Peacocks et martingales associ es

IntroductionUne généralisation de l’exemple de Carr-Ewald-Xiao

Une autre généralisation de l’exemple de Carr-Ewald-XiaoRéférences

ÉLIEInst

CARTANNancy

Peacocks et martingales associées

Antoine Marie Bogso

Université de Lorraine-Institut Henri Poincaré Nancy I

16 avril 2012

Antoine Marie Bogso Peacocks et martingales associées

Outline

1 IntroductionDéfinition d’un peacockMotivations

2 Une généralisation de l’exemple de Carr-Ewald-XiaoIdée généraleMonotonie conditionnelleExtension de l’exemple de Carr-Ewald-Xiao

3 Une autre généralisation de l’exemple de Carr-Ewald-Xiao

4 Références

Définition d’un peacockMotivations

Outline

4 Références

Définition d’un peacock

Définition

On appelle peacock un processus (Xt , t ≥ 0) à valeurs réelles,intégrable, i.e.

∀ t > 0, E[|Xt |] <∞,

et tel que pour toute fonction convexe ψ : R → R :

t ∈ R+ 7−→ E[ψ(Xt )] ∈]−∞,+∞] est croissante.

Remarque

Notons que :

Si (Xt , t ≥ 0) est un peacock, alors E[Xt ] ne dépend pas de t.

Le mot "peacock" est inspiré de l’abréviation P.C.O.C du termeProcessus Croissant l’Ordre Convexe.

En anglais "peacock" signifie "paon".

Définition

∀ t > 0, E[|Xt |] <∞,

Remarque

Notons que :

Définition

∀ t > 0, E[|Xt |] <∞,

Remarque

Notons que :

Définition

∀ t > 0, E[|Xt |] <∞,

Remarque

Notons que :

Comment prouver la propriété de peacock ?

Définition

On désigne par C la classe des fonctions convexes ψ : R → R declasse C2, et telles que ψ′′ est à support compact.

Remarque

Si ψ ∈ C, ψ′ est borné, et il existe k1, k2 ≥ 0 tels que

|ψ(x)| ≤ k1 + k2|x | (1)

Théorème

Un processus (Xt , t ≥ 0) à valeurs réelles intégrable est un peacocksi et seulement si, pour tout ψ ∈ C, et pour tous 0 ≤ s ≤ t,

E[ψ(Xs)] ≤ E[ψ(Xt )]. (2)

Exemples

Voici quelques exemples simples.Toute martingale est un peacock.Si X est une v.a. réelle et si ϕ : R → R est une fonctioncroissante de classe C1 telle que :

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

alors(ϕ(tX), t ≥ 0) est un peacock.

En particulier, si X une v.a. intégrable et centré, alors (tX , t ≥ 0)est un peacock.Si X est une v.a. telle que E[etX ] <∞ pour tout t ≥ 0, alors

E[etX ], t ≥ 0

est un peacock.

Exemples

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

E[etX ], t ≥ 0

est un peacock.

Exemples

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

E[etX ], t ≥ 0

est un peacock.

Exemples

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

E[etX ], t ≥ 0

est un peacock.

Le Théorème de Kellerer

Définition

• Deux processus (Xt , t ≥ 0) et (Yt , t ≥ 0) (éventuellement définissur des espaces de probabilité différents) sont dits associés si

∀ t ≥ 0, Xt(loi)= Yt .

• Un processus (Xt , t ≥ 0) à valeurs réelles est une 1-martingales’il existe une martingale (Mt , t ≥ 0) associée à X.

Théorème (Kellerer, 1972)

Un processus (Xt , t ≥ 0) à valeurs réelles est un peacock si etseulement si c’est une 1-martingale

L’exemple de Carr-Ewald-Xiao

Théorème (Carr-Ewald-Xiao, 2008)

Si (Bt , t ≥ 0) est un mouvement brownien standard issu de 0, alors(

Nt :=1t

Bs −s2

ds, t ≥ 0

est un peacock. (CEX08)

Théorème (Baker-Yor, 2009)

Soit (Ws,t ; s ≥ 0, t ≥ 0) le drap brownien standard.

• Le processus(

Mt =∫ 1

0 exp(

Wu,t −ut2

du, t ≥ 0)

est une martingale par rapport à la filtration(Gt := σ{Wu,r ; u ≥ 0, r ≤ t}, t ≥ 0).

• (Nt , t ≥ 0) et (Mt , t ≥ 0) sont associés.

Idée généraleMonotonie conditionnelleExtension de l’exemple de Carr-Ewald-Xiao

Outline

4 Références

Idée générale

Notons qu’ après le changement de variable s = tλ dans(CEX08),

0eBtλ− tλ

2 dλ(loi)=

tBλ− tλ2 dλ. (3)

Ainsi :

]1[0,1](λ)dλ, t ≥ 0

est un peacock.

Nous souhaitons généraliser (CEX08) en donnant des conditionssuffisantes sur le processus (Xλ, λ ≥ 0) pour que, pour toutemesure positive finie ν sur R+,

A(ν)t :=

E [etXλ ]ν(dλ), t ≥ 0

soit un peacock.

