Covarianza de los logaritmos del movimiento browniano geométrico

Question

Supongamos que tengo un proceso de Movimiento Browniano Geométrico, $$dX_t=\mu X_t dt + \sigma X_t dW_t$$

Me gustaría encontrar la covarianza de $\log(X_t)$ y $\log(X_s)$ donde $s<t$ . Podemos escribir $\log(X_t)$ en forma diferencial como $$d\log(X_t)=\sigma dW_t+\left(\mu-\frac{\sigma^2}{2}\right)dt$$

Eso es $$cov(\log(X_t),\log(X_s))=E[\log(X_t)\log(X_s)] - E[\log(X_t)]E[\log(X_s)]$$ $$=\sigma^2 s - ts\left(\mu-\frac{\sigma^2}{2}\right)^2$$

¿Hay algún problema con mi derivación? Como mi intuición me dice que no debería haber ningún término asociado a $\sigma^4$ . Se agradece cualquier ayuda.

Answer 1

Dejemos que $Y = \log X$ entonces:

$$\begin{align} Y &= Y_0 + (\mu-\frac{\sigma^2}{2})t + \sigma W_t \\ EY_t &=Y_0 + (\mu-\frac{\sigma^2}{2})t \\ EY_tEY_s &= Y_0^2 + Y_0 (\mu-\frac{\sigma^2}{2}) (t+s) + (\mu-\frac{\sigma^2}{2})^2 t s \\ E(Y_tY_s) &= E\left((Y_0 + (\mu-\frac{\sigma^2}{2})t + \sigma W_t) (Y_0 + (\mu-\frac{\sigma^2}{2})s + \sigma W_s)\right) \\ &= Y_0^2 + Y_0 (\mu-\frac{\sigma^2}{2}) (t+s) + (\mu-\frac{\sigma^2}{2})^2 t s + \dots + \sigma ^2 \min(t,s) \end{align}$$

Lo que queda: $$C\text{ov}(Y_t, Y_s) = \sigma^2 \min(t,s)$$