Научная статья на тему 'Точные неравенства для максимума скошенного броуновского движения'

Точные неравенства для максимума скошенного броуновского движения Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
87
11
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СКОШЕННОЕ БРОУНОВСКОЕ ДВИЖЕНИЕ / SKEW BROWNIAN MOTION / МАКСИМАЛЬНЫЕ НЕРАВЕНСТВА / ОПТИМАЛЬНЫЕ ПРАВИЛА ОСТАНОВКИ / OPTIMAL STOPPING RULES / ЛОКАЛЬНОЕ ВРЕМЯ / LOCAL TIME / MAXIMAL INEQUALITIES

Аннотация научной статьи по математике, автор научной работы — Люлько Ярослав Александрович

В работе получено максимальное неравенство для скошенного броуновского движения, являющееся обобщением классических неравенств для стандартного броуновского движения и его модуля. Доказательство результата основано на решении задачи оптимальной остановки, для которой найдены оптимальный момент и функция цены.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Exact inequalities for a maximum of slanted Brownian motion

The maximal inequality for the skew Brownian motion being a generalization of the well-known inequalities for the standard Brownian motion and its modulus is obtained in the paper. The proof is based on the solution to an optimal stopping problem for which we find the value function and optimal stopping time.

Текст научной работы на тему «Точные неравенства для максимума скошенного броуновского движения»

Доказательство теоремы 2. Положим D = DB(фа)• Как было отмечено выше, функция фа,с принадлежит множеству W. Положим £ = (£а1 (xi),... ,£ап(xn)). В силу леммы 3 существует представимая в виде многочлена (относительно набора £) формула Ф глубины D + 2, которая реализует фа,,с. По лемме 4 имеет место равенство

P> = (-1)nc(yi + 1)- ... • (yn + 1).

Из леммы 5 следует, что (D + 2) — 1 ^ Ni(P|ф)+ N-i(P^ф) = 2n — 1. Тогда 2n — 2 ^ D, что и требовалось доказать. Теорема доказана.

Из теорем 1, 2 непосредственно вытекает

Теорема 3. Для любого n ^ 1 имеют место неравенства 2n — 2 ^ DB (W (n)) ^ 2n — 1. В заключение автор выражает искреннюю признательность А. Б. Угольникову за постановку задачи и обсуждение результатов работы.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 11-01-00508, и программы фундаментальных исследований Отделения математических наук РАН "Алгебраические и комбинаторные методы математической кибернетики и информационные системы нового поколения" (проект "Задачи оптимального синтеза управляющих систем").

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. М.: Высшая школа, 2006.

2. Лупанов О.Б. Асимптотичексие оценки сложности управляющих систем. М.: Изд-во МГУ, 1984.

3. Лупанов О.Б. О сложности реализации функций алгебры логики формулами // Проблемы кибернетики. Вып.3. М.: Физматгиз, 1960. 61-80.

4. Угольников А.Б. О глубине формул в неполных базисах // Матем. вопросы кибернетики. 1988. Вып. 1. 242-245.

5. Угольников А.Б. О глубине и сложности формул, реализующих функции из замкнутых классов // Докл. АН СССР. 1988. 298, № 6. 1341-1344.

6. Глухов М.М. Об а-замкнутых классах и а-полных системах функций k-значной логики // Дискретн. матем. 1989. 1, вып. 1. 16-21.

7. Чернышов А.Л. Условия а-полноты систем функций многозначной логики // Дискретн. матем. 1992. 4, вып. 4. 117-130.

8. Шабунин А.Л. Примеры а-полных систем k-значной логики при k = 3,4 // Дискретн. матем. 2006. 18, вып. 4. 45-55.

9. Труш,ин Д.В. О глубине а-пополнений систем булевых функций // Вестн. Моск. ун-та. Матем. Механ. 2009. № 2. 72-75.

10. Труш,ин Д.В. Об оценках глубины а-пополнений систем функций трехзначной логики // Проблемы теоретической кибернетики: Мат-лы XVI Междунар. конф. Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2011. 484-487.

