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Temps d'arrêt - Wikipédia

Temps d'arrêt

Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.

[modifier] Définitions

Définition


Une variable aléatoire T : \Omega \rightarrow \mathbb N \cup \{ \infty \} est un temps d'arrêt par rapport à une filtration (\mathcal{F}_n)_n si:

( T=n ) \in \mathcal{F}_n \ \forall n \in \mathbb N.


Par équivalence, on peut le définir par:

\forall n\in \mathbb N\ ,\ (T\le n) \in \mathcal{F}_n.


Notation

Soit (X_n)_n \, une suite de variables aléatoires. Soit T un temps d'arrêt.

On note  Z_T(\omega)=Z_{T(\omega)}(\omega)\,.


Notation

Soit T \, un temps d'arrêt et N \in \mathbb N.

T \wedge N est la variable aléatoire définie par (T \wedge N)(\omega)=min(T(\omega),N) \,.

T \vee N est la variable aléatoire définie par (T \vee N)(\omega)=max(T(\omega),N) \,.

[modifier] Propriétés

Propriété

Soit T\, un temps d'arrêt, N\in \mathbb N.

S:= T \wedge N est un temps d'arrêt.

Il en est de même pour T \vee N et T+N\,


Démonstration:

On ne démontrera que le premier, les deux autres étant semblables.

\{ S =n \} = \{ T\wedge N =n \} = \{ T=n , n \le N \} \cup \{ n=N , T \ge N\}.

\{ T=n \} \in \mathcal{F}_n \ si \ n \le N et \{ T \ge n\} = \{ T < n \}^c \in \mathcal{F}_n

De même, si S\ et \ T sont des temps d'arrêts, alors S\wedge T en est un.


Définition propriété

Soit T\, un temps d'arrêt et A \in \mathcal{F}_\infty.

A\, est appelé évènement antérieur à T\, si:

\forall n \in \mathbb N \ A \cap (T=n) \in \mathcal{F}_n.


L'ensemble de ces évènements forme une sous-tribu de \mathcal{F}_\infty appelé tribu antérieure à T\, notée \mathcal{F}_T


Démonstration:

  • \mathcal{F}_T contient \Omega \,
  • \mathcal{F}_T est stable par réunion dénombrable
  • Soit n\in \mathbb N. On a A \cap (T=n) \in \mathcal{F}_n\ et \ (T=n) \in \mathcal{F}_n .

D'où \mathcal{F}_n \ni (T=n) \cap (A \cap (T=n))^c = (T=n) \cap (A^c \cup (T\not\in n)) =\ldots =A^c \cap (T=n)


Proposition

Soit S\, et T\, deux temps d'arrêts tel que S\le T p.s..

On a alors \mathcal{F}_S \subset \mathcal{F}_T.


Démonstration:

Soit A \in \mathcal{F}_S, c’est-à-dire \forall n\in \mathbb N\ ,\ (S\le n) \in \mathcal{F}_n. Comme de plus S\le T\, p.s., (T\le n)\subset (S\le n).

A\cap (T\le n) = A\cap (T\le n)\cap (S\le n). Or A\cap (S\le n) \in \mathcal{F}_n et (T\le n)\in \mathcal{F}_n car T\, est un temps d'arrêt. Donc A\cap (T\le n) \in \mathcal{F}_n


Lemme

Soit Z\, une variable aléatoire \mathcal{F}_\infty-mesurable.

Z\, est \mathcal{F}_T-mesurable ssi \forall n\ ,\ 1_{(T=n)}*Z est \mathcal{F}_n-mesurable.


Démonstration:

\Rightarrow :

Z\, est \mathcal{F}_T-mesurable.

(1_{(T=n)}*Z)^{-1}(x)=Z^{-1}(x) \cap (T=n) avec Z^{-1}(x)\in \mathcal{F}_T.

Or \mathcal{F}_T = \{ A \in \mathcal{F}_\infty / \forall n \ A\cap (T=n)\in \mathcal{F}_n \}.

Donc Z^{-1}(x) \cap (T=n) \in \mathcal{F}_n.

Finalement 1_{(T=n)}*Z\, est \mathcal{F}_n-mesurable.

\Leftarrow:

(1_{(T=n)}*Z)^{-1}(x) = Z^{-1}(x) \cap (T=n) \in \mathcal{F}_n avec de plus Z^{-1}(x) \in \mathcal{F}_\infty.

D'où Z^{-1}(x)\in \mathcal{F}_T (d'après la définition de \mathcal{F}_T).

Donc Z\, est \mathcal{F}_T-mesurable.


Proposition

X_T\, est \mathcal{F}_T-mesurable.


Démonstration:

X_T=\sum_n 1_{(T=n)}X_n + 1_{(T=\infty)}X_\infty

X_T*1_{(T=n)}=1_{(T=n)}*X_n\, avec 1_{(T=n)}\ et\ X_n qui sont \mathcal{F}_n-mesurable, d'où X_T*1_{(T=n)}\, est \mathcal{F}_n-mesurable.

D'après le lemme précédent, X_T\, est \mathcal{F}_T-mesurable.



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