Nieregularne ścieżki - między determinizmem a losowością

Podobne dokumenty
8 Całka stochastyczna względem semimartyngałów

Prognozowalne kryterium całkowalności według A. N. Shiryaeva i A. S. Cherny ego Joanna Karłowska-Pik. Historia

4 Kilka klas procesów

Wykłady... b i a i. i=1. m(d k ) inf

F t+ := s>t. F s = F t.

Wariacje na temat Twierdzenia Banacha o Indykatrysie i ich zastosowanie

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

2. Wykaż, że moment pierwszego skoku w procesie Poissona. S 1 := inf{t : N t > 0} jest zmienną losową o rozkładzie wykładniczym z parametrem λ.

Rachunek prawdopodobieństwa (Elektronika, studia niestacjonarne) Wykład 3

Teoria ze Wstępu do analizy stochastycznej

Ośrodkowość procesów, proces Wienera. Ośrodkowość procesów, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład, T. Byczkowski,

Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne

1. Definicja granicy właściwej i niewłaściwej funkcji.

Całki niewłaściwe. Całki w granicach nieskończonych

Zadania do Rozdziału X

Rozdział 1. Zmienne losowe, ich rozkłady i charakterystyki. 1.1 Definicja zmiennej losowej

Zadania z Rachunku Prawdopodobieństwa III - 1

28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Informacja o przestrzeniach Sobolewa

Zadania ze Wstępu do Analizy Stochastycznej 1. = 0 p.n.

Prawdopodobieństwo i statystyka

}, gdzie a = t (n) )(f(t(n) k. ) f(t(n) k 1 ) 1+δ = 0,

Wykład 11: Martyngały: definicja, twierdzenia o zbieżności

PROCESY STOCHASTYCZNE. PEWNE KLASY PROCESÓW STOCHASTYCZNYCH Definicja. Procesem stochastycznym nazywamy rodzinę zmiennych losowych X(t) = X(t, ω)

2. P (E) = 1. β B. TSIM W3: Sygnały stochastyczne 1/27

Rachunek różniczkowy i całkowy w przestrzeniach R n

Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń

7 Twierdzenie Fubiniego

21 maja, Mocna własność Markowa procesu Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 13, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126

Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.

WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki

Informacja o przestrzeniach Hilberta

Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)

Rynek, opcje i równania SDE

1 Relacje i odwzorowania

Ogólnopolska Konferencja Naukowa Zagadnienia Aktuarialne - Teoria i praktyka Warszawa, 9 11 czerwca 2008

Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5

Całka podwójna po prostokącie

Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych)

XI Konferencja Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

Całki podwójne. Definicja całki podwójnej. Jacek Kłopotowski. 25 maja Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej

Rozkłady i ich dystrybuanty 16 marca F X (t) = P (X < t) 0, gdy t 0, F X (t) = 1, gdy t > c, 0, gdy t x 1, 1, gdy t > x 2,

Wykłady ostatnie. Rodzinę P podzbiorów przestrzeni X nazywamy σ - algebrą, jeżeli dla A, B P (2) A B P, (3) A \ B P,

Procesy stochastyczne

Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski

Normy wektorów i macierzy

Wokół nierówności Dooba

Optymalne stałe w nierówności typu LlogL dla ciągłych martyngałów

Prawdopodobieństwo i statystyka

Analiza portfelowa w czasie ciagłym dla ogólnych cen zakupu i sp. ze stałymi kosztami za transakcje

Zadania z Procesów Stochastycznych 1

Wykład 11: Martyngały: Twierdzenie o zbieżności i Hoeffdinga

Procesy stochastyczne

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Proces rezerwy w czasie dyskretnym z losową stopą procentową i losową składką

Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014

Metody probabilistyczne

Wykłady 11 i 12: Całka oznaczona

Statystyka i eksploracja danych

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski

Wykład 21 Funkcje mierzalne. Kostrukcja i własności całki wzglȩdem miary przeliczalnie addytywnej

Jak wyznaczyć premię za ryzyko? kilka słów o modelu Arrowa - Pratta

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Prawdopodobieństwo i statystyka

Procesy stochastyczne 2.

O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

Jeśli wszystkie wartości, jakie może przyjmować zmienna można wypisać w postaci ciągu {x 1, x 2,...}, to mówimy, że jest to zmienna dyskretna.

Wykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów.

Matematyka I. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 12

Analiza I.2*, lato 2018

ZAGADNIENIA DO EGZAMINU MAGISTERSKIEGO

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.

