Processus adapté

Dans l’étude des processus stochastiques, un processus adapté est un processus qui ne peut pas «voir l’avenir». Une interprétation informelle [1] est qu'un processus X est adapté si et seulement si, pour chaque réalisation et chaque n, X n est connu au temps n . Le concept de processus adapté est essentiel, par exemple, dans la définition de l'intégrale d'Itô, qui n'a de sens que si l'intégrant est un processus adapté.

Définition

Soient

  • ( Ω , F , P ) {\displaystyle (\Omega ,{\mathcal {F}},\mathbb {P} )} un espace de probabilité ;
  • I {\displaystyle I} l'ensemble des indices (souvent I {\displaystyle I} est N {\displaystyle \mathbb {N} } , N 0 {\displaystyle \mathbb {N} _{0}} , [ 0 , T ] {\displaystyle [0,T]} ou [ 0 , + ) {\displaystyle [0,+\infty )} )
  • F = ( F i ) i I {\displaystyle {\mathcal {F}}_{\cdot }=\left({\mathcal {F}}_{i}\right)_{i\in I}} une filtration de la σ-algèbre F {\displaystyle {\mathcal {F}}} ;
  • ( S , Σ ) {\displaystyle (S,\Sigma )} un espace mesurable, l'espace d'états ;
  • X : I × Ω S {\displaystyle X:I\times \Omega \to S} un processus stochastique .

Le processus X {\displaystyle X} est dit adapté à la filtration ( F i ) i I {\displaystyle \left({\mathcal {F}}_{i}\right)_{i\in I}} si la variable aléatoire X i : Ω S {\displaystyle X_{i}:\Omega \to S} est une ( F i , Σ ) {\displaystyle ({\mathcal {F}}_{i},\Sigma )} - fonction mesurable pour chaque i I {\displaystyle i\in I} [2].

Voir également

Références

  1. (en) David Wiliams, Diffusions, Markov Processes and Martingales : Foundations, vol. 1, Wiley, (ISBN 0-471-99705-6), « II.25 »
  2. (en) Bernt Øksendal, Stochastic Differential Equations : An Introduction with Applications, Springer, , 360 p. (ISBN 978-3-540-04758-2, lire en ligne), p. 25
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