Ejemplos de super y submartingala, que no es un paseo aleatorio, ni una función de tal

una martingala X norte se define por estas condiciones:

(yo) que mi | X norte | <

(ii) Que X norte está adaptado a F norte (filtración, es decir, secuencia de álgebras sigma)

(iii) Que mi ( X norte + 1 | F norte ) = X norte para todos norte

Si " " en (iii), X norte es una supermartingala. Si " " en (iii), X norte es una submartingala.

Para más detalles, véase Richard Durrett, Probability: Theory and Examples p.198ff. (<-- Esta es una copia legal cargada por el propio autor). Por brevedad, no repetiré aquí.

A estas alturas, parece que tengo poca comprensión de esta cosa abstracta, debido a la falta de ejemplos...><

De hecho, es fácil ver, si X norte es una suma iid de rvs, cada una con expectativa positiva, entonces X norte es una submartingala. Lo mismo es cierto para "expectativa cero" y "martingala". Lo mismo es cierto para la "expectativa negativa" y la "supermartingala".

Por ejemplo, X norte = ξ 1 + + ξ norte , dónde ξ i todo iid, observando a Bernoulli, con valor ± 1 , ambos probabilidad 1/2. Entonces X norte es una martingala. Si ξ i = 1 para probabilidad > 1 / 2 , X norte es una supermartingala. Si < 1 / 2 , X norte es una submartingala.

Y el thm 5.2.3 del libro de Durrett establece que: Si X norte es una martingala y φ es una función convexa con mi | φ ( X norte ) | < para todos norte , entonces φ ( X norte ) es una submartingala con la misma filtración. Lo mismo ocurre con la "función cóncava" (todavía en aumento) y la "supermartingala".

Sin embargo, estas condiciones parecen representar solo un pequeño subconjunto de (super, sub) martingalas, y mi imaginación es limitada. ¿Hay ejemplos de martingalas, supermartingalas y submartingalas que no sean un paseo aleatorio (iid suma de rvs), ni sean funciones de un paseo aleatorio (explotando el hecho del último párrafo)?

Respuestas (2)

Dejar ( Ω , A , PAG ) Sea un espacio de probabilidad.

Ejemplo 1: Para cualquier filtración ( F norte ) norte 1 y cualquiera X L 1 el proceso METRO norte := mi ( X F norte ) es una martingala.

Ejemplo 2: Deja ( F norte ) norte 1 ser una filtración y m una medida finita en F := σ ( F norte ; norte 1 ) . Asumir que m | F norte es absolutamente continua con respecto a PAG | F norte , y se denota por METRO norte la densidad de Radon-Nikodym. Entonces ( METRO norte ) norte 1 es una martingala.

Ejemplo 3: Considere Ω := ( 0 , 1 ) dotado con la medida de Lebesgue, y dejar ( a norte ) norte norte ( 0 , 1 ) ser una secuencia de números monótonamente decrecientes. Entonces

METRO norte := 1 a norte 1 ( 0 , a norte )
es una martingala.

¿Cuál es la filtración en el ejemplo 3?
@ColinMcQuillan La filtración canónica F norte := σ ( METRO 1 , , METRO norte ) ; vea esta pregunta: math.stackexchange.com/q/919324/36150
@ColinMcQuillan Si ( METRO norte ) es una martingala con respecto a F norte , entonces no es difícil demostrar que ( METRO norte ) es también una martingala con respecto a F ~ norte := σ ( { METRO t : t norte } ) . Por lo tanto, podemos llamar a un proceso ( METRO norte ) una martingala sin referencia a un σ -campo, y no perdemos generalidad al hacerlo.

Ejemplo: Considere un tazón que contiene norte canicas numeradas 1 , 2 , , norte . Elija canicas del cuenco al azar, sin reemplazo, hasta que todas hayan sido elegidas. Dejar X k ser el número en el k la canica seleccionada, y dejar F norte := σ { X k : k = 1 , 2 , , norte } para norte = 1 , 2 , , norte . Definir el evento B := { X norte = 1 } (Esta elección de B es más o menos arbitraria.) La secuencia de variables aleatorias METRO norte := mi [ B F norte ] , norte = 1 , 2 , , norte , es una martingala.

Ejercicio: Demuestra que METRO norte = k = 1 norte 1 { X k 1 } ( norte norte ) 1 para norte = 1 , 2 , , norte 1 .