<<
>>

Применение мартингалов к случайным блужданиям

1.

Найдем «вероятность неразорения» для нечестной игры.

Итак, пусть Xi — независимые случайные величины с распределением

Через т обозначим марковский момент

т, е.

2. Вычислим теперь среднюю продолжительность нечестной игры. Для этого в условиях предыдущего примера рассмотрим мартингал Mn = Sn — п(р — q) из примера 2 пункта 2.1. Так же, как и в случае честной игры, используя производящую функцию, можно установить, что E (т) < оо. Поскольку |МпЛг| ^ тах(Д В) + r(q — р), то по теореме Лебега А.1

Так как (по теореме о процессе остановки) Mvfvr — мартингал, то E (Mnfyr) = E (Mqat) = 0, и, с учетом того, что Hmn^00 МпАт = Mr, полу-

чим

O = E (Mr) = E (Sr) — E (т) · (р — д) =

= A-P(St = A)-B- P(St = -В) + E (г) -(q-p),

откуда

Приведем для наглядности численные результаты (из книги [7]).
Шансы в однократной игре (р) 0.5 0.495 0.490 0.480 0.47
Шансы выиграть 100$ раньше, чем потерять 100$ 0.5 0.1191 0.0179 0.0003 6 · ю-6
Продолжительность игры (Е (т)) 10000 7616 4820 2498 1667

Вопросы и задачи

1. Проделайте рассуждения, аналогичные использованным в последнем пункте, для нахождения «вероятности неразорения» и средней продолжительности игры в случае честной игры.

2. Рассмотрим игру, в которой на каждом шаге игрок проигрывает 1$ с вероятностью 0.51, выигрывает 1$ с вероятностью 0.47 и выигрывает 2$ с вероятностью 0.02. Ответить на те же вопросы, что и выше, для такой игры, используя мартингал xSn.

3. При каких ап и Ъп последовательность Mn = Sn + CinSn + Ьп, где Sn соответствует случайному блужданию для честной игры, является мартингалом?

3

<< | >>
Источник: Лукашов. Финансовые приложения стохастического анализа Саратов: УЦ «Новые технологии в образовании» (0000). — 97 с.. 0000

Еще по теме Применение мартингалов к случайным блужданиям:

  1. Случайные блуждания
  2. Мартингалы. Дискретное время
  3. 12. Понятие случайной величины и ее описание. Дискретная случайная величина и ее закон (ряд) распределения. Независимые случайные величины. Примеры.
  4. Случайные векторы Системы случайных величин
  5. 26. Ковариация и коэффициент корреляции случайных величин. Связь между некоррелированностью и независимостью случайных величин.
  6. 13. Математические операции над дискретными случайными величинами и примеры Построения законов распределения для kХ, Х2 , Х+Y, XY по заданным распределениям независимых случайных величин Х и Y.
  7. 1. Понятие случайного процесса.
  8. § 60. Модусы со случайными посылками
  9. Случайные функции
  10. 1.4.2. Случайные процессы
  11. Система случайных величин.
  12. Случайные величины.
  13. Стационарные случайные процессы