2.5 Lien avec les EDP 41 <strong>la</strong> fonction définie par u(t, x) = E[f(x+σ B t )] satisfait donc l’EDP ∂u σ2 ∂ (t, x) = 2 u(t, x) sur ∂t 2 ∂x 2 ]0, +∞[×R et appartient à K 1,2 ([ε, +∞[×R) pour tout ε > 0. Reste à vérifier le comportement asymptotique de u(t, y) quand (t, y) → (0, x). De nouveau, puisque f est à croissance polynomiale, si cette fonction est de plus continue, le théorème de convergence dominée entraîne que pour tout x ∈ R, lim u(t, y) = f(x) . (t,y)→(0,x) On a ainsi prouvé que l’équation (2.26) de condition initiale f continue à croissance polynomiale a une solution; reste à prouver l’unicité de <strong>la</strong> solution de (2.26) pour <strong>la</strong> condition initiale, ce qui donnera une interprétation probabiliste à <strong>la</strong> solution de cette EDP. De nouveau, on peut montrer l’unicité de <strong>la</strong> solution de (2.26) de façon probabiliste. Théorème 2.21 Soit u une fonction de c<strong>la</strong>sse C 1,2 sur ]0, T] × R qui satisfait l’équation de <strong>la</strong> chaleur (2.26), telle que sup |u(t, x)| soit à croissance polynomiale en x et telle pour 0
42 2 Équations différentielles stochastiques Définition 2.23 Soit A t le générateur infinitésimal défini sur K 1,2 ([0, T] × R d ) par (2.21). Soit m un nombre réel, f : R d → R, g : [0, T] × R d → R d et ρ : [0, T] × R d → [m, +∞[ des fonctions continues. La fonction v ∈ K 1,2 ([0, T[×R d ) satisfait le problème de Cauchy d’opérateur A t , de potentiel ρ, de Lagrangien g et de condition terminale f si c’est une fonction continue sur [0, T] × R d et si { ∂v ∂t (t, x) + A t v(t, x) − ρ(t, x) v(t, x) + g(t, x) = 0 pour (t, x) ∈ [0, T[×R d , v(T, x) = f(x) pour x ∈ R d . (2.31) Étudions d’abord le cas g = 0, c’est à dire seulement l’existence d’un coefficient d’actualisation aléatoire ρ. Théorème 2.24 (Théorème de Feynman-Kac) Soit σ et b des fonctions satisfaisant les conditions globales de Lipschitz et de restriction sur <strong>la</strong> croissance (2.3) et (2.4), f, ρ des fonctions satisfaisant les conditions de <strong>la</strong> définition 2.23. Supposons que f ∈ K 0 (R d ). Pour tout t ∈ [0, T[ et x ∈ R d , notons (Xs t,x, s ∈ [t, T]) le processus solution de (2.30) et (F t = Ft B) <strong>la</strong> filtration naturelle du Brownien B. Alors une solution v du problème de Cauchy { ∂v (t, x) + A ∂t t v(t, x) − ρ(t, x) v(t, x) = 0 pour (t, x) ∈ [0, T[×R d , v(T, x) = f(x) pour x ∈ R d . admet <strong>la</strong> représentation stochastique : De plus, si (X t = X 0,x t v(t, x) = E [ f(X t,x R T T )e− t ] ρ(s,Xs t,x ) ds . (2.32) , t ∈ [0, T]) est <strong>la</strong> diffusion solution de (2.2), alors pour tout t ∈ [0, T], v(t, X t ) = E [e − R ] T t ρ(s,X s) ds ∣ f(X T ) ∣F t . (2.33) Démonstration. La formule d’Itô montre que si v résout le problème de Cauchy (2.31) avec g = 0, le processus : M t,x s = e − R s t ρ(u,Xt,x u ) du v(s, Xs t,x ) , s ∈ [t, T] est une (F t )-martingale, ce qui entraîne que M t,x t = E ( M t,x T | F t) . La propriété de martingale de (Ms 0,x , s ∈ [0, T]) et <strong>la</strong> condition terminale v(T, x) = f(x) montrent alors (2.33). Remarquons que de même, <strong>la</strong> condition terminale entraîne que v(t, x) = v(t, X t,x t ) = E [e − R T t ∣ ] ρ(u,Xu t,x ) du f(X t,x ∣∣ T ) Ft . Pour prouver (2.32), fixons (t, x) ∈ [0, T[×R d et notons τ n = inf{s ≥ t , |Xs t,x | ≥ n}. La formule d’Itô et le théorème d’arrêt pour les martingales entraînent que v(t, x) = E(M t,x T ∧τ n ) = ∑ 2 i=1 T n, i avec : [ Tn 1 (t, x) = E v(τ n , Xτ t,x n ) e − R τn t T 2 n(t, x) = E ] ρ(s,Xs t,x ) ds 1 {τn≤T } ] [ v(T, X t,x T ) e− R T 0 ρ(s,Xt,x s ) ds 1 {τn>T } . , <strong>Calcul</strong> <strong>Stochastique</strong> 2 - Annie Millet 26 octobre 2009