Intégrale d'Itō

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Tracé d'une trajectoire échantillon d'un processus de Wiener, ou mouvement brownien, B, ainsi que son intégrale d'Itô par rapport à lui-même. L'intégration par parties ou le lemme d'Itô montre que l'intégrale est égale à (B2 - t)/2.

L'intégrale d'Itô, appelée en l'honneur du mathématicien Kiyoshi Itô, est un des outils fondamentaux du calcul stochastique. Elle a d'importantes applications en mathématique financière et pour la résolution des équations différentielles stochastiques.

Elle généralise de façon stochastique l'intégrale de Stieltjes. L'intégrande H et l'intégrateur sont tous deux des processus stochastiques :

Y t = 0 t H s d X s , {\displaystyle Y_{t}=\int _{0}^{t}H_{s}\,dX_{s},}

H est un processus carré-intégrable localement adapté au filtre (au sens probabiliste) généré par X[1], qui est un mouvement brownien ou, de façon plus générale une semi-martingale. Le résultat de l'intégration, Y, est aussi un processus stochastique.

Description

Il s'agit d'une intégrale définie de façon similaire à l'intégrale de Riemann comme limite d'une somme de Riemann. Si on se donne un processus de Wiener (ou mouvement brownien) B : [ 0 , T ] × Ω R {\displaystyle B:[0,T]\times \Omega \to \mathbb {R} \,} ainsi que X : [ 0 , T ] × Ω R {\displaystyle X:[0,T]\times \Omega \to \mathbb {R} } un processus stochastique adapté à la filtration naturelle associée à B t {\displaystyle B_{t}} , alors l'intégrale d'Itô

0 T X t d B t : Ω R {\displaystyle \int _{0}^{T}X_{t}\,\mathrm {d} B_{t}:\Omega \to \mathbb {R} }

est définie par la limite en moyenne quadratique de

i = 0 k 1 X t i ( B t i + 1 B t i ) {\displaystyle \sum _{i=0}^{k-1}X_{t_{i}}\left(B_{t_{i+1}}-B_{t_{i}}\right)}

lorsque le pas de la partition 0 = t 0 < t 1 < < t k = T {\displaystyle 0=t_{0}<t_{1}<\dots <t_{k}=T} de [ 0 , T ] {\displaystyle [0,T]} tend vers 0.

Ces sommes, considérées comme des sommes de Riemann-Stieltjes pour chaque chemin du mouvement brownien donné, ne convergent pas en général ; la raison en est que le mouvement brownien n'est pas à variations bornées. L'usage de la convergence quadratique est le point essentiel de cette définition.

Propriétés

Avec les notations précédentes, le processus stochastique Y défini, pour t réel positif, par Y t = 0 t X s d B s {\displaystyle Y_{t}=\int _{0}^{t}{X_{s}\mathrm {d} B_{s}}} , est une martingale. En particulier, son espérance est constante.

D'autre part, on a la propriété dite d'isométrie: E ( Y t 2 ) = 0 t E ( X s 2 ) d s {\displaystyle E(Y_{t}^{2})=\int _{0}^{t}{E(X_{s}^{2})\mathrm {d} s}} . Cette dernière intégrale est « classique », c'est-à-dire qu'elle est une intégrale au sens de Riemann par rapport à la variable s.

Notes et références

  1. Revuz et Yor 1999, Chapter IV.

Bibliographie

  • (en) Daniel Revuz et Marc Yor, Continuous martingales and Brownian motion, Berlin, Springer, (ISBN 3-540-57622-3)

Articles connexes

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