Поступила в редакцию 14.12.2011

УДК 519.216

ТОЧНЫЕ НЕРАВЕНСТВА ДЛЯ МАКСИМУМА СКОШЕННОГО БРОУНОВСКОГО ДВИЖЕНИЯ

Я. А. Люлько1

В работе получено максимальное неравенство для скошенного броуновского движения, являющееся обобщением классических неравенств для стандартного броуновского движения и его модуля. Доказательство результата основано на решении задачи оптимальной остановки, для которой найдены оптимальный момент и функция цены.

Ключевые слова: скошенное броуновское движение, максимальные неравенства, оптимальные правила остановки, локальное время.

The maximal inequality for the skew Brownian motion being a generalization of the well-known inequalities for the standard Brownian motion and its modulus is obtained in the paper.

1 Люлько Ярослав Александрович — асп. каф. теории вероятностей мех.-мат. ф-та МГУ, e-mail: yaroslav.lyulko@gmail.com.

The proof is based on the solution to an optimal stopping problem for which we find the value function and optimal stopping time.

Key words: skew Brownian motion, maximal inequalities, optimal stopping rules, local

time.

1. Введение. Процесс Xa = (Xa)t^o, заданный на вероятностном пространстве (Q, F, P), называется скошенным броуновским движением с параметром а Е [0,1], если он удовлетворяет следующему стохастическому уравнению:

ха = xa + Bt + (2а - 1)L°(Xа). (1)

Здесь B = (Bt)t^o — броуновское движение на (Q, F, P), а Lo = (Lo(Xa))t>o, где L°(Xa) =0, — локальное время в нуле процесса Xа.

Скошенное броуновское движение впервые было рассмотрено в книге [1], а в работе [2] показано, что уравнение (1) имеет единственное сильное решение, являющееся непрерывным семимартингалом, удовлетворяющим строго марковскому свойству. Основные свойства скошенного броуновского движения наиболее полно отражены в работе [3].

На протяжении всей статьи будем обозначать через Wa = (Wta)t^o единственное сильное решение уравнения (1) c начальным условием Wа = 0. В качестве фильтрации F = (Ft)t^o рассмотрим естественную фильтрацию Ft = F^vа = a(Wa, s ^ t), t ^ 0. Отметим, что в случае а = 1/2 и а = 1 имеем

Law(Wt1/2, t ^ 0) = Law(Bt, t ^ 0) и Law(W/, t ^ 0) = Law(|Bt|, t ^ 0) соответственно. Впервые в работе [4], а позднее совершенно другим методом в [5] были установлены следующие максимальные неравенства:

Е( max Bt) < л/Ёт, Е( max \Bt\) ^ \/2Бг, (2)

O^t^r 0<t<r

справедливые для любого марковского момента т Е M, где

M = {т — марковский момент относительно (Ft)t^o, Ет < то}.

Целью данной работы является получение максимальных неравенств вида E(maxo№ Wta) < Ма при всех значениях параметра а Е [0,1]. При этом из (2) видно, что -Mi/2 = 1, М\ = \/2. Также нетрудно проверить, что Mo = 0. Для отыскания величины Ma мы будем пользоваться методом, предложенным в работе [5]. Рассмотрим следующую задачу оптимальной остановки:

V*(c) = sup Е( max Wta — ст) (3)

r^rn o^t<r

при всех значениях с > 0. В п. 4 будет показано, как, зная функцию V*(c), получить максимальное неравенство требуемого вида и найти Ma. Заметим, что для одномерных диффузионных процессов X = (Xt)t^o, удовлетворяющих стохастическому дифференциальному уравнению

dXt = b(Xt )dt + a(Xt )dBt (4)

с непрерывными коэффициентами b = b(x) и a = a(x), в [6, гл. IV] приведен метод решения задачи supr E(maxt^r Xt — ст), основанный на ее сведении к задаче со свободной границей. Однако в нашем случае скошенное броуновское движение Wа = (Wta)t^o удовлетворяет уравнению (1), которое при а = 1/2 не является уравнением типа (4). Заметим также, что М.В.Житлухин с помощью метода из статьи [5] в работе [7] получил оценку E(max^r W" — min^r W^ у/КаЕт для разности максимума и минимума скошенного броуновского движения, обобщив тем самым известный ранее результат для стандартного броуновского движения.