Lista zagadnień omawianych na wykładzie w dn r. :

19 marzec, Łańcuchy Markowa z czasem dyskretnym. Procesy Stochastyczne, wykład 6, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1136

Aproksymacja diofantyczna

Twierdzenie o liczbach pierwszych i hipoteza Riemanna

Przykład 1 W przypadku jednokrotnego rzutu kostką przestrzeń zdarzeń elementarnych

Twierdzenia graniczne fluktuacji procesów przebywania dla układów gałazkowych

Rachunek Prawdopodobieństwa Rozdział 5. Rozkłady łączne

Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.

Zagadnienia stacjonarne

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYKŁAD 3.

Metody numeryczne. Sformułowanie zagadnienia interpolacji

Funkcje rzeczywiste jednej. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

1 Wykład 4. Proste Prawa wielkich liczb, CTG i metody Monte Carlo

6. Punkty osobliwe, residua i obliczanie całek

1. Struktury zbiorów 2. Miara 3. Miara zewnętrzna 4. Miara Lebesgue a 5. Funkcje mierzalne 6. Całka Lebesgue a. Analiza Rzeczywista.

Ciągłość funkcji f : R R

Rachunek prawdopodobieństwa 1B; zadania egzaminacyjne.

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5

Zasada indukcji matematycznej

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

Prawdopodobieństwo i statystyka

Rachunek prawdopodobieństwa Rozdział 4. Zmienne losowe

Prawdopodobieństwo i statystyka

Transkrypt:

Nieregularne ścieżki - między determinizmem a losowością Rafał Łochowski SGH 6. Forum Matematyków Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 1 / 21

Problem z nieskończonym wahaniem semimartyngałów i definicją całki stochastycznej Od lat 40. XX wieku wiadomo [2], że trajektorie standardowego ruchu Browna B t, t 0, p.n. mają wahanie nieskończone, i np. całki postaci T 0 B t db t nie da się zdefiniować jako klasycznej całki Riemanna-Stieltjesa, całki Younga czy całki Lebesgue a-stieltjesa. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 2 / 21

Problem z nieskończonym wahaniem semimartyngałów i definicją całki stochastycznej Od lat 40. XX wieku wiadomo [2], że trajektorie standardowego ruchu Browna B t, t 0, p.n. mają wahanie nieskończone, i np. całki postaci T 0 B t db t nie da się zdefiniować jako klasycznej całki Riemanna-Stieltjesa, całki Younga czy całki Lebesgue a-stieltjesa. Systematycznie rozwijana od tego czasu ogólna teoria całki stochastycznej doprowadziła do powstania pojęcia semimartyngału i jego wahania kwadratowego. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 2 / 21

Przepis na ogólną całkę stochastyczną T 0 Y dx Składniki: Przestrzeń probabilistyczna z filtracją (Ω, F, F, P), najlepiej spełniająca typowe założenia, czyli filtracja F = {F t } t 0 jest prawostronnie ciągła, czyli dla t 0, F t = u>t F u. F 0 zawiera wszystkie zbiory z F o prawdopodobieństwie 0. Proces całkujący X o wartościach w R d, który jest semimartyngałem (względem filtracji F). Adaptowany (względem F) proces całkowany Y o wartościach w R d, p.n. o trajektoriach càdlàg. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 3 / 21

Przepis na ogólną całkę stochastyczną T 0 Y dx Składniki: Przestrzeń probabilistyczna z filtracją (Ω, F, F, P), najlepiej spełniająca typowe założenia, czyli filtracja F = {F t } t 0 jest prawostronnie ciągła, czyli dla t 0, F t = u>t F u. F 0 zawiera wszystkie zbiory z F o prawdopodobieństwie 0. Proces całkujący X o wartościach w R d, który jest semimartyngałem (względem filtracji F). Adaptowany (względem F) proces całkowany Y o wartościach w R d, p.n. o trajektoriach càdlàg. Narzędzia: wahanie kwadratowe [X ] (albo, jeszcze lepiej - prognozowalna (lewostronna) wersja wahania kwadratowego, X ) izomorfizm Itô lub twierdzenie o reprezentacji ciągłych funkcjonałów liniowych na przestrzeni Hilberta Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 3 / 21

Inne podejścia, wahanie kwadratowe Możliwe jest też odwrotne podejście (np. takie jak u Prottera [5]), gdzie definiuje się całkę i jej minimalne pożądane własności dla prostych procesów całkowanych, a następnie dowodzi się, że najszersza klasa dobrych procesów całkujących, dla których te własności zachodzą, to klasa semimartyngałów (twierdzenie Dellacherie-Bichtelera). Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 4 / 21

