[PDF] [PDF] TD Master 2 – Martingales et calcul stochastique

Corrigé des exercices du chapitre 5 – Temps d'arrêt Exercice 5 1 Démontrer la Proposition 5 3 1 : 1 Si N et M sont des temps d'arrêt, alors N ∧ M et N ∨ M 



Previous PDF Next PDF





[PDF] TD 7 : Martingales, théorème darrêt Corrigé

Exercice 1 (Vrai ou faux) Soit (Sn) une marche aléatoire simple symétrique sur Z et Fn = σ(S0,S1, ,Sn) Lesquelles des variables suivantes sont des temps 



[PDF] TD 6 : Conditionnement, martingales, théorème darrêt Corrigé

17 oct 2018 · T = min{n ∈ N,Sn = −a ou Sn = b} On pourra admettre dans un premier temps que T < +∞ p s (c'est une conséquence de l'exercice 6)



[PDF] TD Processus Stochastiques 1 : Temps darrêt

Université d'Angers 2010-11 TD Processus Stochastiques 1 : Temps d'arrêt Exercice 1 Aujourd'hui lundi, vous avez un dollar dans votre tirelire `A partir de



[PDF] ISFA Vincent Lerouvillois Processus stochastiques - M1 Actuariat

Le processus stochastique (Yn)n∈N est donc une martingale Exercice 3 : Propriétés des temps d'arrêt Soit (Fn)n∈N une filtration et soient S et T deux temps d 



[PDF] Processus stochastiques et temps darrêt Exercices

Processus stochastiques et temps d'arrêt Exercices Geneviève Gauthier Dernière mise à jour : 13 mars 2004 Exercice 2 1 Aujourd'hui lundi, vous avez un 



[PDF] Examen : correction

des questions Exercice 1 Les questions de cet exercice sont indépendantes est la martingale Mλ arrêtée au temps d'arrêt T, et qui est donc également une



[PDF] TD Master 2 – Martingales et calcul stochastique

Corrigé des exercices du chapitre 5 – Temps d'arrêt Exercice 5 1 Démontrer la Proposition 5 3 1 : 1 Si N et M sont des temps d'arrêt, alors N ∧ M et N ∨ M 



[PDF] Temps darrêt et martingales

2 Etant donné un F-temps d'arrêt τ, on peut définir la tribu Fτ = {A ∈ A : A ∩ {τ ≤ t}∈Ft,t ≥ 0} Par définition, une variable aléatoire Z est Fτ -mesurable si et 



[PDF] TD 3 et 4 : Processus à temps discret et Martingales - CMAP

temps d'arrêt par rapport à une filtration constante ? Solution : 1 Non, si Ω = {1 en étant en plus centré, et l'exercice revient à montrer que Zn := Y 2 n − E(Y 2



[PDF] Feuilles dexercices

Le but de l'exercice est d'étudier la loi de T 1 Montrer que (Xn) est une martingale et que T est un temps d'arrêt relativement à In 2 

[PDF] exercices tension électrique cap

[PDF] exercices texte argumentatif

[PDF] exercices théâtre mimes

[PDF] exercices théorème de rolle accroissements finis

[PDF] exercices théorème des valeurs intermédiaires pdf

[PDF] exercices théorème des valeurs intermédiaires terminale s pdf

[PDF] exercices thérapie cognitivo comportementale pdf

[PDF] exercices torseurs terminale

[PDF] exercices traitement de données 4ème

[PDF] exercices traitement de texte cycle 3

[PDF] exercices traitement du signal aléatoire

[PDF] exercices transformée de fourier+correction

[PDF] exercices triangles 6ème à imprimer

[PDF] exercices triangles semblables brevet

[PDF] exercices trigonométrie seconde pdf

Universite d'Orleans { Master 2 Recherche de Mathematiques 2009-101

TD Master 2 { Martingales et calcul stochastique

Corrige des exercices du chapitre 5 { Temps d'arr^et

Exercice 5.1

Demontrer la Proposition 5.3.1 :

1.SiNetMsont des temps d'arr^et, alorsN^MetN_Msont des temps d'arr^et.

La decomposition

fN^M=ng= fN=ng \ fM>ng[ fN>ng \ fM=ng fN=ng \ fM < ngc[ fN < ngc\ fM=ng montre quefN^M=ng 2 Fnpour toutn, et donc queN^Mest un temps d'arr^et.

De m^eme, la decomposition

fN_M=ng= fN=ng \ fM6ng[ fN6ng \ fM=ng montre quefN_M=ng 2 Fnpour toutn, et donc queN_Mest un temps d'arr^et. Remarque :On peut egalement observer queNest un temps d'arr^et si et seulement sifN6ng 2 Fnpour toutn. Cela permet d'utiliser la decomposition fN^M6ng=fN6ng \ fM6ng pour montrer queN^Mest un temps d'arr^et.

2.SiNk,k2N, est une suite de temps d'arr^et telle queNk%N, alorsNest un temps

d'arr^et.

Il sut d'observer que le fait queNk%Nimplique

fN6ng=\ k2NfNk6ng 2 Fn:

Exercice 5.2

Soient1;2;:::des variables aleatoires i.i.d. telles queE(m) = 0, et soit la martingale X n=Pn m=1m. On se donne >0, et soit P n() =Pn max16m6njXmj>o

1.On suppose lesmde variance nie. Donner une majoration dePn()en appliquant

l'inegalite de Doob aX2n. Notons2la variance desm.X2netant une sous-martingale, on a P n() =Pn max16m6nX2m>2o 61

2E(X2n) =n2

2:

2.Ameliorer la borne precedente en appliquant l'inegalite de Doob a(Xn+c)2et en

optimisant surc. Pour toutc >0, (Xn+c)2est une sous-martingale et on a (x7!(x+c)2etant croissante surR+) P n() =Pn max16m6n(Xm+c)2>(+c)2o

61(+c)2E(Xn+c)2=n2+c2(+c)2;

puisqueE(Xn) = 0. Cette borne est minimale pourc=n2=, et donne P n()6n2 2+n2: Contrairement a la premiere borne, celle-ci est toujours inferieure a 1.

3.On suppose que lesmsuivent une loi normale centree reduite. MajorerPn()en

appliquant l'inegalite de Doob aecX2net en optimisant surc. Pour toutc >0, ecX2nest une sous-martingale et on a P n() =Pn max16m6necX2m>ec2o

6ec2EecX2n:

Or commeXnest normale centree de variancen, on a

E ecX2n=Z 1 1 ecx2ex2=2np2ndx=1p12nc; et donc P n()6ec2p12nc: Le meilleure borne est obtenue pour 2nc= 1n=2et donne P n()6pn e(2n)=2n: Cette borne est utile lorsque2n. Dans ce cas elle fournit une decroissance exponentielle en2=2n.

4.Pour desmnormales centrees reduites, majorerPfmax16m6nXm>gen appli-

quant l'inegalite de Doob aecXnet en optimisant surc. Pour toutc >0, ecXnest une sous-martingale et on a P n max16m6nXm>o =Pn max16m6necXm>eco

6ecEecXn:

Par completion du carre on trouve

E ecXn=Z 1 1 ecxex2=2np2ndx= ec2n=2; d'ou Pn max16m6nXm>o

6ec2n=2c:

La borne est optimale pourc==net vaut

P n max16m6nXm>o

6e2=2n:

2quotesdbs_dbs17.pdfusesText_23