2. Основные результаты. Максимальное неравенство для скошенного броуновского движения устанавливается в следующей теореме.

Теорема 1. Для любого марковского момента т Е M и для любого а Е (0,1) имеет место неравенство

Е ^ max Wta^j < Ма^Ёт, (5)

где Ma = а(1 + Aa)/(1 — а), а Aa — единственное решение уравнения

АаеАа+1 = Ц^, (6)

а2

удовлетворяющее условию Аа > — 1. При этом неравенство (5) является "точным" в том смысле, что для любого Т > 0 существует марковский момент т с Ет = Т, такой, что

Е ( тах шА = Мау/Ёг.

Рис. 1. Величина Ма пространством состояний Е функции цены

Замечание 1. В теореме 1 рассматривался случай а € (0,1). Однако, пользуясь выражением для Ма, нетрудно проверить, что М1/2 =

1, Ма —► 0 и Ма —► \/2 (см. рис. 1). Таким образом, с помощью предельного перехода получаются известные ранее результаты.

Как было отмечено выше, для получения неравенства (5) нам необходимо знать решение задачи оптимальной остановки (3). Для произвольных х € М, в ^ 0, таких, что х ^ в, определим процессы Х4(х) = х + Ша, Б^х, в) = шах{в, шахо^г Хи(х)}.

Заметим, что двумерный процесс (X, 5) является марковским с {(х, в) € М2 : х ^ в, в ^ 0}. Рассмотрим для (X, 5) задачу отыскания

Ус(х, в) = вир Е(5г(х, в) — ст). г ет

Теорема 2. Оптимальный момент остановки тс в задаче (7) существует и равен

тс = М{г > 0 : X < д&)}, где зависимость д = д(в), в ^ 0, задана в виде

д +1/(2с),

в = < в2 — 1

2св2

е2ф9 + 1 +

1

в 2св2'

если д ^ 0; если д < 0,

(7)

(8)

(9)

параметр в = (1 — а)/а.

Если ввести множества Б* = {(х, в) € Е : х ^ д(в)}, О* = Е \ Б*, то функция цены Ус(х,в) определится следующими формулами:

Ус(х, в) =

в + с(х — д(в))2

(х, в) € О; (х, в) € В*.

(10)

Замечание 2. Пользуясь выражением (9), можно проверить, что функция в = в(д) строго возрастает, обратима, непрерывна и кусочно-дифференцируема. При этом д(в) < в для всех в ^ 0, и функция в — д(в) ограничена (рис. 2).

3. Доказательство теоремы 2. Проведем сначала предварительные рассмотрения.

Особенность многих задач оптимальной остановки состоит в том, что доказательство утверждения об оптимальности заключается в проверке того, что некоторая функция и некоторый марковский момент являются решением исходной задачи. При этом непонятно, как догадаться, что следует брать именно те функцию и момент, которые мы рассматриваем. Поэтому приведем соображения, показывающие, почему функция цены имеет вид (10), а момент — вид (8).

Задача (7) является задачей оптимальной остановки в марковской постановке. Из общей теории известно, что пространство состояний Е можно представить в виде дизъюнктного объединения "множества остановки" Б* и "множества продолжения наблюдений" О*. Множество Б* характеризуется тем, что если начальная точка (х, в) € Б*, то следует мгновенно остановиться, т.е. тс = 0, а Ус(х, в) = в. Таким образом, получаем условие "мгновенной остановки"

Рис. 2. Граница в = в(д) множества остановки при с =1 и значениях а = 0,1; 0, 2; ...;0, 9

Ус(х, в) = в, (х, в) € Б*

(11)