Idée générale

0eBtλ− tλ

2 dλ(loi)=

Ainsi :

]1[0,1](λ)dλ, t ≥ 0

est un peacock.

A(ν)t :=

soit un peacock.

Idée générale

0eBtλ− tλ

2 dλ(loi)=

Ainsi :

]1[0,1](λ)dλ, t ≥ 0

est un peacock.

A(ν)t :=

soit un peacock.

Idée générale

Il suffit, par approximation, de trouver des conditions sur leprocessus (Xλ, λ ≥ 0) qui assurent que, pour tous n ∈ N

∗, tous0 < λ1 < · · · < λn, et tous a1 ≥ 0, · · · , an ≥ 0 :

ai etXλi−hλi

(t), t ≥ 0

soit un peacock,

où hλi (t) := logE[

etXλi]

Supposons que, pour tous t , λ ≥ 0, E[

<∞. Alors, pourtout ψ ∈ C,

∂tE[ψ(At )] =

φi(Xλi )(Xλi − h′λi(t))etXλi

−hλi(t)]

où φi(z) = E[ψ′(At )|Xλi = z].

Idée générale

Il suffit, par approximation, de trouver des conditions sur leprocessus (Xλ, λ ≥ 0) qui assurent que, pour tous n ∈ N

∗, tous0 < λ1 < · · · < λn, et tous a1 ≥ 0, · · · , an ≥ 0 :

ai etXλi−hλi

(t), t ≥ 0

soit un peacock,

où hλi (t) := logE[

etXλi]

Supposons que, pour tous t , λ ≥ 0, E[

<∞. Alors, pourtout ψ ∈ C,

∂tE[ψ(At )] =

φi(Xλi )(Xλi − h′λi(t))etXλi

−hλi(t)]

où φi(z) = E[ψ′(At )|Xλi = z].

Monotonie conditionnelle.

Définition

Un processus (Xλ, λ ≥ 0) à valeurs réelles est dit conditionnellementmonotone (MC) si, pour tout x ∈ I, tout n ≥ 2, tout i ∈ {1, · · · , n}, tout0 < λ1 < · · · < λn et toute fonction borélienne bornée φ : In → R

croissante (resp. décroissante) en chacun de ses arguments :

φi : z 7−→ E [φ(Xλ1 , · · · ,Xλn)|Xλi = z]

est une fonction croissante (resp. décroissante).

Exemple

Comme exemple simple de processus conditionnellement monotone,nous avons le processus (θ(tX), t ≥ 0), où X est une v.a réelle, etθ : R → R une fonction croissante.

Un résultat important.

Théorème (B.-Profeta-Roynette, 2011)

Soit (Xλ, λ ≥ 0) un processus continu à droite qui satisfait (MC). Onsuppose que, pour tout compact K ⊂ R+, et pour tout t ≥ 0,E[exp(t sup

λ∈KXλ)] <∞ et inf

λ∈KE[exp(tXλ)] > 0.

Alors, pour toute mesure positive finie ν sur R+,

A(ν)t :=

∫ ∞

E [etλXλ ]ν(dλ), t ≥ 0

est un peacock. (BPR)

Corollaire

Si X est une v.a. telle que E[etX ] <∞ pour tout t ≥ 0, alors

A(ν)t :=

∫ ∞

E [etλX ]ν(dλ), t ≥ 0

est un peacock.

Notion de positivité totale

Définition

On dit que la fonction de transition Pη,ζ(x , dy) d’un processus deMarkov (Xλ, λ ≥ 0) à valeurs dans un intervalle I de R esttotalement positive d’ordre 2 (TP2) si, pour tous 0 ≤ η < ζ, tousx1 < x2, et pour tous boréliens E1 < E2 de I (i.e. y1 < y2 pourtous y1 ∈ E1, y2 ∈ E2),

Pη,ζ(x1,E1) Pη,ζ(x1,E2)Pη,ζ(x2,E1) Pη,ζ(x2,E2)

≥ 0. (TP2)

En particulier, si Pη,ζ(x , dy) = pη,ζ(x , y)dy, où pη,ζ(x , ·) estcontinue pour tout x, alors (TP2) équivaut à :

pη,ζ(x1, y1) pη,ζ(x1, y2)pη,ζ(x2, y1) pη,ζ(x2, y2)

≥ 0.

Définition

≥ 0. (TP2)

≥ 0.

Définition

≥ 0. (TP2)

≥ 0.

Lemme (B., 2012)

Soit (Xλ, λ ≥ 0) un processus de Markov à valeurs dans un intervalleI de R, dont la fonction de transition Pζ,η(x , dy) est TP2 etabsolument continue (par rapport à la mesure de Lebesgue), i.e.

Pη,ζ(x , dy) = pη,ζ(x , y)dy .

Alors (Xλ, λ ≥ 0) est conditionnellement monotone.

Exemple (Karlin, 1964)

Les processus à accroissements indépendants et log-concaves,

Les processus de naissance et de mort,

Les diffusions homogènes,

Les ponts de diffusion homogène.

Lemme (B., 2012)

Extension de l’exemple de Carr-Ewald-Xiao.

