Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятностей и ее применения, 2013, том 58, выпуск 1, страницы 53–80
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp4494
(Mi tvp4494)
 

Эта публикация цитируется в 47 научных статьях (всего в 48 статьях)

Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша

Ф. К. Клебанерa, Р. Ш. Липцерb

a Monash University
b Tel Aviv University, Department of Electrical Engineering-Systems
Список литературы:
Аннотация: Стохастическая экспонента $\mathfrak{z}$ локального маpтингaлa $M$ со скачками $\Delta M_t>-1$, т.е. $\mathfrak{z}_t=1+\int_0^t\mathfrak{z}_{s-}\,dM_s,$ является неотрицательным локальным маpтингалом с $\mathbf{E}\,\mathfrak{z}_t\le 1$. Если $\mathbf{E}\,\mathfrak{z}_{_T}= 1$, то $\mathfrak{z}$ — мартингал на интервале $[0,T]$. Маpтингальное свойство играет важную роль во многих приложениях. Поэтому естественные и легко проверяемые условия этого свойства представляют определенный интерес. В настоящей статье условие $\mathbf{E}\,\mathfrak{z}_{_T}=1$ проверяется при линейном росте параметров, участвующих в определении $M$, предложенные И. В. Гирсановым [10] и частично реализованные В. Бенешем [3]. Предлагаемый нами метод обобщает метод Бенеша без использования его технологии кусочно-постоянной аппроксимации. Предлагаемые условия эффективны в случаях, когда условия Новикова [30] и Казамаки [18] неприменимы. Они также эффективны в случае как марковских (возможно, взрывающихся), так и не марковских процессов, порождающих маpтингалы $M$ со скачками. Наш подход отличается от недавно опубликованных подходов в статьях [5] и [29].
Ключевые слова: экспоненциальный мартингал, диффузионный процесс со скачкообразной компонентной, теорема Гирсанова, метод Бенеша.
Поступила в редакцию: 16.03.2012
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2014, Volume 58, Issue 1, Pages 38–62
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97986382
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
MSC: 60G44
Образец цитирования: Ф. К. Клебанер, Р. Ш. Липцер, “Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша”, Теория вероятн. и ее примен., 58:1 (2013), 53–80; Theory Probab. Appl., 58:1 (2014), 38–62
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KleLip13}
\by Ф.~К.~Клебанер, Р.~Ш.~Липцер
\paper Когда стохастическая экспонента является мартингалом. Развитие метода Бенеша
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2013
\vol 58
\issue 1
\pages 53--80
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp4494}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp4494}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2329719}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:06308870}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=20732998}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2014
\vol 58
\issue 1
\pages 38--62
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97986382}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000332790300005}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-84896869406}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp4494
  • https://doi.org/10.4213/tvp4494
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v58/i1/p53
  • Эта публикация цитируется в следующих 48 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024