Tüm opsiyon ve vadeli işlem rehberleri
Üstel ifade ne zaman bir ölçü tanımlar15 dakikalık okuma

Novikov ve Kazamaki Koşulları Açıklaması

Novikov ve Kazamaki kriterlerinin stokastik üstel ifadeyi yerel martingalden ölçü değişimi için geçerli bir yoğunluğa nasıl dönüştürdüğünü öğrenin

Mark tarafından hazırlandı · Birincil kaynaklar aşağıda

Doğrudan yanıt

Novikov ve Kazamaki, sürekli bir yerel martingalin stokastik üstelinin belirtilen bir zaman ufkunda gerçek, beklentisi bir olan bir martingal olduğunu gösteren yeterli testlerdir. Bu özellik, üstel ifadenin bir olasılık yoğunluğu tanımlamasını sağlar

Pozitif bir yerel martingal kütle kaybedebilir

Sürekli bir yerel martingal M için stokastik üstel, Z_t = exp(M_t - ½⟨M⟩_t) şeklindedir

Z pozitif bir yerel martingaldir ve bu nedenle bir süpermartingaldir; dolayısıyla E[Z_t], başlangıç değeri olan birin altına düşebilir

Kütle kaybolursa Z_T, amaçlanan yapıyı değiştirmeden bir olasılık yoğunluğu olarak kullanılamaz

Ölçü değişimi gerçek bir martingal gerektirir

Sonlu ufuklu bir yoğunluk için Z_T ≥ 0 ve E[Z_T] = 1 gerekir; yoğunluk süreci koşullu beklentilerle verilir

Üniform integrallenebilirlik, aileyi zaman ufku boyunca kontrol eder ve durma zamanlarında tutarlı ölçü değişimlerini destekler

Bir üstel ifade yazmak, bunun bire normalize olduğunu veya eşdeğer bir ölçü tanımladığını kanıtlamaz

Novikov üstel karesel varyasyonu kontrol eder

Yaygın bir Novikov kriteri, sabit sonlu bir T ufku için E[exp(½⟨M⟩_T)] < ∞ koşuludur

M = ∫θ_s dW_s için parantez ∫₀ᵀθ_s²ds olduğundan test, birikmiş kareli sürüklenme değişiminin üstel integrallenebilirliğini ister

Kriter kullanışlıdır çünkü karesel varyasyonu kullanır; ancak gerekenden daha güçlü olabilir

Kazamaki martingalin kendisini inceler

Kazamaki türü kriterler exp(M/2) ifadesini, genellikle durma zamanları boyunca bir altmartingal veya üniform integrallenebilirlik koşulu üzerinden kontrol eder

Novikov’un üstel parantez momentinin sonsuz olduğu durumlarda gerçek martingal özelliğini kanıtlayabilirler

Kesin ifadeler zaman ufkuna ve teorem sürümüne göre değişir; bu nedenle kullanılan kriter ve işaret konvansiyonu açıkça belirtilmelidir

Bir kriterin başarısızlığı yoğunluğun başarısızlığı değildir

Her iki koşul da yeterli testlerdir; tanım değildir ve genel olarak gerekli koşullar değildir

Novikov başarısız olursa Kazamaki, sınırlı ortalama salınım, doğrudan beklenti hesapları veya modele özgü argümanlar yine işe yarayabilir

Kullanışlı tüm testler başarısız olursa martingal özelliği varsayılamaz; katı yerel martingal davranışı hâlâ mümkündür

Finans, beklentinin bir olmasına dayanır

Girsanov sürüklenme değişimleri ve risksiz fiyatlama yoğunlukları çoğu zaman risk fiyatından oluşturulan bir stokastik üstel kullanır

Yoğunluk gerçek martingal yerine katı yerel martingalse önerilen fiyatlama ölçüsü kusurlu olabilir veya farklı ufuklarda tutarsızlaşabilir

Bu sorun olabilirlik oranı tahminlerinde, filtrelemede, fayda dualitesinde ve balon benzeri davranış içeren modellerde de görülür

Ufuk, sıçramalar ve lokalizasyon testi değiştirir

Her sonlu T için geçerli bir koşul, sonsuz ufukta üniform integrallenebilirlik sağlamayabilir

Lokalizasyon yerel özdeşlikleri kanıtlar; ancak limitler alınırken eksik beklentiyi kendi başına geri getirmez

Sıçramalı üsteller, sıçramalara uygun pozitiflik ve integrallenebilirlik kriterleri gerektirir; sürekli Novikov formülü değişmeden kopyalanmamalıdır

Sık sorulan sorular

Novikov koşulu nedir?

[0,T] üzerinde sürekli bir yerel martingal M için yaygın biçim, E[exp(½⟨M⟩_T)] ifadesinin sonlu olmasını ister

Novikov koşulu gerekli midir?

Hayır. Yeterlidir; Novikov momenti ıraksasa bile stokastik üstel gerçek bir martingal olabilir

Kazamaki, Novikov’dan daha mı zayıftır?

Kazamaki, Novikov’un kaçırdığı durumları doğrulayabilir; ancak kesin karşılaştırmalar seçilen sürümlere ve varsayımlara bağlıdır

Bu koşullar opsiyon fiyatlamada neden önemlidir?

Girsanov için kullanılan üstel ifadenin beklentisinin bir olduğunu ve amaçlanan fiyatlama ölçüsünü tanımladığını kanıtlamaya yardımcı olurlar

Kaynaklar ve daha fazla okuma

İlgili rehberler