Loading [MathJax]/jax/output/CommonHTML/jax.js
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 z локального маpтингaлa M со скачками ΔMt>1, т.е. zt=1+t0zsdMs, является неотрицательным локальным маpтингалом с Ezt1. Если EzT=1, то 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 EzT=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:
    1. Carsten Hartmann, Lorenz Richter, “Nonasymptotic Bounds for Suboptimal Importance Sampling”, SIAM/ASA J. Uncertainty Quantification, 12:2 (2024), 309  crossref
    2. Mohamed Abdelghani, Alexander Melnikov, “Criteria for what makes a local optional martingale a true martingale”, Stochastics, 2024, 1  crossref
    3. Andrey Borisov, “Filtering of hidden Markov renewal processes by continuous and counting observations”, MATH, 9:11 (2024), 30073  crossref
    4. Н. Е. Кордзахия, А. А. Новиков, А. Н. Ширяев, “Неравенство Колмогорова для максимума суммы случайных величин и его мартингальные аналоги”, Теория вероятн. и ее примен., 68:3 (2023), 565–585  mathnet  crossref; N. E. Kordzakhia, A. A. Novikov, A. N. Shiryaev, “Kolmogorov's inequality for the maximum of the sum of random variables and its martingale analogues”, Theory Probab. Appl., 68:3 (2023), 457–472  crossref
    5. Denis Belomestny, Shota Gugushvili, Moritz Schauer, Peter Spreij, “Weak solutions to gamma-driven stochastic differential equations”, Indagationes Mathematicae, 34:4 (2023), 820  crossref
    6. Daniel Lingohr, Gernot Müller, “Continuous‐time threshold autoregressions with jumps: Properties, estimation, and application to electricity markets”, Scandinavian J Statistics, 50:2 (2023), 638  crossref
    7. Chikvinidze B., “The Mixed Novikov-Kazamaki Type Condition For the Uniform Integrability of the General Stochastic Exponential”, Stochastics, 94:5 (2022), 710–722  crossref  mathscinet  isi
    8. Lacker D., Ramanan K., Wu R., “Locally Interacting Diffusions as Markov Random Fields on Path Space”, Stoch. Process. Their Appl., 140 (2021), 81–114  crossref  mathscinet  isi
    9. Konstantin V. Semenikhin, Emergence, Complexity and Computation, 41, Modern Trends in Controlled Stochastic Processes:, 2021, 129  crossref
    10. В. М. Абрамов, Б. М. Миллер, Е. Я. Рубинович, П. Ю. Чиганский, “Развитие теории стохастического управления и фильтрации в работах Р. Ш. Липцера”, Автомат. и телемех., 2020, № 3, 3–13  mathnet  crossref
    11. А. Ю. Веретенников, “О слабых решениях сильно вырожденных СДУ”, Автомат. и телемех., 2020, № 3, 28–43  mathnet  crossref; A. Yu. Veretennikov, “On weak solutions of highly degenerate SDEs”, Autom. Remote Control, 81:3 (2020), 398–410  crossref  isi  elib
    12. Д. Х. Казанчян, В. М. Круглов, “Условие равномерной интегрируемости экспоненциальных мартингалов”, Вестник ТвГУ. Серия: Прикладная математика, 2020, № 3, 5–13  mathnet  crossref  elib
    13. Dandapani A., Protter Ph., “Strict Local Martingales Via Filtration Enlargement”, Int. J. Theor. Appl. Financ., 23:1 (2020), 2050001  crossref  mathscinet  zmath  isi
    14. Benth F.E., Khedher A., Vanmaele M., “Pricing of Commodity Derivatives on Processes With Memory”, Risks, 8:1 (2020), 8  crossref  isi
    15. Guillaume Bernis, Simone Scotti, Mathematical Lectures from Peking University, From Probability to Finance, 2020, 145  crossref
    16. Xue Dong He, Zhao Li Jiang, “Dynamic Mean-Variance Efficient Fractional Kelly Portfolios in a Stochastic Volatility Model”, SSRN Journal, 2020  crossref
    17. Menoukeu-Pamen O., Tangpi L., “Strong Solutions of Some One-Dimensional Sdes With Random and Unbounded Drifts”, SIAM J. Math. Anal., 51:5 (2019), 4105–4141  crossref  mathscinet  zmath  isi
    18. A. Papanicolaou, “Extreme-strike comparisons and structural bounds for SPX and VIX options”, SIAM J. Financial Math., 9:2 (2018), 401–434  crossref  mathscinet  isi  scopus
    19. A. Gulisashvili, “Large deviation principle for Volterra type fractional stochastic volatility models”, SIAM J. Financ. Math., 9:3 (2018), 1102–1136  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    20. D. Criens, K. Glau, “Absolute continuity of semimartingales”, Electron. J. Probab., 23 (2018), 125, 28 pp.  crossref  mathscinet  zmath  isi
    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
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:854
    PDF полного текста:409
    Список литературы:108
    Первая страница:5
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2025