Inne podejścia, wahanie kwadratowe Możliwe jest też odwrotne podejście (np. takie jak u Prottera [5]), gdzie definiuje się całkę i jej minimalne pożądane własności dla prostych procesów całkowanych, a następnie dowodzi się, że najszersza klasa dobrych procesów całkujących, dla których te własności zachodzą, to klasa semimartyngałów (twierdzenie Dellacherie-Bichtelera). Niezależnie od zastosowanego podejścia, dla dowolnego T 0, wahanie kwadratowe [X ] T semimartyngału X t, t 0, jest zawsze równe granicy (wg prawdopodobieństwa) zmiennych losowych postaci [X ] T = (P) lim n X 2 0 + N n i=1 ( X t n i X t n i 1 ) 2, gdzie 0 = t0 n < tn 1 <... < tn N n = T jest dowolnym ciągiem podziałów ) odcinka [0, T ], o średnicy max 1 i Nn (ti n ti 1 n dążącej do 0 gdy n dąży do +. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 4 / 21

Uogólniony wzór Itô Gdy się ma już wszystkie narzędzia i składniki, definiujemy całkę stochastyczną. Jeżeli f : R d R jest funkcją klasy C 2, to zachodzi następujące uogólnienie wzoru Itô (wzór Kunity-Watanabe): f (X t ) = f (X 0 ) + + 1 2 + i=1 d t d t i,j=1 0+ { 0<s t 0+ f x i (X s ) dx i s 2 f (X s ) d [X i, X j] c x i x j s f (X s ) d i=1 } f (X s ) Xs i, x i Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 5 / 21

Uogólniony wzór Itô Gdy się ma już wszystkie narzędzia i składniki, definiujemy całkę stochastyczną. Jeżeli f : R d R jest funkcją klasy C 2, to zachodzi następujące uogólnienie wzoru Itô (wzór Kunity-Watanabe): f (X t ) = f (X 0 ) + + 1 2 + i=1 d t d t i,j=1 0+ { 0<s t 0+ f x i (X s ) dx i s 2 f (X s ) d [X i, X j] c x i x j s f (X s ) d i=1 } f (X s ) Xs i, x i gdzie [ X i, X j] = 1 ([ X i + X j] [X i X j]) 4 zaś [X i, X j] c [ jest częścią ciągłą X i, X j]. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 5 / 21

Czy do wyprowadzenia wzoru Itô potrzebna jest konstrukcja całki stochastycznej? Okazuje się, że do wyprowadzenia wzoru Itô, niekoniecznie potrzebna jest konstrukcja całki stochastycznej. W pionierskiej pracy [1] z 1981 roku Föllmer wprowadził pojęcie wahania kwadratowego funkcji càdlàg x :{[0, T ] R względem pewnego} ciągu (π n ) podziałów odcinka [0, T ], π n = 0 = t0 n < tn 1 <... < tn N n = T o średnicy ) max 1 i Nn (ti n ti 1 n dążącej do 0 gdy n dąży do +. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 6 / 21

Konstrukcja Föllmera Definicja Niech x i (π n ) będą jak wyżej. Załóżmy, że ciąg miar N n i=1 ( x t n i x t n i 1 ) 2 δ{t n i 1 } dąży słabo do pewnej miary Radona ξ na [0, T ]. Wahanie kwadratowe x względem ciągu podziałów (π n ) definiujemy jako [x] t = x 2 0 + ξ [0, t] zaś jego część ciągłą [x] c t definiujemy za pomocą równości [x] t = [x] c t + x 2 0 + 0<s t x 2 s. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 7 / 21

Twierdzenie Föllmera Twierdzenie Jeżeli x : [0, T ] R jest càdlàg i ma wahanie kwadratowe względem ciągu podziałów (π n ) oraz f : R R jest funkcją klasy C 2, to zachodzi równość t f (x t ) = f (x 0 ) + + 0<s t f (x s ) dx s + 1 2 t 0+ 0+ { f (xs ) f } (x s ) x s, f (x s ) d [x] c s Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 8 / 21

Twierdzenie Föllmera Twierdzenie Jeżeli x : [0, T ] R jest càdlàg i ma wahanie kwadratowe względem ciągu podziałów (π n ) oraz f : R R jest funkcją klasy C 2, to zachodzi równość t f (x t ) = f (x 0 ) + + 0<s t f (x s ) dx s + 1 2 t 0+ 0+ { f (xs ) f } (x s ) x s, f (x s ) d [x] c s gdzie całka t 0+ f (x s ) dx s jest zdefiniowana jako granica t 0+ f (x s ) dx s = lim f n i:ti n t ( ) (t n x t n i i+1 ti n ). Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 8 / 21