Если же мы начинаем движение из области О*, то останавливаться необходимо в первый момент попадания процесса (Х,Б) во множество В*. Следовательно, тс = [Ь ^ 0 : (Xt€ В*}. Чтобы найти общий вид границы В*, заметим, что процесс 5 может увеличиваться только в те моменты времени Ь, когда XI = Если же максимум Б1 достаточно велик, а значение XI намного меньше Б1, то нам следует прекращать наблюдения, так как время возвращения процесса X на диагональ А = [(х,з) € Е : х = з} может оказаться довольно большим. Это наводит на мысль, что существует граница д = д(з), такая, что В* = [(х,з) € Е : х ^ д(з)}. Далее, предположим, что существует точка зо ^ 0, такая, что (зо,зо) € В*. Тогда Ус(зо, во) = ^о- Но если продолжить наблюдения, то получим = £о + а при малых £ имеем

ел/1 > сЬ. Поэтому продолжать наблюдения выгоднее, чем останавливаться, и, следовательно, для любого з ^ 0 имеем (з, з) € О*, в частности д(з) < з.

Теперь получим условия для определения границы д = д(з) и функции цены Ус(х,з). Из работы [8, ч. I, прил. 1] известно, что производящий оператор Ь процесса X = (Х^)^о определен для функций [/ : f" существует на М \ [0}, /''(0+) = f''(0-), Иш™ /(х) = 0 и а/(0+) = (1 - а)/(0-)} и имеет вид Ьх = Далее, из общей теории (см. [6, гл. IV]) имеем з) = с для (х, в) € С*. Но так как при

XI < St максимум не меняется, то производящий оператор процесса (X, 5) совпадает с производящим опрератором процесса X, и мы получаем уравнения

/ (У<0"хх(х, з) = 2с, х = 0, (х, з) € О*;

1а(К)Х(0+,з) = (1 - а)(Ус)Х(0-,з), (0,з) € О*,

решая которые, находим цену

V (х з) = 1 сх2 + (1- а)А(з)х + В(з), х ^ 0, (х,з) € О*; (12)

с сх2 + аА(з)х + В(з), х< 0, (х,з) € О*

с точностью до неизвестных функций А(з), В(з). Так как само множество О* зависит от неизвестной функции д = д(з), то для решения задачи помимо условия (11) необходимо указать еще два условия для определения трех функций. Этими условиями являются условие "гладкого склеивания" и условие "нормального отражения"

= 0,

= 0 (13)

х|8

соответственно (подробнее о возникновении этих условий см. в [5, 6]). Отметим только, что первое условие в (13) есть усиленное условие (11), означающее непрерывность не только самой функции Vc(x,з), но и ее производной на границе областей О* и В*. Перепишем условие нормального отражения в форме

(1 - а)А'(з)з + В (з) = 0, з ^ 0. (14)

Из (12) видно, что функцию V(х,з) следует находить отдельно для х ^ 0 и х < 0. Рассмотрим сначала з ^ 0, такие, что д(з) ^ 0. Из первого уравнения в (13) имеем

А(з) = -2сд(з)/(1 - а). (15)

Подставляя полученное выражение для А(з) в (11) и дифференцируя по з, находим В' (з) = 2сд(з)д (з) + 1. Наконец, подставляя А (з), В (з) в (14), выводим уравнение для границы д = д(з) :

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

V ^ 1

9 00 =

2с(з - д(з)):

общее решение которого есть з(д) = аое2сд + д + 1/(2с). Рассуждая тем же образом, что и в случае д > 0, получаем уравнение для границы в случае д(з) < 0 :

'( ^ 1 9 00 =

2с(вз - д(з))

с общим решением з(д) = Ъое2свя + д/в + 1/(2св2) (параметр в определен в утверждении теоремы 2). Покажем, что в случае д > 0 необходимо положить ао = 0. Действительно, зная выражения А(з) из (15)

и B(s) из (11), подставим их в (12) и получим Vc(x, s) = s + c(x — g(s))2, (x, s) E CИз неравенства Дуба E(maxt^r \Bt\) ^ 2VEt и того, что Law(|Wta|, t ^ 0) = Law(|Ut|, t ^ 0), выводим

0 < V(s, s) = s + c(s — g(s))2 < 1/c

при всех s ^ 0, откуда с необходимостью следует, что ao = 0. Тогда константа bo, будучи определенной из непрерывности g = g(s), равна (в2 — 1)/(2св2). Тем самым вид границы g = g(s), цены Vc(x,s) и момента тс установлен.

