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Covarianza de dos movimientos brownianos

Durante la revisión, me encontré con la siguiente pregunta en un examen pasado:

Supongamos que $(B_t, t\geq0)$ es un movimiento browniano estándar. Calcule para $0<s<t$ la covarianza $$cov(tB_{3t}-B_{2t}+5, B_s-1).$$

Ahora, las respuestas simplemente indican que la solución es $ts-s$ . Sin embargo, las únicas notas que nos han dado son que: $$cov(B_t,B_s) = min\{t,s\},$$ para lo cual la prueba implica tomar expectativas iteradas. ¿Aplico el mismo método para resolver esto, o hay algún método mejor / más intuitivo para encontrar las covarianzas entre transformaciones de un movimiento browniano estándar?

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Hola: Lo más fácil es tomar la covarianza de cada pieza por separado. Así, la covarianza de tu expresión es igual a $cov(t B_{3t}, B_{s}) + cov(-B_{2t}, B_{s})$ .

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TimC Puntos 1

Desde $\text{Cov}(X, Y) = E(XY) - EX EY$ tenemos

\begin{align} \text{Cov}(tB_{3t} - B_{2t} + 5, B_s - 1) &= E[tB_{3t}B_s - tB_{3t} - B_{2t}B_s + B_{2t} + 5B_s - 5] - (5)(-1) \\ &= tE[B_{3t}B_s] - E[B_{2t}B_s] \\ &= ts - s \end{align} donde la primera igualdad es simplemente mutliplicar el producto, la segunda igualdad viene de descartar los términos de expectativa cero, y la tercera igualdad viene de la relación: \begin{equation} \text{Cov}(B_s, B_t) = \text{min}\{s, t\} \end{equation} que has escrito correctamente.

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Gracias. Esto es mucho más sencillo de lo que pensaba inicialmente. ¿Se aplicaría el mismo enfoque para dos procesos separados, digamos $B_{t_1}$ y $W_{t_2}$ en $cov(B_{t_1}, W_{t_2})$ ?

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@Kris En ese caso, hay que tener en cuenta si $B_t$ y $W_s$ son independientes o están correlacionados. Si son independientes, Cov es cero, por supuesto. Si están correlacionados, entonces se puede escribir $B_t = \rho W_t + \sqrt{1-\rho^2}\tilde{W}_t$ (donde $\tilde{W}_t$ es un tercer proceso independiente de ambos $B$ y $W$ ) y ahora puede aplicar argumentos similares a los anteriores.

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