数学代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|MAST90059 Doob–Meyer Decomposition

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数学代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|MAST90059 Doob–Meyer Decomposition

数学代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|Doob–Meyer Decomposition

As was mentioned earlier, the Doob-Meyer decomposition was the starting point of the theory of stochastic integration. For a square integrable martingale $M$, the Doob-Meyer decomposition of the submartingale $M^2$ gives an increasing process $\langle M, M\rangle$ (also called the predictable quadratic variation of $M$ ) which gave an estimate on the growth of stochastic integral w.r.t. $M$. In this book, we have developed the theory of stochastic integration via the quadratic variation $[M, M]$. Nonetheless, the predictable quadratic variation of a (locally) square integrable martingale $M$ plays an important role in the theory and now we will show that if $M \in \mathbb{M}_{\text {loc }}^2$ then $\langle M, M\rangle$ is an increasing process. We start with an auxiliary result.

Lemma 8.50 Let $A$ be an adapted increasing integrable process with $A_0=0$ and let $U$ be a predictable process, $U \in \mathbb{V}$ such that $M=A-U$ is a martingale. Then $U \in \mathbb{V}^{+}$; i.e. $U$ is an increasing process.

Proof Let $\left{\tau_m: m \in F\right}$ be the sequence of stopping times given by Theorem $8.22$ ( $F$ is a subset of natural numbers) so that (8.2.27) and (8.2.28) are true. Let
$$
C_t=\sum_{m \in F}(\Delta A){\tau_m} 1{\left[\tau_m, \infty\right)}
$$
and
$$
D_t=A_t-C_t .
$$
It follows that $C$ and $D$ are adapted increasing processes, $C_0=0, D_0=0$ and $D$ is continuous. Since

$$
0 \leq C_t \leq A_t \quad \forall t
$$
it follows that $C$ is also integrable and thus by Corollary $8.45$ we can get a predictable increasing process $B$ such that $N_t=C_t-B_t$ is a martingale. Thus $N_t=A_t-D_t-$ $B_t$. Thus $N-M=U-D-B$. Now $N-M$ is a martingale and at the same time $U-D-B$ is an FV process that is predictable. Thus by Theorem $8.29$, we have
$$
U=D+B
$$

数学代写|随机微积分代写STOCHASTIC CALCULUS代考|Square Integrable Martingales

In this section we will obtain a decomposition of square integrable martingales into a martingale with continuous paths and a martingale with jumps.

Theorem 8.67 Let $\tau$ be a predictable stopping time and let $\xi$ be a $\mathcal{F}\tau$ measurable square integrable random variable with $\mathrm{E}\left[\xi \mid \mathcal{F}{\tau-}\right]=0$. Then
$$
M_t=\xi 1_{[\tau, \infty)}(t)
$$
is a martingale and $\langle M, M\rangle=A$ where
$$
A_t=\mathrm{E}\left[\xi^2 \mid \mathcal{F}{\tau-}\right] 1{[\tau, \infty)}(t) .
$$
Proof From part (vii) in Theorem $8.4$ it follows that $M$ is a martingale. Since $\tau$ is predictable, by Theorem $8.19$ it follows that $A$ is predictable and clearly $A$ is an increasing process. Noting that
$$
M_t^2-A_t=\left(\xi^2-\mathrm{E}\left[\xi^2 \mid \mathcal{F}{\tau-}\right]\right) 1{[\tau, \infty)}(t)
$$
it follows, again invoking part (vii) in Theorem 8.4, that $N_t=M_t^2-A_t$ is a martingale.

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随机微积分代写

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如前所述, Doob-Meyer 分解是随机积分理论的起点。对于方形可积鞅 $M$, submartingale 的 DoobMeyer 分解 $M^2$ 给出一个增加的过程 $\langle M, M\rangle$ (也称为可预测的二次方差 $M$ ) 给出了随机积分 wrt 增长的 估计 $M$. 在本书中, 我们通过二次变分发展了随机积分理论 $[M, M]$. 尽管如此, (局部) 平方可积鞛的可预 测二次变分 $M$ 在理论中起着重要的作用, 现在我们将证明, 如果 $M \in \mathbb{M}{\text {loc }}^2$ 然后 $\langle M, M\rangle$ 是一个递增的过 程。我们从一个辅助结果开始。 引理 $8.50$ 让 $A$ 是一个自适应递增可积过程 $A_0=0$ 然后让 $U$ 是一个可预测的过程, $U \in \mathbb{V}$ 这样 $M=A-U$ 是一个鞅。然后 $U \in \mathbb{V}^{+} ; \mathrm{IE} U$ 是一个递增的过程。 和 (8.2.28) 为真。让 $\$ \$$ and $D{-} t=A_{-} t-C_{-}{ }^{\circ}$
$\$ \$$
由此可见 $C$ 和 $D$ 适应增加的过程, $C_0=0, D_0=0$ 和 $D$ 是连续的。自从
$$
0 \leq C_t \leq A_t \quad \forall t
$$
它遵循 $C$ 也是可积的, 因此通过推论 $8.45$ 我们可以得到一个可预测的增长过程 $B$ 这样 $N_t=C_t-B_t$ 是 个鞅。因此 $N_t=A_t-D_t-B_t$. 因此 $N-M=U-D-B$. 现在 $N-M$ 是一个鞅, 同时 $U-D-B$ 是一个可预测的 $\mathrm{FV}$ 过程。因此由定理 $8.29$, 我们有
$$
U=D+B
$$


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在本节中, 我们将把方形可积鞅分解为具有连续路径的婵和具有跳跃的鞅。
定理 $8.67$ 让 $\tau$ 是一个可预测的停止时间, 让 $\xi$ 是一个 $\mathcal{F} \tau$ 可测平方可积随机变荲 $\mathrm{E}[\xi \mid \mathcal{F} \tau-]=0$. 然后
$$
M_t=\xi 1_{[r, \infty)}(t)
$$
是一个鞅并且 $\langle M, M\rangle=A$ 在哪里
$$
A_t=\mathrm{E}\left[\xi^2 \mid \mathcal{F} \tau-\right] 1[\tau, \infty)(t)
$$
定理中第 (vii) 部分的证明 $8.4$ 它遵循 $M$ 是一个鞅。自从 $\tau$ 是可预测的, 由定理 $8.19$ 它遵循 $A$ 是可预测和清楚 的 $A$ 是一个递增的过程。注意到
$$
M_t^2-A_t=\left(\xi^2-\mathrm{E}\left[\xi^2 \mid \mathcal{F} \tau-\right]\right) 1[\tau, \infty)(t)
$$
再次调用定理 $8.4$ 中的第 (vii) 部分, 可以得出 $N_t=M_t^2-A_t$ 是一个鞅。

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微观经济学代写

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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