb {R}, и пусть Z={t:W(t)=u}Z = \left\{ t: W(t) = u\right\}. Покажите, что ZZ — нулевое множество (то есть имеет лебегову меру нуль) с вероятностью единица.

?
Задача 13.12.17

Пусть M(t)=max⁡0≤s≤tW(s)M(t) = \max_{0 \leq s \leq t} W(s), где WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что M(t)M(t) достигается ровно в одной точке [0,t][0, t] с вероятностью единица.

?
Задача 13.12.18

Пусть s0=0s_{0} = 0 и sm=∑j=1mxjs_{m} = \sum_{j = 1}^{m} x_{j}, где (xj:1≤j≤n)\left(x_{j}: 1 \leq j \leq n\right) — заданная последовательность действительных чисел. Среди nn! перестановок (xj:1≤j≤n)\left(x_{j}: 1 \leq j \leq n\right) пусть ArA_{r} — число перестановок, при которых ровно rr значений из (sm:0≤m≤n)(s_{m}: 0 \leq m \leq n) строго положительны, и пусть BrB_{r} — число перестановок, при которых максимум (sm:0≤m≤n)\left(s_{m}: 0 \leq m \leq n\right) впервые достигается на rr-м месте. Покажите, что Ar=BrA_{r} = B_{r} при 0≤r≤n0 \leq r \leq n. [Указание: Используйте индукцию по nn.]

?
Задача 13.12.19

Для стандартного винеровского процесса WW пусть AA — количество времени uu на интервале времени [0,t][0, t], для которого W(u)>0W(u) > 0; пусть LL — момент последнего посещения начала координат до tt; и пусть RR — момент, когда WW достигает своего максимума на [0,t][0, t]. Покажите, что A,LA, L и RR имеют одну и ту же функцию распределения F(x)=(2/π)sin⁡−1x/tF(x) = (2 / \pi ) \sin^{-1} \sqrt{x / t} при 0≤x≤t0 \leq x \leq t. [Указание: Используйте результаты Задач (13.12.15)-(13.12.18).]

?
Задача 13.12.20

Пусть WW — стандартный винеровский процесс, и пусть UxU_{x} — количество времени, проведённого ниже уровня xx (≥0)( \geq 0) на интервале времени (0,1)(0,1), то есть Ux=∫01I{W(t)<x}dtU_{x} = \int_{0}^{1} I_{\left\{ W(t) < x\right\} } d t. Покажите, что UxU_{x} имеет функцию плотности

fUx(u)=1πu(1−u)exp⁡(−x22u),0<u<1 f_{U_{x}}(u) = \frac{1}{\pi \sqrt{u(1-u)}} \exp \left(-\frac{x^{2}}{2 u}\right), \quad 0 < u < 1

Покажите также, что

Vx={sup⁡{t≤1:Wt=x} если это множество непусто 1 иначе  V_{x} = \begin{cases} \sup \left\{ t \leq 1: W_{t} = x\right\} & \text{ если это множество непусто } \\ 1 & \text{ иначе }\end{cases}

имеет то же распределение, что и UxU_{x}.

?
Задача 13.12.21

Пусть sign⁡(x)=1\operatorname {sign}(x) = 1, если x>0x > 0, и sign⁡(x)=−1\operatorname {sign}(x) = -1 в остальных случаях.

?
(a)

Покажите, что Vt=∫0tsign⁡(Ws)dWsV_{t} = \int_{0}^{t} \operatorname {sign}\left(W_{s}\right) d W_{s} определяет стандартный винеровский процесс, где WW сам является таким процессом.

(b)

Выведите, что VV — решение СДУ dX=sign⁡(Xt)dWd X = \operatorname {sign}\left(X_{t}\right) d W с W(0)=0W(0) = 0.

(c)

Используя результат Задачи (13.12.16) при u=0u = 0, покажите, что −V-V также является решением этого СДУ.

(d)

Используя результаты Примера (12.7.10) и Теоремы (13.8.11), выведите, что любое решение СДУ имеет конечномерные распределения винеровского процесса. [Вы показали, что решения СДУ не единственны в траекторном смысле, но имеют единственные конечномерные распределения.]

