Variation quadratique

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En mathématiques, la variation quadratique est utilisée dans l'analyse des processus stochastiques, comme le mouvement brownien et autres martingales[1]. La variation quadratique est un type de variation d'un processus.

Définition

Pour un processus quelconque

Si Xt est un processus stochastique à valeurs réelles défini sur un espace probabilisé (Ω,,) et avec un indice de temps t qui parcourt les nombres réels positifs, sa variation quadratique est le processus, noté [X]t, défini par :

[X]t=limP0k=1n(XtkXtk1)2,

où P parcourt les subdivisions de l'intervalle [0,t] et la norme de la subdivision P est son pas. Cette limite, si elle existe, est définie à l'aide de la convergence en probabilité. Un processus peut avoir une variation quadratique finie au sens de la définition ci-dessus, tout en ayant ses parcours presque sûrement de variation quadratique infinie pour tous les t>0, au sens classique où l'on prend la borne supérieure de la somme sur toutes les subdivisions ; c'est notamment le cas du mouvement brownien[2].

Plus généralement, la covariation de deux processus X et Y est :

[X,Y]t=limP0k=1n(XtkXtk1)(YtkYtk1)=14([X+Y]t[XY]t).

Pour une martingale

Avec les mêmes hypothèses, si Xt est de plus une martingale, alors Xt2 est une sous-martingale (d'après l'inégalité de Jensen conditionnelle). Par décomposition de Doob-Meyer on peut donc écrire de façon unique Xt2=Mt+At comme la somme d'une martingale Mt et d'un processus prévisible croissant At. Une définition alternative possible de la variation quadratique (de la martingale Xt) est alors :

[X]t:=At.

Autrement dit, la variation quadratique de Xt est le seul processus prévisible croissant [X]t tel que Xt2[X]t soit une martingale. On peut montrer[3] que ces deux définitions sont bien sûr équivalentes quand Xt est une martingale.

Exemples

La variation quadratique d'un mouvement brownien standard est:

[X]t=t

Notes et références

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Voir aussi

Variation totale

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