Twierdzenie Föllmera - uwagi Dowód twierdzenia Föllmera jest dosyć prosty, jednak główny problem tkwi w tym, że definicja całki t 0+ f (x s ) dx s a priori zależy od wyboru ciągu podziałów (π n ) i w gruncie rzeczy powinno być to uwzględnione w notacji, np. (π n ) t 0+ f (x s ) dx s. W przypadku wyboru dwóch różnych ciągów podziałów (π n ) oraz (ρ n ) może zachodzić t t (π n ) f (x s ) dx s (ρ n ) f (x s ) dx s. 0+ 0+ Z twierdzenia Föllmera wynika, że jest to równoważne temu, że zachodzi (π n ) [x] c (ρ n ) [x] c. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 9 / 21

Wahanie kwadratowe - alternatywna definicja, niezależna od ciągu podziałów Niedawno, w [3], udowodnione został następujący wynik. Jeżeli X t, t 0, jest semimartyngałem, to dla dowolnego T 0 p.n. zachodzi następująca zbieżność lim c 0+ c TVc (X, T ) = [X ] c T, gdzie TV c (X, T ) oznacza ucięte wahanie X zdefiniowane jako TV c (X, T ) := sup n n sup max { X ti X ti 1 c, 0 }. 0 t 0 <t 1 <...<t n T i=1 Wynik ten uogólnia (na przypadek semimartyngałów ze skokami) otrzymany wcześniej (we wspólnej pracy z Piotrem Miłosiem [4]) wynik dla semimartyngałów ciągłych. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 10 / 21

Otwarte pytanie Powstaje naturalne pytanie, czy można uzyskać analogiczy wynik do wyniku Föllmera, przez zastąpienie wahania kwadratowego (π n ) [x], zdefiniowanego jako dystrybuanta miary Radona ξ, wahaniem kwadratowym zdefiniowanym jako suma gdzie [x] t := x 2 0 + [x] cont t [x] cont t (przy założeniu, że ta granica istnieje). + 0<s t := lim c 0+ TVc (x, t) x 2 s, Kolejne naturalne pytanie to to, jak tak zdefiniowane wahanie ma się do wahania zdefiniowanego przez Föllmera. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 11 / 21

Modelowanie procesów cen Semimartyngały mają szerokie zastosowanie w modelowaniu procesów cen aktywów finansowych. Od czasu ostatniego światowego kryzysu finansowego jednak coraz więcej uwagi poświęca się modelom, w których jak najmniej zakłada się o mierze probabilistycznej rządzącej procesami cen, gdyż błędne oszacowanie tej miary może mieć katastrofalne skutki związane z błędną wyceną aktywów. Jednym z takich podejść jest podejście Vovka, oparte na minimalnych założeniach o braku arbitrażu 1. rodzaju. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 12 / 21

Podejście Vovka, typowe procesy cen Konstrukcję Vovka można uznać za pośrednią pomiędzy modelami deterministycznymi a modelami probabilistycznymi, w której jednak nie zakłada się nic o mierze probabilistycznej. Rozważa się w niej przestrzeń Ω wszystkich (nieujemnych) ścieżek càdlàg ω : (0, T ) R a typowe procesy cen to te, które nie prowadzą do możliwości arbitrażu pierwszego rodzaju (osiągnięcie dowolnie dużych zysków przy poniesieniu małego, ustalonego poziomu ryzyka). Vovk udowodnił, że typowe procesy cen, przy pewnych technicznych ograniczeniach na wielkość skoków ścieżki, mają odpowienio zdefiniowane wahanie kwadratowe Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 13 / 21

Podejście Vovka, miara zewnętrzna Dodatkowo, dla dowolnej rodziny E ścieżek z Ω wprowadza się miarę zewnętrzną P (E). Z grubsza mówiąc, P (E) =minimalny kapitał początkowy, dla którego istnieje strategia handlowa nie prowadząca nigdy do długu i dająca w momencie T wypłatę co najmniej 1 E, czyli co najmniej 1 jeżeli proces cen był ze zbioru E Zbiór E jest typowy jeżeli P (E) = 1, tzn. dla dowolnego procesu cen ω E nie ma możliwości osiągnięcia na pewno wypłaty co najmniej 1, jeżeli się wystartuje z kapitału mniejszego niż 1. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 14 / 21

