Beweisen / widerlegen Sie

Beweisen / widerlegen Sie $E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{or} \ 1 \ \text{a.s.} \ \Rightarrow E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.}$

Bei einem gefilterten Wahrscheinlichkeitsraum $(\Omega, \mathscr{F}, \{\mathscr{F}_n\}_{n \in \mathbb{N}}, \mathbb{P})$ , lassen $A \in \mathscr{F}$ .

Angenommen,

\exists t \in N s.t. E [1_{A} | F_{t}] = 1 a.s.

$\exists t \in \mathbb{N} \ \text{s.t.} \ E[1_A | \mathscr{F_t}] = 1 \ \text{a.s.}$ Folgt daraus, dass

E [1_{A} | F_{s}] = E [1_{A} | F_{t}] a.s. \forall s > t ?

$E[1_A | \mathscr{F_{s}}] = E[1_A | \mathscr{F_t}] \ \text{a.s.} \ \forall s > t \ ?$ Was ist mit

\forall s < t

$\forall s < t$ ?

Was ist, wenn stattdessen

\exists t \in N s.t. E [1_{A} | F_{t}] = 0 a.s. ?

$\exists t \in \mathbb{N} \ \text{s.t.} \ E[1_A | \mathscr{F_t}] = 0 \ \text{a.s.} \ ?$ Oder was ist, wenn

E [1_{A} | F_{t}] = p a.s. for some p \in (0, 1) ?

$E[1_A | \mathscr{F_t}] = p \ \text{a.s.} \ \text{for some} \ p \in (0,1) \ ?$

Was ich versucht habe:

Wenn , dann , was (fast sicher). In diesem Fall (fast sicher) für jedes . $\Bbb E[1_A|\mathscr F_t]=1$ $\Bbb E[1_A]=1$ $1_A=1$ $\Bbb E[1_A|\mathscr F_s]=1$ $s$

Ebenso, wenn , dann , was (fast sicher) . In diesem Fall (fast sicher) für jedes . $\Bbb E[1_A|\mathscr F_t]=0$ $\Bbb E[1_A]=0$ $1_A=0$ $\Bbb E[1_A|\mathscr F_s]=0$ $s$

Wenn , für eine Konstante haben wir dann $\Bbb E[1_A|\mathscr F_t]=p$ $p\in(0,1)$

. Dies kann fehlschlagen, wenn . $\Bbb E[1_A|\mathscr F_s]=E[E[1_A|\mathscr F_t]|\mathscr F_s] = E[p|\mathscr F_s] = p$ $s>t$

Alternativ für Fall: $= p$

Sei eine begrenzte -Messbare Zufallsvariable. $F$ $\mathscr F_t$

E [1_{A} \cdot F] = E [E [1_{A} \cdot F | F_{t}]] = E [F \cdot E [1_{A} | F_{t}]]

$\Bbb E[1_A\cdot F]=\Bbb E[E[1_A\cdot F|\mathscr F_t]]=\Bbb E[F\cdot E[1_A|\mathscr F_t]]$

= E [p \cdot F] = p E [F] = E [1_{A}] \cdot E [F]

$=\Bbb E[p\cdot F]=p\Bbb E[F]=\Bbb E[1_A]\cdot\Bbb E[F]$

was bedeutet, dass und unabhängig sind. Mit anderen Worten sind und unabhängig. Also sind und auch unabhängig, wenn und damit . Dies kann fehlschlagen, wenn . $1_A$ $F$ $\sigma(A)$ $\mathscr F_t$ $\sigma(A)$ $\mathscr F_s$ $s<t$ $E[1_A|\mathscr F_s] = E[1_A] = p$ $s>t$

Ich denke , die Idee ist , dass eine Konstante beide unabhängig ist und meßbar $\mathscr F_s$ $\mathscr F_s$ .

— BCLC
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Ihr Argument scheint gültig zu sein, aber Sie gehen zunächst davon aus, dass . Die Frage besagt jedoch, dass , was ich als Zufallsvariable nimmt Werte in der Menge dh $E[1_A | \mathscr{F_t}] = 1$ $E[1_A | \mathscr{F_t}] \in \{0, 1\}$ $E[1_A | \mathscr{F_t}]$ $\{0, 1\}$ wobei . Die definierende Eigenschaft dieser bedingten Erwartung ist, dass für alle . Insbesondere führtzu, woraus wir schließen können, dass $E[1_A | \mathscr{F_t}]=1_B$ $B\in\mathscr{F_t}$ $\int_F 1_B d\mathbb{P}=\int_F 1_A d\mathbb{P}$ $F\in\mathscr{F_t}$ $F=B$ $P(B)=P(A\cap B)$ $B\subset A$ (außer möglicherweise auf einer Menge von Wahrscheinlichkeit Null). Wir wissen jedoch auch (wie in dem von Ihnen geschriebenen Argument), dass dh , daher ist die einzig mögliche Schlussfolgerung, dass (außer möglicherweise für einen Satz von Wahrscheinlichkeit Null). $E[E[1_A | \mathscr{F_t}]] = E[1_B]$ $P(A)=P(B)$ $A=B$

$s\gt t$ $\mathscr{F_t}\subset\mathscr{F_s}$ $E[1_A | \mathscr{F_t}]=E[E[1_A | \mathscr{F_t}] | \mathscr{F_s}]$ $E[1_A | \mathscr{F_t}]=1_A$ $E[1_A | \mathscr{F_s}]=1_A$ $s>t$ $1_A$ $s<t$ $A\in\mathscr{F_s}$ $E[1_A | \mathscr{F_s}]=1_A$ $A$ $\mathscr{F_s}$ $E[1_A | \mathscr{F_s}]$ $A=\{\omega_2\}\in\mathscr{F_2}\setminus\mathscr{F_1}$ $E[1_A | \mathscr{F_0}]=\frac{1}{8} 1_\Omega$ $E[1_A | \mathscr{F_1}]=\frac{1}{2}1_{\{\omega_1,\omega_2\}}$ $E[1_A | \mathscr{F_2}]=1_{\{\omega_2\}}$ $E[1_A | \mathscr{F_3}]=1_{\{\omega_2\}}$

— S. Catterall stellt Monica wieder her
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P (B) = P (A \cup B) \to B \subseteq A

$P(B) = P(A \cup B) \to B \subseteq A$

E [1_{A} | F_{t}] = 1_{A}

$E[1_A | \mathscr{F}_t] = 1_A$

A

$A$

F_{0}

$\mathscr{F}_0$

0

$0$

@ocramz und S. Catterall, fertig bearbeitet. Wie ist es pls? ^ - ^

— BCLC

A

$A$

ω_{i}

$\omega_i$

A

$A$

A

$A$

0

$0$

P (B) = P (A \cap B)

$P(B) = P(A \cap B)$

B

$B$

A \cap B

$A\cap B$

A^{c} \cap B

$A^c\cap B$

P (A^{c} \cap B) = 0

$P(A^c\cap B)=0$

B \subset A

$B\subset A$

P (A) = P (B)

$P(A)=P(B)$

A = B \in F_{t}

$A=B\in \mathscr{F_t}$