Un processus de Poisson composé
Bonjour
J'essaie de faire cet exercice. Je devine plus ou moins les réponses, sans savoir les démontrer.
On pourrait reprendre l'exercice ensemble ? Merci.
- source
- Maths Stack Exchange (sans réponse)
$c_1,c_2 \geq 0$
$\lambda_1, \lambda_2 >0$
$\alpha_1, \alpha_2 <0$
$\nu$ a une mesure avec densité sur $\mathbb{R}^{*}$ par rapport à la mesure de Lebesgue
$\nu(x)= \dfrac{ c_1 }{ |x|^{1+ \alpha_1} } e^{ - \lambda_1 |x|} \mathbb{1}_{x<0}
\dfrac{ c_2 }{ x^{1+ \alpha_2} } e^{ - \lambda_2 |x|} \mathbb{1}_{x>0}$
$X$ est un processus de Levy avec caractéristique $(0, \nu , \gamma)$
$\gamma$ réel ? Pas défini dans l'exercice.
1. $\gamma t$. On dirait un processus de Poisson composé.
2. Les sauts sont à valeur dans ${\mathbb{ R}_{-}}^{*}$ et ${\mathbb{ R}_{+}}^{*}$ avec distributions $ h_1(x)=\dfrac{ c_1 }{ |x|^{1+ \alpha_1} } e^{ - \lambda_1 |x|}$ et $h_2(x)=\dfrac{ c_2 }{ x^{1+ \alpha_2} } e^{ - \lambda_2 |x|}$.
Qu'est-ce que l'intensité ?
3. On compare la taille des sauts positifs et négatifs ?
J'essaie de faire cet exercice. Je devine plus ou moins les réponses, sans savoir les démontrer.
On pourrait reprendre l'exercice ensemble ? Merci.
- source
- Maths Stack Exchange (sans réponse)
$c_1,c_2 \geq 0$
$\lambda_1, \lambda_2 >0$
$\alpha_1, \alpha_2 <0$
$\nu$ a une mesure avec densité sur $\mathbb{R}^{*}$ par rapport à la mesure de Lebesgue
$\nu(x)= \dfrac{ c_1 }{ |x|^{1+ \alpha_1} } e^{ - \lambda_1 |x|} \mathbb{1}_{x<0}
\dfrac{ c_2 }{ x^{1+ \alpha_2} } e^{ - \lambda_2 |x|} \mathbb{1}_{x>0}$
$X$ est un processus de Levy avec caractéristique $(0, \nu , \gamma)$
$\gamma$ réel ? Pas défini dans l'exercice.
1. $\gamma t$. On dirait un processus de Poisson composé.
2. Les sauts sont à valeur dans ${\mathbb{ R}_{-}}^{*}$ et ${\mathbb{ R}_{+}}^{*}$ avec distributions $ h_1(x)=\dfrac{ c_1 }{ |x|^{1+ \alpha_1} } e^{ - \lambda_1 |x|}$ et $h_2(x)=\dfrac{ c_2 }{ x^{1+ \alpha_2} } e^{ - \lambda_2 |x|}$.
Qu'est-ce que l'intensité ?
3. On compare la taille des sauts positifs et négatifs ?
Réponses
-
J'avais mal lu. La mesure $\nu$ est la mesure de Levy de $X$, elle est bornée c'est donc un processus de Poisson composé en effet.
-
Merci. Pour identifier l'intensité, il faut intégrer $\nu$ , l'intensité $k$ vaut
$K=c_1 \lambda_1^{\alpha_1} \Gamma( -\alpha_1) +c_2 \lambda_2^{\alpha_2} \Gamma( -\alpha_2)$
Il reste à savoir lesquels dominent : les sauts négatifs ou positifs ? -
Que veux tu dire par dominer? Pas de sauts negatifs si et seulement si $\nu$ est concentree sur $]0,\infty[.$
-
$\nu$ est à support sur $\mathbb{R}$ donc il y a des sauts négatifs et des sauts positifs.
"dominer" il faut savoir quels sauts "l'emportent" entre les sauts négatifs et les sauts positifs.
Est-ce qu'il faut calculer l’espérance des sauts positifs et l'espérance des sauts négatifs ? -
$c_1=0$ si et seulement si pas de sauts negatifs. 'Dominer par les positifs' :veux tu dire $\mathbb{E}(X)>0?$
-
Il faut déterminer si le processus est croissant.
-
croissant=pas de sauts negatifs
-
Est-ce qu'on peut étudier la limite du processus ?
Par exemple si un processus $A_t$ est la différence de deux processus de Poisson d'intensités respectives $\lambda, \mu$
$A_t \to + \infty \, ps $ si $\lambda - \mu >0$
Ici, on pourrait avoir un résultat analogue, si je compare l'espérance des sauts négatifs et celle des sauts positifs ? -
Reprenons. Un processus de Poisson compose est de la forme $X(r)=X_1+\cdots+X_{N(r)} $ avec les $X_i$ iid et independants du processus de Poisson de moyenne $r$ Dans ton cas $$r=r_1+r_2=c_1\Gamma(-\alpha_1)\lambda_1^{\alpha_1}+c_2\Gamma(-\alpha_2)\lambda_2^{\alpha_2}$$ et les $X_i$ sont de loi $\nu/r.$ La loi des grands nombres dit que
$$\lim_{t\to \infty}\frac{X(rt)}{rt}=\lim_{t\to \infty}\frac{X(rt)}{N(rt)}\times \frac{N(rt)}{rt}=\mathbb{E}(X_1)=r_1\frac{\alpha_1}{r\lambda_1}-r_2\frac{\alpha_2}{t\lambda_2}.$$En se mefiant de cette notation idiote avec les $\alpha$ negatifs tu sais ainsi quand $\mathbb{E}(X_1)>0$ et quand $X(rt)$ tend presque surement vers l'infini (sans etre necessairement croissant). Le cas recurrent $\mathbb{E}(X_1)=0$ est plus complique, il faut consulter un cours.
edit: le symbole $t$ avait deux sens: j'ai donc change le premier en $r.$ -
Merci, j'ai saisi le dernier calcul.
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