Теперь перейдем непосредственно к доказательству теоремы 2. Рассмотрим функцию т(x,s), определяемую правой частью (10), и момент т, определяемый правой частью (8). Нам необходимо проверить, что т(x, s) = Vc(x, s), т = тс.

Докажем сначала, что Ex,sr < оо для любых (x, s) E E, где Exs — математическое ожидание по мере Pxs = Law(X, S | P, Xo = x, So = s). Без ограничения общности будем считать, что Xo = So = 0. Согласно замечанию 1, функция s — g(s) ограничена. Пусть s — g(s) ^ K для всех s ^ 0. Тогда ясно, что если для некоторого to справедливо Sto — Xto ^ K, то (Xto, Sto) E D*. В связи с этим рассмотрим моменты 0 i = inf {t ^ 0 : lXtl = K + 1}, 02 = inf {t ^ 01 : St — Xt ^ K}. Тогда очевидно, что т ^ 02, и Ет ^ Eoi + Е(и2 — 01).

Так как Law(|X|) = Law(|B|), то E01 = (K + 1)2 < о. На отрезке [01,02] скошенное броуновское движение ведет себя, как стандартное, а из теоремы Леви имеем Law(maxB — B) = Law(|B|). Поэтому

E(02 — 01) = E(inf{t ^ 0 : max Bu — Bt ^ K}) = E(inf{t ^ 0 : ^ K}) = K2 < о.

o^u^t

Таким образом, математическое ожидание ET конечно и т E M.

Далее, заметим, что для любого т E M справедливо неравенство т(Xr,ST) ^ ST. Поэтому

Vc(x, s) = sup Ex,s(St — т(Xt, St) + т(Xt, St) — ст) < sup ExsV(Xt, St) — ст). теш t еш

Следовательно, для доказательства оптимальности т(x, s) и т достаточно проверить, что, во-первых, для любого марковского момента т E M выполняется

Exs^(Xt,St) — ст) < т(x,s) (16)

и, во-вторых,

Ex,s(Sf — ст) = т (x,s). (17)

Применим формулу Ито для семимартингалов к процессу т(Xt, St) (обоснование применимости формулы к т(Xt,St) дано с заменой обозначений в работе [9]). Имеем

rt rt 2а-1

Ю Jo 2 Jo

V{Xt, St) = V(X0, So) + / Vx(Xu, Su)dBu + / Vs (Xu, Su)dSu + —— / (Ул(0+, Su) + V^O-, Su))dL°u+

1 гЬ 1 гЬ

+ 2 I (%(0+,Зи) - -,8и))<1Ь0и + - Уо Ухх(Хи,8и)1(Хи ф 0)йи. (18)

Заметим, что в силу условия а\УХс(0+,«) — (1 — а)у(0— ,в) = 0 сумма интегралов по локальному времени равна нулю. Далее, третий член в правой части (18) также равен нулю, так как если для некоторого и мы имеем Хи < Би, то и для любого V из некоторой окрестности и справедливо Sv — Su = 0. А для всех и, таких, что Хи = Su, ввиду условия нормального отражения У8 (^и, Su) = 0.

Заменим в (18) £ на т и возьмем от обеих частей математическое о^кидание Ех ^. Так как для всех (х,в) Е Е имеем Ух(х,в) ^ 2с(в — д(в)) ^ 2сК и Ех>3т < о, то математическое ожидание стохастического интеграла равно нулю:

Ех^ Ух (Хи^и^Ви =

Jo

Таким образом, для любого т Е М окончательно получаем

1 Г

ЕЖ;,У(ХТ, Бт) = 9(х, в) + -Ех>3 / Ухх(Хи, ЗиШХи ф 0)&ч. (19)

2 70

Ввиду того что для всех (x, s) Е E выполнено неравенство VX'x(x,s) ^ 2с, второй член правой части (19) не превосходит cEx,sт, и мы получаем (16). Если в (19) в качестве марковского момента взять V, то для любого u Е (0,V) будем иметь (Xu,Su) Е C*, а значит, VX'x(Xu,Su) = 2с. Мера Лебега множества {u ^ 0 : Xu = 0} равна нулю Р^-п.н., поэтому (19) преобразуется в (17):

Ex,sSv = V (x, s) + сЕх,3т. (20)

Теорема 2 доказана.

