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Quando uma exponencial define uma medida15 min de leitura

Condições de Novikov e Kazamaki explicadas

Aprenda como os critérios de Novikov e Kazamaki transformam uma exponencial estocástica de um martingal local em uma densidade válida para mudança de medida

Preparado por Mark · Fontes principais abaixo

Resposta direta

Novikov e Kazamaki são testes suficientes que transformam a exponencial estocástica de um martingal local contínuo em um martingal verdadeiro de esperança um em um horizonte declarado. Essa propriedade permite que a exponencial defina uma densidade de probabilidade

Um martingal local positivo pode perder massa

Para um martingal local contínuo M, sua exponencial estocástica é Z_t = exp(M_t - ½⟨M⟩_t)

Z é um martingal local positivo e, portanto, um supermartingal, então E[Z_t] pode cair abaixo de seu valor inicial um

Se houver perda de massa, Z_T não pode servir como densidade de probabilidade sem mudar a construção pretendida

A mudança de medida precisa de um martingal verdadeiro

Uma densidade em horizonte finito exige Z_T ≥ 0 e E[Z_T] = 1, com o processo de densidade dado por esperanças condicionais

A integrabilidade uniforme controla a família ao longo do horizonte e apoia mudanças de medida consistentes em tempos de parada

Escrever uma expressão exponencial não prova que ela se normaliza para um nem que define uma medida equivalente

Novikov controla a variação quadrática exponencial

Um critério comum de Novikov é E[exp(½⟨M⟩_T)] < ∞ para um horizonte finito fixo T

Para M = ∫θ_s dW_s, o colchete é ∫₀ᵀθ_s²ds, então o teste exige integrabilidade exponencial do deslocamento acumulado ao quadrado

O critério é conveniente porque usa variação quadrática, mas pode ser mais forte do que o necessário

Kazamaki examina o próprio martingal

Critérios do tipo Kazamaki controlam exp(M/2), normalmente por meio de uma condição de submartingal ou de integrabilidade uniforme ao longo dos tempos de parada

Eles podem estabelecer a propriedade de martingal verdadeiro em casos nos quais o momento exponencial do colchete de Novikov é infinito

As afirmações exatas variam conforme o horizonte e a versão do teorema, então o critério citado e a convenção de sinal devem ser explícitos

A falha de um critério não é a falha da densidade

Ambas as condições são testes suficientes, não definições e, em geral, não são condições necessárias

Se Novikov falhar, Kazamaki, oscilação média limitada, cálculos diretos de esperança ou argumentos específicos do modelo ainda podem funcionar

Se todos os testes convenientes falharem, não se pode simplesmente presumir a propriedade de martingal; o comportamento de martingal local estrito continua possível

As finanças dependem do passo da esperança igual a um

Mudanças de drift de Girsanov e densidades neutras ao risco costumam usar uma exponencial estocástica construída a partir do preço de mercado do risco

Se a densidade for um martingal local estrito, e não um martingal verdadeiro, a medida de precificação proposta pode ser defeituosa ou inconsistente entre horizontes

Esse problema também aparece em estimadores de razão de verossimilhança, filtragem, dualidade de utilidade e modelos com comportamento semelhante a bolhas

Horizonte, saltos e localização alteram o teste

Uma condição válida para todo T finito não precisa fornecer integrabilidade uniforme em um horizonte infinito

A localização prova identidades locais, mas não restaura por si só a esperança perdida quando se tomam limites

Exponenciais com saltos exigem critérios de positividade e integrabilidade que considerem saltos; a fórmula contínua de Novikov não deve ser copiada sem alteração

Perguntas frequentes

O que é a condição de Novikov?

Para um martingal local contínuo M em [0,T], uma forma comum exige que E[exp(½⟨M⟩_T)] seja finita

A condição de Novikov é necessária?

Não. Ela é suficiente, e uma exponencial estocástica pode ser um martingal verdadeiro mesmo quando o momento de Novikov diverge

Kazamaki é mais fraca que Novikov?

Kazamaki pode verificar casos que Novikov não alcança, embora as comparações exatas dependam das versões e das premissas declaradas

Por que essas condições importam na precificação de opções?

Elas ajudam a provar que uma exponencial usada para Girsanov tem esperança um e define a medida de precificação pretendida

Fontes e leituras adicionais

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