Philipps-Universität Marburg WS 2009/2010 Fachgebiet Mathematik Dozent: Prof. Dr. Steffen Dereich Ausgabe: Do 17.12.2009 Tutor: Bastian Hackler Abgabe: Fr 15.01.2010 vor der Vorlesung 10. Übungsblatt Wahrscheinlichkeitstheorie (Stochastik II)“ ” Hausaufgaben 1. Hausaufgabe: 4 Punkte Es sei X = (Xn )n∈N eine Folge unabhängiger reeller Zufallsvariablen und Q (Fn )n∈N die vom Prozess X erzeugte Filtration, d.h. Fn := σ(X1 , ..., Xn ), und es sei Mn := ni=1 Xi (n ∈ N). Welche Eigenschaften muss die Folge (Xn ) erfüllen, damit (Mn )n∈N ein (Fn )-Martingal ist? Hinweis: Berücksichtigen Sie auch, dass der Erwartungswert wohldefiniert sein muss, d.h. dass Mn integrierbar sein muss. 2. Hausaufgabe: 4 Punkte 2 2 Es sei (Mn )n∈N ein L -Martingal, d.h. ein Martingal mit E(Mn ) < ∞ für alle n ∈ N. Man zeige, dass für natürliche Zahlen n1 < n2 < n3 < n4 folgendes gilt: (a) E[(Mn2 − Mn1 )2 ] = E[Mn22 − Mn21 ] (b) E[(Mn4 − Mn3 )(Mn2 − Mn1 )] = 0. 3. Hausaufgabe: 6 Punkte Es seien I = Z ∩ (−∞, 0], (Fn )n∈I eine Filtration und (Mn )n∈I ein (Fn )-Martingal, d.h. (Fn )n∈I ist eine aufsteigende Folge von σ-Algebren und für alle n < m aus I gilt Xn ∈ L1 (Ω, Fn , P ) und E[Xm |Fn ] = Xn . (a) Man zeige, dass X−∞ = limn→−∞ Xn f.s. existiert und es eine F−∞ -messbare Version des Limes gibt. (b) Was kann man über den Limes aussagen, wenn Fn = σ(Xm : m ≤ n) für eine Folge (Xn )n∈I von unabhängigen Zufallsvariablen ist? 4. Hausaufgabe: 6 Punkte Seien Dn = {[0, 2−n ), [2−n , 2 · 2−n ), . . . , [(2n − 1)2−n , 1)} (n ∈ N) die dyadischen Intervale auf [0, 1) und ν ein endliches Maß auf [0, 1), das absolutstetig bzgl. des Lebesguemaßes λ ist. Man beweise mithilfe eines Martingalarguments, dass die Folge der Funktionen fn : [0, 1) → [0, ∞), gegeben durch µ(D) fn (x) = = 2n µ(D) für x ∈ D und D ∈ Dn , λ(D) für Lebesgue fast alle x gegen eine messbare Funktion f konvergiert, die gerade eine Version der Radon-Nikodym Dichte dµ dν ist. Hinweis: Man interpretiere hierzu fn als Zufallsvariable auf dem W’raum ([0, 1), B[0,1) , λ|[0,1) ). Das Team der Vorlesung Wahrscheinlichkeitstheorie wünscht Ihnen allen Frohe Weihnachten und einen guten Start ins neue Jahr !