Задача 13.12.22

После того как уровень промышленного процесса установлен на желаемое значение, он начинает случайным образом отклоняться. Чтобы противодействовать этому, процесс периодически возвращают к этому желаемому значению, в моменты 0,T,2T,…0, T, 2 T, \ldots. Если WtW_{t} — отклонение от желаемого уровня, спустя tt единиц времени после сброса, то {Wt:0≤t<T}\left\{ W_{t}: 0 \leq t < T\right\} можно моделировать стандартным винеровским процессом. Поведение процесса после сброса не зависит от его поведения до сброса. Пока WtW_{t} находится вне диапазона (−a,a)(-a, a), выход процесса неудовлетворителен, и издержки начисляются со скоростью CC в единицу времени. Стоимость каждого сброса равна RR. Покажите, что период TT, минимизирующий средние долгосрочные издержки в единицу времени, равен T∗T^{*}, где

R=C∫0T∗a(2πt)exp⁡(−a22t)dt R = C \int _{0}^{T^{*}} \frac{a}{\sqrt{(2 \pi t)}} \exp \left(-\frac{a^{2}}{2 t}\right) d t
?
Задача 13.12.23

Экономика управляется моделью Блэка-Шоулза, в которой цена акции ведёт себя как геометрическое броуновское движение с волатильностью σ\sigma, и имеется постоянная процентная ставка rr. Инвестор предпочитает держать постоянную долю γ(∈(0,1))\gamma (\in (0,1)) текущей стоимости своего самофинансируемого портфеля в акциях, а остаток — в облигациях. Покажите, что функция стоимости её портфеля имеет вид Vt=f(t)StγV_{t} = f(t) S_{t}^{\gamma }, где f(t)=cexp⁡{(1−γ)(12γσ2+r)t}f(t) = c \exp \left\{ (1-\gamma )\left(\frac{1}{2} \gamma \sigma^{2}+r\right) t\right\} при некоторой постоянной cc, зависящей от её начального капитала.

?
Задача 13.12.24

Пусть u(t,x)u(t, x) дважды непрерывно дифференцируема по xx и один раз по tt, при x∈Rx \in \mathbb {R} и t∈[0,T]t \in [0, T]. Пусть WW — стандартный винеровский процесс. Покажите, что uu является решением уравнения теплопроводности

∂u∂t=12∂2u∂x2 \frac{\partial u}{\partial t} = \frac{1}{2} \frac{\partial ^{2} u}{\partial x^{2}}

тогда и только тогда, когда процесс Ut=u(T−t,Wt),0≤t≤TU_{t} = u\left(T-t, W_{t}\right), 0 \leq t \leq T, имеет нулевой снос.

?
Задача 13.12.25
?
(a)

Пусть WW — стандартный винеровский процесс в d=3d=3 измерениях, начинающийся в начале координат 0, и пусть TT — момент его первого достижения сферы радиуса rr с центром в 0. Покажите, что W(T)W(T) не зависит от TT.

(b)

Пусть CC — открытая выпуклая область, содержащая 0, с гладкой границей BB. Для x∈Cx \in C пусть M(x)M(x) — наибольшая сфера с центром в xx, вписываемая в B∪CB \cup C, радиуса r(x)r(x). Определим процесс {Rn:n≥0}\left\{ R_n: n \geq 0\right\} следующим образом. Положим R0=0R_0=0; при заданных R1,R2,…,RnR_1, R_2, \ldots , R_n для n≥0n \geq 0, Rn+1R_{n+1} равномерно распределена на сфере Mn:=M(Rn)M_n:=M\left(R_n\right). Теперь определим возрастающую последовательность {Tn:n≥0}\left\{ T_n: n \geq 0\right\} так: T0=0T_0=0, T1T_1 — момент первого достижения WW множества M(0)M(0); T2T_2 — первый последующий момент, в который WW достигает M1M_1, и так далее.

(i) Покажите, что последовательности (Rn)\left(R_n\right) и (W(Tn))\left(W\left(T_n\right)\right) имеют одинаковые распределения.

(ii) Выведите, что R∞=lim⁡n→∞RnR_{\infty }=\lim_{n \rightarrow \infty } R_n имеет то же распределение, что и W(TB)W\left(T_B\right), где TBT_B — момент первого достижения WW множества BB.

(iii) Пусть dd — диаметр наименьшей сферы, содержащей B∪CB \cup C. При 0<a<d/20<a<d / 2 пусть S(a)=inf⁡{n:r(Rn)≤a}S(a)=\inf \left\{ n: r\left(R_n\right) \leq a\right\} — наименьшее nn, при котором RnR_n находится на расстоянии не более aa от границы BB. Покажите, что S(a)S(a) п.н. конечно, и более того, что E[S(a)]≤d/a\mathbb {E}\left[S(a)\right] \leq d / a.