Podejście Vovka - przypadek ciągły Jeżeli zbiór Ω zastąpi się zbiorem ciągłych ścieżek ω : [0, + ) R, to okazuje się, że typowe procesy cen mają wiele własności charakteryzujących ciągłe semimartyngały, takie jak: istnienie (odpowiednio zdefiniowanego) wahania kwadratowego odpowiednik twierdzenia Dambisa, Dubinsa-Schwarza, mówiący, że jeżeli zbiór E jest niezmienniczy na ciągłą i niemalejącą (można się zatrzymać lecz nie cofnąć wstecz) zmianę czasu oraz dla każdego ω Ω, ω(0) = c, to miara zewnętrzna P (E) jest rowna mierze Wienera W c (E), czyli mierze indukowanej na przestrzeni funkcji ciągłych przez proces Wienera startujący z c, c + B, gdzie B - standardowy ruch Browna. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 15 / 21

Wnioski płynące z twierzenia DDS dla ciągłych procesów cen W szczególności, wszystkie własności standardowego ruchu Browna niezmiennicze ze względu na ciągłą i niemalejącą zmianę czasu pozostają prawdziwe dla typowych ciągłych procesów cen! Przykładem takich własności są: 1 nieskończone 2-wahanie, czyli n V 2 (ω, [0, T ]) := sup sup (ω (t i ) ω (t i 1 )) 2 = + ; n 0 t 0 <t 1 <...<t n T i=1 2 skończone ψ-wahanie, gdzie ψ(x) = x 2 / ln max (ln x, e), czyli n V ψ (ω, [0, T ]) := sup sup ψ (ω (t i ) ω (t i 1 )) < +. n 0 t 0 <t 1 <...<t n T i=1 Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 16 / 21

Własności typowych ciągłych procesów cen, c.d. Warto wspomnieć, że ψ jest funkcją o największym rzędzie w sąsiedztwie 0, dla której V ψ (ω, [0, T ]) < + dla typowego ciągłego procesu cen ω (jak i dla standardowego ruchu Browna). Podobnie, korzystając z własności niezmienniczości uciętego wahania względem (ciągłej i niemalejącej) zmiany czasu, oraz z jego własności dla standardowego ruchu Browna dostajemy, że zbiór ścieżek, dla których istnieje granica lim c 0+ c TVc (ω, T ), dla dowolnego 0 < T < +, jest typowy. (Jest to w pewnym sensie mocne prawo wielkich liczb dla typowych procesów cen). Granica ta jest naturalnym kandydatem na [ω] T. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 17 / 21

Co wiadomo dla procesów cen o trajektoriach càdlàg? Dla typowych nieujemnych procesów cen ω : [0, T ] R o trajektoriach càdlàg można udowodnić, że sup c TV c (ω, T ) < +, c>0 dla dowolnego T > 0, co jest nieco słabsze niż istnienie granicy lim c 0+ c TV c (ω, T ). Uwaga Na poziomie funkcji deterministycznych można udowodnić, że ze skończoności sup c>0 c TV c (f, T ) wynika skończoność ϕ-wahania: n V ϕ (f, [0, T ]) := sup sup ϕ (f (t i ) f (t i 1 )) < +, n 0 t 0 <t 1 <...<t n T i=1 gdzie ϕ(x) = x 2 / max (ln x, 1) 2. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 18 / 21

Otwarte pytania Pytanie na poziomie typowych (nieujemnych) procesów cen o trajektoriach càdlàg : czy dla dowolnego T > 0 istnieje granica lim c c 0+ TVc (ω, T )? Pytania na poziomie ścieżek deterministycznych: Czy z faktu, że sup c>0 c TV c (f, T ) < +, wynika skończoność V ψ (f, [0, T ])? Jeżeli nie, to czy np. wystarczy do tego istnienie dla dowolnego t [0, T ] granicy lim c 0+ c TV c (f, t)? Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 19 / 21

Literatura [1] H. Föllmer. Calcul d Itô sans probabilités. Séminaire de Probabilités XV, 80:143 150, 1981. [2] P. Lévy. Le mouvement brownien plan. Amer. J. Math., 62:487 550, 1940. [3] R. M. Łochowski. Asymptotics of the truncated variation of model-free price paths and semimartingales with jumps. Preprint arxiv:1508.01269, 2015. [4] R. M. Łochowski and P. Miłoś. On truncated variation, upward truncated variation and downward truncated variation for diffusions. Stochastic Process. Appl., 123(2):446 474, 2013. [5] Philip E. Protter. Stochastic integration and differential equations, 2nd ed., volume 21 of Applications of Mathematics. Stochastic Modelling and Applied Probability. Springer-Verlag, Berlin, 2004. Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 20 / 21

Podziękowania Dziękuję za uwagę Rafał Łochowski (SGH) Nieregularne ścieżki 6. Forum Matematyków 21 / 21