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        一類截尾變量方差估計(jì)結(jié)果的證明

        2017-10-30 07:43:11張銀龍
        科教導(dǎo)刊·電子版 2017年27期
        關(guān)鍵詞:對(duì)偶方差

        張銀龍

        摘 要 對(duì)任意給定的隨機(jī)變量,,具有一階矩,二階矩及,運(yùn)用對(duì)偶的思想,通過(guò)確定控制二次函數(shù),得到截尾變量方差的上界估計(jì)。這里假定。對(duì)這個(gè)問(wèn)題研究源自于歐式期權(quán)中的購(gòu)買選擇權(quán)。這種方法是建立在控制二次函數(shù),以及針對(duì)具有單峰分布情形進(jìn)行測(cè)度變換的基礎(chǔ)上的。

        關(guān)鍵詞 對(duì)偶 歐式期權(quán) 方差

        中圖分類號(hào):O211.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        0引言

        隨機(jī)變量的矩界問(wèn)題自然地出現(xiàn)在概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和運(yùn)籌學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域。對(duì)于它的學(xué)習(xí)研究已經(jīng)有很久的歷史,可追溯到切比雪夫不等式的出現(xiàn),對(duì)這一問(wèn)題的研究才出現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。二十世紀(jì)中葉,通過(guò)對(duì)偶理論使得隨機(jī)變量的矩界問(wèn)題得到充分發(fā)展,獲得了很多非常好的結(jié)果。本文針對(duì)有界變量情形,我們將運(yùn)用對(duì)偶的方法,通過(guò)建立控制二次函數(shù),得到了變量方差的上界估計(jì)。

        1主要結(jié)果與證明

        定理 設(shè)隨機(jī)變量,,,,,則

        且當(dāng),時(shí),

        結(jié)果的證明將用到如下兩個(gè)引理:

        引理1設(shè)隨機(jī)變量X、Y是獨(dú)立且同分布的,則。

        引理2 已知X為隨機(jī)變量,K為常數(shù),則。

        證明:根據(jù)引理1,有

        (與獨(dú)立同分布)

        其中,,,且,。

        本證明的關(guān)鍵是找到一個(gè)二次函數(shù),

        使其滿足

        (2.1)

        這里、、均為的二次函數(shù)。

        因此, (2.2)

        取 (2.3)

        為驗(yàn)證二次函數(shù)滿足(2.1),把區(qū)域劃分成四個(gè)部分:⑴,;⑵,;⑶, ;⑷,。前兩種劃分顯然是滿足的,只須對(duì)后兩種劃分進(jìn)行驗(yàn)證。

        設(shè),

        對(duì)(3),當(dāng),時(shí),對(duì)任意固定的函數(shù)中的變量y,則是一個(gè)關(guān)于x的二次函數(shù),整理后為

        這里,是關(guān)于x的開(kāi)口向上的拋物線,經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的計(jì)算可以判定的對(duì)稱軸小于,即有。

        對(duì)(4),當(dāng),時(shí),對(duì)任意固定的函數(shù)中的變量,則是一個(gè)關(guān)于y的二次函數(shù),整理有,這里,由此可知G(x,y)是一個(gè)關(guān)于y的凹函數(shù)。因此,對(duì)于,有

        綜合以上,即有

        將m2、m1、K0代入上式,整理后得

        當(dāng)時(shí),其結(jié)果顯然小于平凡界。

        2結(jié)語(yǔ)

        本文利用對(duì)偶的思想,對(duì)具有二階矩的二維截尾隨機(jī)變量max(0,X1X2K)的方差上界給出了估計(jì)。應(yīng)用本文的結(jié)果可以評(píng)估股票和期權(quán)交易中的收益及風(fēng)險(xiǎn),尤其是對(duì)具有相關(guān)性的兩種投資組合的收益及風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

        參考文獻(xiàn)

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        [3] Grundy, B.Option prices and the underlying assets return distribution[J].Journal of Finance,1991,46(03):1045-1069.

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        [5] Lo, A.Semiparametric upper bounds for option prices and expected payoffs[J]. Journal of Financial Economics,1987(19):373-388.endprint

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