4. Доказательство теоремы 1. Покажем, как, зная решение задачи (7), получить максимальное неравенство (5). Для любого с > 0 и любого марковского момента т Е M выполнено

Е( max Wta) < сЕт + Vc(0,0).

Согласно (10), имеет место уравнение Vc(0, 0) = сд2(0). Значение д(0) удовлетворяет уравнению (в2 — 1)e2ceg(o)/(2св) + д(0) + 1/(2св) = 0. Обозначив Aa = —1 — 2свд(0), приходим к уравнению (6). Выражая VC(0, 0) через Aa, находим Vc(0, 0) = (Aa + 1)2/(4св2). Тогда, взяв инфимум в (20) по всем с > 0, получим

Е( max Wta) < inf (cEr + (Aa + l)2/(4ф2)) = Мал/Ё7, (21)

o^t^r c>o

что и требовалось. Для завершения доказательства теоремы достаточно установить, что полученное неравенство является точным. Для этого заметим, что для любого с > 0 имеет место совпадение распределений Law(c-1Xc2t(cx), t ^ 0) = Law(Xt(x), t ^ 0), и, следовательно, Law{c-1Xc2t(cx), c-lSc2t(cx,cs), t ^ 0} = Law{Xt(x), St(x,s), t ^ 0}. Отсюда прямыми вычислениями можно получить, что для любых с > 0, (x,s) Е E

Vc(x, s) = c-1Vi(cx, cs), Law{c-Vi | Xo = cx, So = cs} = Law^ | Xo = x, So = s}. (22)

Пусть x = s = 0. Для любого T > 0 положим с = у^Ет\/Т. Покажем, что момент остановки г (с) := rj является искомым. Действительно, воспользовавшись (22), имеем Ет(V) = T. Из (21) в силу оптимальности момента т(с) следует, что Мал/Т ^ E5r(g) = Vj(0, 0) + сЕт(с) ^ infc>o(Fc(0, 0) + сЕт(с)) = Ма\[Т. Таким образом, ESr(V) = T. Теорема 1 доказана.

Автор приносит благодарность A. Н. Ширяеву за постановку задачи и внимание к работе.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Ито К., Маккин Г. Диффузионные процессы и их траектории. М.: Мир, 1968.

2. Harrison J.M., Shepp L.A. On skew Brownian motion // Ann. Probab. 1981. 9, N 2. 309-313.

3. Lejay A. On the construction of the skew Brownian motion // Probab. Surv. 2006. 3. 413-466.

4. Dubins L., Schwarz G. A sharp inequality for sub-martingales and stopping times // Asterisque. 1988. 157—158. 129-145.

5. Дубинс Л.Е., Шепп Л.А., Ширяев А.Н. Оптимальные правила остановки и максимальные неравенства для процессов Бесселя // Теория вероятн. и ее примен. 1993. 38, № 2. 288-330.

6. Shiryaev A., Peskir G. Optimal Stopping and Free-boundary Problems. Basel: Birkhauser, 2006.

7. Zhitlukhin M.V. A maximal inequality for skew Brownian motion // Statist. Decisions. 2009. 27. 261-280.

8. Бородин A. Н., Салминен П. Справочник по броуновскому движению. СПб.: Лань, 2000.

9. Graversen S., Peskir G. Optimal stopping and maximal inequalities for geometric Brownian motion //J. Appl. Probab. 1998. 35, N 4. 856-872.

Поступила в редакцию 30.09.2011

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.