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Klenke Wahrscheinlichkeitstheorie

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186 9 Martingale<br />

F = σ(D). Wir interpretieren Di als das Ergebnis einer Wette, die uns pro Spielschein<br />

einen Gewinn oder Verlust von einer Geldeinheit bringt. Vor jedem Spiel entscheiden<br />

wir, wie viele Spielscheine wir einsetzen wollen. Die Anzahl Hn der in der<br />

n-ten Runde eingesetzten Spielscheine darf nur von den Ergebnissen der bisherigen<br />

Spiele abhängen, nicht aber von Dn und auch nicht von einem Dm für m>n.Mit<br />

anderen Worten: Es muss eine Funktion Fn : {−1, 1} n−1 → N geben mit Hn =<br />

Fn(D1,...,Dn−1). (Für das Petersburger Spiel (Beispiel 4.22) galt beispielsweise<br />

Fn(x1,...,xn−1) =2 n−1 {x1=x2=...=xn−1=0}.) Damit ist H dann vorhersagbar.<br />

Andererseits besitzt jedes vorhersagbare H die Gestalt Hn = Fn(D1,...,Dn−1),<br />

n ∈ N, für gewisse Funktionen Fn : {−1, 1} n−1 → N, kommt also als Spielstrategie<br />

in Betracht. ✸<br />

Definition 9.15 (Stoppzeit). Eine Zufallsvariable τ mit Werten in I ∪ {∞} heißt<br />

Stoppzeit (bezüglich F), falls für jedes t ∈ I gilt, dass<br />

{τ ≤ t} ∈Ft.<br />

Die Idee hinter dieser Definition ist, dass Ft den Kenntnisstand eines Beobachters<br />

zur Zeit t wiedergibt. Der Wahrheitsgehalt der Aussage {τ ≤ t} kann also aufgrund<br />

der Beobachtungen bis zur Zeit t bestimmt werden.<br />

Satz 9.16. Ist I abzählbar, so ist τ genau dann eine Stoppzeit, wenn {τ = t} ∈Ft<br />

für jedes t ∈ I gilt.<br />

Beweis. Übung! ✷<br />

Beispiel 9.17. Seien I ⊂ [0, ∞) abzählbar und K ⊂ R messbar, sowie X ein reeller,<br />

adaptierter stochastischer Prozess. Wir betrachten den Zeitpunkt, zu dem X<br />

erstmals in K ist:<br />

τK := inf{t ≥ 0: Xt ∈ K}.<br />

Intuitiv ist klar, dass τK eine Stoppzeit ist, denn ob {τ ≤ t} eintritt oder nicht,<br />

können wir aufgrund der Beobachtungen von X bis zur Zeit t entscheiden. Formal<br />

können wir argumentieren, indem wir bemerken, dass {Xs ∈ K} ∈Fs ⊂Ftfür s ≤ t gilt. Also ist auch die abzählbare Vereinigung dieser Mengen wieder in Ft:<br />

{τK ≤ t} = �<br />

{Xs ∈ K} ∈ Ft.<br />

s∈I∩[0,t]<br />

Betrachte nun den zufälligen Zeitpunkt �τ := sup{t ≥ 0: Xt ∈ K} des letzten<br />

Aufenthalts von X in K. Zu fester Zeit t können wir aufgrund der bisherigen Beobachtungen<br />

nicht entscheiden, ob X bereits das letzte Mal in K war. Hierzu bedürfte<br />

es der Prophetie. Also ist �τ im Allgemeinen keine Stoppzeit. ✸

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