Processo de Feller

 Nota: Não confundir com Processo contínuo de Feller.

Na teoria das probabilidades relativa aos processos estocásticos, um processo de Feller é um tipo particular de processo de Markov.

Definições

Considere X {\displaystyle X} um espaço de Hausdorff localmente compacto com uma base contável. Considere que C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} denota o espaço de todas as funções contínuas de valores reais em X {\displaystyle X} que desaparecem no infinito, equipadas com a norma uniforme f {\displaystyle \|f\|} . A partir da análise, sabemos que C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} com a norma uniforme é um espaço de Banach.

Um semigrupo de Feller em C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} é uma coleção { T t } t 0 {\displaystyle \{T_{t}\}_{t\geq 0}} de mapas lineares positivos de C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} a ela mesma, tal que:

  • | | T t f | | | | f | | {\displaystyle ||T_{t}f||\leq ||f||} para todo t 0 {\displaystyle t\geq 0} e f {\displaystyle f} em C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} , isto é, é uma contração (no sentido fraco);
  • A propriedade do semigrupo: T t + s = T t T s {\displaystyle T_{t+s}=T_{t}T_{s}} para todo s , t 0 {\displaystyle s,t\geq 0} ;
  • lim t 0 | | T t f f | | = 0 {\displaystyle \lim _{t\to 0}||T_{t}f-f||=0} para toda f {\displaystyle f} em C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} . Usando a propriedade do semigrupo, isto é equivalente ao mapa T t f {\displaystyle T_{t}f} de t {\displaystyle t} em [ 0 , ) {\displaystyle [0,\infty )} a C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} sendo contínuo à direita para toda f {\displaystyle f} .

Esta terminologia não é uniforme ao longo da literatura. Em particular, o pressuposto de que T t {\displaystyle T_{t}} mapeia C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} em si mesmo é substituído por alguns autores pela condição de que mapeia C b ( X ) {\displaystyle C_{b}(X)} , o espaço das funções contínuas limitadas, em si mesmo. A razão para isto é dupla: em primeiro lugar, permite incluir processos que entram "a partir do infinito" no tempo finito, e, em segundo lugar, é mais adequado para o tratamento de espaços que não são localmente compactos e, para isto, a noção de "desaparecer no infinito" não faz sentido.

Uma função de transição de Feller é uma função de transição de possibilidade associada com um semigrupo de Feller.

Um processo de Feller é um processo de Markov com uma função de transição de Feller.[1]

Gerador

Processos de Feller (ou semigrupos de transição) podem ser descritos por seu gerador infinitesimal. Uma função f {\displaystyle f} em C 0 {\displaystyle C_{0}} é dita no domínio do gerador se o limite uniforme:

A f = lim t 0 T t f f t , {\displaystyle Af=\lim _{t\rightarrow 0}{\frac {T_{t}f-f}{t}},}

existe. O operador A {\displaystyle A} é o gerador de T t {\displaystyle T_{t}} e o espaço das funções em que é definido é escrito D A {\displaystyle D_{A}} .

Uma caracterização dos operadores que podem ocorrer como o gerador infinitesimal do processo de Feller é dada pelo teorema de Hille–Yosida. Isto usa o resolvente do semigrupo de Feller definido abaixo.[2]

Resolvente

O resolvente de um processo (ou semigrupo) de Feller é uma coleção de mapas ( R λ ) λ > 0 {\displaystyle (R_{\lambda })_{\lambda >0}} de C 0 ( X ) {\displaystyle C_{0}(X)} a ele mesmo definida por:

R λ f = 0 e λ t T t f d t . {\displaystyle R_{\lambda }f=\int _{0}^{\infty }e^{-\lambda t}T_{t}f\,dt.}

Pode-se mostrar que satisfaz a identidade:

R λ R μ = R μ R λ = ( R μ R λ ) / ( λ μ ) . {\displaystyle R_{\lambda }R_{\mu }=R_{\mu }R_{\lambda }=(R_{\mu }-R_{\lambda })/(\lambda -\mu ).}

Além disso, para qualquer λ > 0 {\displaystyle \lambda >0} , a imagem de R λ {\displaystyle R_{\lambda }} é igual ao domínio D A {\displaystyle D_{A}} do gerador A {\displaystyle A} e:

R λ = ( λ A ) 1 , A = λ R λ 1 . {\displaystyle {\begin{aligned}&R_{\lambda }=(\lambda -A)^{-1},\\&A=\lambda -R_{\lambda }^{-1}.\end{aligned}}} [3]

Exemplos

  • O movimento browniano e o processo de Poisson são exemplos de processos de Feller. De forma mais generalizada, todo processo de Lévy é um processo de Feller.
  • Processos de Bessel são processos de Feller.
  • Soluções a equações diferenciais estocásticas com coeficientes contínuos de Lipschitz são processos de Feller.
  • Todo processo de Feller satisfaz a propriedade forte de Markov.[4]

Ver também

  • Processo de Markov
  • Processo de Hunt

Referências

  1. Jacob, Niels (2001). Pseudo Differential Operators & Markov Processes: Markov processes and applications (em inglês). [S.l.]: Imperial College Press. ISBN 9781860945687 
  2. Kolokoltsov, Vassili N. (2011). Markov Processes, Semigroups, and Generators (em inglês). [S.l.]: Walter de Gruyter. ISBN 9783110250107 
  3. Marcus, Michael B.; Rosen, Jay (24 de julho de 2006). Markov Processes, Gaussian Processes, and Local Times (em inglês). [S.l.]: Cambridge University Press. ISBN 9780521863001 
  4. Liggett, Thomas Milton (2010). Continuous Time Markov Processes: An Introduction (em inglês). [S.l.]: American Mathematical Soc. ISBN 9780821849491 
  • v
  • d
  • e
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Tempo contínuo
Ambos
Campos e outros
Modelos de série temporal
Modelos financeiros
  • Black–Derman–Toy
  • Black–Karasinski
  • Chen
  • Cox–Ingersoll–Ross (CIR)
  • Garman–Kohlhagen
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Modelos atuariais
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