李佳佳,沈兆暉
(武漢大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院,湖北 武漢 430000)
在金融市場中,我們經(jīng)常用跳擴散過程對資產(chǎn)價格進行建模。風險中性測度則是資產(chǎn)定價時的一種常見概念和手段。由于在不完全市場中風險中性測度并不唯一,故我們經(jīng)常考慮用某種準則選出合適的風險中性測度,比如:相對熵、逆相對熵、全變差距離、Hellinger 距離、最小鞅測度等。其中,相對熵是比較常見的一種準則。更確切的說,給定概率空間(Ω,F,P),我們的目的是尋找鞅測度Q,并使其關(guān)于概率測度P的相對熵達到最小值。我們稱鞅測度Q為最小熵鞅測度。
許多文獻中有關(guān)于最小熵鞅測度的研究:參考Miyahara[1],Mania 和Santacroce[2].特別的,指數(shù)Lévy過程的最小熵鞅測度在以下文獻中得到討論:Hubalek和Sgarra[3],Miyahara[4],Jeanblanc, Kl?ppel和Miya- hara[5].運用指數(shù)鞅方法研究一般跳擴散過程的最小熵鞅測度的文獻比較少見,因此本文試圖在這方面進一步研究。
在本文中我們應用相對熵準則,給出了多維跳過程S∶={(S1(t),S2(t),…,Sm(t),0≤t≤T}的最小熵鞅測度,其中Si(t)表示為:
給定概率空間(Ω,F,P),設S∶={(S1(t),S2(t),…,Sm(t),0≤t≤T}是定義在(Ω,F,P)上的m維價格過程,Si(t)表示為
(1)
其中σij為m×d1維矩陣,bi(t)(1≤i≤m)可微并bi(0)=0,B(t)=(B1(t),B2(t),…,Bd1(t)),0≤t≤T為d1維布朗運動。fik(t,z),gik(t,z)為m×d2維函數(shù)矩陣并滿足其元素關(guān)于t可料。
(2)
(3)
其中令G為F的子σ代數(shù),則P(Ω,G)表示為G上的所有概率測度。
下面,我們引入相對熵的概念。令G為F的子σ代數(shù),對于任意Q∈P(Ω,G),可定義
(5)
在文中,我們的主要目的是給出在ALMM(P)上該價格過程S的最小熵鞅測度。首先,我們定義概率測度P*:
(6)
其中EP(·)表示關(guān)于P的期望,對于1≤i≤m,
(8)
(9)
(10)
如此定義的P*稱為Ri(t)關(guān)于P的Esscher變換[8].以下定理1為本文的主要結(jié)論,說明了Esscher變換P*即為價格過程S的最小熵鞅測度。
(11)
(12)
(13)
因此,{ez(t)≤t≤T},0為P鞅。
為了證明定理1的結(jié)論,我們給出以下兩個引理。
2) 對于i=1,2,…,m,Gi(t)為P*鞅,其中
(14)
證明 1) 由分部積分公式可知,
d(W(t)ez(t))=ez(t-)dW(t)+W(t-)dez(t-)+[dW(t),dez]t
因此{W(t)ez(t),0≤t≤T}為P鞅,故{W(t),0≤t≤T}為P*鞅。
2) 我們將Gi(t)重新寫成以下形式,
根據(jù)分部積分公式可知,
d(Gi(t)ez(t))=Gi(t-)dez(t)+ez(t-)dGi(t)+[dGi,dez]t
因此{Gi(t)ez(t),0≤t≤T}為P鞅,故{Gi(t)ez(t),0≤t≤T}為P*鞅。
引理2 (cf. Yan and Gao[7])
1)IG(Q,P)≥0當且僅當Q=P時等號成立,其中G?F.
2)IH(Q,P)≤IG(Q,P),其中H?G?F.
(15)
下面,我們來論證定理1的結(jié)論。
定理1的證明 令Q∈ALMM(P),那么{Ri(t),0≤t≤T},1≤i≤m為Q局部鞅。故存在一列有界停時{Tn,n≥1},滿足當n→∞時Tn↑T,使得{Ri(t∧Tn),0≤t≤T},1≤i≤m為Q鞅。因為
故
由引理2(2)知,注意到FT?FTn,n≥1,我們有IFT(Q,P)≥IFT(Q,P),n≥1.而且,
由于{Ri(t∧Tn),0≤t≤T},1≤i≤m為Q鞅,可得出
EQ(Ri(Tn))=EQ(Ri(0))=0,1≤i≤m
且
此外,令n→∞,我們可得出
因為Tn是有界的且Tn↑T.另一方面,
根據(jù)引理1知,
而且
因此
結(jié)合條件(10),可以得出
(16)
證畢。
注記1 注意到ALMM(P)在P(Ω,FT)上為凸集合。同時注意到關(guān)于P的相對熵在P(Ω,FT)上嚴格凸,就是說,如果Q1,Q2∈P(Ω,FT)且Q1≠Q(mào)2,IFT(Qi,P)<∞對于i=1,2,那么
IFT(αQ1+(1-α)Q2,P)<αIFT(Q1,P)+(1-α)IFT(Q2,P)
對任何α∈(0,1),結(jié)合以上性質(zhì),我們很容易得出最小熵鞅測度是唯一的。
接下來我們給出一些跳擴散過程的相關(guān)例子,并運用定理1中的結(jié)論可算得其最小熵鞅測度。實際上,我們可以變換如下過程的表達形式。
例1 [一類跳過程,cf. Yan and Gao[7]]令S∶={(S1(t),S2(t),……,Sm(t)),0≤t≤T}為概率空間(Ω,F,P)上的m維價格過程,Si(t)可表示為
(17)
下面,我們令
(18)
(19)
因此,Si(t)可寫成如下形式:
(20)
根據(jù)定理1的結(jié)論可知,其最小熵鞅測度即為收益過程R(t)關(guān)于P的Esscher變換,且相對熵最小值為
(21)
這正是Yan and Gao[7]文章中結(jié)論的多維形式。
例2 [幾何Lévy過程,cf. Fujiwara and Miyahara[6]]令S∶={(S1(t),S2(t),…,Sm(t)),0≤t≤T}為概率空間(Ω,F,P)上的m維幾何Lévy過程,Si(t)可表示為
(22)
令
(23)
fi(s,z)=gi(s,z)=z
(24)
故,Si(t)可變換得到以下形式:
(25)
因此,定理1結(jié)論可知最小熵鞅測度即為R(t)關(guān)于P的Esscher變換,且相對熵最小值為
(26)
這是Fujiwara and Miyahara[6]中的結(jié)論的多維形式。