Corollaire (B., 2012)

Soit (Xλ, λ ≥ 0) un processus de Markov à valeurs dans R, continu àdroite, et tel que, pour tout compact K ⊂ R+, et pour tout t ≥ 0 :

E[exp(t supλ∈K

Xλ)] <∞ et infλ∈K

E[exp(tXλ)] > 0.

On suppose que sa fonction Pη,ζ(x , dy)de transition est TP2, et que :

Pη,ζ(x , dy) = pη,ζ(x , y)dy ,

où pη,ζ est continue.Alors,

Aνt :=

∫ ∞

E[etXλ ]ν(dλ), t ≥ 0

est un peacock.

Outline

4 Références

idée générale

Observons que (eBt− t2 , t ≥ 0) est une martingale. Une question

naturelle est donc de savoir si, pour toute martingale(Mn, n ∈ N

∗),(

Qn :=1n

Mk , t ≥ 0

est un peacock.

Notons que pour tout n ∈ N∗ et pour tout ψ ∈ C,

E[ψ(Qn+1)]− E[ψ(Qn)] ≥ E[ψ′(Qn)(Qn+1 − Qn)]

n(n + 1)

E [ψ′(Qn)(Mn+1 − Mk )] ≥ 0,

car (Mn, n ∈ N∗) est une martingale et ψ′ est croissante.

idée générale

∗),(

Qn :=1n

Mk , t ≥ 0

est un peacock.

n(n + 1)

E [ψ′(Qn)(Mn+1 − Mk )] ≥ 0,

idée générale

∗),(

Qn :=1n

Mk , t ≥ 0

est un peacock.

n(n + 1)

E [ψ′(Qn)(Mn+1 − Mk )] ≥ 0,

Notion de peacock fort

Définition

On appelle peacock fort un processus (Xt , t ≥ 0) à valeurs réelles telque pour tout n ∈ N

∗, tous 0 ≤ t1 ≤ · · · ≤ tn ≤ tn+1, et toute fonctionφ : Rn → R croissante en chaque argument,

E[φ(Xt1 , · · · ,Xtn)(Xtn+1 − Xtn )] ≥ 0. (SP)

Un processus (Xt , t ≥ 0) est un peacock fort si et seulement si, pourtous n ∈ N

∗, k ∈ {1, · · · , n}, tous 0 ≤ t1 ≤ · · · ≤ tn ≤ tn+1, et toutefonction φ : Rn → R croissante en chaque argument,

E[φ(Xt1 , · · · ,Xtn )(Xtn+1 − Xtk )] ≥ 0. (SP′)

Remarque et exemples

Tout peacock fort est un peacock.

Toute martingale est un peacock fort.

Si X est une v.a. réelle et si ϕ : R → R est une fonctioncroissante de classe C1 telle que :

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

alors(ϕ(tX), t ≥ 0) est un peacock fort.

(Xt =etX

E[etX ], t ≥ 0) est un peacock fort.

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

(Xt =etX

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

(Xt =etX

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

(Xt =etX

∀ t ≥ 0, sup0≤s≤t

E[|X |ϕ′(sX)] <∞ et E[Xϕ′(tX)] = 0,

(Xt =etX

Deuxième extension de l’exemple de Carr-Ewald-Xiao

Théorème (B.-Profeta-Roynette, 2012)

Soit (Xt , t ≥ 0) un peacock fort continue à droite, et tel que, pour toutt ≥ 0, E[ sup

0≤s≤t|Xs |] <∞. Alors, pour toute fonction continue et

strictement croissante α : R+ → R+ telle que α(0) = 0,(

Qt :=1α(t)

0Xsdα(s), t ≥ 0

est un peacock.

Exemple

En appliquant le résultat ci-dessus à la fonction α : t 7→ t , et aumouvement brownien géométrique

(Xt := eBt− t2 , t ≥ 0),

on retrouve l’exemple (CEX08) de Carr-Ewald-Xiao.

Outline

4 Références

Références

D. Baker and M. Yor.A Brownian sheet martingale with the same marginals as thearithmetic average of geometric Brownian motion.Elect. J. Prob., 14(52)1532-1540, 2009.

A. Bogso.Peacocks sous l’hypothèse de monotonie conditionnelle, et unecaractérisation des 2-martingalesPhD thesis, Université Henri Poincaré Nancy, 2012.

A. Bogso, C. Profeta and B. Roynette.Some examples of peacocks in a Markovian set-up.In Séminaire de Probabilités, XLIV,Lecture notes in Math. Springer, Berlin, A paraître, 2012.

Références

P. Carr, C.-O. Ewald, and Y. Xiao.On the qualitative effect of volatility and duration on prices ofAsian options.Finance Research Letters, 5(3) :162–171, September 2008.

F. Hirsch, C. Profeta, B. Roynette, and M. Yor.Peacocks and associated martingales.Bocconi-Springer, vol 3, 2011.

H. G. Kellerer.Markov-Komposition und eine Anwendung auf Martingale.Math. Ann., 198 :99–122, 1972.

Peacocks et martingales associ es

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